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[ 編者按 ] AI與云計算的融合正在引領科技發展的新趨勢。

云計算的優勢在于其資源池化、按需使用和網絡化計算等特點。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務需求。

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

通過將AI部署在云端，企業可以獲得更高效、更靈活、更安全的AI應用體驗?？傊坪虯I越來越緊密。這也使得兩者相互促進，共同推動企業的數字化轉型和創新。

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??一些常見的AI+云計算的應用

客戶洞察與銷售優化

盡管大數據已經不是什么新鮮概念了，但仍有不少企業對其真正潛力了解不足。雖然它們自動收集的來自交易、社交媒體和網站流量的大規模數據集看似十分有用，但結構化、表格化的數據才是真正發揮AI模型強大能力的地方。 ? ?

更強的客戶分析能力

AI現在也已經開始具備圖像和視頻識別能力，將其運用到客戶流程中來，能幫助企業更深入了解客戶的查詢、選擇和偏好，實現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用之一是Spotify的用戶推薦系統。借助協同過濾，算法能收集每個用戶的歷史數據（播放列表和最喜歡的藝術家、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站/門戶，可以利用集合體，無縫從多渠道收集訂單，包括產品頁面、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鍵要素，相應地創建客戶記錄，并根據預先確定的邏輯和信用狀況對其進行評分，最后再將其發送給包裝/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，指的是通過互聯網“云”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然后通過多部服務器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶。它通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需資源。企業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基礎設施。對于許多企業來說，云計算是數據和IT現代化計劃的關鍵部分。 ? 現階段，我們所提到的云服務已經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、網絡存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計算機技術混合演進并躍升的結果。

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云部署的類型

? 公共云（Public Cloud）

企業通過云服務提供商在互聯網上提供計算資源、服務器、存儲和應用程序。此時，創建公共云所需的所有硬件、軟件和其他支持基礎設施都是由云咨詢服務提供商擁有并運營的。

? 私有云（Private Clouds）

只針對單一企業提供專用的計算資源，它既可部署在企業的數據中心，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）

混合云結合了私有云和公共云平臺的元素，通過技術連接起來，使數據和應用程序能夠無縫共存。敏感的服務和應用程序可以安全地駐留在私有云中，而公共網絡服務器，或者面向客戶的終端則駐留在公共云中。目前，大多數流行的第三方提供商都提供混合云模式，使企業能夠更自由地滿足每個應用部署的特定基礎設施需求。

云計算服務

云計算的動態特性為創建更先進的服務奠定了基礎，從而彌補敏捷與開發運維團隊的不足，提供一些基本功能。

? IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）是云服務的基礎層，方便企業從云提供商處租用其IT基礎設施，包括服務器、存儲設備、網絡和操作系統等。

? PaaS（Platform as a service，平臺即服務）建立在IaaS基礎上的云基礎設施，為用戶提供構建用戶級工具和應用程序的資源。它提供計算、網絡和存儲資源，以及開發工具、數據庫管理系統和中間件，用于工具和應用程序的創建。

? SaaS（Software as a service，軟件即服務）指通過互聯網按需提供軟件應用程序，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，從而更簡單地監控流程的各個部分。對于企業來說，全面監控是開發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。云提供商會提供監測系統健康狀況的指標，如應用程序和服務器CPU利用率、內存容量使用率、請求率、錯誤率、平均響應時間等。而對多虛擬機（VM）負載的監控則能方便團隊在需求增加時迅速做出反應，或根據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

如今的企業產生和收集大量的數據和信息，但將它們理解、運用、流動起來并非易事，更不用談用數據驅動決策了。這恰恰就是AI驅動的云計算發揮作用的地方——AI算法可以解讀這些數據，為企業提供有價值的洞察，驅動明智的決策，優化運營并推動增長。 ? 另一方面，云計算為AI提供了強大的計算能力和數據存儲空間，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能夠進行大規模的數據處理和模型訓練，從而加速AI的應用和發展。 ? 此外，云端AI還有以下幾點可以直觀感受到的好處： ? ?

節約成本

云模型能讓企業方便地根據實際需求購買所需的存儲空間，從而大幅削減傳統基礎設施成本。在這種模式下，企業可以將節省下來的成本投入到AI的開發中，再加上有了云端服務，不需要建立自己的實體數據中心，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，因此企業還可以根據各自的業務需求創建定制化的環境。雖然每個環境可能略有不同，但都能在支持AI開發和擴展的同時節約成本。 ? ?

敏捷開發

AI和云計算的結合是敏捷解決方案開發的關鍵，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公司目標至關重要。 ? ?

團隊整合

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

高效利用數據

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

自動化

另一大值得關注的應用，便是由AI實現的智能自動化。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行任務，使得操作更加精確、更具分析性。 ? 云端AI能讓數據分析比以往更高效，可快速識別多個數據集中的趨勢與模式，以便進一步研究。AI還可以從云環境的歷史數據中學習，識別當前標準并提出建議——在消除人為錯誤的同時實現數據分析過程的自動化。 ? 這些變化都在表明：AI大大加快了數據分析的速度，為企業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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發揮更強大的力量

如今，現有的云計算技術之間有著很大差別，因為它們不再僅僅存在于數據中心內。有些完全存在于私有設施中，而有些則從“邊緣”一直延伸到“傳統數據中心機架”。 ? 如果能將AI、云計算和物聯網集成到產品和研發中，對于任何企業來說，都是改變商業運營的機遇。 ? 未來，企業可以從以下幾個方面著手，讓AI賦能云計算，發揮更大的力量： ?

? 智能自動化：AI驅動的自動化可以簡化繁瑣且耗時的云管理任務，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略性的事務。 ?

? 預測分析：AI算法可以分析歷史云存儲數據，識別模式，檢測異常并進行預測——這使得企業能夠預測潛在問題并采取措施解決它們，優化資源使用并做出數據驅動的決策。

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

? 自然語言處理：基于云的AI服務，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，并做出相應回應。這些AI界面可與云服務進行無縫互動，同時改善用戶體驗并提供自助服務功能。 ?

? 智能數據管理：AI可以幫助企業完成數據管理任務，如分類、去重和生命周期跟蹤。企業可以將AI算法應用于云存儲數據集，從而分析得出更有洞察的參考，加強數據管理，并確保符合數據隱私法規。 ?

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

編輯：黃飛