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1.2 靈活就是想啥時(shí)要都有，想要多少都行

管理的目標(biāo)就是要達(dá)到兩個(gè)方面的靈活性。哪兩個(gè)方面呢？比如有個(gè)人需要一臺(tái)很小很小的電腦，只有一個(gè)CPU，1G內(nèi)存，10G的硬盤，一兆的帶寬，你能給他嗎？像這種這么小規(guī)格的電腦，現(xiàn)在隨便一個(gè)筆記本電腦都比這個(gè)配置強(qiáng)了，家里隨便拉一個(gè)寬帶都要100M。然而如果去一個(gè)云計(jì)算的平臺(tái)上，他要想要這個(gè)資源的時(shí)候，只要一點(diǎn)就有了。

所以說(shuō)它就能達(dá)到兩個(gè)方面靈活性。

• 第一個(gè)方面就是想什么時(shí)候要就什么時(shí)候要，比如需要的時(shí)候一點(diǎn)就出來(lái)了，這個(gè)叫做時(shí)間靈活性。

• 第二個(gè)方面就是想要多少呢就有多少，比如需要一個(gè)很小很小的電腦，可以滿足，比如需要一個(gè)特別大的空間，以云盤為例，似乎云盤給每個(gè)人分配的空間動(dòng)不動(dòng)就就很大很大，隨時(shí)上傳隨時(shí)有空間，永遠(yuǎn)用不完，這個(gè)叫做空間靈活性。

空間靈活性和時(shí)間靈活性，也即我們常說(shuō)的云計(jì)算的彈性。

為了解決這個(gè)彈性的問(wèn)題，經(jīng)歷了漫長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展。

1.3 物理設(shè)備不靈活

首先第一個(gè)階段就是物理機(jī)，或者說(shuō)物理設(shè)備時(shí)期。這個(gè)時(shí)期相當(dāng)于客戶需要一臺(tái)電腦，我們就買一臺(tái)放在數(shù)據(jù)中心里。物理設(shè)備當(dāng)然是越來(lái)越牛，例如服務(wù)器，內(nèi)存動(dòng)不動(dòng)就是百G內(nèi)存，例如網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，一個(gè)端口的帶寬就能有幾十G甚至上百G，例如存儲(chǔ)，在數(shù)據(jù)中心至少是PB級(jí)別的(一個(gè)P是1024個(gè)T，一個(gè)T是1024個(gè)G)。

然而物理設(shè)備不能做到很好的靈活性。首先它不能夠達(dá)到想什么時(shí)候要就什么時(shí)候要、比如買臺(tái)服務(wù)器，哪怕買個(gè)電腦，都有采購(gòu)的時(shí)間。突然用戶告訴某個(gè)云廠商，說(shuō)想要開臺(tái)電腦，如果使用物理服務(wù)器，當(dāng)時(shí)去采購(gòu)啊就很難，如果說(shuō)供應(yīng)商啊關(guān)系一般，可能采購(gòu)一個(gè)月，供應(yīng)商關(guān)系好的話也需要一個(gè)星期。用戶等了一個(gè)星期后，這時(shí)候電腦才到位，用戶還要登錄上去開始慢慢部署自己的應(yīng)用，時(shí)間靈活性非常差。第二是空間靈活性也不行，例如上述的用戶，要一個(gè)很小很小的電腦，現(xiàn)在哪還有這么小型號(hào)的電腦啊。不能為了滿足用戶只要一個(gè)G的內(nèi)存是80G硬盤的，就去買一個(gè)這么小的機(jī)器。但是如果買一個(gè)大的呢，因?yàn)殡娔X大，就向用戶多收錢，用戶說(shuō)他只用這么小的一點(diǎn)，如果讓用戶多付錢就很冤。

1.4 虛擬化靈活多了

有人就想辦法了。第一個(gè)辦法就是虛擬化。用戶不是只要一個(gè)很小的電腦么？數(shù)據(jù)中心的物理設(shè)備都很強(qiáng)大，我可以從物理的CPU，內(nèi)存，硬盤中虛擬出一小塊來(lái)給客戶，同時(shí)也可以虛擬出一小塊來(lái)給其他客戶，每個(gè)客戶都只能看到自己虛的那一小塊，其實(shí)每個(gè)客戶用的是整個(gè)大的設(shè)備上其中的一小塊。虛擬化的技術(shù)能使得不同的客戶的電腦看起來(lái)是隔離的，我看著好像這塊盤就是我的，你看這呢這塊盤就是你的，實(shí)際情況可能我這個(gè)10G和您這個(gè)10G是落在同樣一個(gè)很大很大的這個(gè)存儲(chǔ)上的。

而且如果事先物理設(shè)備都準(zhǔn)備好，虛擬化軟件虛擬出一個(gè)電腦是非?？斓?，基本上幾分鐘就能解決。所以在任何一個(gè)云上要?jiǎng)?chuàng)建一臺(tái)電腦，一點(diǎn)幾分鐘就出來(lái)了，就是這個(gè)道理。

這個(gè)空間靈活性和時(shí)間靈活性就基本解決了。

1.5 虛擬世界的賺錢與情懷

在虛擬化階段，最牛的公司是Vmware，是實(shí)現(xiàn)虛擬化技術(shù)比較早的一家公司，可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)，存儲(chǔ)的虛擬化，這家公司很牛，性能也做得非常好，然后虛擬化軟件賣的也非常好，賺了好多的錢，后來(lái)讓EMC(世界五百?gòu)?qiáng)，存儲(chǔ)廠商第一品牌)給收購(gòu)了。

但是這個(gè)世界上還是有很多有情懷的人的，尤其是程序員里面，有情懷的人喜歡做一件什么事情呢？開源。這個(gè)世界上很多軟件都是有閉源就有開源，源就是源代碼。就是說(shuō)某個(gè)軟件做的好，所有人都愛用，這個(gè)軟件的代碼呢，我封閉起來(lái)只有我公司知道，其他人不知道，如果其他人想用這個(gè)軟件，就要付我錢，這就叫閉源。但是世界上總有一些大?？床粦T錢都讓一家賺了去。大牛們覺得，這個(gè)技術(shù)你會(huì)我也會(huì)，你能開發(fā)出來(lái)，我也能，我開發(fā)出來(lái)就是不收錢，把代碼拿出來(lái)分享給大家，全世界誰(shuí)用都可以，所有的人都可以享受到好處，這個(gè)叫做開源。

比如最近蒂姆·伯納斯·李就是個(gè)非常有情懷的人，2017年，他因“發(fā)明萬(wàn)維網(wǎng)、第一個(gè)瀏覽器和使萬(wàn)維網(wǎng)得以擴(kuò)展的基本協(xié)議和算法”而獲得2016年度的圖靈獎(jiǎng)。圖靈獎(jiǎng)就是計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)。然而他最令人敬佩的是，他將萬(wàn)維網(wǎng)，也就是我們常見的www的技術(shù)無(wú)償貢獻(xiàn)給全世界免費(fèi)使用。我們現(xiàn)在在網(wǎng)上的所有行為都應(yīng)該感謝他的功勞，如果他將這個(gè)技術(shù)拿來(lái)收錢，應(yīng)該和比爾蓋茨差不多有錢。

例如在閉源的世界里有windows，大家用windows都得給微軟付錢，開源的世界里面就出現(xiàn)了Linux。比爾蓋茨靠windows，Office這些閉源的軟件賺了很多錢，稱為世界首富，就有大牛開發(fā)了另外一種操作系統(tǒng)Linux。很多人可能沒(méi)有聽說(shuō)過(guò)Linux，很多后臺(tái)的服務(wù)器上跑的程序都是Linux上的，比如大家享受雙十一，支撐雙十一搶購(gòu)的系統(tǒng)，無(wú)論是淘寶，京東，考拉，都是跑在Linux上的。

再如有apple就有安卓。apple市值很高，但是蘋果系統(tǒng)的代碼我們是看不到的。于是就有大牛寫了安卓手機(jī)操作系統(tǒng)。所以大家可以看到幾乎所有的其他手機(jī)廠商，里面都裝安卓系統(tǒng)，因?yàn)樘O果系統(tǒng)不開源，而安卓系統(tǒng)大家都可以用。

在虛擬化軟件也一樣，有了Vmware，這個(gè)軟件非常非常的貴。那就有大牛寫了兩個(gè)開源的虛擬化軟件，一個(gè)叫做Xen，一個(gè)叫做KVM，如果不做技術(shù)的，可以不用管這兩個(gè)名字，但是后面還是會(huì)提到。

1.6 虛擬化的半自動(dòng)和云計(jì)算的全自動(dòng)

虛擬化軟件似乎解決了靈活性問(wèn)題，其實(shí)不全對(duì)。因?yàn)樘摂M化軟件一般創(chuàng)建一臺(tái)虛擬的電腦，是需要人工指定這臺(tái)虛擬電腦放在哪臺(tái)物理機(jī)上的，可能還需要比較復(fù)雜的人工配置，所以使用Vmware的虛擬化軟件，需要考一個(gè)很牛的證書，能拿到這個(gè)證書的人，薪資是相當(dāng)?shù)母?，也可見?fù)雜程度。所以僅僅憑虛擬化軟件所能管理的物理機(jī)的集群規(guī)模都不是特別的大，一般在十幾臺(tái)，幾十臺(tái)，最多百臺(tái)這么一個(gè)規(guī)模。這一方面會(huì)影響時(shí)間靈活性，雖然虛擬出一臺(tái)電腦的時(shí)間很短，但是隨著集群規(guī)模的擴(kuò)大，人工配置的過(guò)程越來(lái)越復(fù)雜，越來(lái)越耗時(shí)。另一方面也影響空間靈活性，當(dāng)用戶數(shù)量多的時(shí)候，這點(diǎn)集群規(guī)模，還遠(yuǎn)達(dá)不到想要多少要多少的程度，很可能這點(diǎn)資源很快就用完了，還得去采購(gòu)。所以隨著集群的規(guī)模越來(lái)越大，基本都是千臺(tái)起步，動(dòng)輒上萬(wàn)臺(tái)，甚至幾十上百萬(wàn)臺(tái)，如果去查一下BAT，包括網(wǎng)易，包括谷歌，亞馬遜，服務(wù)器數(shù)目都大的嚇人。這么多機(jī)器要靠人去選一個(gè)位置放這臺(tái)虛擬化的電腦并做相應(yīng)的配置，幾乎是不可能的事情，還是需要機(jī)器去做這個(gè)事情。

人們發(fā)明了各種各樣的算法來(lái)做這個(gè)事情，算法的名字叫做調(diào)度(Scheduler)。通俗一點(diǎn)的說(shuō)，就是有一個(gè)調(diào)度中心，幾千臺(tái)機(jī)器都在一個(gè)池子里面，無(wú)論用戶需要多少CPU，內(nèi)存，硬盤的虛擬電腦，調(diào)度中心會(huì)自動(dòng)在大池子里面找一個(gè)能夠滿足用戶需求的地方，把虛擬電腦啟動(dòng)起來(lái)做好配置，用戶就直接能用了。這個(gè)階段，我們稱為池化，或者云化，到了這個(gè)階段，才可以稱為云計(jì)算，在這之前都只能叫虛擬化。

1.7 云計(jì)算的私有與公有

云計(jì)算大致分兩種，一個(gè)是私有云，一個(gè)是公有云，還有人把私有云和公有云連接起來(lái)稱為混合云，我們暫且不說(shuō)這個(gè)。私有云就是把虛擬化和云化的這套軟件部署在別人的數(shù)據(jù)中心里面，使用私有云的用戶往往很有錢，自己買地建機(jī)房，自己買服務(wù)器，然后讓云廠商部署在自己這里，Vmware后來(lái)除了虛擬化，也推出了云計(jì)算的產(chǎn)品，并且在私有云市場(chǎng)賺的盆滿缽滿。所謂公有云就是虛擬化和云化軟件部署在云廠商自己數(shù)據(jù)中心里面的，用戶不需要很大的投入，只要注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)，就能在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上點(diǎn)一下創(chuàng)建一臺(tái)虛擬電腦，例如AWS也即亞馬遜的公有云，例如國(guó)內(nèi)的阿里云，騰訊云，網(wǎng)易云等。

亞馬遜呢為什么要做公有云呢？我們知道亞馬遜原來(lái)是國(guó)外比較大的一個(gè)電商，它做電商的時(shí)候也肯定會(huì)遇到類似雙11的場(chǎng)景，在某一個(gè)時(shí)刻大家都沖上來(lái)買東西。當(dāng)大家都沖上買東西的時(shí)候，就特別需要云的時(shí)間靈活性和空間靈活性。因?yàn)樗荒軙r(shí)刻準(zhǔn)備好所有的資源，那樣太浪費(fèi)了。但也不能什么都不準(zhǔn)備，看著雙十一這么多用戶想買東西登不上去。所以需要雙十一的時(shí)候，創(chuàng)建一大批虛擬電腦來(lái)支撐電商應(yīng)用，過(guò)了雙十一再把這些資源都釋放掉去干別的。所以亞馬遜是需要一個(gè)云平臺(tái)的。

然而商用的虛擬化軟件實(shí)在是太貴了，亞馬遜總不能把自己在電商賺的錢全部給了虛擬化廠商吧。于是亞馬遜基于開源的虛擬化技術(shù)，如上所述的Xen或者KVM，開發(fā)了一套自己的云化軟件。沒(méi)想到亞馬遜后來(lái)電商越做越牛，云平臺(tái)也越做越牛。而且由于他的云平臺(tái)需要支撐自己的電商應(yīng)用，而傳統(tǒng)的云計(jì)算廠商多為IT廠商出身，幾乎沒(méi)有自己的應(yīng)用，因而亞馬遜的云平臺(tái)對(duì)應(yīng)用更加的友好，迅速發(fā)展成為云計(jì)算的第一品牌，賺了很多錢。在亞馬遜公布其云計(jì)算平臺(tái)財(cái)報(bào)之前，人們都猜測(cè)，亞馬遜電商賺錢，云也賺錢嗎？后來(lái)一公布財(cái)報(bào)，發(fā)現(xiàn)不是一般的賺錢，僅僅去年，亞馬遜AWS年?duì)I收達(dá)122億美元，運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)31億美元。

1.8 云計(jì)算的賺錢與情懷

公有云的第一名亞馬遜過(guò)得很爽，第二名Rackspace過(guò)的就一般了。沒(méi)辦法，這就是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的殘酷性，多是贏者通吃的模式。所以第二名如果不是云計(jì)算行業(yè)的，很多人可能都沒(méi)聽過(guò)了。第二名就想，我干不過(guò)老大怎么辦呢？開源吧。如上所述，亞馬遜雖然使用了開源的虛擬化技術(shù)，但是云化的代碼是閉源的，很多想做又做不了云化平臺(tái)的公司，只能眼巴巴的看著亞馬遜掙大錢。Rackspace把源代碼一公開，整個(gè)行業(yè)就可以一起把這個(gè)平臺(tái)越做越好，兄弟們大家一起上，和老大拼了。

于是Rackspace和美國(guó)航空航天局合作創(chuàng)辦了開源軟件OpenStack，如圖所示OpenStack的架構(gòu)圖，不是云計(jì)算行業(yè)的不用弄懂這個(gè)圖，但是能夠看到三個(gè)關(guān)鍵字，Compute計(jì)算，Networking網(wǎng)絡(luò)，Storage存儲(chǔ)。還是一個(gè)計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)，存儲(chǔ)的云化管理平臺(tái)。

當(dāng)然第二名的技術(shù)也是非常棒的，有了OpenStack之后，果真像Rackspace想象的一樣，所有想做云的大企業(yè)都瘋了，你能想象到的所有如雷貫耳的大型IT企業(yè)，IBM，惠普，戴爾，華為，聯(lián)想等等，都瘋了。原來(lái)云平臺(tái)大家都想做，看著亞馬遜和Vmware賺了這么多錢，眼巴巴看著沒(méi)辦法，想自己做一個(gè)好像難度還挺大?，F(xiàn)在好了，有了這樣一個(gè)開源的云平臺(tái)OpenStack，所有的IT廠商都加入到這個(gè)社區(qū)中來(lái)，對(duì)這個(gè)云平臺(tái)進(jìn)行貢獻(xiàn)，包裝成自己的產(chǎn)品，連同自己的硬件設(shè)備一起賣。有的做了私有云，有的做了公有云，OpenStack已經(jīng)成為開源云平臺(tái)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。

1.9 IaaS, 資源層面的靈活性

隨著OpenStack的技術(shù)越來(lái)越成熟，可以管理的規(guī)模也越來(lái)越大，并且可以有多個(gè)OpenStack集群部署多套，比如北京部署一套，杭州部署兩套，廣州部署一套，然后進(jìn)行統(tǒng)一的管理。這樣整個(gè)規(guī)模就更大了。在這個(gè)規(guī)模下，對(duì)于普通用戶的感知來(lái)講，基本能夠做到想什么時(shí)候要就什么什么藥，想要多少就要多少。還是拿云盤舉例子，每個(gè)用戶云盤都分配了5T甚至更大的空間，如果有1億人，那加起來(lái)空間多大啊。其實(shí)背后的機(jī)制是這樣的，分配你的空間，你可能只用了其中很少一點(diǎn)，比如說(shuō)它分配給你了5個(gè)T，這么大的空間僅僅是你看到的，而不是真的就給你了，你其實(shí)只用了50個(gè)G，則真實(shí)給你的就是50個(gè)G，隨著你文件的不斷上傳，分給你的空間會(huì)越來(lái)越多。當(dāng)大家都上傳，云平臺(tái)發(fā)現(xiàn)快滿了的時(shí)候(例如用了70%)，會(huì)采購(gòu)更多的服務(wù)器，擴(kuò)充背后的資源，這個(gè)對(duì)用戶是透明的，看不到的，從感覺上來(lái)講，就實(shí)現(xiàn)了云計(jì)算的彈性。其實(shí)有點(diǎn)像銀行，給儲(chǔ)戶的感覺是什么時(shí)候取錢都有，只要不同時(shí)擠兌，銀行就不會(huì)垮。

這里做一個(gè)簡(jiǎn)單的總結(jié)，到了這個(gè)階段，云計(jì)算基本上實(shí)現(xiàn)了時(shí)間靈活性和空間靈活性，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)，存儲(chǔ)資源的彈性。計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)，存儲(chǔ)我們常稱為基礎(chǔ)設(shè)施Infranstracture, 因而這個(gè)階段的彈性稱為資源層面的彈性，管理資源的云平臺(tái)，我們稱為基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，就是我們常聽到的IaaS，Infranstracture As A Service。

二、云計(jì)算不光管資源，也要管應(yīng)用

有了IaaS，實(shí)現(xiàn)了資源層面的彈性就夠了嗎？顯然不是。還有應(yīng)用層面的彈性。這里舉個(gè)例子，比如說(shuō)實(shí)現(xiàn)一個(gè)電商的應(yīng)用，平時(shí)十臺(tái)機(jī)器就夠了，雙十一需要一百臺(tái)。你可能覺得很好辦啊，有了IaaS，新創(chuàng)建九十臺(tái)機(jī)器就可以了啊。但是90臺(tái)機(jī)器創(chuàng)建出來(lái)是空的啊，電商應(yīng)用并沒(méi)有放上去啊，只能你公司的運(yùn)維人員一臺(tái)一臺(tái)的弄，還是需要很長(zhǎng)時(shí)間才能安裝好的。雖然資源層面實(shí)現(xiàn)了彈性，但是沒(méi)有應(yīng)用層的彈性，依然靈活性是不夠的。

有沒(méi)有方法解決這個(gè)問(wèn)題呢？于是人們?cè)贗aaS平臺(tái)之上又加了一層，用于管理資源以上的應(yīng)用彈性的問(wèn)題，這一層通常稱為PaaS（Platform As A Service）。這一層往往比較難理解，其實(shí)大致分兩部分，一部分我稱為你自己的應(yīng)用自動(dòng)安裝，一部分我稱為通用的應(yīng)用不用安裝。

我們先來(lái)說(shuō)第一部分，自己的應(yīng)用自動(dòng)安裝。比如電商應(yīng)用是你自己開發(fā)的，除了你自己，其他人是不知道怎么安裝的，比如電商應(yīng)用，安裝的時(shí)候需要配置支付寶或者微信的賬號(hào)，才能別人在你的電商上買東西的時(shí)候，付的錢是打到你的賬戶里面的，除了你，誰(shuí)也不知道，所以安裝的過(guò)程平臺(tái)幫不了忙，但是能夠幫你做的自動(dòng)化，你需要做一些工作，將自己的配置信息融入到自動(dòng)化的安裝過(guò)程中方可。比如上面的例子，雙十一新創(chuàng)建出來(lái)的90臺(tái)機(jī)器是空的，如果能夠提供一個(gè)工具，能夠自動(dòng)在這新的90臺(tái)機(jī)器上將電商應(yīng)用安裝好，就能夠?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用層面的真正彈性。例如Puppet, Chef, Ansible, Cloud Foundary都可以干這件事情，最新的容器技術(shù)Docker能更好的干這件事情，不做技術(shù)的可以不用管這些詞。

第二部分，通用的應(yīng)用不用安裝。所謂通用的應(yīng)用，一般指一些復(fù)雜性比較高，但是大家都在用的，例如數(shù)據(jù)庫(kù)。幾乎所有的應(yīng)用都會(huì)用數(shù)據(jù)庫(kù)，但是數(shù)據(jù)庫(kù)軟件是標(biāo)準(zhǔn)的，雖然安裝和維護(hù)比較復(fù)雜，但是無(wú)論誰(shuí)安裝都是一樣。這樣的應(yīng)用可以變成標(biāo)準(zhǔn)的PaaS層的應(yīng)用放在云平臺(tái)的界面上。當(dāng)用戶需要一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，一點(diǎn)就出來(lái)了，用戶就可以直接用了。有人問(wèn)，既然誰(shuí)安裝都一個(gè)樣，那我自己來(lái)好了，不需要花錢在云平臺(tái)上買。當(dāng)然不是，數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)非常難的東西，光Oracle這家公司，靠數(shù)據(jù)庫(kù)就能賺這么多錢。買Oracle也是要花很多很多錢的。然而大多數(shù)云平臺(tái)會(huì)提供Mysql這樣的開源數(shù)據(jù)庫(kù)，又是開源，錢不需要花這么多了，但是維護(hù)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，卻需要專門招一個(gè)很大的團(tuán)隊(duì)，如果這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)能夠優(yōu)化到能夠支撐雙十一，也不是一年兩年能夠搞定的。比如您是一個(gè)做單車的，當(dāng)然沒(méi)必要招一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)來(lái)干這件事情，成本太高了，應(yīng)該交給云平臺(tái)來(lái)做這件事情，專業(yè)的事情專業(yè)的人來(lái)自，云平臺(tái)專門養(yǎng)了幾百人維護(hù)這套系統(tǒng)，您只要專注于您的單車應(yīng)用就可以了。

要么是自動(dòng)部署，要么是不用部署，總的來(lái)說(shuō)就是應(yīng)用層你也要少操心，這就是PaaS層的重要作用。

雖說(shuō)腳本的方式能夠解決自己的應(yīng)用的部署問(wèn)題，然而不同的環(huán)境千差萬(wàn)別，一個(gè)腳本往往在一個(gè)環(huán)境上運(yùn)行正確，到另一個(gè)環(huán)境就不正確了。

而容器是能更好的解決這個(gè)問(wèn)題的。

容器是 Container，Container另一個(gè)意思是集裝箱，其實(shí)容器的思想就是要變成軟件交付的集裝箱。集裝箱的特點(diǎn)，一是封裝，二是標(biāo)準(zhǔn)。

在沒(méi)有集裝箱的時(shí)代，假設(shè)將貨物從 A運(yùn)到 B，中間要經(jīng)過(guò)三個(gè)碼頭、換三次船。每次都要將貨物卸下船來(lái)，擺的七零八落，然后搬上船重新整齊擺好。因此在沒(méi)有集裝箱的時(shí)候，每次換船，船員們都要在岸上待幾天才能走。

有了集裝箱以后，所有的貨物都打包在一起了，并且集裝箱的尺寸全部一致，所以每次換船的時(shí)候，一個(gè)箱子整體搬過(guò)去就行了，小時(shí)級(jí)別就能完成，船員再也不用上岸長(zhǎng)時(shí)間耽擱了。

這是集裝箱“封裝”、“標(biāo)準(zhǔn)”兩大特點(diǎn)在生活中的應(yīng)用。

那么容器如何對(duì)應(yīng)用打包呢？還是要學(xué)習(xí)集裝箱，首先要有個(gè)封閉的環(huán)境，將貨物封裝起來(lái)，讓貨物之間互不干擾，互相隔離，這樣裝貨卸貨才方便。好在 Ubuntu中的LXC技術(shù)早就能做到這一點(diǎn)。

封閉的環(huán)境主要使用了兩種技術(shù)，一種是看起來(lái)是隔離的技術(shù)，稱為 Namespace，也即每個(gè) Namespace中的應(yīng)用看到的是不同的 IP地址、用戶空間、程號(hào)等。另一種是用起來(lái)是隔離的技術(shù)，稱為 Cgroups，也即明明整臺(tái)機(jī)器有很多的 CPU、內(nèi)存，而一個(gè)應(yīng)用只能用其中的一部分。

所謂的鏡像，就是將你焊好集裝箱的那一刻，將集裝箱的狀態(tài)保存下來(lái)，就像孫悟空說(shuō)：“定”，集裝箱里面就定在了那一刻，然后將這一刻的狀態(tài)保存成一系列文件。這些文件的格式是標(biāo)準(zhǔn)的，誰(shuí)看到這些文件都能還原當(dāng)時(shí)定住的那個(gè)時(shí)刻。將鏡像還原成運(yùn)行時(shí)的過(guò)程（就是讀取鏡像文件，還原那個(gè)時(shí)刻的過(guò)程）就是容器運(yùn)行的過(guò)程。

有了容器，使得 PaaS層對(duì)于用戶自身應(yīng)用的自動(dòng)部署變得快速而優(yōu)雅。

三、大數(shù)據(jù)擁抱云計(jì)算

在PaaS層中一個(gè)復(fù)雜的通用應(yīng)用就是大數(shù)據(jù)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)是如何一步一步融入云計(jì)算的呢？

3.1 數(shù)據(jù)不大也包含智慧

一開始這個(gè)大數(shù)據(jù)并不大，你想象原來(lái)才有多少數(shù)據(jù)？現(xiàn)在大家都去看電子書，上網(wǎng)看新聞了，在我們80后小時(shí)候，信息量沒(méi)有那么大，也就看看書，看看報(bào)，一個(gè)星期的報(bào)紙加起來(lái)才有多少字啊，如果你不在一個(gè)大城市，一個(gè)普通的學(xué)校的圖書館加起來(lái)也沒(méi)幾個(gè)書架，是后來(lái)隨著信息化的到來(lái)，信息才會(huì)越來(lái)越多。

首先我們來(lái)看一下大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)，就分三種類型，一種叫結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，一種叫非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還有一種叫半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。什么叫結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)呢？叫有固定格式和有限長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)。例如填的表格就是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，國(guó)籍：中華人民共和國(guó)，民族：漢，性別：男，這都叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。現(xiàn)在越來(lái)越多的就是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，就是不定長(zhǎng)，無(wú)固定格式的數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁(yè)，有時(shí)候非常長(zhǎng)，有時(shí)候幾句話就沒(méi)了，例如語(yǔ)音，視頻都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是一些xml或者h(yuǎn)tml的格式的，不從事技術(shù)的可能不了解，但也沒(méi)有關(guān)系。

數(shù)據(jù)怎么樣才能對(duì)人有用呢？其實(shí)數(shù)據(jù)本身不是有用的，必須要經(jīng)過(guò)一定的處理。例如你每天跑步帶個(gè)手環(huán)收集的也是數(shù)據(jù)，網(wǎng)上這么多網(wǎng)頁(yè)也是數(shù)據(jù)，我們稱為Data，數(shù)據(jù)本身沒(méi)有什么用處，但是數(shù)據(jù)里面包含一個(gè)很重要的東西，叫做信息Information，數(shù)據(jù)十分雜亂，經(jīng)過(guò)梳理和清洗，才能夠稱為信息。信息會(huì)包含很多規(guī)律，我們需要從信息中將規(guī)律總結(jié)出來(lái)，稱為知識(shí)knowledge，知識(shí)改變命運(yùn)。信息是很多的，但是有人看到了信息相當(dāng)于白看，但是有人就從信息中看到了電商的未來(lái)，有人看到了直播的未來(lái)，所以人家就牛了，你如果沒(méi)有從信息中提取出知識(shí)，天天看朋友圈，也只能在互聯(lián)網(wǎng)滾滾大潮中做個(gè)看客。有了知識(shí)，然后利用這些知識(shí)去應(yīng)用于實(shí)戰(zhàn)，有的人會(huì)做得非常好，這個(gè)東西叫做智慧intelligence。有知識(shí)并不一定有智慧，例如好多學(xué)者很有知識(shí)，已經(jīng)發(fā)生的事情可以從各個(gè)角度分析的頭頭是道，但一到實(shí)干就歇菜，并不能轉(zhuǎn)化成為智慧。而很多的創(chuàng)業(yè)家之所以偉大，就是通過(guò)獲得的知識(shí)應(yīng)用于實(shí)踐，最后做了很大的生意。

所以數(shù)據(jù)的應(yīng)用分這四個(gè)步驟：數(shù)據(jù)，信息，知識(shí)，智慧。這是很多商家都想要的，你看我收集了這么多的數(shù)據(jù)，能不能基于這些數(shù)據(jù)來(lái)幫我做下一步的決策，改善我的產(chǎn)品，例如讓用戶看視頻的時(shí)候旁邊彈出廣告，正好是他想買的東西，再如讓用戶聽音樂(lè)的時(shí)候，另外推薦一些他非常想聽的其他音樂(lè)。用戶在我的應(yīng)用或者網(wǎng)站上隨便點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)，輸入文字對(duì)我來(lái)說(shuō)都是數(shù)據(jù)，我就是要將其中某些東西提取出來(lái)，指導(dǎo)實(shí)踐，形成智慧，讓用戶陷入到我的應(yīng)用里面不可自拔，上了我的網(wǎng)就不想離開，手不停的點(diǎn)，不停的買，很多人說(shuō)雙十一我都想斷網(wǎng)了，我老婆在上面不斷的買買買，買了A又推薦B，老婆大人說(shuō)，“哎呀，B也是我喜歡的啊，老公我要買”。你說(shuō)這個(gè)程序怎么這么牛，這么有智慧，比我還了解我老婆，這件事情是怎么做到的呢？

3.2 數(shù)據(jù)如何升華為智慧

數(shù)據(jù)的處理分幾個(gè)步驟，完成了才最后會(huì)有智慧。

第一個(gè)步驟叫數(shù)據(jù)的收集。首先得有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的收集有兩個(gè)方式，第一個(gè)方式是拿，專業(yè)點(diǎn)的說(shuō)法叫抓取或者爬取，例如搜索引擎就是這么做的，它把網(wǎng)上的所有的信息都下載到它的數(shù)據(jù)中心，然后你一搜才能搜出來(lái)。比如你去搜索的時(shí)候，結(jié)果會(huì)是一個(gè)列表，這個(gè)列表為什么會(huì)在搜索引擎的公司里面呢，就是因?yàn)樗堰@個(gè)數(shù)據(jù)啊都拿下來(lái)了，但是你一點(diǎn)鏈接，點(diǎn)出來(lái)這個(gè)網(wǎng)站就不在搜索引擎它們公司了。比如說(shuō)新浪有個(gè)新聞，你拿百度搜出來(lái)，你不點(diǎn)的時(shí)候，那一頁(yè)在百度數(shù)據(jù)中心，一點(diǎn)出來(lái)的網(wǎng)頁(yè)就是在新浪的數(shù)據(jù)中心了。另外一個(gè)方式就是推送，有很多終端可以幫我收集數(shù)據(jù)，比如說(shuō)小米手環(huán)，可以將你每天跑步的數(shù)據(jù)，心跳的數(shù)據(jù)，睡眠的數(shù)據(jù)都上傳到數(shù)據(jù)中心里面。

第二個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的傳輸。一般會(huì)通過(guò)隊(duì)列方式進(jìn)行，因?yàn)閿?shù)據(jù)量實(shí)在是太大了，數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)處理才會(huì)有用，可是系統(tǒng)處理不過(guò)來(lái)，只好排好隊(duì)，慢慢的處理。

第三個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)?，F(xiàn)在數(shù)據(jù)就是金錢，掌握了數(shù)據(jù)就相當(dāng)于掌握了錢。要不然網(wǎng)站怎么知道你想買什么呢？就是因?yàn)樗心銡v史的交易的數(shù)據(jù)，這個(gè)信息可不能給別人，十分寶貴，所以需要存儲(chǔ)下來(lái)。

第四個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的處理和分析。上面存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)多是雜亂無(wú)章的，有很多垃圾數(shù)據(jù)在里面，因而需要清洗和過(guò)濾，得到一些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。對(duì)于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就可以進(jìn)行分析，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，或者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，得到知識(shí)。比如盛傳的沃爾瑪超市的啤酒和尿布的故事，就是通過(guò)對(duì)人們的購(gòu)買數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了男人一般買尿布的時(shí)候，會(huì)同時(shí)購(gòu)買啤酒，這樣就發(fā)現(xiàn)了啤酒和尿布之間的相互關(guān)系，獲得知識(shí)，然后應(yīng)用到實(shí)踐中，將啤酒和尿布的柜臺(tái)弄的很近，就獲得了智慧。

第五個(gè)步驟就是對(duì)于數(shù)據(jù)的檢索和挖掘。檢索就是搜索，所謂外事不決問(wèn)google，內(nèi)事不決問(wèn)百度。內(nèi)外兩大搜索引擎都是講分析后的數(shù)據(jù)放入搜索引擎，從而人們想尋找信息的時(shí)候，一搜就有了。另外就是挖掘，僅僅搜索出來(lái)已經(jīng)不能滿足人們的要求了，還需要從信息中挖掘出相互的關(guān)系。比如財(cái)經(jīng)搜索，當(dāng)搜索某個(gè)公司股票的時(shí)候，該公司的高管是不是也應(yīng)該被挖掘出來(lái)呢？如果僅僅搜索出這個(gè)公司的股票發(fā)現(xiàn)漲的特別好，于是你就去買了，其實(shí)其高管發(fā)了一個(gè)聲明，對(duì)股票十分不利，第二天就跌了，這不坑害廣大股民么？所以通過(guò)各種算法挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)系，形成知識(shí)庫(kù)，十分重要。

3.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代，眾人拾柴火焰高

當(dāng)數(shù)據(jù)量很小的時(shí)候，很少的幾臺(tái)機(jī)器就能解決。慢慢的當(dāng)數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，最牛的服務(wù)器都解決不了問(wèn)題的時(shí)候，就想怎么辦呢？要聚合多臺(tái)機(jī)器的力量，大家齊心協(xié)力一起把這個(gè)事搞定，眾人拾柴火焰高。

對(duì)于數(shù)據(jù)的收集，對(duì)于IoT來(lái)講，外面部署這成千上萬(wàn)的檢測(cè)設(shè)備，將大量的溫度，適度，監(jiān)控，電力等等數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)收集上來(lái)，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)的搜索引擎來(lái)講，需要將整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)所有的網(wǎng)頁(yè)都下載下來(lái)，這顯然一臺(tái)機(jī)器做不到，需要多臺(tái)機(jī)器組成網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)，每臺(tái)機(jī)器下載一部分，同時(shí)工作，才能在有限的時(shí)間內(nèi)，將海量的網(wǎng)頁(yè)下載完畢。

對(duì)于數(shù)據(jù)的傳輸，一個(gè)內(nèi)存里面的隊(duì)列肯定會(huì)被大量的數(shù)據(jù)擠爆掉，于是就產(chǎn)生了基于硬盤的分布式隊(duì)列，這樣隊(duì)列可以多臺(tái)機(jī)器同時(shí)傳輸，隨你數(shù)據(jù)量多大，只要我的隊(duì)列足夠多，管道足夠粗，就能夠撐得住。

對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，一臺(tái)機(jī)器的文件系統(tǒng)肯定是放不下了，所以需要一個(gè)很大的分布式文件系統(tǒng)來(lái)做這件事情，把多臺(tái)機(jī)器的硬盤打成一塊大的文件系統(tǒng)。

再如數(shù)據(jù)的分析，可能需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)做分解，統(tǒng)計(jì)，匯總，一臺(tái)機(jī)器肯定搞不定，處理到猴年馬月也分析不完，于是就有分布式計(jì)算的方法，將大量的數(shù)據(jù)分成小份，每臺(tái)機(jī)器處理一小份，多臺(tái)機(jī)器并行處理，很快就能算完。例如著名的Terasort對(duì)1個(gè)TB的數(shù)據(jù)排序，相當(dāng)于1024G，如果單機(jī)處理，怎么也要幾個(gè)小時(shí)，但是并行處理209秒就完成了。

所以說(shuō)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，什么叫做大數(shù)據(jù)，說(shuō)白了就是一臺(tái)機(jī)器干不完，大家一起干。隨著數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，很多不大的公司都需要處理相當(dāng)多的數(shù)據(jù)，這些小公司沒(méi)有這么多機(jī)器可怎么辦呢？

3.4 大數(shù)據(jù)需要云計(jì)算，云計(jì)算需要大數(shù)據(jù)

說(shuō)到這里，大家想起云計(jì)算了吧。當(dāng)想要干這些活的時(shí)候，需要好多好多的機(jī)器一塊做，真的是想什么時(shí)候要，想要多少就要多少。例如大數(shù)據(jù)分析公司的財(cái)務(wù)情況，可能一周分析一次，如果要把這一百臺(tái)機(jī)器或者一千臺(tái)機(jī)器都在那放著，一周用一次對(duì)吧，非常浪費(fèi)。那能不能需要計(jì)算的時(shí)候，把這一千臺(tái)機(jī)器拿出來(lái)，然后不算的時(shí)候，這一千臺(tái)機(jī)器可以去干別的事情。誰(shuí)能做這個(gè)事兒呢？只有云計(jì)算，可以為大數(shù)據(jù)的運(yùn)算提供資源層的靈活性。而云計(jì)算也會(huì)部署大數(shù)據(jù)放到它的PaaS平臺(tái)上，作為一個(gè)非常非常重要的通用應(yīng)用。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)平臺(tái)能夠使得多臺(tái)機(jī)器一起干一個(gè)事兒，這個(gè)東西不是一般人能開發(fā)出來(lái)的，也不是一般人玩得轉(zhuǎn)的，怎么也得雇個(gè)幾十上百號(hào)人才能把這個(gè)玩起來(lái)，所以說(shuō)就像數(shù)據(jù)庫(kù)一樣，其實(shí)還是需要有一幫專業(yè)的人來(lái)玩這個(gè)東西?，F(xiàn)在公有云上基本上都會(huì)有大數(shù)據(jù)的解決方案了，一個(gè)小公司我需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)的時(shí)候，不需要采購(gòu)一千臺(tái)機(jī)器，只要到公有云上一點(diǎn)，這一千臺(tái)機(jī)器都出來(lái)了，并且上面已經(jīng)部署好了的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，只要把數(shù)據(jù)放進(jìn)去算就可以了。

云計(jì)算需要大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)需要云計(jì)算，兩個(gè)人就這樣結(jié)合了。

四、人工智能擁抱大數(shù)據(jù)

4.1 機(jī)器什么時(shí)候才能懂人心

雖說(shuō)有了大數(shù)據(jù)，人的欲望總是這個(gè)不能夠滿足。雖說(shuō)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)里面有搜索引擎這個(gè)東西，想要什么東西我一搜就出來(lái)了。但是也存在這樣的情況，我想要的東西不會(huì)搜，表達(dá)不出來(lái)，搜索出來(lái)的又不是我想要的。例如音樂(lè)軟件里面推薦一首歌，這首歌我沒(méi)聽過(guò)，當(dāng)然不知道名字，也沒(méi)法搜，但是軟件推薦給我，我的確喜歡，這就是搜索做不到的事情。當(dāng)人們使用這種應(yīng)用的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器知道我想要什么，而不是說(shuō)當(dāng)我想要的時(shí)候，去機(jī)器里面搜索。這個(gè)機(jī)器真像我的朋友一樣懂我，這就有點(diǎn)人工智能的意思了。

人們很早就在想這個(gè)事情了。最早的時(shí)候，人們想象，如果要是有一堵墻，墻后面是個(gè)機(jī)器，我給它說(shuō)話，它就給我回應(yīng)，我如果感覺不出它那邊是人還是機(jī)器，那它就真的是一個(gè)人工智能的東西了。

4.2 讓機(jī)器學(xué)會(huì)推理

怎么才能做到這一點(diǎn)呢？人們就想：我首先要告訴計(jì)算機(jī)人類的推理的能力。你看人重要的是什么呀，人和動(dòng)物的區(qū)別在什么呀，就是能推理。我要是把我這個(gè)推理的能力啊告訴機(jī)器，機(jī)器就能根據(jù)你的提問(wèn)，推理出相應(yīng)的回答，真能這樣多好。推理其實(shí)人們慢慢的讓機(jī)器能夠做到一些了，例如證明數(shù)學(xué)公式。這是一個(gè)非常讓人驚喜的一個(gè)過(guò)程，機(jī)器竟然能夠證明數(shù)學(xué)公式。但是慢慢發(fā)現(xiàn)其實(shí)這個(gè)結(jié)果，也沒(méi)有那么令人驚喜，因?yàn)榇蠹野l(fā)現(xiàn)了一個(gè)問(wèn)題，數(shù)學(xué)公式非常嚴(yán)謹(jǐn)，推理過(guò)程也非常嚴(yán)謹(jǐn)，而且數(shù)學(xué)公式很容易拿機(jī)器來(lái)進(jìn)行表達(dá)，程序也相對(duì)容易表達(dá)。然而人類的語(yǔ)言就沒(méi)這么簡(jiǎn)單了，比如今天晚上，你和你女朋友約會(huì)，你女朋友說(shuō)：如果你早來(lái)，我沒(méi)來(lái)，你等著，如果我早來(lái)，你沒(méi)來(lái)，你等著。這個(gè)機(jī)器就比比較難理解了，但是人都懂，所以你和女朋友約會(huì)，你是不敢遲到的。

4.3 教給機(jī)器知識(shí)

所以僅僅告訴機(jī)器嚴(yán)格的推理是不夠的，還要告訴機(jī)器一些知識(shí)。但是知識(shí)這個(gè)事兒，一般人可能就做不來(lái)了，可能專家可以，比如語(yǔ)言領(lǐng)域的專家，或者財(cái)經(jīng)領(lǐng)域的專家。語(yǔ)言領(lǐng)域和財(cái)經(jīng)領(lǐng)域知識(shí)能不能表示成像數(shù)學(xué)公式一樣稍微嚴(yán)格點(diǎn)呢？例如語(yǔ)言專家可能會(huì)總結(jié)出主謂賓定狀補(bǔ)這些語(yǔ)法規(guī)則，主語(yǔ)后面一定是謂語(yǔ)，謂語(yǔ)后面一定是賓語(yǔ)，將這些總結(jié)出來(lái)，并嚴(yán)格表達(dá)出來(lái)不久行了嗎？后來(lái)發(fā)現(xiàn)這個(gè)不行，太難總結(jié)了，語(yǔ)言表達(dá)千變?nèi)f化。就拿主謂賓的例子，很多時(shí)候在口語(yǔ)里面就省略了謂語(yǔ)，別人問(wèn)：你誰(shuí)啊？我回答：我劉超。但是你不能規(guī)定在語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別的時(shí)候，要求對(duì)著機(jī)器說(shuō)標(biāo)準(zhǔn)的書面語(yǔ)，這樣還是不夠智能，就像羅永浩在一次演講中說(shuō)的那樣，每次對(duì)著手機(jī)，用書面語(yǔ)說(shuō)：請(qǐng)幫我呼叫某某某，這是一件很尷尬的事情。

人工智能這個(gè)階段叫做專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)不易成功，一方面是知識(shí)比較難總結(jié)，另一方面總結(jié)出來(lái)的知識(shí)難以教給計(jì)算機(jī)。因?yàn)槟阕约哼€迷迷糊糊，似乎覺得有規(guī)律，就是說(shuō)不出來(lái)，就怎么能夠通過(guò)編程教給計(jì)算機(jī)呢？

4.4 算了，教不會(huì)你自己學(xué)吧

于是人們想到，看來(lái)機(jī)器是和人完全不一樣的物種，干脆讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)好了。機(jī)器怎么學(xué)習(xí)呢？既然機(jī)器的統(tǒng)計(jì)能力這么強(qiáng)，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，一定能從大量的數(shù)字中發(fā)現(xiàn)一定的規(guī)律。

其實(shí)在娛樂(lè)圈有很好的一個(gè)例子，可見一斑

有一位網(wǎng)友統(tǒng)計(jì)了知名歌手在大陸發(fā)行的 9 張專輯中 117 首歌曲的歌詞，同一詞語(yǔ)在一首歌出現(xiàn)只算一次，形容詞、名詞和動(dòng)詞的前十名如下表所示（詞語(yǔ)后面的數(shù)字是出現(xiàn)的次數(shù)）：

如果我們隨便寫一串?dāng)?shù)字，然后按照數(shù)位依次在形容詞、名詞和動(dòng)詞中取出一個(gè)詞，連在一起會(huì)怎么樣呢？

例如取圓周率 3.1415926，對(duì)應(yīng)的詞語(yǔ)是：堅(jiān)強(qiáng)，路，飛，自由，雨，埋，迷惘。稍微連接和潤(rùn)色一下：

堅(jiān)強(qiáng)的孩子，

依然前行在路上，

張開翅膀飛向自由，

讓雨水埋葬他的迷惘。

是不是有點(diǎn)感覺了？當(dāng)然真正基于統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí)算法比這個(gè)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)復(fù)雜的多。

然而統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)比較容易理解簡(jiǎn)單的相關(guān)性，例如一個(gè)詞和另一個(gè)詞總是一起出現(xiàn)，兩個(gè)詞應(yīng)該有關(guān)系，而無(wú)法表達(dá)復(fù)雜的相關(guān)性，并且統(tǒng)計(jì)方法的公式往往非常復(fù)雜，為了簡(jiǎn)化計(jì)算，常常做出各種獨(dú)立性的假設(shè)，來(lái)降低公式的計(jì)算難度，然而現(xiàn)實(shí)生活中，具有獨(dú)立性的事件是相對(duì)較少的。

4.5 模擬大腦的工作方式

于是人類開始從機(jī)器的世界，反思人類的世界是怎么工作的。

人類的腦子里面不是存儲(chǔ)著大量的規(guī)則，也不是記錄著大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而是通過(guò)神經(jīng)元的觸發(fā)實(shí)現(xiàn)的，每個(gè)神經(jīng)元有從其他神經(jīng)元的輸入，當(dāng)接收到輸入的時(shí)候，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)輸出來(lái)刺激其他的神經(jīng)元，于是大量的神經(jīng)元相互反應(yīng)，最終形成各種輸出的結(jié)果。例如當(dāng)人們看到美女瞳孔放大，絕不是大腦根據(jù)身材比例進(jìn)行規(guī)則判斷，也不是將人生中看過(guò)的所有的美女都統(tǒng)計(jì)一遍，而是神經(jīng)元從視網(wǎng)膜觸發(fā)到大腦再回到瞳孔。在這個(gè)過(guò)程中，其實(shí)很難總結(jié)出每個(gè)神經(jīng)元對(duì)最終的結(jié)果起到了哪些作用，反正就是起作用了。

于是人們開始用一個(gè)數(shù)學(xué)單元模擬神經(jīng)元

這個(gè)神經(jīng)元有輸入，有輸出，輸入和輸出之間通過(guò)一個(gè)公式來(lái)表示，輸入根據(jù)重要程度不同(權(quán)重)，影響著輸出。

于是將n個(gè)神經(jīng)元通過(guò)像一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣連接在一起，n這個(gè)數(shù)字可以很大很大，所有的神經(jīng)元可以分成很多列，每一列很多個(gè)排列起來(lái)，每個(gè)神經(jīng)元的對(duì)于輸入的權(quán)重可以都不相同，從而每個(gè)神經(jīng)元的公式也不相同。當(dāng)人們從這張網(wǎng)絡(luò)中輸入一個(gè)東西的時(shí)候，希望輸出一個(gè)對(duì)人類來(lái)講正確的結(jié)果。例如上面的例子，輸入一個(gè)寫著2的圖片，輸出的列表里面第二個(gè)數(shù)字最大，其實(shí)從機(jī)器來(lái)講，它既不知道輸入的這個(gè)圖片寫的是2，也不知道輸出的這一系列數(shù)字的意義，沒(méi)關(guān)系，人知道意義就可以了。正如對(duì)于神經(jīng)元來(lái)說(shuō)，他們既不知道視網(wǎng)膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是為了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。

對(duì)于任何一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，誰(shuí)也不敢保證輸入是2，輸出一定是第二個(gè)數(shù)字最大，要保證這個(gè)結(jié)果，需要訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。畢竟看到美女而瞳孔放大也是人類很多年進(jìn)化的結(jié)果。學(xué)習(xí)的過(guò)程就是，輸入大量的圖片，如果結(jié)果不是想要的結(jié)果，則進(jìn)行調(diào)整。如何調(diào)整呢，就是每個(gè)神經(jīng)元的每個(gè)權(quán)重都向目標(biāo)進(jìn)行微調(diào)，由于神經(jīng)元和權(quán)重實(shí)在是太多了，所以整張網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的結(jié)果很難表現(xiàn)出非此即彼的結(jié)果，而是向著結(jié)果微微的進(jìn)步，最終能夠達(dá)到目標(biāo)結(jié)果。當(dāng)然這些調(diào)整的策略還是非常有技巧的，需要算法的高手來(lái)仔細(xì)的調(diào)整。正如人類見到美女，瞳孔一開始沒(méi)有放大到能看清楚，于是美女跟別人跑了，下次學(xué)習(xí)的結(jié)果是瞳孔放大一點(diǎn)點(diǎn)，而不是放大鼻孔。

4.6 沒(méi)道理但做得到

聽起來(lái)也沒(méi)有那么有道理，但是的確能做到，就是這么任性。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的普遍性定理是這樣說(shuō)的，假設(shè)某個(gè)人給你某種復(fù)雜奇特的函數(shù)，f(x)：

不管這個(gè)函數(shù)是什么樣的，總會(huì)確保有個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)θ魏慰赡艿妮斎離，其值f(x)（或者某個(gè)能夠準(zhǔn)確的近似）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。

如果在函數(shù)代表著規(guī)律，也意味著這個(gè)規(guī)律無(wú)論多么奇妙，多么不能理解，都是能通過(guò)大量的神經(jīng)元，通過(guò)大量權(quán)重的調(diào)整，表示出來(lái)的。

4.7 人工智能的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋

這讓我想到了經(jīng)濟(jì)學(xué)，于是比較容易理解了。

我們把每個(gè)神經(jīng)元當(dāng)成社會(huì)中從事經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的個(gè)體。于是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)，每個(gè)神經(jīng)元對(duì)于社會(huì)的輸入，都有權(quán)重的調(diào)整，做出相應(yīng)的輸出，比如工資漲了，菜價(jià)也漲了，股票跌了，我應(yīng)該怎么辦，怎么花自己的錢。這里面沒(méi)有規(guī)律么？肯定有，但是具體什么規(guī)律呢？卻很難說(shuō)清楚。

基于專家系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)屬于計(jì)劃經(jīng)濟(jì)，整個(gè)經(jīng)濟(jì)規(guī)律的表示不希望通過(guò)每個(gè)經(jīng)濟(jì)個(gè)體的獨(dú)立決策表現(xiàn)出來(lái)，而是希望通過(guò)專家的高屋建瓴和遠(yuǎn)見卓識(shí)總結(jié)出來(lái)。專家永遠(yuǎn)不可能知道哪個(gè)城市的哪個(gè)街道缺少一個(gè)賣甜豆腐腦的。于是專家說(shuō)應(yīng)該產(chǎn)多少鋼鐵，產(chǎn)多少饅頭，往往距離人民生活的真正需求有較大的差距，就算整個(gè)計(jì)劃書寫個(gè)幾百頁(yè)，也無(wú)法表達(dá)隱藏在人民生活中的小規(guī)律。

基于統(tǒng)計(jì)的宏觀調(diào)控就靠譜的多了，每年統(tǒng)計(jì)局都會(huì)統(tǒng)計(jì)整個(gè)社會(huì)的就業(yè)率，通脹率，GDP等等指標(biāo)，這些指標(biāo)往往代表著很多的內(nèi)在規(guī)律，雖然不能夠精確表達(dá)，但是相對(duì)靠譜。然而基于統(tǒng)計(jì)的規(guī)律總結(jié)表達(dá)相對(duì)比較粗糙，比如經(jīng)濟(jì)學(xué)家看到這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以總結(jié)出長(zhǎng)期來(lái)看房?jī)r(jià)是漲還是跌，股票長(zhǎng)期來(lái)看是漲還是跌，如果經(jīng)濟(jì)總體上揚(yáng)，房?jī)r(jià)和股票應(yīng)該都是漲的。但是基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，無(wú)法總結(jié)出股票，物價(jià)的微小波動(dòng)規(guī)律。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)才是對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)規(guī)律最最準(zhǔn)確的表達(dá)，每個(gè)人對(duì)于從社會(huì)中的輸入，進(jìn)行各自的調(diào)整，并且調(diào)整同樣會(huì)作為輸入反饋到社會(huì)中。想象一下股市行情細(xì)微的波動(dòng)曲線，正是每個(gè)獨(dú)立的個(gè)體各自不斷交易的結(jié)果，沒(méi)有統(tǒng)一的規(guī)律可循。而每個(gè)人根據(jù)整個(gè)社會(huì)的輸入進(jìn)行獨(dú)立決策，當(dāng)某些因素經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練，也會(huì)形成宏觀上的統(tǒng)計(jì)性的規(guī)律，這也就是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)所能看到的。例如每次貨幣大量發(fā)行，最后房?jī)r(jià)都會(huì)上漲，多次訓(xùn)練后，人們也就都學(xué)會(huì)了。

4.8 人工智能需要大數(shù)據(jù)

然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含這么多的節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含非常多的參數(shù)，整個(gè)參數(shù)量實(shí)在是太大了，需要的計(jì)算量實(shí)在太大，但是沒(méi)有關(guān)系啊，我們有大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以匯聚多臺(tái)機(jī)器的力量一起來(lái)計(jì)算，才能在有限的時(shí)間內(nèi)得到想要的結(jié)果。

人工智能可以做的事情非常多，例如可以鑒別垃圾郵件，鑒別黃色暴力文字和圖片等。這也是經(jīng)歷了三個(gè)階段的。第一個(gè)階段依賴于關(guān)鍵詞黑白名單和過(guò)濾技術(shù)，包含哪些詞就是黃色或者暴力的文字。隨著這個(gè)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言越來(lái)越多，詞也不斷的變化，不斷的更新這個(gè)詞庫(kù)就有點(diǎn)顧不過(guò)來(lái)。第二個(gè)階段時(shí)，基于一些新的算法，比如說(shuō)貝葉斯過(guò)濾等，你不用管貝葉斯算法是什么，但是這個(gè)名字你應(yīng)該聽過(guò)，這個(gè)一個(gè)基于概率的算法。第三個(gè)階段就是基于大數(shù)據(jù)和人工智能，進(jìn)行更加精準(zhǔn)的用戶畫像和文本理解和圖像理解。

由于人工智能算法多是依賴于大量的數(shù)據(jù)的，這些數(shù)據(jù)往往需要面向某個(gè)特定的領(lǐng)域(例如電商，郵箱)進(jìn)行長(zhǎng)期的積累，如果沒(méi)有數(shù)據(jù)，就算有人工智能算法也白搭，所以人工智能程序很少像前面的IaaS和PaaS一樣，將人工智能程序給某個(gè)客戶安裝一套讓客戶去用，因?yàn)榻o某個(gè)客戶單獨(dú)安裝一套，客戶沒(méi)有相關(guān)的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，結(jié)果往往是很差的。但是云計(jì)算廠商往往是積累了大量數(shù)據(jù)的，于是就在云計(jì)算廠商里面安裝一套，暴露一個(gè)服務(wù)接口，比如您想鑒別一個(gè)文本是不是涉及黃色和暴力，直接用這個(gè)在線服務(wù)就可以了。這種形勢(shì)的服務(wù)，在云計(jì)算里面稱為軟件即服務(wù)，SaaS (Software AS A Service)

于是工智能程序作為SaaS平臺(tái)進(jìn)入了云計(jì)算。

五、云計(jì)算，大數(shù)據(jù)，人工智能過(guò)上了美好的生活

終于云計(jì)算的三兄弟湊齊了，分別是IaaS，PaaS和SaaS，所以一般在一個(gè)云計(jì)算平臺(tái)上，云，大數(shù)據(jù)，人工智能都能找得到。對(duì)一個(gè)大數(shù)據(jù)公司，積累了大量的數(shù)據(jù)，也會(huì)使用一些人工智能的算法提供一些服務(wù)。對(duì)于一個(gè)人工智能公司，也不可能沒(méi)有大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐。所以云計(jì)算，大數(shù)據(jù)，人工智能就這樣整合起來(lái)，完成了相遇，相識(shí)，相知。