Сочинение на тему Введение в гибридные облачные вычисления с искусственным интеллектом

Частные облака

Облака этого типа – это архитектуры центров обработки данных, принадлежащие одной компании, которые обеспечивают гибкость, масштабируемость, подготовку, автоматизацию и мониторинг. Цель частного облака – не продавать предложения «как услуга» внешним клиентам, а получить преимущества облачной архитектуры, не отказываясь от управления собственным центром обработки данных.

Гибридные облака

Гибридное облако определяется любой комбинацией облаков. Это может быть частное облако и одно или несколько публичных облаков. Аналогично, это может быть виртуальное частное облако и одно или несколько общедоступных облаков. Это больше, чем просто несколько облаков. Там должны быть ресурсы, общие для облаков. Пример: разрыв облака.

Гибридные облачные вычисления:

Гибридное облако – это совокупность двух или более отдельных облаков, таких как частные, сообщества или общедоступные, которые остаются уникальными объектами, но связаны стандартизированной или собственной технологией, которая обеспечивает переносимость данных и приложений. По сути, гибридные облачные вычисления означают управление общедоступным и частным облаком как единое целое или, по крайней мере, возможность иметь инструменты управления в двух средах.

Искусственный интеллект:

Искусственный интеллект (ИИ) – это область компьютерных наук, в которой особое внимание уделяется созданию интеллектуальных машин, которые работают и реагируют как люди. Некоторые из видов деятельности компьютеров с искусственным интеллектом предназначены для:

Распознавание речи;

<Р> Обучение;

<Р> Планирование;

<Р> Проблемное.

Гибридные облачные вычисления с искусственным интеллектом: –

Объединение ИИ, машинного обучения и данных, хранящихся с помощью технологии облачных вычислений, означает, что ИИ и люди могут анализировать и собирать больше данных, чем когда-либо прежде. Гибридное облако – это прорывная технология развития и возможность для бизнеса. Искусственный интеллект обязан стать повсеместным в каждой отрасли; это повлияет на предприятия более глубоко. Необходимость более быстрого принятия решений в реальном времени и недавний взрыв данных из Internet Of Thing (IOT) изменят все аспекты корпоративного облака. Для управления мультиоблаковыми средами будет использоваться автономный, экономичный интеллект, который в конечном итоге обеспечит возможности гибридных облачных вычислений.

Примерами служб искусственного интеллекта в гибридной облачной вычислительной среде являются Amazon Scalable Sparse Tensor Network Engine (DST NE) и Google Tensor Flow.

Утверждение о том, что ИИ может влиять на инфраструктуру облачных вычислений нового поколения, является интересным предложением, учитывая, что тенденции в области технологий трансформации, такие как мобильные технологии или Интернет вещей (IoT), не оказывают разрушительного воздействия на ландшафт облачных вычислений. Тем не менее, анализ имеет смысл, если мы учтем важную разницу между такими движениями, как мобильные или IoT и AI.

С точки зрения облачной платформы, мобильные и IoT-возможности материализовались как бэкэнд-сервисы, которые можно использовать в мобильных приложениях или IoT-устройствах. В этом смысле облачные платформы не обязаны предоставлять среду выполнения для запуска IoT или мобильных платформ, а скорее предоставляют сервисы, которые обеспечивают внутренние возможности этих решений. В отличие от этой модели, приложениям AI требуются не только сложные серверные службы, но и очень специфическая среда выполнения, оптимизированная для интенсивных требований графических процессоров к решениям AI. Например, облачная платформа AI следующего поколения должна быть в состоянии развернуть программу, созданную с использованием среды глубокого обучения, такой как TensorFlow или Torch, на сотнях узлов, которые предоставляются по требованию с оптимальными возможностями графического процессора.