未來(lái)IT的三駕馬車(chē)：AI、物聯(lián)網(wǎng)和混合云

物聯(lián)網(wǎng)、AI和混合云是同一個(gè)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(chuàng )新的核心。

想打造這個(gè)技術(shù)聯(lián)盟，唯一的手段就是借助一種混合多云平臺。但那又是什么樣子的呢？

未來(lái)的信息技術(shù)系統日益專(zhuān)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(dòng)起來(lái)有多快。找到一條最高效的路徑是關(guān)鍵。

兩個(gè)最重要的趨勢是物聯(lián)網(wǎng)和人工智能（AI），兩者相輔相成、密不可分。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)就是眾多設備交換來(lái)自眾多數據點(diǎn)的數據，這些數據在眾多平臺上以眾多方式來(lái)加以收集。這些數據要迅速分析，在大多數情況下，要發(fā)送到下一個(gè)層面以便進(jìn)一步處理。

  與此同時(shí)，AI就是以編程方式處理這些大數據，做出實(shí)時(shí)的、對時(shí)間敏感的決策。要打造這個(gè)技術(shù)聯(lián)盟，唯一的手段就是借助一種混合多云平臺。為AI和物聯(lián)網(wǎng)提供最高效路徑的混合IT基礎設施的幾個(gè)要素成為了將帶來(lái)商業(yè)優(yōu)勢、創(chuàng )新和未來(lái)“云中云”（cloud of clouds）的那些技術(shù)的基礎。

  物聯(lián)網(wǎng)和計算邊緣

我們身邊好多設備在被認為是現代企業(yè)和消費者空間的邊緣這個(gè)地方，收集、分發(fā)和處理數據。更進(jìn)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(mǎn)足異�？羾赖囊�求：分布式收集和存儲最接近數據源的數據。這意味著(zhù)，物聯(lián)網(wǎng)邊緣和這些系統中發(fā)生的計算事件是自動(dòng)化及其他新興趨勢的焦點(diǎn)。這些元素是未來(lái)計算架構進(jìn)一步創(chuàng )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(lián)網(wǎng)的邊緣必須通過(guò)可以驗證、創(chuàng )建和拆除連接的分布式連接，呈現實(shí)時(shí)事務(wù)，沒(méi)有中央控制機制。至少，基本原則對延遲開(kāi)始帶來(lái)操作問(wèn)題之前數據可以移動(dòng)到多遠作了限制。邊緣即切實(shí)可行的邊緣有多遠？

協(xié)同運作，這背后的邏輯完全是AI。數據生命周期、數據流動(dòng)、數據分類(lèi)、報告和物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)數方面是由AI的智能決定的。

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(lái)自科幻作品�，F在，AI技術(shù)早已遠離了初期的炒作階段；想要找到它，你得認識到這點(diǎn)：這種技術(shù)旨在學(xué)習、適應和識別模式，并大規模地模擬人類(lèi)智力。你要做的就是看看外面的自動(dòng)駕駛汽車(chē)：從全自動(dòng)汽車(chē)到飛機上的自動(dòng)駕駛系統，它們能在片刻之間做出智能化決策。

   據羿戓設計所了解，AI和物聯(lián)網(wǎng)是共生關(guān)系，了解兩者之間的關(guān)系至關(guān)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(gè)要求只能通過(guò)裸機計算能力來(lái)得到實(shí)現。速度和性能很關(guān)鍵，因為瞬間所做的決策生死攸關(guān)。此外，AI引擎做出的決策要迅速而準確地反饋回給物聯(lián)網(wǎng)設備。這方面的例子包括如下：

無(wú)人駕駛的自動(dòng)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(xiàn)、發(fā)出警報，避免事故。

• 醫療設備可以自動(dòng)為病人心臟除顫，向最近的醫院發(fā)送急救信號。
• 自動(dòng)化農業(yè)聯(lián)合收割機可以避免撞上走散的動(dòng)物或牛群，及時(shí)提醒農民。
• 信用卡欺詐檢測。
• 來(lái)自視頻服務(wù)的點(diǎn)播推薦。

• 蘋(píng)果的Siri技術(shù)和亞馬遜的Echo生態(tài)系統做出超快速的決策，決策在端點(diǎn)上體現出來(lái)。

  
  

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(shí)時(shí)決策。AI竭力實(shí)現程序化推理和自我糾正，最終實(shí)現學(xué)習。企業(yè)環(huán)境下，具有無(wú)限的潛在優(yōu)勢和好處。

其中，AI能夠：

幫助減少整個(gè)企業(yè)組織的人為錯誤

• 管理大量數據
• 發(fā)送員工的工作流程
• 支持公司企業(yè)的數字化轉型
• 大大有助于提供無(wú)縫的客戶(hù)體驗
  
  

AI技術(shù)日益通過(guò)第三方軟件和現有軟件工具中的功能被引入進(jìn)來(lái)。AI和物聯(lián)網(wǎng)設計成為了企業(yè)的藍圖。

混合多云帶來(lái)顛覆

要是缺少一種支撐性的平臺和架構，物聯(lián)網(wǎng)和AI根本不可能融合。這時(shí)候，混合多云有了用武之地。所有公司（甚至是從事同一行業(yè)的公司）展現了獨特的技術(shù)基因，這種技術(shù)基因是為各自的業(yè)務(wù)要求和發(fā)展情況打造的�；旌隙嘣剖且环N顛覆性的技術(shù)發(fā)展和商業(yè)機會(huì )。想了解這個(gè)顛覆力量，就要了解混合模式、物聯(lián)網(wǎng)和AI之間的關(guān)系。

混合云平臺為物聯(lián)網(wǎng)-AI環(huán)境帶來(lái)了諸多最關(guān)鍵的優(yōu)勢 ，其中包括：

各種形式的存儲 ：混合云為AI和物聯(lián)網(wǎng)的構件度身打造，可能有眾多不同的存儲層，比如實(shí)時(shí)、歸檔、冗余和分布式等存儲層。沒(méi)有哪一個(gè)云能做到這點(diǎn)。存儲的數據可以由AI引擎快速、程序化地訪(fǎng)問(wèn)，并通過(guò)機器學(xué)習逐漸加以豐富。比如說(shuō)，你可能使用AWS S3存儲來(lái)進(jìn)行歸檔，使用異地SAN存儲來(lái)滿(mǎn)足高性能要求。

通過(guò)為AI關(guān)聯(lián)各個(gè)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(lái)速度最快（因為障礙最少），并在這個(gè)核心與服務(wù)器的原始處理能力之間跳轉。裸機服務(wù)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(yè)的一項重要使命，在集中式場(chǎng)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(hù)未妥善使用AWS系統有關(guān)，因而暴露了秘密信息。從根源來(lái)分析諸如此類(lèi)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(shù)。核心混合數據處理可以實(shí)現公共云環(huán)境中根本沒(méi)有使用的企業(yè)控制、報告和審計等要素。

  
  

混合云無(wú)極限

我們生活在這樣一個(gè)時(shí)代：在某個(gè)地方，云似乎以某種方式處理每次互動(dòng)、交易和溝通。世界上幾乎每個(gè)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(zhuān)注于在種類(lèi)越來(lái)越廣泛的設備上提供實(shí)時(shí)體驗。按照舊規則，比如摩爾定律、寬帶增長(cháng)規律以及定義計算機服務(wù)行業(yè)的其他線(xiàn)性趨勢，創(chuàng )新只能隨著(zhù)時(shí)間的推移才能實(shí)現。由于混合云技術(shù)，不再是這樣了。

物聯(lián)網(wǎng)、AI和混合云 是同一個(gè)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(chuàng )新的核心。 對當前應用為王的這個(gè)世界而言，未來(lái)無(wú)極限�；旌显撇粌H僅是一種平臺。它是由戰略打造的，是一種領(lǐng)先的技術(shù)解決方案，是一種神奇的架構，最重要的是還有望構建未來(lái)。

作者簡(jiǎn)介：Emil Sayegh是計算機行業(yè)的早期先驅?zhuān)�被公認為是業(yè)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(yè)務(wù)的發(fā)起人和領(lǐng)導人，現在是Hostway公司的總裁兼首席執行官。