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一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。

但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。

我们首先来说云计算。云计算目标是对资源的管理，管理的主要是计算络资源、存储资源三个方面。

管数据就像配电脑

什么叫计算、网络、存储资源？

比如你要买台笔记本电脑，是不是要关心这台电脑是什么样的 CPU？多大的内存？这两个就被我们称为计算资源。

这台电脑要上网，就需要有个可以插网线的网口，或者有可以连接我们家路由器的无线网卡。

您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络，比如 100M 的带宽。然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好。

这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络资源。 

您可能还会问硬盘多大？过去的硬盘都很小，大小如 10G 之类的；后来即使 500G、1T、2T 的硬盘也不新鲜了。(1T 是 1000G)，这就是存储资源。

对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有 CPU、内存、硬盘的，也是通过类似路由器的设备上网的。

这时的问题就是：运营数据的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？

灵活就是想啥时要都有，想要多少都行

举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？

像这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要 100M。然而如果去一个云计算的平台上，他想要这个资源时，只要一点就有了。

想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就出来了。

想要多少就有多少。需要一个空间很小的电脑，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。
即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。

物理设备不灵活

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，在数据至少是 PB 级别的(一个 P 是 1000 个 T，一个 T 是 1000 个 G)。

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。

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、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。

虚拟化灵活多了

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。

虚拟化的技术使得不同客户的电脑看起来是隔离的。也就是我看着好像这块盘就是我的，你看着这块盘就是你的，可能我的这个 10G 和你的这个 10G 是落在同样一个很大很大的存储上。

而且如果事先物理设备都准备好，虚拟化软件虚拟出一个电脑是非常快的，基本上几分钟就能解决。所以在任何一个云上要创建一台电脑，一点几分钟就出来了，就是这个道理。 

 

在虚拟化阶段它是实现虚拟化技术比较早的一家公司，可以实现计算、网络、存储的虚拟化。

这家公司很牛，性能做得非常好，虚拟化软件卖得也非常好，赚了好多的钱，后来让 EMC(世界五百强，存储厂商第yi品pai)给收购了。

但这个世界上还是有很多有情怀的人的，尤其是程序员里面。有情怀的人喜欢做什么事情？开源。

这个世界上很多软件都是有闭源就有开源，源就是源代码。也就是说，某个软件做的好，所有人都爱用，但这个软件的代码被我封闭起来，只有我公司知道，其他人不知道。

如果其他人想用这个软件，就要向我付钱，这就叫闭源。但世界上总有一些大牛看不惯钱都让一家赚了去的情况。大牛们觉得，这个技术你会我也会；你能开发出来，我也能。

我开发出来就是不收钱，把代码拿出来分享给大家，全世界谁用都可以，所有的人都可以享受到好处，这个叫做开源。

比如蒂姆·伯纳斯·李就是个非常有情怀的人。2017 年，他因“发明万维网、****个浏览器和使万维网得以扩展的基本协议和算法”而获得 2016 年度的图灵奖。

图灵奖就是计算机界的诺贝尔奖。然而他令人敬佩的是，他将万维网，也就是我们常见的 WWW 技术无偿贡献给全世界使用。

我们现在在网上的所有行为都应该感谢他的功劳，如果他将这个技术拿来收钱，应该和比尔盖茨差不多有钱。

开源和闭源的例子有很多：例如在闭源的世界里有 Windows，大家用 Windows 都得给微软付钱；开源的世界里面就出现了 Linux。

比尔盖茨靠 Windows、Office 这些闭源的软件赚了很多钱，称为世界首富，就有大牛开发了另外一种操作系统 Linux。

再如有 Apple 就有安卓。Apple 市值很高，但是苹果系统的代码我们是看不到的，于是就有大牛写了安卓手机操作系统。

所以大家可以看到几乎所有的其他手机厂商，里面都装安卓系统。原因就是苹果系统不开源，而安卓系统大家都可以用。

在虚拟化软件也一样，有了 VMware，这个软件非常贵。那就有大牛写了两个开源的虚拟化软件，一个叫做 Xen，一个叫做 KVM，如果不做技术的，可以不用管这两个名字，但是后面还是会提到。

虚拟化的半自动和云计算的全自动

其实并不全对。因为虚拟化软件一般创建一台虚拟的电脑，是需要人工这台虚拟电脑放在哪台物理机上的。

这一过程可能还需要比较复杂的人工配置。所以使用 VMware 的虚拟化软件，需要考一个很牛的证书，而能拿到这个证书的人，薪资是相当高，也可见其复杂程度。

所以仅仅凭虚拟化软件所能管理的物理机的集群规模都不是特别大，一般在十几台、几十台、百台这么一个规模。

虽然虚拟出一台电脑的时间很短，但是随着集群规模的扩大，人工配置的过程越来越复杂，越来越耗时。

少的程度，很可能这点资源很快就用完了，还得去采购。

所以随着集群的规模越来越大，基本都是千台起步，动辄上万台、甚至几十上百万台。如果去查一下 BAT，包括网易、谷歌、亚马逊，服务器数目都大的吓人。

这么多机器要靠人去选一个位置放这台虚拟化的电脑并做相应的配置，几乎是不可能的事情，还是需要机器去做这个事情。

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)。

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。

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，还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云，这里暂且不说这个。

然而商用的虚拟化软件实在是太贵了，亚马逊总不能把自己在电商赚的钱全部给了虚拟化厂商。

于是亚马逊基于开源的虚拟化技术，如上所述的 Xen 或者 KVM，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。

由于它的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，几乎没有自己的应用，所以亚马逊的云平台对应用更加友好，迅速发展成为云计算的di一品牌，赚了很多钱。

在亚马逊公布其云计算平台财报之前，人们都猜测，亚马逊电商云也吗？后来一公布财报，发现不是一般的仅仅去年，亚马逊 AWS 年营收达 122 亿美元，运营利润 31 亿美元。

云计算的与情怀

我干不过老大怎么办呢？开源吧。如上所述，亚马逊虽然使用了开源的虚拟化技术，但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，如上图所示 OpenStack 的架构图，不是云计算行业的不用弄懂这个图。

但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。

技术也是非常棒的，有了 OpenStack 之后，果真像 Rackspace 想的一样，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、联想等都疯了。

原来云平台大家都想做，看着亚马逊和 VMware 赚了这么多钱，眼巴巴看着没办法，想自己做一个好像难度还挺大。

现在好了，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事实标准。

随着 OpenStack 的技术越来越成熟，可以管理的规模也越来越大，并且可以有多个 OpenStack 集群部署多套。

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，基本能够做到想什么时候要就什么时候要，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。

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。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。

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，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弹性。

例如 Puppet、Chef、Ansible、Cloud Foundary 都可以干这件事情，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 Ore 这家公司，靠数据库就能赚这么多钱。买 Ore 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。

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。

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。

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，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，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。

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，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。