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[ 編者按 ] AI與云計算的融合正在引領(lǐng)科技發(fā)展的新趨勢。

云計算的優(yōu)勢在于其資源池化、按需使用和網(wǎng)絡(luò)化計算等特點。這些特點使其能夠提供更加靈活、高效和可擴展的計算和存儲資源。而與AI融合后，云計算的智能化水平進一步提高，使得云計算能夠更好地滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

例如，AI云監(jiān)控可以對云端資源進行實時監(jiān)測和預警，及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在的安全威脅，確保云端資源的安全性；AI云存儲可以對數(shù)據(jù)進行智能分類、索引和檢索，可以更高效地存儲和訪問數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)管理和使用的效率。

通過將AI部署在云端，企業(yè)可以獲得更高效、更靈活、更安全的AI應(yīng)用體驗?？傊?，云和AI越來越緊密。這也使得兩者相互促進，共同推動企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。

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??一些常見的AI+云計算的應(yīng)用

客戶洞察與銷售優(yōu)化

盡管大數(shù)據(jù)已經(jīng)不是什么新鮮概念了，但仍有不少企業(yè)對其真正潛力了解不足。雖然它們自動收集的來自交易、社交媒體和網(wǎng)站流量的大規(guī)模數(shù)據(jù)集看似十分有用，但結(jié)構(gòu)化、表格化的數(shù)據(jù)才是真正發(fā)揮AI模型強大能力的地方。 ? ?

更強的客戶分析能力

AI現(xiàn)在也已經(jīng)開始具備圖像和視頻識別能力，將其運用到客戶流程中來，能幫助企業(yè)更深入了解客戶的查詢、選擇和偏好，實現(xiàn)更個性化的客戶體驗，提高客戶滿意度。 ? 機器學習算法最著名的應(yīng)用之一是Spotify的用戶推薦系統(tǒng)。借助協(xié)同過濾，算法能收集每個用戶的歷史數(shù)據(jù)（播放列表和最喜歡的藝術(shù)家、收聽時跳過的曲目等），然后將他們的音樂消費與類似用戶的音樂消費進行比較，從而提供更受歡迎的“個性化推薦”。 ? ?

質(zhì)量控制

視覺AI能“不厭其煩”地每天檢測大量成品，在一定的訓練后，它便能非常準確地檢測出缺陷物品。此外，AI 助手還能快速檢測物體并做分類，還能識別可能存在的生產(chǎn)風險。 ? ?

全渠道訂單管理

利用AI進行端到端訂單管理的云托管網(wǎng)站/門戶，可以利用集合體，無縫從多渠道收集訂單，包括產(chǎn)品頁面、營銷短信、活動郵件和促銷廣告等。然后通過提取訂單中的關(guān)鍵要素，相應(yīng)地創(chuàng)建客戶記錄，并根據(jù)預先確定的邏輯和信用狀況對其進行評分，最后再將其發(fā)送給包裝/跟蹤團隊進行派送。

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從“云計算”的定義說起

“云計算”是分布式計算的一種，指的是通過互聯(lián)網(wǎng)“云”將巨大的數(shù)據(jù)計算處理程序分解成無數(shù)個小程序，然后通過多部服務(wù)器組成的系統(tǒng)進行處理和分析這些小程序得到結(jié)果并返回給用戶。它通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴展的方式獲得所需資源。企業(yè)可以隨時在需要時訪問它們，而無需自己購買或維護實體的IT基礎(chǔ)設(shè)施。對于許多企業(yè)來說，云計算是數(shù)據(jù)和IT現(xiàn)代化計劃的關(guān)鍵部分。 ? 現(xiàn)階段，我們所提到的云服務(wù)已經(jīng)不單單是指分布式計算了，它還涵蓋了效用計算、負載均衡、并行計算、網(wǎng)絡(luò)存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計算機技術(shù)混合演進并躍升的結(jié)果。

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云部署的類型

? 公共云（Public Cloud）

企業(yè)通過云服務(wù)提供商在互聯(lián)網(wǎng)上提供計算資源、服務(wù)器、存儲和應(yīng)用程序。此時，創(chuàng)建公共云所需的所有硬件、軟件和其他支持基礎(chǔ)設(shè)施都是由云咨詢服務(wù)提供商擁有并運營的。

? 私有云（Private Clouds）

只針對單一企業(yè)提供專用的計算資源，它既可部署在企業(yè)的數(shù)據(jù)中心，也可以由提供商托管。與公共云相比，私有云擁有專門為其定制的專用資源，具有更高的云平臺安全性和隱私級別。

? 混合云（Hybrid clouds）

混合云結(jié)合了私有云和公共云平臺的元素，通過技術(shù)連接起來，使數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序能夠無縫共存。敏感的服務(wù)和應(yīng)用程序可以安全地駐留在私有云中，而公共網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，或者面向客戶的終端則駐留在公共云中。目前，大多數(shù)流行的第三方提供商都提供混合云模式，使企業(yè)能夠更自由地滿足每個應(yīng)用部署的特定基礎(chǔ)設(shè)施需求。

云計算服務(wù)

云計算的動態(tài)特性為創(chuàng)建更先進的服務(wù)奠定了基礎(chǔ)，從而彌補敏捷與開發(fā)運維團隊的不足，提供一些基本功能。

? IaaS（Infrastructure as a Service，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）是云服務(wù)的基礎(chǔ)層，方便企業(yè)從云提供商處租用其IT基礎(chǔ)設(shè)施，包括服務(wù)器、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和操作系統(tǒng)等。

? PaaS（Platform as a service，平臺即服務(wù)）建立在IaaS基礎(chǔ)上的云基礎(chǔ)設(shè)施，為用戶提供構(gòu)建用戶級工具和應(yīng)用程序的資源。它提供計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲資源，以及開發(fā)工具、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和中間件，用于工具和應(yīng)用程序的創(chuàng)建。

? SaaS（Software as a service，軟件即服務(wù)）指通過互聯(lián)網(wǎng)按需提供軟件應(yīng)用程序，通常是訂閱式的，由云提供商管理并負責托管和維護，后續(xù)的更新、云平臺安全補丁和必要的升級都由他們解決。

整體來說，云部署方便了團隊可直接端到端連接各個工具，從而更簡單地監(jiān)控流程的各個部分。對于企業(yè)來說，全面監(jiān)控是開發(fā)運維工作的另一重要方面，可以方便團隊更快處理問題與事故。云提供商會提供監(jiān)測系統(tǒng)健康狀況的指標，如應(yīng)用程序和服務(wù)器CPU利用率、內(nèi)存容量使用率、請求率、錯誤率、平均響應(yīng)時間等。而對多虛擬機（VM）負載的監(jiān)控則能方便團隊在需求增加時迅速做出反應(yīng)，或根據(jù)這些指標自動進行擴展，從而減少人工干預和成本。 ?

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當AI遇上云計算

如今的企業(yè)產(chǎn)生和收集大量的數(shù)據(jù)和信息，但將它們理解、運用、流動起來并非易事，更不用談用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策了。這恰恰就是AI驅(qū)動的云計算發(fā)揮作用的地方——AI算法可以解讀這些數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供有價值的洞察，驅(qū)動明智的決策，優(yōu)化運營并推動增長。 ? 另一方面，云計算為AI提供了強大的計算能力和數(shù)據(jù)存儲空間，以及能夠隨時隨地獲得所需資源和算法支持的靈活性、可拓展性，這使得AI能夠進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和模型訓練，從而加速AI的應(yīng)用和發(fā)展。 ? 此外，云端AI還有以下幾點可以直觀感受到的好處： ? ?

節(jié)約成本

云模型能讓企業(yè)方便地根據(jù)實際需求購買所需的存儲空間，從而大幅削減傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施成本。在這種模式下，企業(yè)可以將節(jié)省下來的成本投入到AI的開發(fā)中，再加上有了云端服務(wù)，不需要建立自己的實體數(shù)據(jù)中心，這也能大大降低項目成本。 ? 因為云解決方案并不能滿足所有人的需求，因此企業(yè)還可以根據(jù)各自的業(yè)務(wù)需求創(chuàng)建定制化的環(huán)境。雖然每個環(huán)境可能略有不同，但都能在支持AI開發(fā)和擴展的同時節(jié)約成本。 ? ?

敏捷開發(fā)

AI和云計算的結(jié)合是敏捷解決方案開發(fā)的關(guān)鍵，可以提高流程效率，同時降低錯誤率；這兩個因素對于滿足客戶對快速、精確交付的需求以及實現(xiàn)公司目標至關(guān)重要。 ? ?

團隊整合

開發(fā)運維團隊可以借助云計算連通各部門間的數(shù)據(jù)（根據(jù)用戶層級進行管理），從而優(yōu)化工作流程，并促進信息交流。 ? ?

高效利用數(shù)據(jù)

對于希望獲得并管理更多數(shù)據(jù)的企業(yè)來說，云上AI協(xié)作十分有必要。云環(huán)境可提供更廣泛的數(shù)據(jù)存儲，而不受傳統(tǒng)物理服務(wù)器所限制；而大容量AI系統(tǒng)能夠接收更多數(shù)據(jù)，分析哪些數(shù)據(jù)對企業(yè)更有用，從而提供準確的智能服務(wù)。 ? 此外，AI和云計算都能實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)管理，但AI還能提供廣泛的數(shù)據(jù)挖掘功能。通過自動化分析大量信息，并根據(jù)個體業(yè)務(wù)需求進行篩選，企業(yè)能夠充分利用之前曾“挖掘”或篩選過的信息。 ? 混合云環(huán)境下，AI能更好地管理私有云和公共云之間的數(shù)據(jù)傳輸，實現(xiàn)無縫連接，提供更便捷的訪問和連接能力，方便企業(yè)管理與控制前所未有的大數(shù)據(jù)。 ? ?

自動化

另一大值得關(guān)注的應(yīng)用，便是由AI實現(xiàn)的智能自動化。這種類型的智能自動化能讓云資源的使用變得更加容易，因為AI可以通過之前的預測算法來自動執(zhí)行任務(wù)，使得操作更加精確、更具分析性。 ? 云端AI能讓數(shù)據(jù)分析比以往更高效，可快速識別多個數(shù)據(jù)集中的趨勢與模式，以便進一步研究。AI還可以從云環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)中學習，識別當前標準并提出建議——在消除人為錯誤的同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析過程的自動化。 ? 這些變化都在表明：AI大大加快了數(shù)據(jù)分析的速度，為企業(yè)及其客戶提供了符合實際運營需求的定制化決策輔助。 ? ?

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發(fā)揮更強大的力量

如今，現(xiàn)有的云計算技術(shù)之間有著很大差別，因為它們不再僅僅存在于數(shù)據(jù)中心內(nèi)。有些完全存在于私有設(shè)施中，而有些則從“邊緣”一直延伸到“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心機架”。 ? 如果能將AI、云計算和物聯(lián)網(wǎng)集成到產(chǎn)品和研發(fā)中，對于任何企業(yè)來說，都是改變商業(yè)運營的機遇。 ? 未來，企業(yè)可以從以下幾個方面著手，讓AI賦能云計算，發(fā)揮更大的力量： ?

? 智能自動化：AI驅(qū)動的自動化可以簡化繁瑣且耗時的云管理任務(wù)，提升運營效率，同時還能減少人為錯誤，使IT團隊得以專注于更具戰(zhàn)略性的事務(wù)。 ?

? 預測分析：AI算法可以分析歷史云存儲數(shù)據(jù)，識別模式，檢測異常并進行預測——這使得企業(yè)能夠預測潛在問題并采取措施解決它們，優(yōu)化資源使用并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

? ? 智能安全：AI可以通過使用機器學習算法，在云環(huán)境中為其增加另一層保護，快速實時檢測和應(yīng)對潛在的安全威脅。

? 自然語言處理：基于云的AI服務(wù)，如聊天機器人和虛擬助手，利用自然語言處理來理解用戶的查詢和請求，并做出相應(yīng)回應(yīng)。這些AI界面可與云服務(wù)進行無縫互動，同時改善用戶體驗并提供自助服務(wù)功能。 ?

? 智能數(shù)據(jù)管理：AI可以幫助企業(yè)完成數(shù)據(jù)管理任務(wù)，如分類、去重和生命周期跟蹤。企業(yè)可以將AI算法應(yīng)用于云存儲數(shù)據(jù)集，從而分析得出更有洞察的參考，加強數(shù)據(jù)管理，并確保符合數(shù)據(jù)隱私法規(guī)。 ?

? 機器學習即服務(wù)：云服務(wù)提供商現(xiàn)在已經(jīng)開始提供機器學習即服務(wù)（Machine Learning as a Service，MLaaS），方便企業(yè)輕松訪問并在應(yīng)用程序中使用這些預訓練的AI模型和框架。MLaaS通過簡化模型的創(chuàng)建和部署，使AI的應(yīng)用變得更加簡單，進一步降低了組織發(fā)揮其潛力的門檻。 ? ? ?

編輯：黃飛