云服务器部署人工智能模型

1. 云计算服务器是什么云计算服务器的平台介绍

在现如今企业的数字化转型中，云计算成为了一种最“时髦”的IT信息技术。在云服务商看来，无论是传统企业，还是互联网企业，业务和数据“上云”已经成为必由之路，差别仅在于，企业上云使用的是“公有云”架构，还是“私有云”架构，又或是“混合云”的架构。

企业究竟该如何选择适合自己的服务器呢？

1、资质很重要，选择的云服务商，一定要有正规、合法的IDC服务商资质

互联网数据中心(Internet Data Center)业务，简称：IDC业务，是伴随着互联网的发展而出现的。IDC业务，主要是凭借“互联网数据中心”丰富的IT基础资源和高度集中化、标准化的运营管理系统，向客户提供“IT基础设施、计算、网络、存储、应用软件”等服务;客户可以通过租用IDC服务提供商提供的各种服务，来建设自己的IT信息系统。

拥有正规、合法资质的IDC服务商，主要有三点：1、营业执照;2、中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证(简称：ICP许可证);3、ISP许可证(“互联网服务提供商”的营业证件)。

2、选择的服务器，在区域节点上，应尽量靠近你的主要客户群体和目标受众

选择服务器的区域节点时，一般建议选择距离主流用户群体和目标受众，相对比较近一些的地域，以提高网站的访问速度，这样能够带给用户更好的浏览和访问体验。当然，并不是地理位置上越近越好，首先还是取决于你的用户分布。如果你所提供的互联网增值服务，主要是面向南方受众的，那么即使你的企业在华北地区，也建议选择广东等地的华南 区域节点。其次，考虑到跨网络运营商的网络路由问题，选择北上广深等一线城市的数据中心机房节点，能避免不少麻烦。

3、一定要考虑清楚，你需要性能如何、什么配置的服务器?

企业搭建网站究竟需要租用什么性能水平和硬件配置的服务器，应当根据自己的业务需求和IT成本预算来决定。租用安全可靠、运行稳定、性能良好，又能在一定程度上节省成本的服务器，无疑是企业的最佳选择。

对于中小型企业、小微企业、初创企业来说，选择租用云计算服务提供商所提供的云服务器，是一个非常实惠、高性价比的选择。租用云服务器可以通过较低的成本，来使用云服务器所提供的“计算能力、内存、网络带宽和存储资源”等，进而帮助企业参与更强的业务竞争。

所提供的云服务器部署在云端，基于互联网可以为广大的企业用户和个人站长，提供一种管理便捷、稳定可靠、安全高效的弹性计算服务。选择租用所提供的云服务器，用户无需购买硬件设备和搭建基础设施，也无需大量的资金投入;可实现一键部署，支持即时创建和弹性扩展;服务器的运维保障以及故障解决，由专门的技术人员负责，可谓是在简单易用、省心省力的同时，也大大节省了企业的IT使用成本。

2. 云服务器都能做什么

云服务器以 简单、高效、安全、可靠、弹性强 等特性被越来越多的用户追崇，对于云服务器主要承载几个侧面的工作，功能层面：为企业提供IaaS层硬件资源，包含数据的分布式存储、分布式计算等；资源层面：提供资源整合动态管理，为PaaS层面提供相关资源共享服务，对比物理服务器而言对于企业用户无需提前购买自身的固态应用服务器硬件而是以按年缴费的模式进行云服务器的租赁，尽管云服务器一方面有效降低了IT的运维成本，但同时企业的核心数据也对外暴露存在数据安全的隐患。

伴随现在企业上云成为趋势，越来越多的应用软件提出自己的云领域软件平台如：明源云、泛微云、金蝶云等， 为解决数据暴露的安全隐患云服务器也由原有的公有云衍生出私有云、混合云等多种形态， 但伴随云形态的演进，“云孤岛、云竖井”也随之而来，对于企业用户而言原有的信息竖井并没有因为上云得到根本解决，因此能够实现云间集成、云到端、端到端无缝连接融合的中间集成平台是企业上云后的迫切需求，从而避免企业上云后云孤岛、云竖井的情况发生。

综上：云服务器确实能够灵活适配、弹性伸缩有效解决IT服务器运维管理的难度，但企业上云的同时需要理智面对、选择，不要盲目跟风，同时兼顾云间集成整合、数据对接的模式及标准管理，避免仅仅是将物理应用转换部署模式而不是从根本解决企业的实际数据管控述求。

这是一个非常好的问题，通过了解云服务器的功能是了解云计算的重要方式之一，相对于解释云计算整体的概念来说，解释云服务器的功能也更有针对性。

云服务器是云计算平台一种比较常见的理解方式，从功能上来看，云服务器主要承载三大方面功能，其一是云服务器要实现存储功能（分布式）；其二是要实现计算功能（分布式）；其三是要实现资源整合功能。云计算以分布式存储和分布式计算为核心，通过采用虚拟化的方式来实现资源的动态管理，通过资源整合的方式来实现自身功能的扩充，这一点主要是为了提供PaaS相关服务。

云服务器针对于不同的用户诉求可以提供不同的服务功能，早期的云服务器主要指硬件资源的云端化管理，在服务形式上主要以IaaS服务为主，用户可以直接通过互联网来操作远端的服务器，以便于实现软件的部署，在硬件资源管理方面可以更加灵活。

随着云计算自身的不断发展，目前云服务器的功能也得到了较为明显的扩展，为用户提供的服务也不仅仅局限于硬件资源，也可以通过自身的资源整合能力，来提供一系列软件服务。比如目前可以通过云服务器实现行业领域的专属应用，这就是所谓的行业“全栈云”，而且如果把人工智能平台部署到云服务器上，还可以进一步打造“智能云”，这都是未来云服务器的重要发展方向。

最后，对于用户来看，要想充分发挥出云服务器的功能，需要掌握一定的编程知识，而对于企业来说，要想充分发挥出云服务器的功能，还需要组织一个技术团队。

以腾讯云服务器CVM为例，从实例类型、镜像、云硬盘、网络、云监控、负载均衡、弹性伸缩灯方面来阐述下云服务器的功能。

实例类型决定了用于实例的主机硬件配置。每一个实例类型提供不同的计算和存储能力，用户可以基于需要提供的服务规模而选择实例计算能力、存储空间和网络访问方式。实例启动后，用户即可像使用传统计算机一样使用它，用户对启动的实例有完全的控制权。

云服务器，实际跟现实的服务器是差不多的，基本上现实服务器能做的云服务器都能做，而且也可以节省一批维护成本，其实就想当于你租了别人的服务器，别人替你维护基本的设施，你只需要把产品部署上去就可以了。

物理服务器能做的它都能做。

如果你提问没有方向的话，答案就是上面那个。

这是一个专业技术的问题，云服务器可以做很多技术类的事情！比如:

一、可以用来搭建个人网站，一般可以写写博客文章之类的。

二、如果性能配置高点的可以用来搭建企业门户网站，宣传企业以及产品是非常不错的。

三、学习研究用，学生可以用来学习linux、java、php、c++等开发技术语言，搭建测试demo。

四、应用级可以搭建app，提供用户下载。做一些大的赚钱项目。这个就需要比较强的专业技术知识作为支撑才能做起来！

对一般人来说，云服务器可以用来搭建个人网站，写点文章心得分享到网上还是可以的！

云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。云服务器帮助您快速构建更稳定、安全的应用，降低开发运维的难度和整体IT成本，使您能够更专注于核心业务的创新。

偶尔还是能看到，有人问个人买云服务器能用来怎么玩好，下面我根据个人经验做一点分享。

总的来讲，买服务器可以分为3种目的：

* 学习：学习各种计算机相关技术

* 分享：个人博客等

* 试验：个人有应用的一些想法，想快速试验一下

下面是具体的用法（某一个项目可能包含上面说的多个目的在一起，就不具体划分了）：

* 做小程序服务端

小程序现在很火，是很多应用的重要入口，也容易分享导流，小程序可以用云开发是不需要买服务器的，但是不能做后台管理，运维不方便，这个时候需要用云服务器来做后端API的支持

* 移动App的服务端

和小程序一样，云服务器可以用来跑API

* 博客

个人博客，没什么好讲的，当然，也可以去用github的page来搭建

* 试验性网站

如果你有一些想法，比如一些工具性或者内容新的应用想法，想通过网站的方式来呈现，那就需要云服务器

* 梯（嘘）子（嘘）

*这个不多说了，需要买境外的服务器，如果你问我有什么稳定的方案，那咱们不能在这里说。

* 量化交易机器人

量化交易的学习，如果你不抱着暴发户的心态，还是可以去玩玩的，了解和学习一下常规的量化交易是怎么回事，那么可以买个境外的服务器，跑虚拟货币的量化交易，可以学到很多有趣的知识

* 爬虫

这个用途很多，做垂直网站或者机器学习，都需要大量的数据，可以写个爬虫让它帮你抓数据，放在这个服务器上跑

* 学习linux服务器技术

如果没有用过linux,那么买个服务器，试着搭建一些服务，这是一个很有趣的学习过程

* 学习网络技术

和服务器技术一样，没什么好说的

* 搭建jupyter或者jupyterlab环境

喜欢搞AI的同学，在学习机器学习基础知识，比如统计概率学等课程的时候，需要一个实验环境，jupyter无疑是一个非常棒的工具

> 暂时想起这么多，以后想起陆续补充.

那么，另外一个问题，就是面对市面上的 阿里云、腾讯云、华为云 这些云提供商，还有同学会问怎么选择服务器比较划算，对于上面列的这种入门级的需求，我建议这样考虑：

1. 搭个博客建个个人网站这类需求，怎么便宜怎么来。

2. 如果需要跑长时间占用cpu的程序，不要买突发型，要买100%cpu的。

3. 要充分利用新人身份，能买3年就买3年。

其他不需要考虑太多，因为你不是做一个大规模或者性能要求强烈的项目，如果你有那么多精力，不如直接投入上面讲的这些具体的项目实践上去，然后随着具体的项目的深入，你的需求才会具体化，这个时候再按照你的真实需求去升级就好。

那么如果你的真实需求来了，又怎么买更便宜呢？

1. 换一个服务器提供商，用新人身份去买

2. 等优惠券或者搞活动的时候一次性买几年的套餐

现在磐石云福州一区高防云服务器1核2G50GB1M三年698.76，相当于每月仅需19.41元，每个月一杯奶茶的钱，不香吗？

好了，还什么等想到在陆续补充。

云服务适合下列这些行业：

一、网站建设

用户不需要预先购买硬件。他们可以根据网站的大小和访问流量等因素购买合理的硬件配置。由于可以灵活地升级云服务器，因此后续升级和硬件更换非常方便，可以满足网站的不同阶段和需求。

二、小程序、APP开发

我们只要有智能手机，我们就可以自己去注册微信号进行沟通，这也导致了小程序的火爆，它高于很多同一水平的APP软件，在一些无聊的时间内，我相信许多用户都依赖于各种APP应用程序来度过一天中最琐碎的时间。饮食，购物和 娱乐 是APP的主要风格。对于小程序和APP开发行业，云服务器易于构建且易于部署。它可以灵活地添加硬件配置，并可以在不同的开发环境之间灵活地切换。非常适合APP和小程序的开发。

三、 游戏 行业

面对 娱乐 性质比较强的 游戏 行业，已经影响到了很多的人,它因此被称为第九艺术。对于 游戏 行业而言，云服务器可以很好地构建 游戏 平台，以满足 游戏 行业庞大的运维工作量以及运维自动化的要求。在场景要求较高的情况下，随着玩家基础的变化，云服务器的高灵活性也可以进行相应的调整，从而可以有效避免资源浪费，节省维护成本。

四、视频直播

在现在这个互联网便利的网络时代，视频直播正在进入成千上万的家庭。在每一个高墙绿瓦下，可能会有一个梦想的主人。当然，这是个玩笑。无论是构建个人直播服务平台还是主流流行的直播平台，云都可以随时扩展和配置服务器，灵活性和稳定性没有问题。基于分布式集群的云服务器可以提供稳定而高效的服务。

一、用来放网站

网站服务器的应用通常是最常见的，按规模可以根据网站的日均PV区分，按类型可以区分为门户类网站、企业类网站、个人网站、交易型网站、论坛、博客等。

网站应用服务器的部署流程如下：在云服务器上部署网站前，首先必须确保您有云服务器的管理权限，或者是云服务器的空间和接口程序。

拥有云服务器的管理权限后，在云服务器上实现网站应用的步骤如下：

1、需要在系统上安装安装web服务如IIS(默认有装)，apache;

2、需要安装网站的相应环境，如asp.net1.0/2.0/3.0/3.5/4.0，php;

3、需要网站所使用的数据库，如mysql，mssql。

拥有云服务器的空间和接口程序，在云服务器上实现网站应用的步骤如下：

1、 需要在web服务上配置好网站所需的相应环境;

2、 需要添加网站所使用的权限;

3、 开启网站使用的端口。

部署网站需要注意以下几点：

1、 防火墙是否有做一些限制，如网站的80端口是否有开启;

2、 服务器是否有做一些会阻止外部访问网站的安全策略;

3、 域名解析式否正确，是否对网站绑定了相应的域名;

4、 相关的网站环境是否配置正确，网站文件的权限是否设置正确，可以使用探针进行测试。

二、办公系统应用云服务器

随着电脑在办公中的需求越来越重要，办公软件也成为了企业必须具备的基本软件应用。办公软件的种类非常多，应用最多的主要是OA、ERP、CRM、企业邮箱等，这些办公软件在云服务器上的部署是大致相同的。

在云服务器上实现办公应用的步骤如下：

1、 安装所需要的办公软件;

2、 安装办公软件相应的数据库;

3、 检查办公软件所需要的端口是否有开启;

4、 检查防火墙开启情况，是否有对端口进行限制。

虽然各种常规软件应用在云服务器上部署大致相同，但也存在一定的差异，具体如下：

常规软件分为CS架构和BS架构的软件，CS架构的软件直接安装即可，安装BS架构的软件需要安装该软件所需要的环境，如asp.net，php。

部署办公类应用需要注意以下几点：

1、 如果是BS架构的的应用，需要安装相应的环境如asp.net，php;

2、 软件所使用的端口是否有限制，如邮局使用的端口一般为25和110;

3、 软件的服务是否有设置成开机启动，避免服务器重启后，应用没有启动。

三、数据库应用云服务器

随着IT行业应用部署规模的日益增大，越来越多的企业使用云服务器作为单独的数据库应用服务器，用云服务器安装数据库服务。

在云服务器上实现数据库应用的步骤如下：

1、 安装相应的数据库软件如mysql;

2、 配置mysql数据库，设置数据库文件的存放路径，对配置文件进行相应的编译;

3、 管理数据库的用户名与密码，避免使用弱密码，防止被入侵;

4、 确认是否已将数据库服务设置成开机自动启动。

部署数据库应用需要注意以下几点：

1、 对数据进行备份，以免数据丢失。

2、 保证数据库应用服务器的安全，以免黑客盗取数据或破坏数据。

四、虚拟主机应用云服务器

虚拟主机极大的促进了网络技术的应用和普及，虚拟主机的租用服务也成了网络时代新的经济形势。之前都是使用物理服务器来实现虚拟主机应用，随着云计算技术的发展与普及，越来越多的网络用户选择了使用云服务器来实现虚拟主机应用。

在云服务器上实现虚拟主机应用的步骤如下：

1、 搭建.NET环境和php环境等;

2、搭建好IIS来存放主机站点，搭建好FTP服务，方便数据的上传于下载;

3、确认是否设置虚拟主机服务开机自动启动。

部署虚拟主机应用需要注意以下几点：

1、 需要确保网络的畅通，保证主机网站能够正常的运行;

2、 需要安装相应的杀毒软件，配置相应的安全策略，确保服务器的安全与稳定，主机才能运行流畅;

3、 可以安装虚拟主机管理系统软件，方便购买与管理虚拟主机;

4、 如果安装了虚拟主机管理系统软件，则需要保障它的正常运行，防止管理主机与购买主机时出错。

3. 云计算部署模型的特征在于

云计算的四种部署模型如下：

（1）私有云。云端资源只给一个单位组织内的用户使用，这是私有云的核心特征。而云端的所有权、日程管理和操作的主体到底属于谁并没有严格的规定，可能是本单位，也可能是第三方机构，还可能是二者的联合。云端可能位于本单位内部，也可能托管在其他地方。

（2）社区云。云端资源专门给固定的几个单位内的用户使用，而这些单位对云端具有相同的诉求（如安全要求、云端使命、规章制度、合规性要求等）。云端的所有权、日常管理的操作的主体可能是本社区内的一个或多个单位，也可能是社区外的第三方机构，还可能是二者的联合。云端可能部署在本地，也可能部署与他处。

（3）公共云。云端资源开发给社会公众使用。云端的所有权、日常管理和操作的主体可以是一个商业组织、学术机构、政府部门或者它们其中的几个联合。云端可能部署在本地，也可能部署于其他地方，比如中山市民公共云的云端可能就建在中山，也可能建在深圳。

（4）混合云。混合云由两个或两个以上不同类型的云（私有云、社区云、公共云）组成，它们各自独立，但用标准的或专有的技术将它们组合起点，而这些技术能实现云之间的数据和应用程序的平滑流转。由多个相同类型的云组合在一起，混合云属于多云的一种。私有云和公共云构成的混合云是目前最流行的——当私有云资源短暂性需求过大（称为云爆发，Cloud Bursting）时，自动租赁公共云资源来平抑私有云资源的需求峰值。例如，网店在节假日期间点击量巨大，这时就会临时使用公共云资源的应急。

云计算的3种服务模式如下：

（1）软件即服务（Software as a Service，SaaS）。云服务提供商把IT系通中的应用软件层作为服务租出去，消费者不用自己安装应用软件，直接使用即可，这进一步降低了云服务消费者的技术门槛。

（2）平台即服务（Platform as a Service，Paas）。云服务提供商把IT系统中的平台软件层作为服务租出去，消费者自己开发或者安装程序，并运行程序。

（3）基础设施及服务（Infrastructure as a Service，Iaas）。云服务提供商把IT系统的基础设施层作为服务租出去，由消费者自己安装操作系统、中间件、数据库和应用程序。

4. 使用T4对这些AI推理模型加速时，采用传统物理机部署和使用云服务器部署，在使用和性能上有什么差异

蓝海大脑深度学习液冷服务器研究人员表示:
其实现在的很多场景都部署在物理机上，云服务的好处是可以动态的进行资源的申请，这样就不用考虑高峰期的资源复用问题，只需要在高峰时期弹性的申请资源。对于传统物理机的部署的场景，其实可以更好的去处理你的workload，每个workload其实并不是说一张卡完全就不能搞定，在工程实际的尝试中，你会发现CPU和GPU之间的资源配比，其实是需要每个场景都单独的去考虑的，所以在这种场景下，可以结合你本地的硬件环境去做调整，然后找到一个最优，对于你这种场景的一个实现，这是我理解的物理机部署和云服务部署之间的优势和劣势。

5. 云计算服务器怎么部署

//云服务器都是和一般服务器一样部署， 不用在意他是云还是什么
//如果是新浪云 这种就根本不部署不了环境，他帮你搭建

6. 如何理解云计算，大数据，物联网，人工智能之间的关系

嵌入式与物联网之间的关系

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，是互联网与嵌入式系统发展到高级阶段的融合。作为物联网重要技术组成的嵌入式系统，嵌入式系统视角有助于深刻地、全面地理解物联网的本质。

人工智能

人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

通过上述观点我们可以简单的得出一个结论：物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。

恭喜你阅读完了本文，相信你已经了解了嵌入式、物联网、云计算、大数据、人工智能之间的关系，也相信了解他们之间的关系可以拓宽你学习的思路与方法，让你从广度上更好地理解你的工作内容，也知道应该从哪里入手拉开自己与别人之间的差距，如果你还有更多关于嵌入式与物联网的问题，欢迎来达内嵌入式培训机构进行咨询。如果你想通过嵌入式培训进行拓展，欢迎你来达内嵌入式培训班先进行试听体验!

7. 云服务、物联网、大数据、人工智能四大技术的内在联系是什么

云存储与云计算

成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。快速部署和拓展、稳定性强、安全可靠、易于整合、低成本等

人工智能

人工智能在大数据的基础上更进一步，人工智能会分析数据，然后根据分析结果做出行动，例如无人驾驶，自动医学诊断。并且随着自动学习自我进化模型会越来越智能

8. 对于当今最流行的大数据技术AL人工智能技术。物联网技术。你了解多少

带你了解大数据及人工智能时代的3项关键技术

01 云计算根据美国国家标准与技术研究院（National Instituteof Standards and Technology，NIST）的定义，云计算是指能够针对共享的可配置计算资源，按需提供方便的、泛在的网络接入的模型。上述计算资源包括网络、服务器、存储、应用和服务等，这些资源能够快速地提供和回收，而所涉及的管理开销要尽可能小。具体来说，云模型包含五个基本特征、三个服务模型和四个部署模型。五个基本特征：

按需自助服务（on-demand self-service）

广阔的互联网访问（broad network access）

资源池（resource pooling）

快速伸缩（rapid elasticity）

可度量的服务（measured service）

三个服务模型：

软件即服务（Software as a Service，SaaS）

平台即服务（Platform as a Service，PaaS）

基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）

四个部署模型：

私有云（private cloud）

社区云（community cloud）

公有云（public cloud）

混合云（hybrid cloud）

一般来说，云计算可以被看作通过计算机通信网络（例如互联网）来提供计算服务的分布式系统，其主要目标是利用分布式资源来解决大规模的计算问题。云中的资源对用户是透明的，用户无须知晓资源所在的具体位置。这些资源能够同时被大量用户共享，用户能够在任何时间、任何地点访问应用程序和相关的数据。云计算的体系结构如图1-3所示，还对三个服务模型进行了阐述。

一般来说，物联网能够在云计算的虚拟形式的无限计算能力和资源上补偿自身的技术性限制（例如存储、计算能力和通信能力）。云计算能够为物联网中服务的管理和组合提供高效的解决方案，同时能够实现利用物联网中产生的数据的应用程序和服务。对于物联网来说，云计算能够以更加分布式的、动态的方式来扩展其能处理的真实世界中物/设备的范围，进而交付大量实际生活中的场景所需要的服务。


在多数情况下，云计算能够提供物与应用程序之间的中间层，同时将实现应用程序所必需的复杂性和功能都隐藏起来，这将影响未来的应用程序开发。在未来的多云环境下，应用程序的开发面临着来自信息的收集、处理和传输等方面的新挑战。物联网在工业领域的应用涵盖了众多方面，例如自动化、优化、可预测制造、运输等。制造（manufacturing）是物联网在工业领域最大的市场，涉及软件、硬件、连通性和服务等。


随着物联网的引入，由原料、工件、机器、工具、库存和物流等组成的工业系统构成了实施制造过程的生产单元，上述这些构件之间可以互相通信。物联网提供的连通性驱动了各项操作技术（Operational Technology，OT）的实际性能的收敛性，这里的操作技术包括机械手、传送带、仪表、发电机等。在整个制造过程中，传感器、分布式控制以及安全软件发挥着“胶水”的作用。


当前，工业领域有远见的企业都将生产线和生产过程构建在了物联网之上。运输（transportation）是物联网在工业领域的第二大市场。当前，在众多城市中涌现的智能运输网络能够优化传统运输网络中的路径，生成高效、安全的路线，降低基础设施的开销并缓解交通拥塞。航空、铁路、城际等货运公司能够集成海量的数据来对需求进行实时分析，实现统筹规划和优化操作。


03 大数据随着物联网和云计算技术的发展，海量的数据以前所未有的速度从异构数据源产生，这些数据源所在的领域有医疗健康、政府机构、社交网络、环境监测和金融市场等。在这些景象的背后，存在大量强大的系统和分布式应用程序来支持与数据相关的操作，例如智能电网（smart grid）系统、医疗健康（healthcare）系统、零售业（retailing）系统、政府（government）系统等。


在大数据的变革发生之前，绝大多数机构和公司都没有能力长期保存归档数据，也无法高效地管理和利用大规模的数据集。实际上，现有的传统技术能够应对的存储和管理规模都是有限的。在大数据环境下，传统技术缺乏可扩展性和灵活性，其性能也无法令人满意。当前，针对海量的数据集，需要设计涵盖清洗、处理、分析、加载等操作的可行性方案。业界的公司越来越意识到针对大数据的处理与分析是使企业具有竞争力的重要因素。

1. 三类定义当前大数据在各个领域的广泛普及使得学界与业界对大数据的定义很难达成一致。不过有一点共识是，大数据不仅是指大量的数据。通过对现有大数据的定义进行梳理，我们总结出三种对大数据进行描述和理解的定义。1）属性型定义（attributive definition）作为大数据研究与应用的先驱，国际数据公司（International Data Corporation，IDC）在戴尔易安信（DELLEMC）公司的资助下于2011年提出了如下大数据的定义：

大数据技术描述了技术与体系结构，其设计初衷是通过实施高速的捕获、发现以及分析，来经济性地提取大量具有广泛类型的数据的价值。

该定义侧面描述了大数据的四个显着特征：数量、速度、多样化和价值。由Gartner公司分析师Doug Laney总结的研究报告中给出了与上述定义类似的描述，该研究指出数据的增长所带来的挑战与机遇是三个维度的，即显着增长的数量（Volume）、速度（Velocity）和多样化（Variety）。尽管Doug Laney关于数据在三个维度的描述最初并不是要给大数据下定义，但包括IBM、微软在内的业界在其后的十年间都沿用上述“3V”模型来对大数据进行描述。2）比较型定义（comparative definition）Mckinsey公司2011年给出的研究报告将大数据定义为：

规模超出了典型数据库软件工具的捕获、存储、管理和分析能力的数据集。

尽管该报告没有在具体的度量标准方面对大数据给出定义，但其引入了一个革命性的方面，即怎样的数据集才能够被称为大数据。3）架构型定义（architectural definition）美国国家标准与技术研究院（NIST）对大数据的描述为：

大数据是指数据的数量、获取的速度以及数据的表示限制了使用传统关系数据库方法进行有效分析的能力，需要使用具有良好可扩展性的新型方法来对数据进行高效的处理。

2. 5V以下是一些文献中关于大数据特征的描述：

数据的规模成为问题的一部分，并且传统的技术已经没有能力处理这样的数据。

数据的规模迫使学界和业界不得不抛弃曾经流行的方法而去寻找新的方法。

大数据是一个囊括了在合理时间内对潜在的超大数据集实现捕获、处理、分析和可视化的范畴，并且传统的信息技术无法胜任上述要求。

大数据的核心必须包含三个关键的方面：数量多、速度快和多样化，即着名的“3V”。

1）数量数据的数量又称为数据的规模，在大数据中，其是指在进行数据处理时所面对的超大规模的数据量。目前，海量的数据持续不断地从千百万设备和应用中产生（例如信息通信技术、智能手机、软件代码、社交网络、传感器以及各类日志）。

McAfee公司在2012年估算：在2012年的每一天中，全球都产生着2.5EB的数据，并且该数值约每40个月实现翻倍。

2013年，国际数据公司（IDC）估算全球所产生、复制和消费的数据已经达到4.4ZB，并且该数值约每两年实现翻倍。

到2015年，全球产生的数据将达到8ZB。根据IDC的研究报告，全球产生的数据将在2020年达到40ZB。

2）速度在大数据中，数据的速度是指在进行数据处理时所面对的具有高频率和高实时性的数据流。高速生成的数据应当及时进行处理，以便提取有用的信息和洞察潜在的价值。全球知名的折扣连锁店沃尔玛基于消费者的交易每小时产生2.5PB的数据。视频分享类网站（例如优酷、爱奇艺等）则是大数据高频率和高实时性特征的另一个例证。


3）多样化在大数据中，数据的多样化是指在进行数据处理时所面对的具有不同语法格式的数据类型。随着物联网技术与云计算技术的普及，海量的多源异构数据从不同的数据源以不同的数据格式持续地产生，典型的数据源有传感器、音频、视频、文档等。海量的异构数据形成各种各样的数据集，这些数据集可能包含结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据集的属性可能是公开或隐私的、共享或机密的、完整或不完整的，等等。随着大数据理论的发展，更多的特征逐步被纳入考虑的范围，以便对大数据做出更好的定义，例如：

想象（vision），这里的想象是指一种目的；

验证（verification），这里的验证是指经过处理后的数据符合特定的要求；

证实（validation），这里的证实是指前述的想象成为现实；

复杂性（complexity），这里的复杂性是指由于数据之间关系的进化，海量数据的组织和分析均很困难；

不变性（immutability），这里的不变性是指如果进行妥善管理，那么经过存储的海量数据可以永久保留。

描述大数据的五个关键特征（即“5V”）：

数量（Volume）

速度（Velocity）

多样化（Variety）

准确性（Veracity）

价值（Value）

4）准确性在商界，决策者通常不会完全信任从大数据中提取出的信息，而会进一步对信息进行加工和处理，然后做出更好的决策。如果决策者不信任输入数据，那么输出数据也不会获得信任，这样的数据不会参与决策过程。随着大数据中数据规模的日新月异和数据种类的多样化，如何更好地度量和提升数据可信度成为一个研究热点。


5）价值一般来说，海量的数据具有价值密度低的缺点。如果无法从数据中有效地提取出潜在的价值，那么这些数据在某种程度上就是没用的。数据的价值是决策者最关注的方面，其需要仔细且认真的研究。目前，已经有大量的人力、物力和财力投入到大数据的研究和应用中，这些投资行为都期望从海量数据中获得有价值的内容。但是，对于不同的机构和不同的价值提取方法，同样的数据集所产生的价值差异可能很大，即投入与产出并不一定成正比。


因此，对大数据价值的研究需要建立更加完善的体系。

9. SCM人工智能云平台是什么

SCM是思腾合力推出的一款支持机器学习与深度学习框架的GPU集群调度系统，基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、PyTorch、Keras、XGBoost等常用框架的集成。SCM经过两年的快速发展，目前已更新到V4.0版本，可以为用户提供数据处理、模型训练、模型部署三大功能，同时提供文件管理、分布式训练、多用户管理等多种额外功能，极大地大大提高了GPU服务器的资源利用率，节约了用户的时间，而且具有高性能、易用性和稳定性三大特点。