云计算、大数据、人工智能的关系

云计算，大数据，人工智能以及他们的关系。

一、云计算最初是实现资源管理的灵活性

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，存储，网络资源。

1.1 管数据中心就像配电脑

什么叫计算，存储，网络资源呢？就说你要买台笔记本电脑吧，你是不是要关心这台电脑什么样的CPU啊？多大的内存啊？这两个我们称为计算资源。您可能还会问硬盘多大啊？这就是存储资源。网速有多快，带宽多大啊？这就是网络资源。

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。想象一个非常大的机房里面有很多的服务器，这些服务器也是有CPU，内存，硬盘的，也是和互联网连接的。这个时候的一个问题就是，数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？

1.2 灵活就是想要多大的配置都行，想什么时候用马上就能用

比如有个人需要一台配置很小的电脑，只有一个CPU，1G内存，10G的硬盘，1M的带宽，你能给他吗？像配置这么小的电脑，很难买到了，家里随便拉一个宽带都要10M。然而如果去云计算平台上，就可以很容易得到这个电脑。如果你需要一个配置很强大的电脑，也可以轻松得到。这就是在配置（计算能力）上的灵活性。

另外你想用的时候马上就可以开通使用。这就是在时间上的灵活性。

这就是我们常说的云计算的弹性。为了解决这个弹性的问题，经历了漫长的发展。

1.3 物理设备阶段

首先第一个阶段就是物理机，或者说物理设备时期。这个时期相当于客户需要一台电脑，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1024个T，一个T是1024个G)。

然而物理设备不能做到很好的灵活性。

首先时间不灵活，比如买台服务器，都有采购的时间，如果和供应商关系一般，可能采购一个月，和供应商关系好也要一个星期。用户等了一个星期后，这时候电脑才到位，用户还要花时间部署自己的应用。

其次是配置不灵活，如果用户要一个很小的电脑，现在哪有配置这么低的电脑啊。但是如果买一个正常配置的电脑，花费就会高些，不划算。

1.4 虚拟化阶段

有人就想办法了。就是虚拟化。用户不是只要一个很小的电脑么？数据中心的物理设备都很强大，我可以从物理的CPU，内存，硬盘中虚拟出一小块来给客户，其实每个客户用的是整个设备上的一小块。虚拟化使不同客户使用的资源是隔离的、独立的，实际上你的10G和他的10G硬盘都在一块物理硬盘上。

另外虚拟出一个电脑是非常快的，基本上几分钟就能解决。所以在一个云上要创建一台电脑，一般几分钟就出来了。

这样灵活性的问题就解决了。

1.5 云计算阶段

虚拟化软件解决了灵活性问题，其实不完全对。因为虚拟化软件一般创建一台虚拟的电脑，是需要人工指定这台虚拟电脑放在哪台物理机上的，还需要比较复杂的人工配置。所以仅仅凭虚拟化软件能管理的物理机的集群规模都不是很大，一般在十几台，几十台，最多百台这么一个规模。随着集群规模越来越大，千台起步，动辄上万台，甚至百万台，如果了解一下BAT，谷歌，亚马逊，会发现服务器数目都大的惊人。这么多机器要靠人工去创建和配置，几乎是不可能的事情，还是需要程序去做这个事情。

人们发明了一些算法来做这个事情，算法的名字叫做调度(Scheduler)。通俗一点的说，就是有一个调度中心，几千台机器都在一个池子里面，用户需要什么配置的虚拟电脑，调度中心会自动从大池子里面找一个能够满足用户需求的地方，把虚拟电脑创建好并配置好，用户就马上能用了。这个阶段，我们称为池化，或者云化，到了这个阶段，才可以称为云计算，在这之前只能叫虚拟化。

1.6 云计算的私有与公有

云计算大致分两种，一个是私有云，一个是公有云。私有云就是把虚拟化和云化的这套软件部署在自己的数据中心里面，使用私有云的用户往往很有钱，自己买地建机房，自己买服务器。公有云就是把虚拟化和云化软件部署在云服务商的数据中心里面，用户不需要很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上创建一台虚拟电脑，例如亚马逊的公有云，阿里云，腾讯云，网易云等。

亚马逊呢为什么要做公有云呢？我们知道亚马逊原来是国外比较大的一个电商，它做电商的时候也肯定会遇到类似双11的场景，在某一个时刻大家都冲上来买东西。当大家都冲上买东西的时候，就特别需要云的灵活性。需要在双十一的时候，创建一大批虚拟电脑来支撑电商应用，过了双十一再把多余的资源释放掉去干别的。所以亚马逊就需要一个云平台。

然而商用的虚拟化软件太贵了，亚马逊总不能把自己在电商赚的钱全部给了虚拟化厂商吧。于是亚马逊基于开源的虚拟化技术，开发了一套自己的云化软件。没想到亚马逊后来电商越做越牛，云平台也越做越牛。由于亚马逊云平台需要支撑自己的电商应用，而传统的云计算厂商多为IT厂商出身，没有自己的应用，因而亚马逊的云平台对应用更加的友好，迅速发展成为云计算的第一品牌。在亚马逊公布其云计算平台财报之前，人们都猜测，亚马逊电商赚钱，云也赚钱吗？后来一公布财报，发现不是一般的赚钱，仅仅去年，亚马逊AWS年营收达122亿美元，运营利润31亿美元。

1.7 云计算的赚钱与情怀

公有云的第一名亚马逊过得很爽，第二名Rackspace过的就一般了。没办法，这就是互联网行业的残酷性，多是赢者通吃的模式。第二名就想，我干不过老大怎么办呢？开源吧。亚马逊虽然使用了开源的虚拟化技术，但是云化的代码是闭源的，很多想做又做不了云化平台的公司，只能眼巴巴的看着亚马逊挣大钱。Rackspace把源代码一公开，整个行业就可以一起把这个平台越做越好，兄弟们大家一起上，和老大拼了。

于是Rackspace和美国航空航天局合作创办了开源软件OpenStack，如图所示OpenStack的架构图，能够看到三个关键字，Compute计算，Networking网络，Storage存储。还是一个计算，网络，存储的云化管理平台。

当然第二名的技术也是非常棒的，有了OpenStack之后，果真像Rackspace想象的一样，所有想做云的大企业都疯了，你能想象到的所有如雷贯耳的大型IT企业，IBM，惠普，戴尔，华为，联想等等。有了这样一个开源的云平台OpenStack，所有的IT厂商都加入到这个社区中来，对这个云平台进行贡献，包装成自己的产品，连同自己的硬件设备一起卖。有的做了私有云，有的做了公有云，OpenStack已经成为开源云平台的标准。

1.8 IaaS（基础设施服务）, 资源层面的灵活性

随着OpenStack的技术越来越成熟，可以管理的规模也越来越大，并且可以部署多套，比如北京部署一套，杭州部署两套，广州部署一套，然后进行统一的管理。这样整个规模就更大了。在这个规模下，对于普通用户的感知来讲，想要多少就有多少。还是拿云盘举例子，每个用户云盘都分配了5T甚至更大的空间，如果有1亿人，那加起来空间多大啊。其实背后的机制是这样的，分配你的空间，你可能只用了其中很少一点，比如说它分配给你了5个T，这么大的空间仅仅是你看到的