云计算云智能,智能与云的结合改变了什么?-创新互联

如今,人工智能的火爆,加速了云计算市场的悸动,以AI为代表的智能化技术被纳入到云服务的版图。云计算从诞生到现在,十几年的快速发展,正在AI的注入下迎来一场大变局。

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以往数据中心的机房建设需要遵循很多规范和标准,建设要求包括数据中心机房分级与性能要求,机房位置选择及设备布置,环境要求,建筑与结构、空气调节、电气技术,电磁屏蔽、机房布线、机房监控与安全防范,给水排水、消防的技术要求等,建设周期长、投资大、运营成本高、效率低。

模块化数据中心是基于云计算和智能的新一代数据中心部署形式,为了应对机器学习、高性能计算、分布式、弹性扩展等新的发展趋势,其采用模块化设计理念,大程度的降低了基础设施对机房环境的耦合,集成了供配电、制冷、机柜、气流遏制、综合布线、动环监控等子系统,提高数据中心的整体运营效率,实现快速部署、弹性扩展和绿色节能。

模块化数据中心能满足IT业务部门对未来数据中心基础设施建设的迫切需求,如标准化设计、组件工厂预制、快速上线部署、有效降低初期投资、模块内能源池化管理、动态IT基础设施资源高利用率、智能化运维管理、保障重要业务连续性,提供共享IT服务(如跨业务的基础设施、信息、应用共享等),快速响应业务需求变化,弹性扩缩容和绿色节能型数据中心等

当前人工智能的持续火热,其对于算力的需求早已超过了通用CPU的摩尔定律发展,我们看到基础资源层以GPU、FPGA、ASIC 为代表的异构计算成为方向和趋势,平台层提供智能工具组件和模型训练管理,其上的智能云应用服务也越来越多。通过云将异构资源变成一种普适的AI计算能力,做到弹性供给,即业务高峰期召之即来,业务低谷时挥之即去,轻松应对大量的业务挑战,便捷的智能云服务快速满足生产场景的需要,进而推动产业升级。

我们知道,公有云按照交付方式,主要细分为IaaS、PaaS、SaaS三种。全球范围内看,SaaS是主流,也就是说云的主要能力是承载不同的软件和应用服务。而在国内市场中,IaaS至今依旧占比超过60%。也就是说,基础设施依旧是国内云服务扮演的主要角色。这说明,大部分用云的中国企业,核心目标不是获取某种应用,而是把自己原有的业务和应用迁移到云上,扩大资源的使用率,以此替代服务器的高昂成本。这种情况下,公有云更多扮演着业务支撑的角色。而AI技术纳入云版图后,改变了云服务的交付,实现了优化生产力的重大进步。

AI的核心能力,是可以取代一部分重复性高、即时性强的人工工作。比如机房巡检、安防、质检、人肉运维,进一步可能有智能巡检、智能安防、智能运维、无人值守、无人驾驶等等。不难发现,它们的特点是不需要云的特性来支撑业务,但却极大程度需要AI来优化生产力,实现企业“提质增效”的目标。

AI与云服务的结合,产生了很多高价值的服务,继而从市场行为、商业逻辑到服务需求都可能发生一系列变化,这就是今天云服务市场的重新繁荣,大量资本、头部企业与开发者开始集结做生态的核心原因。

当然,今天云与AI的结合还处于初级阶段,更多还停留在厂商的宣传中。真正把AI技术下沉到产业,需要深入生产场景,结合业务完成高精度模型的科学训练和一些复杂操作,在边缘侧、终端侧具备一定的推理算力,以此达到最优化的算效比。这就需要云加端的AI算力与硬件上的算力紧密结合,构筑一个整体。所以云+AI服务的成熟,还需要时间,还需要技术的进一步发展。从历史进程上来看,服务器时代的端到网,再到云计算时代的云到网,在AI时代会变成云-网-端的新结构,这让云厂商必须自我革新,也让产业服务市场发现了新的机会。

在数字化时代,AI与云的结合,让数据不再是摆在那里供人们观看的冷冰冰的数字了,人们已经通过对数据的分析让它产生效益,产生了价值,改变了传统的企业云服务模式。我们相信AI人工智能的前景是光明的,但前进的道路是曲折的。只要方向对了,就不用怕路远,坚持走下去,总是会有量变到质变的一个过程。

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