中国IDC圈@终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了


中国IDC圈@终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
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今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能 。 为什么讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常火 , 并且它们之间好像互相有关系:一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割 。 但如果是非技术的人员 , 就可能比较难理解这三者之间的相互关系 , 所以有必要解释一下 。
一、云计算最初的目标
我们首先来说云计算 。 云计算最初的目标是对资源的管理 , 管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面 。
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1管数据中心就像配电脑
什么叫计算、网络、存储资源?
比如你要买台笔记本电脑 , 是不是要关心这台电脑是什么样的CPU?多大的内存?这两个就被我们称为计算资源 。
这台电脑要上网 , 就需要有个可以插网线的网口 , 或者有可以连接我们家路由器的无线网卡 。 您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络 , 比如100M的带宽 。 然后会有师傅弄一根网线到您家来 , 师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好 。 这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了 。 这就是网络资源 。
您可能还会问硬盘多大?过去的硬盘都很小 , 大小如10G之类的;后来即使500G、1T、2T的硬盘也不新鲜了 。 (1T是1000G) , 这就是存储资源 。
对于一台电脑是这个样子的 , 对于一个数据中心也是同样的 。 想象你有一个非常非常大的机房 , 里面堆了很多的服务器 , 这些服务器也是有CPU、内存、硬盘的 , 也是通过类似路由器的设备上网的 。 这时的问题就是:运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢?
2灵活就是想啥时要都有 , 想要多少都行
管理的目标就是要达到两个方面的灵活性 。 具体哪两个方面呢?
举个例子来理解:比如有个人需要一台很小的电脑 , 只有一个CPU、1G内存、10G的硬盘、一兆的带宽 , 你能给他吗?像这种这么小规格的电脑 , 现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了 , 家里随便拉一个宽带都要100M 。 然而如果去一个云计算的平台上 , 他要想要这个资源时 , 只要一点就有了 。
这种情况下它就能达到两个方面灵活性:
时间灵活性:想什么时候要就什么时候要 , 需要的时候一点就出来了;
空间灵活性:想要多少就有多少 。 需要一个太很小的电脑 , 可以满足;需要一个特别大的空间例如云盘 , 云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大 , 随时上传随时有空间 , 永远用不完 , 也是可以满足的 。
空间灵活性和时间灵活性 , 即我们常说的云计算的弹性 。 而解决这个弹性的问题 , 经历了漫长时间的发展 。
3物理设备不灵活
第一个阶段是物理设备时期 。 这个时期客户需要一台电脑 , 我们就买一台放在数据中心里 。
物理设备当然是越来越牛 , 例如服务器 , 内存动不动就是百G内存;例如网络设备 , 一个端口的带宽就能有几十G甚至上百G;例如存储 , 在数据中心至少是PB级别的(一个P是1000个T , 一个T是1000个G) 。
然而物理设备不能做到很好的灵活性:
首先是它缺乏时间灵活性 。 不能够达到想什么时候要就什么时候要 。 比如买台服务器、买个电脑 , 都要有采购的时间 。 如果突然用户告诉某个云厂商 , 说想要开台电脑 , 使用物理服务器 , 当时去采购就很难 。 与供应商关系好的可能需要一个星期 , 与供应商关系一般的就可能需要采购一个月 。 用户等了很久电脑才到位 , 这时用户还要登录上去慢慢开始部署自己的应用 。 时间灵活性非常差 。
其次是它的空间灵活性也不行 。 例如上述的用户需要一个很小很小的电脑 , 但现在哪还有这么小型号的电脑?不能为了满足用户只要一个G的内存是80G硬盘的 , 就去买一个这么小的机器 。 但是如果买一个大的 , 又会因为电脑大 , 需要向用户多收钱 , 可用户需要用的只有那么小一点 , 所以多付钱就很冤 。