公共云为业界带来了什么？

　　欢迎各位阅读本篇文章，本篇文章讲述了公共云为业界带来了什么?公共云(public cloud)是基于标准云计算(cloud computing)的一个模式课课家教育平台提醒各位：本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!

　　机器学习代表着计算新领域，而公共云正使这项原本高大上的技术变得比以往更亲民、更实惠和更可用。但是，这并不意味着随便什么人都应该趋之若鹜。

　　机器学习是基于传统人工智能概念的。在1959年，它被定义为能够让系统学习且不必由外部经常更新的能力。它派生出了模式识别和计算学习两个分支，并在近期由几家主要公共云供应商提供他们自己的机器学习服务而进入了业界大部分人士的视野。

　　今天，我们都知道所谓机器学习是一种学习算法，它能够让计算机通过在数据中寻找某种模式而拥有学习的能力。很多人都将机器学习视为一种卓越的静态编程方法。它能够模拟人类通过经验进行学习的方法，随学习时间的增长而有所提高，而无需人工干预添加新代码或其他配置信息。

　　云让机器学习服务变得在实现上更易用，在价格上更亲民，在实效上更有用。我们现在可以通过租用的方式而非购买来使用计算和存储资源。用户可以使用PB量级的数据用于机器学习应用程序的学习，其费用支出只相当于原来内部部署硬件成本的一小部分。对于机器学习的新兴趣更多的是来源于这项技术的新功能和低成本，而不是机器学习技术本身的原有功能。

　　常见的机器学习用例包括欺诈检测、库存管理、以及甚至是物联网应用中控制机器的能力——几乎是任何能够从数据模式知识中获益的所有应用。

　　当然，还有其他机器学习更为复杂的应用。例如，在美国麻省理工学院Sloan管理评论中有一篇销售通过机器学习获得提升的文章，Accenture卓越绩效研究院共享了在众多销售额超过五亿美元企业中的一项调研结果。调研受访者被问及他们是否计划通过技术实现更高的销售增长，其中76%的人回答“是”。如果要做到这一点，他们计划使用机器学习技术用于实现更高程度的预测精度，并相应地调整销售资源。

　　公共云中的机器学习服务：

　　谷歌云平台上的谷歌云机器学习和亚马逊网络服务(AWS)上的亚马逊机器学习都是公共云机器学习服务中的领先范例。这两家巨头都通过在他们各自环境中提供机器学习技术来提高用户在他们云平台上进行应用程序开发的兴趣。他们两家都为用户提供了以较低成本使用机器学习服务的功能，以及作为数据源的大数据管理系统。

　　当用户在选择一家供应商时，应当考虑其机器学习需求以及公共云供应商如何满足其需求的方方面面。除了实际的机器学习服务，用户还应考虑云平台中的数据、中间件和分析将如何共同协作以解决业务问题的方式。

　　公共云供应商所提供的机器学习系统囊括了软件开发工具包和应用程序编程接口，这些工具能够帮助开发人员将机器学习功能与他们的应用程序整合在一起。这将有助于填补机器学习功能与该项技术实际应用之间的空白。例如，一家金融企业可以根据其贷款申请系统中过去与当前的数据模式来确定某个贷款申请是否是欺诈行为。

　　当然，公共云中的机器学习服务也是有其短板的。首先，它要求所使用的机器学习服务对于公共云供应商来说是原产的，这就意味着用户必须将数据导入其他云或本地，这可能是有问题的。

　　其次，很多企业都有一种过度使用机器学习的倾向，即将其用到实际上可能并不需要这项功能的应用;对那些本质上更多只是程序的简单业务流程使用机器学习就显得杀鸡用牛刀了。通常来说，那些执行简单结构化和序列化处理的应用程序并不适于使用机器学习。例如，预定销售、跟踪出货以及处理其他已有良好定义的应用实际上并不真正地能够从机器学习中获益。

　　干货分享：

　　公共云优点如下：

　　公共云可以实现工作负载的即时部署，而无需准备裸金属。你不再需要选择大小适当的硬件、办理使用流程，也不再需要打开箱子取出硬件，架构、通电、部署、安装操作系统以及打补丁。使用公共云，你只需要刷一下信用卡，在几分钟之内你就可以获得一个平滑的公共云虚拟机，或者在某些情况下，你可以获得平台即服务实例，公共云立刻为服务请求做好准备。

　　公共云对于面临或者涉及 web页面服务和数据库调用的客户来说，为这些工作负载使用公共云可以省去大量的成本费用，你不再需要购买硬件，以及为规模投资来解决处理高峰。你可以为已有的负载简单地调整和部署硬件，使用 Azure服务处理一天或一段时间当中最大的需求。

　　公共云缺点如下：

　　公共云成本是不可预测的。在头一两年里，使用公共云来取代或扩充现有的服务器基础设施的成本肯定低于购买硬件，但是随着时间的推移，最终你的一次性费用将超过在自己硬件上部署并控制工作负载的费用。公共云提供商收取的利率也只能任其决定，要注意到他们提供的公共云产品是否有关于利率变化，甚至是否会继续提供。如果他们停止提供某种产品，目前尚不清楚你将如何得到经济补偿。简而言之，初始阶段支付较少，但随着时间推移，你可能花费更多的钱，成本甚至会完全失控。然而，这中间可能存在一个权衡之计。

　　公共云失去对兼容性的直接控制。如果你从公共云服务器提供商那里利用一些基础设施作为服务产品，那么某些情况下你会失去公共云控制，例如当你升级操作系统或应用程序版本时，查看正在运行的公共云补丁级别时，通常，你会放弃所有这些 IT部件之间的兼容性评估。

　　小结：相信最后大家阅读完毕本篇文章，肯定学到了不少知识吧?其实大家私下还得多多自学，当然如果大家还想了解更多方面的详细内容的话呢，不妨关注课课家教育平台，在这里你肯定会有意想不到的收获的!