Bilakah data besar dan pengkomputeran awan akan memasuki era Internet?
Data besar dan pengkomputeran awan mengantar era kecerdasan buatan Internet. Terima kasih kepada sokongan data besar dan pengkomputeran awan, Internet berkembang ke Internet Perkara dan meningkatkan lagi ke era kecerdasan buatan dengan pengalaman yang lebih baik dan produktiviti yang membebaskan.
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem Windows 7, komputer DELL G3.
Data besar dan pengkomputeran awan mengantar era kecerdasan buatan Internet.
Sempadan antara ketiga-tiganya semakin kabur
“Teknologi kecerdasan buatan sebenarnya adalah teknologi yang sangat luas, yang bukan sahaja meliputi pengecaman pertuturan, pengecaman imej , dan bahasa semula jadi Pemahaman dan potret pengguna sebenarnya menjadi semakin kabur dengan sempadan antara data besar dan pengkomputeran awan " Robin Li pernah menerangkan hubungan antara kecerdasan buatan, data besar dan pengkomputeran awan.
Sebab mengapa kecerdasan buatan menjadi begitu popular dalam beberapa tahun kebelakangan ini selepas bertahun-tahun adalah disebabkan oleh teknologi kecerdasan buatan utama yang muncul pada tahun 2006 - "pembelajaran mendalam". pembelajaran mendalam Ketahui tentang kemajuan besar yang hanya dicapai dalam konteks peningkatan kematangan pengkomputeran awan dan data besar.
Data yang berkaitan menunjukkan bahawa saiz pasaran pengkomputeran awan dijangka mencecah 1 trilion dolar AS pada masa hadapan Dalam sepuluh tahun yang lalu, ia telah berkembang menjadi "tsunami" yang akan membentuk semula cara perusahaan berfikir tentang dan menggunakan teknologi, dengan itu menarik banyak Microsoft , Google, Amazon, Baidu dan gergasi teknologi lain bersaing. Walau bagaimanapun, dalam konsep tradisional, pemahaman dunia luar tentang apa yang dipanggil awan masih kekal sebagai alat untuk penyimpanan dan pengkomputeran.
Ketiga-tiganya sangat berkait rapat
Malah, data besar dan pengkomputeran awan mempunyai kepentingan yang meluas dalam membawa kepada kecerdasan buatan, dan kemajuan pesat buatan kecerdasan dan pembangunan data besar-besaran Pengumpulan itu juga membawa kemungkinan baharu kepada pengkomputeran awan.
Tetapi dalam analisis akhir, kecerdasan buatan telah digunakan dalam pengecaman pertuturan, pemprosesan imej, penglihatan komputer, malah mengalahkan Lee Sedol dalam bidang robotik peringkat kesembilan Go Di sebalik siri pencapaian hari ini adalah pengumpulan dan pembelajaran data besar besar-besaran Dan dalam era tanpa awan, segala-galanya tidak dapat dibayangkan.
Tepatnya terima kasih kepada sokongan data besar dan pengkomputeran awan bahawa Internet berkembang ke Internet Perkara dan terus meningkatkan ke era kecerdasan buatan dengan pengalaman yang lebih baik dan membebaskan produktiviti. Untuk meminjam lebih banyak perkataan profesional daripada Presiden Baidu Zhang Yaqin, didorong oleh tiga kuasa data besar, pengkomputeran awan dan kecerdasan buatan, dalam tempoh 30 tahun akan datang, segala-galanya di dunia maya akan benar-benar menjadi fizikal.
Tiga kuasa bekerjasama
Dalam proses pembangunan ini, syarikat gergasi yang berpandangan jauh telah mula menggunakan skala data dan kelebihan teknologi untuk memperdalam susun atur mereka dan bersedia untuk pusingan pembangunan persiapan pertempuran PK.
Keupayaan untuk memproses data dalam skala besar, kecerdasan buatan dan inovasi dalam banyak bidang boleh diberikan kepada masyarakat sebagai alat gabungan semua keupayaan ini sebenarnya boleh memainkan peranan yang sangat unik dalam pelbagai industri.
Ia boleh dilihat bahawa sama ada pengkomputeran awan, data besar atau kecerdasan buatan, ia akan menjadi arus perdana pasaran masa depan. Terdapat pepatah bahawa bahan api kecerdasan buatan adalah data besar, dan pengkomputeran awan adalah enjinnya.
Dengan kemajuan teknologi dan perkembangan zaman, sama ada pengkomputeran awan, data besar atau kecerdasan buatan, ia akan menjadi peluang pembangunan baharu. Kita mesti memahami intipatinya, merebut peluang, mengikuti arah aliran, dan berinovasi serta membangun agar kekal tidak dapat dikalahkan dalam aliran pembangunan berteknologi tinggi.
Untuk lebih banyak pengetahuan berkaitan, sila lawati ruangan Soalan Lazim!
Atas ialah kandungan terperinci Bilakah data besar dan pengkomputeran awan akan memasuki era Internet?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Menurut berita dari laman web ini pada 31 Julai, gergasi teknologi Amazon menyaman syarikat telekomunikasi Finland Nokia di mahkamah persekutuan Delaware pada hari Selasa, menuduhnya melanggar lebih daripada sedozen paten Amazon yang berkaitan dengan teknologi pengkomputeran awan. 1. Amazon menyatakan dalam tuntutan mahkamah bahawa Nokia menyalahgunakan teknologi berkaitan Perkhidmatan Pengkomputeran Awan Amazon (AWS), termasuk infrastruktur pengkomputeran awan, keselamatan dan teknologi prestasi, untuk meningkatkan produk perkhidmatan awannya sendiri. Amazon melancarkan AWS pada 2006 dan teknologi pengkomputeran awan terobosannya telah dibangunkan sejak awal 2000-an, kata aduan itu. "Amazon adalah perintis dalam pengkomputeran awan, dan kini Nokia menggunakan inovasi pengkomputeran awan yang dipatenkan Amazon tanpa kebenaran," bunyi aduan itu. Amazon meminta mahkamah untuk injunksi untuk menyekat

Untuk mencapai penggunaan aplikasi awan C++ yang berkesan, amalan terbaik termasuk: penggunaan kontena, menggunakan bekas seperti Docker. Gunakan CI/CD untuk mengautomasikan proses keluaran. Gunakan kawalan versi untuk mengurus perubahan kod. Laksanakan pengelogan dan pemantauan untuk mengesan kesihatan aplikasi. Gunakan penskalaan automatik untuk mengoptimumkan penggunaan sumber. Urus infrastruktur aplikasi dengan perkhidmatan pengurusan awan. Gunakan penskalaan mendatar dan penskalaan menegak untuk melaraskan kapasiti aplikasi berdasarkan permintaan.

Dalam pemprosesan data besar, menggunakan pangkalan data dalam memori (seperti Aerospike) boleh meningkatkan prestasi aplikasi C++ kerana ia menyimpan data dalam memori komputer, menghapuskan kesesakan I/O cakera dan meningkatkan kelajuan akses data dengan ketara. Kes praktikal menunjukkan bahawa kelajuan pertanyaan menggunakan pangkalan data dalam memori adalah beberapa urutan magnitud lebih cepat daripada menggunakan pangkalan data cakera keras.

Kelebihan mengintegrasikan PHPRESTAPI dengan platform pengkomputeran awan: kebolehskalaan, kebolehpercayaan dan keanjalan. Langkah: 1. Buat akaun projek dan perkhidmatan GCP. 2. Pasang pustaka GoogleAPIPPHP. 3. Mulakan perpustakaan klien GCP. 4. Bangunkan titik akhir REST API. Amalan terbaik: gunakan caching, kendalikan ralat, hadkan kadar permintaan, gunakan HTTPS. Kes praktikal: Muat naik fail ke Google Cloud Storage menggunakan pustaka klien Cloud Storage.

Migrasi awan Java melibatkan pemindahan aplikasi dan data ke platform awan untuk mendapatkan faedah seperti penskalaan, keanjalan dan pengoptimuman kos. Amalan terbaik termasuk: Nilai sepenuhnya kelayakan penghijrahan dan potensi cabaran. Berhijrah secara berperingkat untuk mengurangkan risiko. Gunakan prinsip utama awan dan bina aplikasi asli awan di mana mungkin. Gunakan kontena untuk memudahkan penghijrahan dan meningkatkan kemudahalihan. Permudahkan proses migrasi dengan automasi. Langkah migrasi awan meliputi perancangan dan penilaian, menyediakan persekitaran sasaran, memindahkan aplikasi, memindahkan data, ujian dan pengesahan serta pengoptimuman dan pemantauan. Dengan mengikuti amalan ini, pembangun Java boleh berjaya berhijrah ke awan dan meraih faedah pengkomputeran awan, mengurangkan risiko dan memastikan migrasi berjaya melalui migrasi automatik dan berperingkat.

Artikel ini menyediakan panduan tentang ketersediaan tinggi dan strategi toleransi kesalahan untuk aplikasi pengkomputeran awan Java, termasuk strategi berikut: Strategi ketersediaan tinggi: Pengimbangan beban Penskalaan automatik Penggunaan berlebihan Kegigihan pelbagai wilayah Kegigihan Failover Strategi toleransi kesalahan: Mekanisme cuba semula Gangguan litar Tamat masa operasi Idempoten dan panggilan balik Ralat lantunan mengendalikan kes praktikal menunjukkan penggunaan strategi ini dalam senario yang berbeza, seperti pengimbangan beban dan penskalaan automatik untuk mengatasi trafik puncak, penggunaan berlebihan dan kegagalan untuk meningkatkan kebolehpercayaan, dan mencuba semula mekanisme dan operasi idempoten untuk mengelakkan kehilangan data.

Untuk menangani cabaran pemprosesan dan analisis data besar dengan berkesan, rangka kerja Java dan penyelesaian pengkomputeran selari pengkomputeran awan menyediakan kaedah berikut: Rangka kerja Java: Apache Spark, Hadoop, Flink dan rangka kerja lain digunakan khas untuk memproses data besar, menyediakan pengedaran enjin, sistem fail dan keupayaan pemprosesan Strim. Pengkomputeran awan pengkomputeran selari: AWS, Azure, GCP dan platform lain menyediakan sumber pengkomputeran selari yang anjal dan berskala, seperti EC2, AzureBatch, BigQuery dan perkhidmatan lain.

Strategi penyimpanan dan perolehan yang cekap untuk pemprosesan data besar dalam C++: Strategi storan: tatasusunan dan vektor (akses pantas), senarai dan senarai terpaut (sisipan dan pemadaman dinamik), jadual cincang (pencarian dan perolehan pantas), pangkalan data (pengurusan data kebolehskalaan dan fleksibiliti ). Kemahiran mendapatkan semula: pengindeksan (carian pantas unsur), carian binari (carian pantas set data tersusun), jadual cincang (carian pantas).