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1、AI基础架构平台分析无论如何,我们已经进入了机器学习和人工智能的时代。大量数据的汇集、廉价的存储、弹性计算和算法的进步,尤其是在深度学习方面，已经把以前仅限于科幻小说的想象带到了现实中应用。在复杂的战略游戏中，机器已经超越了人类,更不用说图像识别，语音转录，以及其他的进步，这些都使我们对判断什么是人类，什么不是人类的假设更加复杂。基于语音的个人助理是司空见惯的，而完全自动化的车辆似乎就要在马路上开起来了。鉴于最近的这些进展，围绕机器学习和人工智能的大部分对话都集中在算法及其应用方面的突破。尽管可以理解，但在讨论中明显
2、没有提到这些智能系统的基础设施。就像在计算机最开始的时候，我们需要汇编语言，编译器和操作系统方面的专业人士来开发一个简单的应用程序,所以今天你需要大量的统计和分布式系统博士来构建和部署人工智能。目前我们缺失了能让机器学习和人工智能可用的抽象理论和工具。所以，机器学习和人工智能仍然是一个有限而昂贵的学科，仅供少数精英工程组织使用。那么最终就会影响到基础设施发展的滞后，迄今为止,机器学习技术的基础设施远远落后于技术创新的发展。简而言之，当前实际机器学习时代的系统和工具不适合为将来产生的智能应用提供支持。未来，需要一个全新
3、的工具链，来释放机器学习和人工智能的潜力，使开发人员和企业能够操作和使用，先不用说平易近人了。那么，基础设施的下一个重大机遇就是为智能系统提供基石。从基础设施1.0到2.0及更高版本应用程序和基础架构逐步发展。硬件或系统软件的进步使堆栈层层叠叠，诞生了新的应用程序品种。这些应用程序已经成熟并逐渐耗尽了其基础资源，催化了基础架构层面的后续创新。模块构建更好,更快,更便宜的兴起，不可避免地会导致应用程序向最终用户提供以前无法预知的体验。这种潮起潮落勾画了从打孔卡延伸到PowerPoint到Pinterest的技术发展轮廓
4、。90年代末和90年代早期的商业互联网由x86指令集(Intel)，标准化操作系统(Microsoft)，关系数据库(Oracle),以太网(Cisco)以及网络数据存储(EMC)组成。亚马逊zeBay，雅虎，甚至谷歌和Facebook最早的迭代都建立在这个我们称为基础设施1.0的骨干上。然而，随着网络的成熟,从1995年的1600万用户会在2015年底，增长到超过30亿，应用程序的规模和性能要求发生了变化。对于网络规模巨人来说，在客户服务器时代和客户服务器时代所开发的技术对于企业运营已经不再可行了，也不太经济。相反
5、，这些公司向内探索。结合从学术界，全世界Google,Facebook和亚马逊那里的优秀的并行计算技术专家定义了一个新的基础架构类别，它是可扩展的，可编程的(通常也是)开源的和商业化的。LinuxzKVMzXen,Docker,Kubernetes,MesoszMySQLzMongoDBzKafka,HadoopzSpark等等这类技术定义了云时代。我的同事SunilDhaliwal将这种转变描述为基础设施2.0最终，这一代技术专门用于将互联网扩展到数十亿最终用户，并有效存储从这些用户获取的信息。这样做，基础设施2.
6、0的创新催化了数据增长的急剧增长。结合几乎无尽的并行计算和算法的进步,这个基础设施的舞台就是为今天的实用型机器学习的时代而设定的。基础设施3.0:走向智能系统基础设施2.0最终关心的问题是〃我们如何连接世界？"如今一代的技术把这个问题改成了"我们如何理解世界？"这种连通性与认知的区别，使得机器学习与人工智能与前几代的软件截然不同。编码认知的计算挑战是它颠倒了经典的编程范例。在传统应用中，逻辑是机器通过完成人的手动编码来执行特定的任务,而在机器学习与人工智能中z则是机器自己通过训练算法从数据库推断逻辑，然后执行这个逻辑
7、来做岀有关世界的决定和预测。最终这会是一个〃聪明"的应用程序，但是其数据异常密集且计算成本昂贵。这些性质使得机器学习和人工智能不适合于过去七十多通用的多重目的的冯诺依曼计算范式。相反，机器学习和人工智能代表了一个基本的新架构，需要重新思考基础架构,工具和开发实践。但迄今为止，机器学习和人工智能的研究和创新的优势一直致力于新算法，模型训练技术和优化。具有讽刺意味的是，机器学习和人工智能系统中只有一小部分代码用于学习或预测。相反，大部分复杂的任务是数据准备，特征设计以及大规模执彳亍这些任务所需的分布式系统基砒1架构的操作
8、上。①DataAcquisition.Preparation.ValidationFeatureEngineeringTrainingllllModelEvaluationandTuningDeployment11InferenceandMonitoring成功建立和部署机器学习和人工智能需要一个复杂且精心调控的工作流程，这其中涉及多个离散系统
