大数据、人工智能与云计算的融合与应用

摘要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。

关键词：大数据 人工智能 云计算 Docker 基础能力 多租户

Abstract：Through analyzing the staged development of data processing， this paper analyzes the development trend of big data and AI technology. According to the requirement of customers， the new generation of big data and AI platform based on Docker Cloud verify the powerful advantages in data analysis， processing， mining and so on.

Key Words：Big data； AI； cloud computing； Docker；basic abilities； Multi-tenant

引言

人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展，在大数据技术出现之前已经发展了数十年，几起几落，但当遇到了大数据与分布式技术的发展，解决了计算力和训练数据量的问题，开始产生巨大的生产价值；同时，大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现，向人工智能领域延伸；此外，随着数据不断汇聚在一个平台，企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术，在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力，结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行融合。

数据处理的发展阶段

随着信息技术的蓬勃发展，特别是近十年，移动互联技术的普及，运营商、泛金融、政府、大型央企、大型国企、能源等领域数据量更是呈现几何级数的增长趋势。数据量的膨胀除了带来了数据处理性能的压力外，数据种类的多样性也为数据处理手段提出了新的要求，大量新系统的建设同时产生了众多数据孤岛，给企业的数据运营维护与价值发掘带来了重大的挑战。随着大数据技术的不断发展，企业的数据处理技术转型也经历了几个阶段，如图1所示。

▲图1 企业数据处理转型的阶段变化

在第一阶段，大数据技术发展的早期，为了打破数据孤岛，将各类数据向大数据平台汇集，形成数据湖的概念，作为多源、异构的数据的数据归集，在此基础上进行数据标准化，建立企业数据的汇聚中心。在这个阶段，对非结构化数据处理以存储检索为主，对结构化数据处理提供各类API和少量SQL支持，使海量的以SQL实现为主的业务难以迁移到大数据平台，新业务开发使用门槛高，大数据技术的推广受到阻碍。

在第二阶段，企业客户的需求集中表现为，如何更好地处理结构化数据以及将老的IT架构迁移到分布式架构中。各大数据平台厂商开始在SQL on Hadoop领域进行研发和竞争，不断提高SQL标准的兼容程度。在这个过程中，Spark诞生并逐渐取代了过于笨重且TB量级计算性能存在缺陷的MapReduce架构，Hadoop技术开始向结构化数据处理分析更深度的应用领域进发。随着SQL on Hadoop技术的不断发展与星环科技解决了Hadoop分布式事务的难题，越来越多的客户在Hadoop上构建新一代数据仓库，将Hadoop技术应用于越来越多的业务生产场景，技术门槛的降低，使越来越多的客户可以利用强大的分布式计算能力轻松分析处理海量数据。在这个阶段后期，随着企业客户对实时数据分析研判需求的不断提高，流处理技术得以蓬勃发展。

在第三阶段，一部分企业已经完成了由基于关系型数据库为核心的数据处理体系向基于大数据技术为核心的数据处理体系的转变。在本阶段早期，很多企业客户不满足于通过SQL基于统计对数据的分析和挖掘，促使传统的机器学习算法开始实现分布化，但主要还是针对结构化数据的学习挖掘。随着深度学习技术和分布式技术的碰撞，演化出了新一代的计算框架，如TensorFlow等，计算能力的提升，并结合大量训练数据，使机器学习人工智能技术在结构化与非结构化数据领域产生巨大威力，开始应用于人脸识别、车辆识别、智能客服、无人驾驶等领域；同时，对传统机器学习算法产生了巨大冲击，一定程度上减少了对特征工程与业务领域知识的依赖，降低了机器学习的进入门槛，使人工智能技术得以普及。另一方面，可视化的拖拽页面、丰富的行业模板、高效率的交互式体验，极大地降低了数据分析人员的使用门槛，让人工智能技术进一步走入企业的生产应用。

大数据、人工智能与云技术的融合

随着企业内部对于数据资源的应用不再仅仅局限于IT部门，越来越多的内部项目组与分支机构加入大数据平台的使用中，加之数据处理技术的不断发展，如何解决基础平台的资源隔离问题、管理分配问题、编排调度问题；如何将企业业务应用需要的基础服务能力做更好地抽象，降低应用所需的基础服务的环境搭建、开发、测试部署周期，提升IT支撑效能；如何更好地管理众多的基于大数据与人工智能开发的应用等等成为企业急需解决的问题。

在大数据技术发展的早期，仅仅是在计算框架MapReduce中提供简单的作业调度算法，随着资源管理的需求，在Hadoop 2.0时代，Yarn作为单独组件负责分布式计算框架的资源管理。但是，一方面，Yarn仅仅能够管理调度计算框架的资源；另一方面，资源的管理粒度较为粗放，不能做到有效的资源隔离，越来越不能满足企业客户的需求。

云计算技术作为资源隔离封装虚拟化，以及管理调度的技术，本应应用于解决上述问题。但是，在Docker容器技术被广泛接受之前，云计算虚拟化技术主要基于虚拟机封装资源，并在其之上加载操作系统，资源利用率低，早期有厂商尝试将大数据平台构建在基于虚拟机技术的云化方案上，由于资源利用和稳定性问题，在私有云上的尝试鲜有成功案例。在公有云方面，借助公有云较为强大的基础平台硬件与运维支持能力，有一些非核心业务的应用尝试。

随着Docker、Kubernetes等容器技术的发展，与微服务等技术概念的形成，大数据与人工智能基础平台开始基于容器云构建底层资源管理与调度平台。容器云就像一个分布式的操作系统，将集群中的各类硬件资源进行封装、管理以及调度，将封装的资源作为容器承载大数据的相关组件进程，再将这些容器进行编排，组成一个个的大数据和人工智能的基础服务，如分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库Hbase、分布式分析型数据库Inceptor、分布式流处理平台Slipstream、分布式机器学习组件Sophon等。由这些基础服务编排构建公共能力服务层，提供如数据仓库、数据集市、图数据库、全文搜索数据库、流处理服务、NoSQL数据库、机器学习平台服务、定制图像识别服务等，为企业打造全新的数据处理核心系统。基于这一核心系统服务于各类企业的不同部门。通过资源隔离技术，通过对每个租户的资源分配和权限管理，满足业务分析人员的个性化分析需求，专注于业务逻辑的开发和数据的分析挖掘。

技术融合的应用

中国邮政大数据平台建设以Transwarp Data Hub（以下简称TDH）与Transwarp Operating System（以下简称TOS）作为基础架构系统，搭建的新一代逻辑数据仓库和数据集市，完全取代了Teradata和Oracle.

总体架构与实现

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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