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      云计算、大数据和人工智能的关系(二)

      2019年04月16日

      总结

      到了这个阶段,云计算基本上实现了时间灵活性和空间灵活性;实现了计算、网络、存储资源的弹性。

      计算、网络、存储我们常称为基础设施 Infranstracture, 因而这个阶段的弹性称为资源层面的弹性。

      管理资源的云平台,我们称为基础设施服务,也就是我们常听到的 IaaS(Infranstracture As A Service)。

      云计算不光管资源,也要管应用



      有了 IaaS,实现了资源层面的弹性就够了吗?显然不是,还有应用层面的弹性。

      这里举个例子:比如说实现一个电商的应用,平时十台机器就够了,双十一需要一百台。你可能觉得很好办啊,有了 IaaS,新创建九十台机器就可以了啊。

      但 90 台机器创建出来是空的,电商应用并没有放上去,只能让公司的运维人员一台一台的弄,需要很长时间才能安装好的。

      虽然资源层面实现了弹性,但没有应用层的弹性,依然灵活性是不够的。有没有方法解决这个问题呢?

      人们在 IaaS 平台之上又加了一层,用于管理资源以上的应用弹性的问题,这一层通常称为 PaaS(Platform As A Service)。

      这一层往往比较难理解,大致分两部分:一部分笔者称为“你自己的应用自动安装”,一部分笔者称为“通用的应用不用安装”。

      自己的应用自动安装:比如电商应用是你自己开发的,除了你自己,其他人是不知道怎么安装的。

      像电商应用,安装时需要配置支付宝或者微信的账号,才能使别人在你的电商上买东西时,付的钱是打到你的账户里面的,除了你,谁也不知道。

      所以安装的过程平台帮不了忙,但能够帮你做得自动化,你需要做一些工作,将自己的配置信息融入到自动化的安装过程中方可。

      比如上面的例子,双十一新创建出来的 90 台机器是空的,如果能够提供一个工具,能够自动在这新的 90 台机器上将电商应用安装好,就能够实现应用层面的真正弹性。

      例如 Puppet、Chef、Ansible、Cloud Foundary 都可以干这件事情,最新的容器技术 Docker 能更好的干这件事情。

      通用的应用不用安装:所谓通用的应用,一般指一些复杂性比较高,但大家都在用的,例如数据库。几乎所有的应用都会用数据库,但数据库软件是标准的,虽然安装和维护比较复杂,但无论谁安装都是一样。


      这样的应用可以变成标准的 PaaS 层的应用放在云平台的界面上。当用户需要一个数据库时,一点就出来了,用户就可以直接用了。

      有人问,既然谁安装都一个样,那我自己来好了,不需要花钱在云平台上买。当然不是,数据库是一个非常难的东西,光 Oracle 这家公司,靠数据库就能赚这么多钱。买 Oracle 也是要花很多钱的。

      然而大多数云平台会提供 MySQL 这样的开源数据库,又是开源,钱不需要花这么多了。

      但维护这个数据库,却需要专门招一个很大的团队,如果这个数据库能够优化到能够支撑双十一,也不是一年两年能够搞定的。

      比如您是一个做单车的,当然没必要招一个非常大的数据库团队来干这件事情,成本太高了,应该交给云平台来做这件事情。

      专业的事情专业的人来做,云平台专门养了几百人维护这套系统,您只要专注于您的单车应用就可以了。

      要么是自动部署,要么是不用部署,总的来说就是应用层你也要少操心,这就是 PaaS 层的重要作用。



      虽说脚本的方式能够解决自己的应用的部署问题,然而不同的环境千差万别,一个脚本往往在一个环境上运行正确,到另一个环境就不正确了。

      而容器是能更好地解决这个问题。



      容器是 Container,Container 另一个意思是集装箱,其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点:一是封装,二是标准。



      在没有集装箱的时代,假设将货物从 A 运到 B,中间要经过三个码头、换三次船。

      每次都要将货物卸下船来,摆得七零八落,然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱时,每次换船,船员们都要在岸上待几天才能走。



      有了集装箱以后,所有的货物都打包在一起了,并且集装箱的尺寸全部一致,所以每次换船时,一个箱子整体搬过去就行了,小时级别就能完成,船员再也不用上岸长时间耽搁了。

      这是集装箱“封装”、“标准”两大特点在生活中的应用。



      那么容器如何对应用打包呢?还是要学习集装箱。首先要有个封闭的环境,将货物封装起来,让货物之间互不干扰、互相隔离,这样装货卸货才方便。好在 Ubuntu 中的 LXC 技术早就能做到这一点。

      封闭的环境主要使用了两种技术:

      看起来是隔离的技术,称为  Namespace,也即每个 Namespace 中的应用看到的是不同的 IP 地址、用户空间、程号等。

      用起来是隔离的技术,称为 Cgroups,也即明明整台机器有很多的  CPU、内存,而一个应用只能用其中的一部分。

      所谓的镜像,就是将你焊好集装箱的那一刻,将集装箱的状态保存下来,就像孙悟空说:“定”,集装箱里面就定在了那一刻,然后将这一刻的状态保存成一系列文件。

      这些文件的格式是标准的,谁看到这些文件都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程(就是读取镜像文件,还原那个时刻的过程),就是容器运行的过程。

      有了容器,使得 PaaS 层对于用户自身应用的自动部署变得快速而优雅。


      大数据拥抱云计算

      在 PaaS 层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢?


      数据不大也包含智慧

      一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据?现在大家都去看电子书,上网看新闻了,在我们 80 后小时候,信息量没有那么大,也就看看书、看看报,一个星期的报纸加起来才有多少字?

      如果你不在一个大城市,一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架,是后来随着信息化的到来,信息才会越来越多。

      首先我们来看一下大数据里面的数据,就分三种类型:

      • 结构化的数据:即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据,国籍:中华人民共和国,民族:汉,性别:男,这都叫结构化数据。
      • 非结构化的数据:现在非结构化的数据越来越多,就是不定长、无固定格式的数据,例如网页,有时候非常长,有时候几句话就没了;例如语音,视频都是非结构化的数据。
      • 半结构化数据:是一些 XML 或者 HTML 的格式的,不从事技术的可能不了解,但也没有关系。其实数据本身不是有用的,必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据,网上这么多网页也是数据,我们称为 Data。

      数据本身没有什么用处,但数据里面包含一个很重要的东西,叫做信息(Information)。

      数据十分杂乱,经过梳理和清洗,才能够称为信息。信息会包含很多规律,我们需要从信息中将规律总结出来,称为知识(Knowledge),而知识改变命运。

      信息是很多的,但有人看到了信息相当于白看,但有人就从信息中看到了电商的未来,有人看到了直播的未来,所以人家就牛了。

      如果你没有从信息中提取出知识,天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。

      有了知识,然后利用这些知识去应用于实战,有的人会做得非常好,这个东西叫做智慧(Intelligence)。

      有知识并不一定有智慧,例如好多学者很有知识,已经发生的事情可以从各个角度分析得头头是道,但一到实干就歇菜,并不能转化成为智慧。

      而很多的创业家之所以伟大,就是通过获得的知识应用于实践,最后做了很大的生意。

      所以数据的应用分这四个步骤:数据、信息、知识、智慧。

      最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据,能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策,改善我的产品。

      例如让用户看视频的时候旁边弹出广告,正好是他想买的东西;再如让用户听音乐时,另外推荐一些他非常想听的其他音乐。

      用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标,输入文字对我来说都是数据,我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧,让用户陷入到我的应用里面不可自拔,上了我的网就不想离开,手不停地点、不停地买。

      很多人说双十一我都想断网了,我老婆在上面不断地买买买,买了 A 又推荐 B,老婆大人说,“哎呀,B 也是我喜欢的啊,老公我要买”。

      你说这个程序怎么这么牛,这么有智慧,比我还了解我老婆,这件事情是怎么做到的呢?



      数据如何升华为智慧

      数据的处理分以下几个步骤,完成了才最后会有智慧:

      • 数据收集
      • 数据传输
      • 数据存储
      • 数据处理和分析
      • 数据检索和挖掘


      数据收集

      首先得有数据,数据的收集有两个方式:

      • 拿,专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的:它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心,然后你一搜才能搜出来。
      • 比如你去搜索的时候,结果会是一个列表,这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面?就是因为他把数据都拿下来了,但是你一点链接,点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。

      比如说新浪有个新闻,你拿百度搜出来,你不点的时候,那一页在百度数据中心,一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。

      • 推送,有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环,可以将你每天跑步的数据,心跳的数据,睡眠的数据都上传到数据中心里面。

      数据传输

      一般会通过队列方式进行,因为数据量实在是太大了,数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来,只好排好队,慢慢处理。

      数据存储

      现在数据就是金钱,掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么?

      就是因为它有你历史的交易数据,这个信息可不能给别人,十分宝贵,所以需要存储下来。

      数据处理和分析

      上面存储的数据是原始数据,原始数据多是杂乱无章的,有很多垃圾数据在里面,因而需要清洗和过滤,得到一些高质量的数据。

      对于高质量的数据,就可以进行分析,从而对数据进行分类,或者发现数据之间的相互关系,得到知识。

      比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事,就是通过对人们的购买数据进行分析,发现了男人一般买尿布的时候,会同时购买啤酒。

      这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系,获得知识,然后应用到实践中,将啤酒和尿布的柜台弄的很近,就获得了智慧。

      数据检索和挖掘

      检索就是搜索,所谓外事不决问 Google,内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎,因此人们想寻找信息的时候,一搜就有了。

      另外就是挖掘,仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了,还需要从信息中挖掘出相互的关系。

      比如财经搜索,当搜索某个公司股票的时候,该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢?

      如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好,于是你就去买了,其时其高管发了一个声明,对股票十分不利,第二天就跌了,这不坑害广大股民么?所以通过各种算法挖掘数据中的关系,形成知识库,十分重要。




      大数据时代,众人拾柴火焰高

      当数据量很小时,很少的几台机器就能解决。慢慢的,当数据量越来越大,最牛的服务器都解决不了问题时,怎么办呢?

      这时就要聚合多台机器的力量,大家齐心协力一起把这个事搞定,众人拾柴火焰高。

      对于数据的收集:就 IoT 来讲,外面部署着成千上万的检测设备,将大量的温度、湿度、监控、电力等数据统统收集上来;就互联网网页的搜索引擎来讲,需要将整个互联网所有的网页都下载下来。

      这显然一台机器做不到,需要多台机器组成网络爬虫系统,每台机器下载一部分,同时工作,才能在有限的时间内,将海量的网页下载完毕。


      对于数据的传输:一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉,于是就产生了基于硬盘的分布式队列,这样队列可以多台机器同时传输,随你数据量多大,只要我的队列足够多,管道足够粗,就能够撑得住。



      对于数据的存储:一台机器的文件系统肯定是放不下的,所以需要一个很大的分布式文件系统来做这件事情,把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。



      对于数据的分析:可能需要对大量的数据做分解、统计、汇总,一台机器肯定搞不定,处理到猴年马月也分析不完。

      于是就有分布式计算的方法,将大量的数据分成小份,每台机器处理一小份,多台机器并行处理,很快就能算完。

      例如著名的 Terasort 对 1 个 TB 的数据排序,相当于 1000G,如果单机处理,怎么也要几个小时,但并行处理 209 秒就完成了。





      所以说什么叫做大数据?说白了就是一台机器干不完,大家一起干。

      可是随着数据量越来越大,很多不大的公司都需要处理相当多的数据,这些小公司没有这么多机器可怎么办呢?


      大数据需要云计算,云计算需要大数据

      说到这里,大家想起云计算了吧。当想要干这些活时,需要很多的机器一块做,真的是想什么时候要就什么时候要,想要多少就要多少。

      例如大数据分析公司的财务情况,可能一周分析一次,如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着,一周用一次非常浪费。

      那能不能需要计算的时候,把这一千台机器拿出来;不算的时候,让这一千台机器去干别的事情?

      谁能做这个事儿呢?只有云计算,可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。

      而云计算也会部署大数据放到它的 PaaS 平台上,作为一个非常非常重要的通用应用。

      因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿,这个东西不是一般人能开发出来的,也不是一般人玩得转的,怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。

      所以说就像数据库一样,还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了。

      一个小公司需要大数据平台的时候,不需要采购一千台机器,只要到公有云上一点,这一千台机器都出来了,并且上面已经部署好了的大数据平台,只要把数据放进去算就可以了。

      云计算需要大数据,大数据需要云计算,二者就这样结合了。


      人工智能拥抱大数据

      机器什么时候才能懂人心

      虽说有了大数据,人的欲望却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西,想要什么东西一搜就出来了。

      但也存在这样的情况:我想要的东西不会搜,表达不出来,搜索出来的又不是我想要的。

      例如音乐软件推荐了一首歌,这首歌我没听过,当然不知道名字,也没法搜。但是软件推荐给我,我的确喜欢,这就是搜索做不到的事情。

      当人们使用这种应用时,会发现机器知道我想要什么,而不是说当我想要时,去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我,这就有点人工智能的意思了。

      人们很早就在想这个事情了。最早的时候,人们想象,要是有一堵墙,墙后面是个机器,我给它说话,它就给我回应。

      如果我感觉不出它那边是人还是机器,那它就真的是一个人工智能的东西了。


      让机器学会推理

      怎么才能做到这一点呢?人们就想:我首先要告诉计算机人类推理的能力。你看人重要的是什么?人和动物的区别在什么?就是能推理。

      要是把我这个推理的能力告诉机器,让机器根据你的提问,推理出相应的回答,这样多好?

      其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了,例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程,机器竟然能够证明数学公式。

      但慢慢又发现这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题:数学公式非常严谨,推理过程也非常严谨,而且数学公式很容易拿机器来进行表达,程序也相对容易表达。

      然而人类的语言就没这么简单了。比如今天晚上,你和你女朋友约会,你女朋友说:如果你早来,我没来,你等着;如果我早来,你没来,你等着!

      这个机器就比较难理解了,但人都懂。所以你和女朋友约会,是不敢迟到的。


      教给机器知识

      因此,仅仅告诉机器严格的推理是不够的,还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情,一般人可能就做不来了。可能专家可以,比如语言领域的专家或者财经领域的专家。

      语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢?例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则,主语后面一定是谓语,谓语后面一定是宾语,将这些总结出来,并严格表达出来不就行了吗?

      后来发现这个不行,太难总结了,语言表达千变万化。就拿主谓宾的例子,很多时候在口语里面就省略了谓语,别人问:你谁啊?我回答:我刘超。

      但你不能规定在语音语义识别时,要求对着机器说标准的书面语,这样还是不够智能,就像罗永浩在一次演讲中说的那样,每次对着手机,用书面语说:请帮我呼叫某某某,这是一件很尴尬的事情。

      人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易成功,一方面是知识比较难总结,另一方面总结出来的知识难以教给计算机。

      因为你自己还迷迷糊糊,觉得似乎有规律,就是说不出来,又怎么能够通过编程教给计算机呢?


      算了,教不会你自己学吧

      于是人们想到:机器是和人完全不一样的物种,干脆让机器自己学习好了。

      机器怎么学习呢?既然机器的统计能力这么强,基于统计学习,一定能从大量的数字中发现一定的规律。


      其实在娱乐圈有很好的一个例子,可窥一斑:

      有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词,同一词语在一首歌出现只算一次,形容词、名词和动词的前十名如下表所示(词语后面的数字是出现的次数):



      如果我们随便写一串数字,然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词,连在一起会怎么样呢?

      例如取圆周率 3.1415926,对应的词语是:坚强,路,飞,自由,雨,埋,迷惘。


      稍微连接和润色一下:

      • 坚强的孩子
      • 依然前行在路上
      • 张开翅膀飞向自由
      • 让雨水埋葬他的迷惘

      是不是有点感觉了?当然,真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂得多。

      然而统计学习比较容易理解简单的相关性:例如一个词和另一个词总是一起出现,两个词应该有关系;而无法表达复杂的相关性。

      并且统计方法的公式往往非常复杂,为了简化计算,常常做出各种独立性的假设,来降低公式的计算难度,然而现实生活中,具有独立性的事件是相对较少的。


      模拟大脑的工作方式

      于是人类开始从机器的世界,反思人类的世界是怎么工作的。



      人类的脑子里面不是存储着大量的规则,也不是记录着大量的统计数据,而是通过神经元的触发实现的。

      每个神经元有从其他神经元的输入,当接收到输入时,会产生一个输出来刺激其他神经元。于是大量的神经元相互反应,最终形成各种输出的结果。

      例如当人们看到美女瞳孔会放大,绝不是大脑根据身材比例进行规则判断,也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍,而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。

      在这个过程中,其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用,反正就是起作用了。

      于是人们开始用一个数学单元模拟神经元。

      这个神经元有输入,有输出,输入和输出之间通过一个公式来表示,输入根据重要程度不同(权重),影响着输出。



      于是将 n 个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起。n 这个数字可以很大很大,所有的神经元可以分成很多列,每一列很多个排列起来。

      每个神经元对于输入的权重可以都不相同,从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候,希望输出一个对人类来讲正确的结果。

      例如上面的例子,输入一个写着 2 的图片,输出的列表里面第二个数字最大,其实从机器来讲,它既不知道输入的这个图片写的是 2,也不知道输出的这一系列数字的意义,没关系,人知道意义就可以了。

      正如对于神经元来说,他们既不知道视网膜看到的是美女,也不知道瞳孔放大是为了看的清楚,反正看到美女,瞳孔放大了,就可以了。

      对于任何一张神经网络,谁也不敢保证输入是 2,输出一定是第二个数字最大,要保证这个结果,需要训练和学习。

      毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是,输入大量的图片,如果结果不是想要的结果,则进行调整。

      如何调整呢?就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调,由于神经元和权重实在是太多了,所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果,而是向着结果微微地进步,最终能够达到目标结果。

      当然,这些调整的策略还是非常有技巧的,需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女,瞳孔一开始没有放大到能看清楚,于是美女跟别人跑了,下次学习的结果是瞳孔放大一点点,而不是放大鼻孔。


      没道理但做得到

      听起来也没有那么有道理,但的确能做到,就是这么任性!

      神经网络的普遍性定理是这样说的,假设某个人给你某种复杂奇特的函数,f(x):



      不管这个函数是什么样的,总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入 x,其值 f(x)(或者某个能够准确的近似)是神经网络的输出。

      如果在函数代表着规律,也意味着这个规律无论多么奇妙,多么不能理解,都是能通过大量的神经元,通过大量权重的调整,表示出来的。


      人工智能的经济学解释

      这让我想到了经济学,于是比较容易理解了。



      我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会,每个神经元对于社会的输入,都有权重的调整,做出相应的输出。

      比如工资涨了、菜价涨了、股票跌了,我应该怎么办、怎么花自己的钱。这里面没有规律么?肯定有,但是具体什么规律呢?很难说清楚。

      基于专家系统的经济属于计划经济。整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来,而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。但专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。

      于是专家说应该产多少钢铁、产多少馒头,往往距离人民生活的真正需求有较大的差距,就算整个计划书写个几百页,也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。

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