云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。
1. 管数据中心就像配电脑计算资源、网络资源、存储资源
1）管理时间灵活性：想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就出来了；
2）空间灵活性：想要多少就有多少。需要一个太很小的电脑，可以满足；需要一个特别大的空间例如云盘，云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大，随时上传随时有空
间，永远用不完，也是可以满足的。的目标就是要达到两个方面的灵活性。
空间灵活性和时间灵活性，即我们常说的云计算的弹性。3.物理设备不灵活
第一个阶段是物理设备时期。这个时期客户需要一台电脑，我们就买一台放在数据中心里。然而物理设备不能做到很好的灵活性：
1）首先是它缺乏时间灵活性。不能够达到想什么时候要就什么时候要。比如买台服务器、买个电脑，都要有采购的时间。如果突然用户告诉某个云厂商，说想要开台电脑，使
用物理服务器，当时去采购就很难。与供应商关系好的可能需要一个星期，与供应商关系一般的就可能需要采购一个月。用户等了很久电脑才到位，这时用户还要登录上去慢慢
开始部署自己的应用。时间灵活性非常差。
2）其次是它的空间灵活性也不行。例如上述的用户需要一个很小很小的电脑，但现在哪还有这么小型号的电脑？不能为了满足用户只要一个G的内存是80G硬盘的，就去买一
个这么小的机器。但是如果买一个大的，又会因为电脑大，需要向用户多收钱，可用户需要用的只有那么小一点，所以多付钱就很冤。
4.虚拟化灵活多了第一个办法就是虚拟化。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，同时也可以虚拟出一
小块来给其他客户。每个客户只能看到自己的那一小块，但其实每个客户用的是整个大的设备上的一小块。
这样空间灵活性和时间灵活性就基本解决了。5. 虚拟化的半自动和云计算的全自动
人们发明了各种各样的算法来做这个事情，算法的名字叫做调度(Scheduler)。通俗一点说，就是有一个调度中心，几千台机器都在一个池子里面，无论用户需要多少CPU、内
存、硬盘的虚拟电脑，调度中心会自动在大池子里面找一个能够满足用户需求的地方，把虚拟电脑启动起来做好配置，用户就直接能用了。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，在这之前都只能叫虚拟化。
6. 云计算的私有与公有1）私有云：把虚拟化和云化的这套软件部署在别人的数据中心里面。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，然后让云厂商部署在自己这里。
VMware后来除了虚拟化，也推出了云计算的产品，并且在私有云市场赚的盆满钵满。
2）公有云：把虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的，用户不需要很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑。例如AWS即亚
马逊的公有云；例如国内的阿里云、腾讯云、网易云等。
7. 资源层面的灵活性在这个规模下，对于普通用户的感知来讲，基本能够做到想什么时候要就什么什么要，想要多少就要多少。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，而不是真的就给你了，你其实只用了50个
G，则真实给你的就是50个G，随着你文件的不断上传，分给你的空间会越来越多。
当大家都上传，云平台发现快满了的时候(例如用了70%)，会采购更多的服务器，扩充背后的资源，这个对用户是透明的、看不到的。从感觉上来讲，就实现了云计算的弹性。
其实有点像银行，给储户的感觉是什么时候取钱都有，只要不同时挤兑，银行就不会垮
8. 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）。
02 云计算不光管资源，也要管应用这里举个例子：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）。
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。
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。
这是集装箱“封装”、“标准”两大特点在生活中的应用。03 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？
1. 数据不大也包含智慧大数据里面的数据，就分三种类型，一种叫结构化的数据，一种叫非结构化的数据，还有一种叫半结构化的数据。
1）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。2）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。
3）半结构化数据：是一些XML或者HTML的格式的。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。2. 数据如何升华为智慧
数据的处理分几个步骤，完成了才最后会有智慧。
第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据，数据的收集有两个方式：1）第一个方式是拿，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。
2）第二个方式是推送，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。第二个步骤是数据的传输。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。
第三个步骤是数据的存储。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的数据，这个信息可不能给别人，
十分宝贵，所以需要存储下来。
第四个步骤是数据的处理和分析。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。
第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。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，其实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。
3. 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，外面部署这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？04 人工智能拥抱大数据
1.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。
2. 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的推理的能力。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。但慢慢又发现其实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。
3. 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。
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，并严格表达出来不久行了吗？
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？
4. 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。5. 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，每个神经元有从其它神经元的输入，当接收到输入时，会产生一个输出
来刺激其它神经元。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。6. 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。
7. 人工智能的经济学解释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。基于统计的宏观调控就靠谱多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、GDP等指标。这些指标往往代表着很多内在规律，虽然不能精确表达，但是相对靠谱。
然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙。比如经济学家看到这些统计数据，可以总结出长期来看房价是涨还是跌、股票长期来看是涨还是跌。例如，如果经济总体上扬，房
价和股票应该都是涨的。但基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于自己在社会中的输入进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情
细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。
而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。8. 人工智能需要大数据
然而，神经网络包含这么多的节点，每个节点又包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大。但没有关系，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的
力量一起来计算，就能在有限的时间内得到想要的结果。
人工智能可以做的事情非常多，例如可以鉴别垃圾邮件、鉴别黄色暴力文字和图片等。这也是经历了三个阶段的：1）第一个阶段依赖于关键词黑白名单和过滤技术，包含哪些词就是黄色或者暴力的文字。随着这个网络语言越来越多，词也不断地变化，不断地更新这个词库就有点顾不过来。
2）第二个阶段时，基于一些新的算法，比如说贝叶斯过滤等，你不用管贝叶斯算法是什么，但是这个名字你应该听过，这个一个基于概率的算法。3）第三个阶段就是基于大数据和人工智能，进行更加精准的用户画像和文本理解和图像理解。
由于人工智能算法多是依赖于大量的数据的，这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商，邮箱)进行长期的积累，如果没有数据，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一样，将人工智能程序给某个客户安装一套，让客户去用。因为给某个客户单独安装一套，客户没有相关的数据做训练，结果往往是很差的。
但云计算厂商往往是积累了大量数据的，于是就在云计算厂商里面安装一套，暴露一个服务接口，比如您想鉴别一个文本是不是涉及黄色和暴力，直接用这个在线服务就可以
了。这种形势的服务，在云计算里面称为软件即服务，SaaS (Software AS A Service)，于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
05 基于三者关系的美好生活
终于云计算的三兄弟凑齐了，分别是IaaS、PaaS和SaaS。所以一般在一个云计算平台上，云、大数据、人工智能都能找得到。一个大数据公司，积累了大量的数据，会使用一
些人工智能的算法提供一些服务；一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。
所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相识、相知的过程。