金山雲攜手英特爾強勢進入大數據和人工智慧領域

至頂網軟體頻道消息：雲計算行業仍是一個高速成長中的市場，根據工信部近期印發的《雲計算髮展三年行動計劃(2017-2019年)》，到2019年我國雲計算產業規模計劃達到4300億元。在眾多推動這個產業成長的因素中，來自大數據與人工智慧應用的需求不得不提。實際上，各大雲計算服務提供商已經敏銳地預見到了這個需求，也正在積極準備之中。日前，金山雲就一口氣推出了大數據分析平台和人工智慧平台，來迎接大數據和人工智慧的市場爆發。這兩個平台都是基於金山雲交付，由金山雲聯手英特爾共同打造。目前這兩個產品都已經進入公測階段，不久即可商用。

劍指人工智慧

金山雲成立於2012年，是國內領先的公有雲服務廠商和最大雲存儲提供商之一，同時，金山雲還是國內最大的遊戲雲的平台，和中國手游、暢遊等進行了非常緊密的合作。不過，金山雲並不滿足於這些成績，而是有著更大的追求，這就是要發力大數據、人工智慧，成為市場的引領者。

「我們將雲的發展分為三個發展階段：雲計算、大數據以及人工智慧，金山雲的未來也將按照這三個階段布局。」金山雲大數據和AI技術總監張東進表示。

金山雲大數據和AI技術總監張東進

張東進進一步解釋說，雲計算階段就是以IaaS和虛擬化等技術為核心支撐，讓企業將其業務放到雲端，來降低企業的部署成本，並加速企業業務的發展。接下來，雲上會產生很多數據，這個時候就要有利用這些數據驅動企業進行決策的能力，即以Hadoop為代表的大數據平台，這是我們的第二個階段，也是當前的階段。第三個階段是人工智慧，也就是讓數據產生智能。

「人工智慧技術正在不斷完善，人工智慧的需求也在快速增長。同時，我們還發現人工智慧本身其實是一個對性能和規模有非常大要求的應用，非常適合雲，所以金山雲決定在這一領域大力投入。」張東進表示。

實際上，相關數據也顯示人工智慧的美好前景，國外研究機構預測2020年全球的人工智慧市場會有50億美元的規模，到2025年將高達350億美元。而在中國，也有研究機構預測2018年會達到1000億人民幣的市場規模。

「我們看到這個市場是非常非常巨大，也認識到這個行業對我們的重要性。因此，未來金山雲會與廣大科研院所、英特爾等合作夥伴一起，構建金山雲多層次的人工智慧解決方案。」 張東進介紹說，這些解決方案將包括底層的基礎雲平台，為AI研發提供基礎性支持以及中間層的SaaS方案，來為客戶提供基礎的視覺、聽覺、自然語言、VR/AR等技術能力，在此之上，金山雲還會交付面向醫療、金融、交通、物聯網等行業的行業解決方案。

攜手英特爾夯實技術平台

金山雲最新推出的大數據分析平台和人工智慧平台分別是KMR(Kingsoft MapReduce)和KDL，都是基於英特爾架構的金山雲託管服務，其底層基於英特爾至強處理器E5 v4的硬體平台搭建，同時在相關軟體方面也得到了英特爾的大力支持，比如，英特爾在針對Apache Hadoop、Apache Spark等開源數據分析技術的優化、創新與應用方面提供了有力的支持與幫助，人工智慧平台中集成了英特爾的BigDL框架。

其中，KMR是一個可伸縮的通用數據計算和分析平台。它以Apache Hadoop和Apache Spark兩大數據計算系統為基礎，通過自動調度彈性計算服務（KEC），能夠幫助企業用戶快速構建分布式數據分析系統。不僅如此，結合金山雲所提供的多種雲服務產品，還可形成端到端的數據分析處理解決方案，進而幫助用戶更加靈活方便地收集和管理數據，花費更低的成本，獲得更高的數據可靠性。

據金山雲技術產品部高級產品經理楊亮介紹，該解決方案目前已經在噹噹、WPS等多家行業用戶中應用部署。以噹噹為例，KMR大數據解決方案幫助其有效緩解促銷期間IT系統的壓力、大幅減少系統維護的工作和資源擁有成本，並根據業務需求實現了資源配置的靈活調配。

金山雲技術產品部高級產品經理楊亮

「一般來說，一個比較成熟、健壯的大數據分析平台，從搭建到真正上線的話可能需要幾個月的時間，而採用託管雲服務則可以以分鐘計，快速實現部署和擴容。」楊亮談到KMR的優勢時說。

除能快速部署之外，KMR還有另外兩大特點：有豐富的大數據組件；能與金山雲的雲存儲服務和其他計算類實現無縫對接。「這樣，客戶在金山雲上產生的數據以及在自己的數據中心產生的數據都可以在我們這個平台上一站式地做計算、做分析。」楊亮表示。

而金山雲的人工智慧平台KDL是一個全功能的深度學習集成環境，集成了包括開源的TensorFlow、英特爾的BigDL等多個框架，並基於它們做了深度的優化。

「KDL是一個全流程的平台，我們從整個數據的預處理、數據的存儲、數據的訓練、評估、上線預測等等方面都提供完整的支持。」張東進表示。

整體而言，金山雲託管的人工智慧平台具有成本、效率、性能、安全等四個方面的優勢：在成本上，能以實際運行時間收費，隨意伸縮，無閑置成本；在效率上，可實現全功能深度學習集成環境，可視化任務管理和監控，全流程支持；在安全上，可實現企業級數據加密和分鐘級自動恢復；在性能上，則廣泛採用了SSD、100GB網路加上混合了CPU、GPU、FPGA的計算平台。

其中，金山雲所強調的性能優勢尤其值得一提。實際上，金山雲所強調的性能都是基於新一代硬體技術的創新上，這也正是大數據、人工智慧平台遷往雲端的關鍵環節之一。一般而言，大數據和人工智慧都是數據密集型和計算密集型應用，過去要放在在公有雲上運行會受到很多約束。比如由於挪動數據成本太高，所以只能選擇挪演算法，數據在哪我們就在哪裡算，這就導致很難使用公有雲；而今隨著SSD、萬兆網路以及GPU/FPGA的廣泛應用，存儲和計算可以實現分離，這樣可以採用公有雲服務，同時能保證多租戶，保證靈活性、安全性。

顯然，金山雲看到了硬體技術進步帶來的市場機會，同時看好市場需求，與英特爾一起共同打造從雲計算、到大數據到人工智慧全線的託管雲服務。據悉，接下來，隨著人工智慧需求與應用的爆發，金山雲和英特爾還會繼續在機器學習、深度學習方面等進行技術創新與嘗試，未來將交付出更為豐富的功能。