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未來IT的三駕馬車:AI、物聯網和混合云

想打造技術聯盟,唯一的手段就是借助一種混合多云平臺。那又是什么樣子的呢?

未來的信息技術系統日益專注于數據在哪里生成和處理、數據如何提供和收集,以及這些數據移動起來有多快。找到一條最高效的路徑是關鍵。

兩個最重要的趨勢是物聯網和人工智能(AI),兩者相輔相成、密不可分。簡單來說,物聯網就是眾多設備交換來自眾多數據點的數據,這些數據在眾多平臺上以眾多方式來加以收集。這些數據要迅速分析,在大多數情況下,要發送到下一個層面以便進一步處理。

與此同時,AI就是以編程方式處理這些大數據,做出實時的、對時間敏感的決策。要打造這個技術聯盟,唯一的手段就是借助一種混合多云平臺。為AI和物聯網提供最高效路徑的混合IT基礎設施的幾個要素成為了將帶來商業優勢、創新和未來“云中云”(cloud of clouds)的那些技術的基礎。


1.物聯網和計算邊緣

我們身邊好多設備在被認為是現代企業和消費者空間的邊緣這個地方,收集、分發和處理數據。更進一步,所有這些數據必須在立即控制范疇之外的空間,迅速加以分析、收集和傳輸。

這番努力需要滿足異常苛嚴的要求:分布式收集和存儲最接近數據源的數據。這意味著,物聯網邊緣和這些系統中發生的計算事件是自動化及其他新興趨勢的焦點。這些元素是未來計算架構進一步創新的主要催化劑,那是由于日益智能化、交互式的設備數量激增,邊緣在不斷外延。

物聯網的邊緣必須通過可以驗證、創建和拆除連接的分布式連接,呈現實時事務,沒有中央控制機制。至少,基本原則對延遲開始帶來操作問題之前數據可以移動到多遠作了限制。邊緣即切實可行的邊緣有多遠?

協同運作,這背后的邏輯完全是AI。數據生命周期、數據流動、數據分類、報告和物聯網的無數方面是由AI的智能決定的。


2.AI無所不在

AI不是好萊塢電影希望我們相信的那樣是一些自我感知的機器人,但它可能似乎直接來自科幻作品。現在,AI技術早已遠離了初期的炒作階段;想要找到它,你得認識到這點:這種技術旨在學習、適應和識別模式,并大規模地模擬人類智力。你要做的就是看看外面的自動駕駛汽車:從全自動汽車到飛機上的自動駕駛系統,它們能在片刻之間做出智能化決策。

AI和物聯網是共生關系,了解兩者之間的關系至關重要。AI需要海量的計算能力才能運行,而在許多情況下,這個要求只能通過裸機計算能力來得到實現。速度和性能很關鍵,因為瞬間所做的決策生死攸關。此外,AI引擎做出的決策要迅速而準確地反饋回給物聯網設備。這方面的例子包括如下:

?無人駕駛的自動駕駛系統可以檢測挽救生命的情況(比如洪水),重新規劃交通路線、發出警報,避免事故。

?醫療設備可以自動為病人心臟除顫,向最近的醫院發送急救信號。

?自動化農業聯合收割機可以避免撞上走散的動物或牛群,及時提醒農民。

?信用卡欺詐檢測。

?來自視頻服務的點播推薦。

?蘋果的Siri技術和亞馬遜的Echo生態系統做出超快速的決策,決策在端點上體現出來。

這樣的例子還有很多。從上述例子中可以看到,AI不僅要求速度快,還需要大量數據,而AI系統將以編程方式處理海量數據,從而做出實時決策。AI竭力實現程序化推理和自我糾正,最終實現學習。企業環境下,具有無限的潛在優勢和好處。


其中,AI能夠:

?幫助減少整個企業組織的人為錯誤

?管理大量數據

?發送員工的工作流程

?支持公司企業的數字化轉型

?大大有助于提供無縫的客戶體驗

AI技術日益通過第三方軟件和現有軟件工具中的功能被引入進來。AI和物聯網設計成為了企業的藍圖。

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3.混合多云帶來顛覆

要是缺少一種支撐性的平臺和架構,物聯網和AI根本不可能融合。這時候,混合多云有了用武之地。所有公司(甚至是從事同一行業的公司)展現了獨特的技術基因,這種技術基因是為各自的業務要求和發展情況打造的。混合多云是一種顛覆性的技術發展和商業機會。想了解這個顛覆力量,就要了解混合模式、物聯網和AI之間的關系。


混合云平臺為物聯網-AI環境帶來了諸多最關鍵的優勢,其中包括:

?各種形式的存儲:混合云為AI和物聯網的構件度身打造,可能有眾多不同的存儲層,比如實時、歸檔、冗余和分布式等存儲層。沒有哪一個云能做到這點。存儲的數據可以由AI引擎快速、程序化地訪問,并通過機器學習逐漸加以豐富。比如說,你可能使用AWS S3存儲來進行歸檔,使用異地SAN存儲來滿足高性能要求。


?通過為AI關聯各個數據源,迅速處理信息,迅速豐富數據:數據在裸機上處理起來速度最快(因為障礙最少),并在這個核心與服務器的原始處理能力之間跳轉。裸機服務器集群仍是AI處理的最佳構件。


?為應用程序提供定制的安全性:確保應用程序安全是企業的一項重要使命,在集中式場景下尤為如此。歸根結蒂,最近新聞媒體上的安全泄密事件與用戶未妥善使用AWS系統有關,因而暴露了秘密信息。從根源來分析諸如此類的安全事件,許多程序缺口(procedural gap)歸結為知識缺口(knowledge gap)、培訓和技術。核心混合數據處理可以實現公共云環境中根本沒有使用的企業控制、報告和審計等要素。


4.混合云無極限

我們生活在這樣一個時代:在某個地方,云似乎以某種方式處理每次互動、交易和溝通。世界上幾乎每個應用都使用云作為其整合架構。明天的信息系統將變得更專注于在種類越來越廣泛的設備上提供實時體驗。按照舊規則,比如摩爾定律、寬帶增長規律以及定義計算機服務行業的其他線性趨勢,創新只能隨著時間的推移才能實現。由于混合云技術,不再是這樣了。

物聯網、AI和混合云是同一個三角形的三條邊,是同一條凳子的三條腿,是IT界的三位一體。這三股力量將共同提升數據的地位,成為現代應用創新的核心。對當前應用為王的這個世界而言,未來無極限。混合云不僅僅是一種平臺。它是由戰略打造的,是一種領先的技術解決方案,是一種神奇的架構,最重要的是還有望構建未來。


作者簡介:Emil Sayegh是計算機行業的早期先驅,被公認為是業界的真正資深人士之一。他是HP、Rackspace和Codero多家公司的云計算和托管業務的發起人和領導人,現在是Hostway公司的總裁兼首席執行官。

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