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行走在云端 - AI、大数据和物联网

发表于 2018-10-18 16:31发布者:蓝海云 评论:0浏览:604
本文专注于云计算在AI、大数据和物联网方面所起的作用进行高层面的概述,并讨论领先的云提供商如何帮助企业开展数字化转型。

领先的云提供商利用物联网、大数据、人工智能和其他新兴技术的力量为客户业务提供更好的解决方案。几年前,企业主要利用创新和数字化转型来保持其竞争力。最近几年数字技术和云计算的迅猛发展改变了这种观念。如今仅仅为了保持现有业务水平,企业就必须创新并采用最新的技术。根据Forrester三个月的数据分析,84%的美国银行客户使用网上银行进行交易,43%的客户使用手机进行交易。


各公司正在迅速地审查和分析他们的流程并抓住机会进行数字化转型。要进行数字化转型,公司可能需要利用物联网、大数据、人工智能等技术重新设计目前的流程,而不是对现有的流程进行修补。此外同等重要的是高级IT管理人员应将数字化举措与其云战略结合起来考虑。

毫无疑问,支持计算能力、存储、伸缩和速度所需的基础设施最好由云平台提供。您所要要思考的是:“我们是自己开发和拥有支持数字化的基础设施还是要利用云提供商提供的不断改进的强大基础设施和服务?”

计划大规模增长和转型的企业通常为支持其创新而对技术进行大量投资,但是如果没有敏捷开发流程的坚实云战略,想法很可能仅仅停留在纸面上,需要很长时间才能提供有价值的产品或解决方案。如今所有领先的云供应商都提供有竞争力的解决方案和服务以帮助企业快速推进数字化转型。

本文专注于云计算在AI、大数据和物联网方面所起的作用进行高层面的概述,并讨论领先的云提供商如何帮助企业开展数字化转型。

人工智能 AI


以大量生产计算机和通讯设备为中心的数字革命,在过去几十年中改变了企业的运作方式,从生产产品和服务创新的想法,到创新的产品设计以及改善客户体验。目前,世界正在经历另一场甚至更强大的革命:通过人工智能的使用来执行复杂的认知任务,解决以前高度复杂或极度资源密集的商业问题。

大多数企业处理小到中等价值的商业任务时需要大量人工,例如查阅大量的资料 (如RFP) 来了解需求及估算成本,AI是处理这类事务的最佳选择。然而目前则全由人工处理,其巨大工作量给企业带来了很大挑战。

AI系统试图模仿人脑。人脑利用模式产生感知,逻辑地驱动从理性角度分析情境的结构化方法。 AI可以处理各种类型的海量数据,例如传感器、在线应用程序、来自社交媒体的数据等等。AI利用感知处理这些数据来分析模式,并结合机器学习使用结构化的评估方法。不仅能提供有意义的信息,还通过整合这些信息做出有价值的决策。

云在增强有AI应用程序能力方面起着重要的作用。几乎所有云业务的主要参与者都开发了人工智能服务,使用强大的认知引擎来处理被上传到云端的结构化数据(如关系型数据库)和NoSQL中的非结构化数据以及传感器等。建立在这些认知引擎中的模式匹配算法和逻辑组件是非常复杂和强大的。数据和计算能力是使引擎有效的两个最关键要素。引擎通过巨大的数据集可以更准确地进行预测。AI应用,例如图像识别、视频分析、自然语言处理和语音识别,借助机器学习利用高度复杂的神经网络从大量数据中进行检测和预测。使用GPU(图形处理单元)并行处理使数据处理和计算运行得更快。

构建和实施这种基于GPU的并行处理引擎是昂贵的和资源密集型的。云通过提供API访问机器学习服务(如视频分析、语音识别、流程自动化、视觉检测、自然语言处理等)来解决这个问题。在这些API的背后是复杂的基础设施,它们结合了基于GPU的计算引擎、神经网络和数据湖集群的能力。2


大数据及分析


随着互联网、云计算和社交媒体的发展,我们也看到了全球数据呈指数增长。根据过去五年大数据生成的统计数据,世界上平均每天产生的数据量约为2.3万亿GB。当数据的性质更加结构化和组织化时,公司更加依赖于数据仓库和商业智能应用程序做出重要的业务决策。传统的数据仓库是基于关系数据库构建的,这些数据库可以使用SQL进行查询;数据可以被提取、转换,并通过ETL作业从一个或多个数据源加载,每天运行数次。

事实证明,这种方法在处理和修改不同来源(如社交媒体、物联网、web及关系型数据库)的连续及实时数据流时是无效的。大数据分析现已成为企业的主要推动力,通过数据挖掘、预测分析和预测提供洞察力,帮助企业做出关键的业务决策。大数据处理的演变导致了数据湖的形成,这是存储结构化和非结构化数据的集中式存储库,允许使用各种工具和方法来解决商业问题。

云的垂直和横向缩放能力使得它成为大数据承载和分析的理想平台。垂直扩展通过增加服务器的容量而提高应用程序所需的资源。水平扩展允许企业随着处理需求的增加而扩展硬件资源。

云计算提供高带宽、巨大的内存和可伸缩的处理能力以帮助大数据应用程序改进对流数据的实时处理和分析。对于运行大量工作负载和存储大量数据的应用程序来说,云计算是一个明确的选择。云计算提供商不仅提供高度可伸缩的数据库服务,还支持信息管理、商业智能和分析的工具和服务。


IOT 物联网


物联网指的是一系列联网设备,如安全传感器、监控摄像头、智能手机、智能手表等可穿戴设备,甚至家用电器如洗衣机、冰箱和其他能够通过网络进行通信和数据传输的设备,而不需要直接的人与人之间的交互。这种颠覆性的技术不仅增强了消费者对家用系统和电器的控制能力,而且还使企业通过所获得的数据更深入地了解商业利益的关键领域,为创新产品、解决方案和新商业机会打开大门。

物联网将影响所有行业,从制造业到物流再到医疗保健——我们离世界上几乎所有事物都有联系的时代不远了。随着连接设备数量的不断增加,物联网的商业应用已经成倍增长。根据Gartner最近的一项研究,企业现在可能已经使用了多达31亿物联网设备,到2020年这个数字可能会增加到76亿左右。物联网在优化生产、管理供应链、跟踪资产、财务决策和改善客户体验方面起着至关重要的作用。

数字化转型和物联网在健身行业的应用一直是令人瞩目的。带有内置传感器的可穿戴设备可以不断地收集诸如行程距离和卡路里燃烧等物理活动的数据,并可以监视睡眠模式为医疗保健提供详细的分析和洞察力。物联网应用程序根据使用连接设备的数据而设计,云计算的复杂工具提供可视化探索和构建复杂的分析。对于使用多个设备的复杂物联网应用程序,了解设备的状态并经常与利用这些设备的应用程序组件进行通信非常重要。还必须确保设备和应用程序之间的安全标识和访问。

与任何技术革命一样,物联网也面临着挑战。随着越来越多的设备连接到互联网上,产生的数据量是巨大的。这给互联网带来了巨大的压力,需要创建一个能够更有效传输和存储这些数据的基础设施。随着连接设备数量不断增加,人们迫切需要创建“边缘”设备,它们足够智能可以执行某些处理并将结果发送到服务器,而不是将大量数据发送到中央服务器进行处理。

例如,监视摄像机通常将视频发送到中央记录设备,该设备只在检测到活动时记录。想象一下,如果数以百计的高清晰度监控摄像机不断向这个中央服务器发送视频信息,网络将受到怎样的影响。值得注意的是,随着设备和服务器之间物理距离的增加,网络传输延迟也会增加。有了边缘计算,摄像机就足够聪明地感知到活动。只有当它们检测到活动时,才会将视频发送到基于云的中央记录系统,这大大减少了通过网络传输的数据量并提高了效率。云和物联网相辅相成:连接的设备产生大量数据,云提供存储、处理和分析数据的基础设施。


综述


连接的设备、社交媒体和大量的结构化和非结构化数据为进一步利用技术革新和业务转型铺平了道路。数字化转型如AI、大数据分析、物联网和其他新兴技术正在迅速成为企业创新和保持竞争力的关键因素。数字化技术为更好的分析和决策打开了大门,领导企业探索、分析和获得新的见解和想法以发展自己的业务。

云提供了成熟的服务、工具和安全性集合,对于任何开发数字转换策略的业务来说都是一个理想的平台。所有领先的云供应商都提供全面的有竞争力的解决方案、工具和服务,为其客户解决甚至是最复杂的数字化转型。此外,云所提供的水平和垂直的基础架构扩展非常适合有强大的计算和数字技术的需求。

人工智能包括机器学习、语音识别、语音合成、图像识别、图像比较、视频分析等多种应用。对于企业提高客户体验,实施聊天机器人,开展培训等得到广泛实施。云提供商为开发人员构建智能AI应用提供API接口。

大数据分析将数据分析带入不同的维度,提供对结构化数据(如来自传统关系数据库)和非结构化数据(如社交媒体的数据流)获得更好洞察力的方法,企业能够更好地理解客户的想法(如通过分析社交媒体上的评论和对话)。实施大数据及其相关工具需投入大量的时间和金钱。云平台提供了所有的工具和弹性计算能力以帮助企业专注于数据分析,而不必担心系统实施、维护和支持。

物联网将设备连接到互联网上,使个人和企业更好地控制自己的家庭、生活和业务。例如基于雨水传感器的喷水系统、湿度监测,能自动给农田浇水,促进作物更好生长并降低成本。边缘计算为相关设备提供了更好的处理能力,无需将大量数据传输到中央服务器进行处理。总之领先的云提供商为边缘计算和物联网提供了大量的解决方案和工具。

人类和企业每天产生数万亿千兆字节的数据。不管我们是否意识到,数字正在改变我们的生活。跑在云端,势在必行!


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