目錄
什麼是 Serverless？
Serverless 的價值
1. 降低運維需求
2. 降低營運成本
3. 縮短疊代周期、上線時間
4. 快速試錯
什麼是雲計算？
雲計算的價值
什麼是大資料？
大資料的價值
什麼是人工智能？
人工智能的價值
雲計算、大資料、人工智能三劍合一
相遇（時代的需要，讓你們互相認識）
每文一語
什麼是 Serverless？
Serverless ，按中文翻譯，稱為「無伺服器」。這究竟是一種什麼樣的形态或産品呢？無伺服器，就是真的沒有伺服器嗎？
其實，在行業内，目前對于 Serverless 有幾種解讀方法：
在某些場景可以解讀為一種軟體系統架構方法，通常稱為 Serverless 架構
而在另一些情況下，又可以代表一種産品形态，稱為 Serverless 産品
在說起 Serverless 架構時，Serverless 代表的是利用 Serverless 形态的産品實作的應用架構，這種架構完全依托于雲廠商或雲平台提供産品完成系統的組織及建構。在這種架構中，使用者無需關注支撐應用服務運作的主機，而将關注點投入在系統架構，業務開發，業務支撐運維上。
而說起 Serverless 産品時，代表的是無需了解、管理伺服器，按需使用，按使用付費的産品。Serverless 産品中，其實也可以包含存儲、計算等多種類型的産品。而典型的計算産品，就是雲函數這種形态。
雲函數，或者稱為函數即服務 (Function as a Service)，它和後端即服務 (Backend as a Service) 一起，都可以稱為 Serverless 産品。通過組合使用這些産品，開發者可以建構自身的業務 Serverless 架構。
Serverless并不神秘，對于Serverless來說，使用者隻是不用更多的去考慮伺服器的相關内容了，無需再去考慮伺服器的規格大小、存儲類型、網絡帶寬、自動擴縮容問題了；同時，也無需再對伺服器進行運維了，無需不斷的打系統更新檔、應用更新檔、無需進行資料備份、軟體配置等工作了。
用一個簡單的例子就可講明。我們設計了一個AI應用，可以識别出圖檔中人物的人種，我們把它作為一種SaaS服務架設在公共雲上提供給客戶使用，其典型的後端架構設計如下：
Serverless 的價值
Serverless 技術為什麼會獲得越來越多的關注？我們可以從幾個角度來看。
首先，從開發者使用的來說，不用更多地去考慮伺服器的相關内容，無需再去考慮伺服器的規格大小、存儲類型、網絡帶寬、自動擴縮容問題。同時，也無需再對伺服器進行運維，無需不斷打系統更新檔、應用更新檔，無需進行資料備份、軟體配置等工作。
其次，Serverless 産品是完全自動化的彈性擴縮容的。在業務高峰時，産品的計算能力、容量自動擴容，承載更多的使用者請求，而在業務下降時，所使用的資源也會同時收縮，避免資源浪費。
再次，跟随着完全自動化的彈性所帶來的，是全新的計量計費模式。開發者僅需根據使用量來付費，而在深夜無業務量的情況下，不會有空閑資源占用，是以也不會有費用産生。
随着如上提到的特性，Serverless 給開發者或使用者帶來了具體的商業價值：
1. 降低運維需求
- Serverless 使得應用與伺服器解耦，業務上線前無需預估資源，無需進行伺服器購買、配置
- Serverless 也使得底層運維工作量進一步降低，業務上線後，也無需擔憂伺服器運維，而是全部交給了雲平台或雲廠商
2. 降低營運成本
- Serverless 的應用是按需執行的。應用隻在有請求需要處理或者事件觸發時才會被加載運作，在空閑狀态下 Serverless 架構的應用本身并不占用計算資源
- 在使用 Serverless 産品時，使用者隻需要為處理請求的計算資源付費，而無須為應用空閑時段的資源占用付費
3. 縮短疊代周期、上線時間
- Serverless 架構帶來的是進一步的業務解耦，應用功能被解構成若幹個細顆粒度的無狀态函數，開發可以聚焦在單功能的快速開發和上線
- 同時拆解後的雲函數，也都可以進行獨立的疊代更新，更快速的實作業務疊代，縮減功能的上市時間
4. 快速試錯
- 利用 Serverless 架構的簡單運維、低成本及快速上線能力，可以來快速嘗試業務的新形态、新功能
- 利用 Serverless 産品的強彈性擴容能力，在業務獲得成功時，也無需為資源擴容而擔心
什麼是雲計算？
雲計算是分布式計算的一種，指的是通過網絡“雲”将巨大的資料計算處理程式分解成無數個小程式，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程式得到結果并傳回給使用者。雲計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，并進行計算結果的合并。因而，雲計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間内（幾秒鐘）完成對數以萬計的資料的處理，進而達到強大的網絡服務。
官方的回答讓我們對雲計算的了解可能不是特别的明顯，總而言之，在資料種類比較多的環境下，資料量非常大的情況下，雲計算就是把單純的資料環境，轉移到雲上進行相關操作
近幾年的：華為雲，騰訊雲，阿裡雲.......發展的如火如荼，順應時代的需要，必定會有一種全新的發展和質的突破！
現階段所說的雲服務已經不單單是一種分布式計算，而是分布式計算、效用計算、負載均衡、并行計算、網絡存儲、熱備份冗雜和虛拟化等計算機技術混合演進并躍升的結果。
雲計算的價值
通過“雲計算”可将IT資源進行集中化和标準化，這樣就為政府、企事業機關的IT運作環境帶來了無法估量的價值，具體表現在：
1） 通過整合伺服器、動态調整資源及虛拟化存儲技術，就可使政府、企事業機關的IT部門用小規模的硬體部署來完成同級别或更進階别的服務，進而大大提升企業的生産力和政府及事業機關的業務價值，同時提升伺服器效力。
2） 用“雲計算”來建構IT運作環境後，政府、企事業機關的IT運作環境會更加集中簡潔，再加上存儲、網絡及伺服器的自動化操作，将大幅度減少IT運作時的人為差錯。
3） 通過購買更少的硬體裝置及軟體許可，大大降低采購成本，通過自動化管理迅速降低系統管理者的工作負荷，這就意味着降低了政府、企事業機關在IT環境建構時的投入及運維成本。
總之，“雲計算”通過技術手段把計算和存儲作為服務加以提供，提供了高附加值的服務；“雲計算”打破現有機房的空間局限，在更小的空間内提供了更多的服務能力；“雲計算”通過規模效應降低了機關資源的投資及維護成本；同時，“雲計算”帶給使用者更好的互動體驗，降低了使用者使用成本，提升了使用者滿意度及忠誠度。
什麼是大資料？
大資料，IT行業術語，是指無法在一定時間範圍内用正常軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資産。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》 [1] 中大資料指不用随機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有資料進行分析處理。大資料的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
對于“大資料”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大資料”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來适應海量、高增長率和多樣化的資訊資産。
從技術上看，大資料與雲計算的關系就像一枚硬币的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單台的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量資料進行分布式資料挖掘。但它必須依托雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛拟化技術。
随着雲時代的來臨，大資料（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大資料（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化資料和半結構化資料，這些資料在下載下傳到關系型資料庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大資料分析常和雲計算聯系到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的架構來向數十、數百或甚至數千的電腦組態設定工作。
對于大資料我們如何了解資料的big：最小的基本機關是bit，按順序給出所有機關：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB
它們按照進率1024（2的十次方）來計算：
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
大資料的價值
1、對大量消費者提供産品或服務的企業可以利用大資料進行精準營銷，今日頭條正在如此，這是一個精緻過後的推廣，精準有效地将供需雙方牽線做聯系。
2、 做小而美模式的中長尾企業可以利用大資料做服務轉型，更好的利用的資料提高服務品質和效率，例如你在浏覽某個物品時候購物網站已經把你想要的推送至眼前。
3、面臨網際網路壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值，例如很企業已經選擇開設網店和網絡服務平台。
如果說大資料和雲計算的聯系，那麼我們可以明顯的感受到，在雲上的環境足矣讓大資料遊刃有餘
大資料離不開雲處理，雲處理為大資料提供了彈性可拓展的基礎裝置，是産生大資料的平台之一。自2013年開始，大資料技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系将更為密切。除此之外，物聯網、移動網際網路等新興計算形态，也将一齊助力大資料革命，讓大資料營銷發揮出更大的影響力。
什麼是人工智能？
人工智能，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模拟、延伸和擴充人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生産出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識别、圖像識别、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技産品，将會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的資訊過程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目标是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“複雜工作”的了解是不同的。 2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。
例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準确，是以當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的複雜任務”，可見複雜工作的定義是随着時代的發展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目标也自然随着時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目标。
人工智能就是人工+智能結合在一起的組合，但是作為21世紀的發展潮流，人工智能的發展完全可以引領新的時代潮流。
人工智能的價值
人工智能可以運用到很多的領域裡面，它的範圍很廣，給我們帶來的福利也是非常之大的，其次人工智能給我們的真正的意義在于它可以給我們創造什麼價值，而這種價值我們應該有足夠的的能力和技術可以支配和控制。
好萊塢的電影和科幻小說将AI描繪成占領世界的類人機器人，而AI技術的目前發展并沒有那麼可怕，甚至還沒有那麼聰明。取而代之的是，人工智能已經發展為在每個行業提供許多特定的利益。繼續閱讀有關醫療保健，零售等方面人工智能的現代示例。
1)AI通過資料實作重複學習和發現的自動化。但是，人工智能不同于硬體驅動的機器人自動化。AI不是自動執行手動任務，而是可靠，無疲勞地執行頻繁，大量的計算機化任務。對于這種類型的自動化，人工詢問對于設定系統并提出正确的問題仍然至關重要。
2)人工智能為現有産品增加了智能。在大多數情況下，不會将AI單獨出售。而是，您已經使用的産品将通過AI功能得到改善，就像将Siri作為新一代Apple産品的功能添加一樣。自動化，對話平台，機器人和智能機可以與大量資料結合使用，以改善從安全智能到投資分析的各種家庭和工作場所技術。
3)AI通過漸進式學習算法進行調整，以使資料進行程式設計。人工智能發現資料的結構和規律性，進而使該算法獲得技能：該算法成為分類器或預測器。是以，就像該算法可以教自己如何下棋一樣，它可以教自己下一個線上推薦什麼産品。當給定新資料時，模型會适應。反向傳播是一種AI技術，允許在第一個答案不太正确時通過訓練和添加資料來調整模型。
4)AI使用具有許多隐藏層的神經網絡分析更多和更深的資料。幾年前幾乎不可能建構具有五個隐藏層的欺詐檢測系統。不可思議的計算機功能和大資料改變了這一切。您需要大量資料來訓練深度學習模型，因為它們直接從資料中學習。您可以提供的資料越多，它們變得越準确。
5)人工智能通過深度神經網絡實作了令人難以置信的準确性，這在以前是不可能的。例如，Alexa，百度搜尋和百度相冊的互動都是基于深度學習的，并且随着我們使用它們的不斷增加，它們将變得越來越準确。在醫學領域，來自深度學習，圖像分類和對象識别的AI技術現在可以用于以與訓練有素的放射科醫生相同的準确性在MRI上發現癌症。
6)AI充分利用資料。當算法是自學時，資料本身可以成為知識産權。答案在資料中。您隻需要應用AI即可将其淘汰。由于資料的作用現在比以往任何時候都重要，是以可以創造競争優勢。如果您在競争激烈的行業中擁有最好的資料，即使每個人都在應用類似的技術，那麼最好的資料也會取勝。
雲計算、大資料、人工智能三劍合一
相遇（時代的需要，讓你們互相認識）
21世紀，每一天都在變化，每一秒都在産生奇迹，時代需要發展，那麼技術必定需要革新。
随着網際網路的興起和發展，資料的産生讓我們對價值的認識，有了更加深刻的領會，我們每一天都在産生海量的資料，而作為這些資料存儲位址，我們需要環境來收納，一般的傳統資料庫已經無法滿足大資料時代的需求了，在此環境下，雲的概念産生了，雲計算的概念也産生了，大資料讓雲計算有了更好的發展，而雲計算給了大資料更好的環境，之後我們需要對資料進行價值提取，如果隻是單純的資料挖掘和分析，就失去大資料的特性了，在這個時候機器學習和智能模型算法應運而生，人工智能的概念也随之提出，大資料的資料之源為人工智能的學習提供最初的保障，而雲計算加速了人工智能的發展。
大資料是人工智能的基石，目前的深度學習主要是建立在大資料的基礎上，即對大資料進行訓練，并從中歸納出可以被計算機運用在類似資料上的知識或規律。
雖然很多人将其定義為“大資料就是大規模的資料”。但是，這個說法并不準确！“大規模”隻是指資料的量而言！資料量大，并不代表着資料一定有可以被深度學習算法利用的價值！
是以針對資料量，我們如果隻是單純的探索資料的大小，大資料的價值就失去原本的價值了，這背後還需要一個有力的紐扣來支撐，那就是人工智能，大資料為人工智能提供了資料的支援和背景的訓練，利用各種的算法和機器學習，來訓練模型，按照資料的大規律來采集我們人類的資訊最終達到學習的效果，這個就是人工智能最核心的一部分。
雲計算是大資料的寶塔之地，人工智能背後強大的助推器：雲計算，人工智能也好、大資料也好、雲計算也好，彼此依附互相助力，藕不斷絲且相連！
Serverless助推了雲計算的發展，開啟了新時代的資料之門與算法之門的奧秘，為我們的時代創新，帶來了無限的可能性！後三者合力搭檔在一起，組合拳出擊才更有力量，才能給未來多一些可能，給未知多一些可能性，給不可能多一些可能！
每文一語
永遠不要被現實所打敗，你想要的一定要靠自己，加油！