從機器學習到超級雲,雲2.0時代競爭升級
「X.X」發布是軟體行業的傳統,例如「2.0」這種說法常常會被應用於整個技術領域。比較著名的就是是Dale Dougherty和Tim O"Reilly在2003年發布的「Web 2.0」,這是為了紀念「the web as platform」,其推崇用戶增加價值,用戶越多,內容越豐富。
「2.0」應用於雲計算並不需要很長時間。早在2010年,John Soat就曾在文章中提到「雲 2.0」,當時他用這個概念描述了企業向混合雲的轉變。與混合雲一樣,公有雲和私有雲的結合也並不能稱之為技術的巨大飛躍。
那麼雲技術的根本轉變在哪裡?「雲2.0」的創新在哪裡?
Google採用雲2.0:全面布局機器學習分析
Google對於雲2.0的期望很低,它們認為雲計算的下一個技術飛躍是從簡單的數據存儲轉向基於雲的分析工具。Google雲業務高級副總裁Diane Greene表示,CIO們已經準備好超越在雲中存儲數據和運行應用程序。
Greene表示,基於機器學習的數據分析工具將為公司帶來「不可思議的價值」,提供前所未有的見解。據Gaudin介紹企業生成的大量數據使用內部部署系統過於昂貴,耗時多且難以分析。資料庫越大,機器學習越能有效地應對棘手的業務問題。
據某雲服務諮詢公司的執行官稱Google的分析工具被認為比AWS提供的更muscle。分析師表示,谷歌面臨的挑戰是向潛在客戶展示其分析和深度學習專長的用例。因為儘管公司擁有的數據多到不知如何處理,但是在投資雲計算分析之前,也會猶豫不決,除非他們有信心以快速準確的商業智能形式獲得穩定的投資回報。
預計公司將不得不採用Google的機器學習分析,直到他們確信該技術存在合法用例。資料來源:來自Google Cloud Team的Kunal Dea,通過 Slideshare
頂級AI平台的競爭是公平公開的
人工智慧經過數十年的炒作,終於迎來了全盛時代。機器學習是商業AI實現的關鍵組成部分。據某研究發現,2035年,AI可以將生產力提高40%。但是如果沒有雲的大規模可擴展
和靈活的存儲和計算資源,AI是不可能實現的。所以即使是最大的企業如果只依靠內部硬體來滿足人們對數據,電源,帶寬和其他資源的需求,也是會面臨挑戰的。
The Seeking Alpha文章指出,亞馬遜在雲計算方面的領先優勢是巨大的,但它並非不可逾越。雲端服務市場「還處於起步階段」,而三大領先的人工智慧平台 - open machine learning platform,谷歌的TensorFlow以及微軟的 Open Cognitive Toolkit and Machine Learning ,都集中在吸引第三方開發人員。
AWS在與微軟、谷歌和IBM雲服務在AI領域的競爭優勢並不是十分領先,而且第三方開發商也都加入了激烈的競爭中。
Google的TensorFlow在AI領域的競爭力是有目共睹的,據悉TensorFlow是Github代碼存儲庫中最流行的軟體,它是由Google AI部門開發的,並於2015年開源發布給所有程序員。TensorFlow的有點之一就是每個月都可以使用20億台Android設備來進行AI優化。這也意味著它將機器學習和其它AI功能都放到了數十億人的手中。
多種多樣的 「超級雲」
對於「SuperCloud」一次的所有權競爭非常激烈,如流媒體音樂服務以及Luxoft雲服務公司的orchestration平台都在使用這個名稱。更不用說,維基也收錄這個辭彙,並將其定義為 「一種非常大的恆星雲」 。
針對「超級雲」有兩個相關的研究項目,一個是歐盟的2020計劃,另一個是由國家科學基金會資助,在康奈爾大學進行的項目。這兩個項目都旨在努力創建一個安全的多雲環境。
歐盟的Supercloud項目旨在讓用戶制定自己的安全要求並做出相應地實施策略。框架在計算,存儲和網路層中自動執行遵守安全策略。通過利用信任模型和安全機制,策略實施擴展到「provider domains」。 該項目的首要目標是創建適用於所有雲平台的安全環境,主要是以用戶為中心和自我管理。
歐盟的超級雲計劃定義了一個「分散式架構平面」,以多雲環境擴展為基礎,以用戶為中心、以供應商為中心的方式進行聯繫。
在康奈爾進行的超級雲實驗室是不同的安全防範,它由Hakim Weatherspoon和Robbert van Renesse主導實現。通過使用「嵌套虛擬化」,將虛擬機與其所依賴的網路和計算資源進行包裝,以便在「多個底層和異構雲基礎架構」之間遷移虛擬機。研究人員打算創建一個Supercloud管理器,用於網路和計算抽象,允許應用程序跨越多個雲。
每個人都在猜測,雲計算的下一個迭代形式是什麼樣的。很明顯,人工智慧和多雲技術將在不久的將來掀起雲服務新的暴風雨。
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