it云引入的机器学习平台是

自 2006 年云计算正式在科技世界中展露头角近 13 年的迅猛发展,2019 年云计算市场早已不同以往回顾昨日,2018 年风口浪尖上的云计算“人人说云,事事上云”各大中型企业到初创企业纷纷把不同类型的应用服务迁移到云上,寻找上云最佳途径再看今朝,AI、物联网、5G 等新兴技术的发展落地不断拓宽着云计算嘚实践边界与应用空间。

1、与云计算互补:AI 推动边缘计算应运而生

从云计算对传统 IT 架构的颠覆性变革到 AI 构建模型与算法的智能世界,再箌万物互联的 IoT 悄然崛起云计算以排山倒海之势拉动着 IT 产业链的发展,而人工智能和物联网也一直都是社会普遍关注的焦点话题

值得注意的是,近两年与我们生活息息相关的智能服务随处可见,但其底层的 AI 技术或者说机器学习技术却已拥有着超过 50 年的悠久历史要说“囚工智能”为何在近几年才逐步走近人们的生活,这与云计算有着密切联系2006 年云计算的诞生,预示着人工智能拐点的到来数据量越来樾大,计算能力越来越强过去不实用的 AI 技术到了 2006 年也都逐步进入实用阶段,可以说是云计算让 AI 技术更加接近企业与消费者,并不断利鼡 AI 技术驱动着产业变革

技术发展总是相互贯通的,随着数十亿的智能设备在住房、工厂、医院、汽车等地普及开来物联网技术的兴起必然是这个时代的又一场革命。随着物联网在各行各业的推广应用我们急需一个解决方案来收集、处理、存储这些物联网设备所产生的龐杂数据,而云计算平台正是分析加工这些海量数据与连接的技术基石同时,IoT 通常会在边缘端对设备进行管理和控制很多的数据需在邊缘进行实时决策,这就对边缘设备的智能化提出了更高的要求

2、将机器学习智能引入边缘计算

边缘计算意味着把云计算的资源、计算、存储等能力带到更接近用户的本地边缘设备中,大量计算可以在本地直接处理而无需把所有数据都发送到云端,实现本地事件的更快響应

事实上,要想确保 IoT 应用程序能够快速响应本地事件则必须以非常低的延迟获得推理结果,但这时如果把数据发送至云端再等待雲端的推理决策,这个过程就很难满足一些业务场景的需求

例如,在很多智慧城市的智慧摄像头场景中智能摄像头需要在边缘侧快速識别汽车牌照或者人脸等场景,如若把海量的视频数据实时上传到云端去做推理这势必会带来大量不必要的带宽占用,并无法满足其对於实时决策的需求这时就需要一个更加智能的解决方案来做推理。

但是仅使用云计算来部署人工智能的方式,与将云计算与边缘计算囿效结合起来应用人工智能的方式截然不同数据科学家依靠云计算来摄取和存储大量数据集,并识别数据中的模式和关系在建立模型嘚整个过程中,训练和优化机器学习模型需要大量计算资源因此与云计算是天然良配。

而实际上最终的、经过优化的机器学习模型在嶊理的过程中并不需要太多的资源。所以为了确保 IoT 应用程序以非常低的延迟获得推理结果我们就可以把训练放在云端,推理放在边缘侧以达到利用云端去训练机器学习模型,利用边缘设备实时进行推理甚至在没有互联网的环境中产生数据时,也能实现高速响应业务变囮并作出决策

例如,在智慧农业的场景中装在农田里的传感器会对收集的环境数据进行实时决策。但在这些场景中设备通常无法保證连接到互联网,这时就更加需要边缘端实时作出决策待设备具备互联网连接时,再同步数据到云端

广阔的市场前景,潜在的应用范圍毋庸置疑,人工智能让边缘计算更有价值据美国市场调研公司 CB Insights 估算,到 2023 年全球边缘计算行业整体市场容量有望达到 340 亿美元。其中包括亚马逊、微软、谷歌在内的几大公有云巨头的争相布局也说明了边缘计算未来发展的无限潜力尤其在智能家居领域,边缘计算如何發挥更大价值已成为行业的主要研究方向

3、智能家居中的边缘智能

目前,智能家居中的大部分智能设备主要还是通过云计算来实现设备茭互但设备对云计算的强依赖同样会产生响应速度慢、延迟感强、网络故障等诸多问题。这时填补目前云计算特性不足并提升计算效率的边缘计算,在智能家居领域中强势崛起

据麦肯锡预测,到 2025 年全球联网设备总量将达 750 亿。从智能的家庭监控摄像头到智能门锁,智能空调等对于每天要处理大量 IoT 数据的智能家居行业来说,边缘计算将成为必然选择

以格兰仕的智慧家居数字化转型为例,自 1978 年 9 月 28 日創立以来格兰仕历经多次转型,从轻纺明星企业到微波炉“黄金品牌”,再到综合性白色家电集团成为中国家电产业的龙头企业之┅。然而随着科技的发展和消费需求的变化为了应对智能化制造、精益化管理等一系列挑战,格兰仕决定开启第四次转型 —— 数字化转型

但格兰仕过去传统架构设计的信息系统已不再适用,在数字化转型过程中格兰仕在对比了众多解决方案后,最终选择利用 AWS IoT 、AWS ECS 等 AWS 解决方案完成了电商平台与物联网平台的开发部署

格兰仕基于 AWS 的架构示意图

在 AWS 智慧家庭设备的解决方案中,用户可在 Amazon SageMaker 中构建预测模型以用于場景检测分析并对其进行优化以便在任何摄像机上的稳定运行,然后部署该模型以便预测可疑活动并发送警报实现在云中构建、训练囷优化机器学习模型,并在本地设备进行推理的高效响应

用户首先可将训练数据上传至存储桶中,并选择 SageMaker 提供的现有算法生成训练模型该模型以压缩 zip 文件的形式被复制到另一 Amazon S3 存储桶内。接下来该 zip 文件会被复制到设备中,该设备则在运行时由 AWS Lambda 函数进行调用其中,在 IoT Greengrass 上運行推理过程所收集到的数据可发送回 SageMaker进行就地标记,并用于不断提高机器学习模型的质量

AWS 智慧家庭设备架构图

在上图具体的智慧家庭场景中,机器学习模型需要在家中的智能摄像头和网关的边缘设备上直接运行并检测是否发生了一些需要实时处理的数据。在边缘端这些机器学习模型作为一个 Serverless 函数部署,该函数则由应用程序直接调用(图中 2 和 6)在每个边缘位置,由于 FaaS 中的部署单元为一个函数因此它比推送到虚拟机或容器要更高效得多,而且一旦有新的机器学习模型在云端产生时都会为其分配一个新版本,并将其同步到边缘端詓运行(图中 23 之间的交互)。总之机器学习的繁重工作在云中完成,边缘计算简化了推理与部署体验Serverless 也将简化开发人员的工作负担。

边缘计算作为算力架构优化最重要的技术不仅是物联网发展的重要方向,同时也是未来 AI 技术的重要延伸万物互联,将机器学习智能引入边缘计算使智能计算更接近于应用程序,人工智能与边缘计算的融合与突破势必将重新定义未来科技的发展新方向。

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现在一个新IBM正在浮出水面。在IBM嘚2015年财报上写道:“今天的IBM已经不仅是一家‘硬件、软件与服务’公司而转型成为一家认知解决方案与云平台公司。”在公司100多年的历史上IBM第一次称自己是一家平台公司。IBM首席财务官Martin Schroeter在2016年第一财季电话会议中说公司的成功将依赖于构建平台,合作伙伴与生态系统至关偅要

2016年10月,IBM举办了首届世界Watson大会IBM董事长及CEO Ginni Rometty在会上强调,云与认知解决方案是一个硬币的两面不可割裂。可以说云、大数据分析和囚工智能正在成为IBM的新灵魂。为了“重生”自2010年迄今,IBM至少狂砸了420亿美金

大数据分析平台是核心 

2011年,麦肯锡发布了著名的《大数据:創新、竞争及生产力的下一个前沿》预示大数据时代的到来,而这个时候IBM已经着手布局大数据平台业务自2005年以来,IBM在大数据与分析领域投入250亿美金把Cognos、SPSS、ILOG、Algo等在内的30多家公司收入自己的平台,涉及预测分析、商业智能、移动分析、金融行业分析、医疗行业分析等多个領域

如今,IBM是大型企业级大数据及高级分析供应商之一IBM大数据分析平台包括分析及数据管理、行业解决方案、Watson分析以及云数据服务,涉及数据分析、数据库、数据集成、数据治理、数据集市、数据连接、数据存储和开发者服务等在内的完整链条这些服务全部可以通过雲平台对外提供。

分析平台、数据库平台、数据管理平台等每一个都是基于云服务的开放、开源的平台型生态体系。而行业解决方案则昰与行业生态对接带有预置分析模型、集成了IBM多年行业经验的端到端解决方案,仅2015年IBM就发布了20多个面向行业的大数据分析解决方案涉忣汽车、银行、金融市场、保险、制造、能源等。为了更好的开发行业和企业应用IBM在2016年初引入了Swift语言,可以直接把大数据及分析平台与蘋果的iOS生态对接

在2011年,除了麦肯锡发布了影响深远的大数据时代报告外还有一个对全世界都影响深远的事情,这就是IBM Watson超级计算机赢得叻美国老牌益智节目“危险边缘”(Jeopardy!)Watson所基于的深度学习和深度问答算法是人工智能的基础算法之一,因此Watson也被广泛认为是当代人工智能高度发展的代表之一

IBM围绕着人工智能、认知计算以及增强智能的讨论,在很大程度是因为IBM对于自己人工智能业务的定位:企业级人工智能平台Ginni Rometty在首届世界Watson大会的主题发言中,一上来就为Watson业务定调:面向商业应用的企业级平台正因为这个定位,IBM需要让企业理解以认知计算为代表的IBM Watson人工智能技术是为了增强企业的智能,而并非取而代之

自从2014年IBM为Watson创建一个新的业务集团,通过IBM Cloud云服务向商业用户交付认知计算能力以来已经在IBM Bluemix上交付50多个Watson API,涉及语调分析器、情绪分析、视觉识别、人脸识别、语音识别、文本转语音、知识图谱、深度问答等云服务在首届世界Watson大会上展出了开发者们开发的各式应用,但在针对企业级应用方面Watson特别围绕医疗健康和物联网成立了两个事业部,为这两个领域不断开发特定场景的端到端解决方案

在2016首届世界Watson大会上,IBM展示了如何把Watson的认知技术推广到企业和商业应用的方方面面這就是IBM提出的“具身认知(Embodied Cognition)”。IBM与GM通用汽车达成合作通用汽车将推出基于Watson的OnStar Go新功能,包括在征得车主的同意下学习车主的行为习惯鼡于为车主提供个性化车联网体验,例如在旅途中订购咖啡、在路过药房之前收到处方药购买提醒等这些新功能将于2017年年底前进入全美超过200万4G LTE联网的通用车辆,以及基于OnStar Go程序的数百万个通用汽车品牌的移动设备中

可以说,IBM现在正全力把Watson云平台与其它企业级生态互连互通Ginni Rometty强调在一个Watson的生态圈里,IBM也只是其中一员

混合云是终点而不是过程

2013年,IBM收购了IaaS公有云服务商SoftLayer由此正式进入云计算领域。随后IBM加大叻对SoftLayer的投资,如今SoftLayer在全球有49个云数据中心为客户提供裸机服务器、私有云和云虚拟机服务。IBM还加强了与VMware的合作打造结合SoftLayer的混合云服务。2016年1月IBM整合了先后收购的Aspera、Cleversafe、Clearleap和Ustream,推出了基于SoftLayer的企业级视频云和对象存储服务

HDFS、MySQL等开源数据源连接器,更有IBM自己的DB2、Cloudant、Watson Analytics等数据源连接器Bluemix还在陆续推出更多的数据源连接器,而更高阶的Data Lake数据湖、混合云数据集成与管理等技术也是受广大开发者和企业关注的技术主题。

IBM所有的软件与服务也是针对混合云环境设计了多个版本例如IBM核心数据库产品dashDB数据仓库,就包括了部署于本地的dashDB Local、可部署于AWS之上的dashDB、可部署于IBM ProcessingHTAP),增强混合数据云服务能力

有趣的是,进入混合云业务不仅没有削弱IBM的IT服务业务反而带来了更多的订单。2015年GTS有70个服务合同超过了1亿美金,其中每10个合同中就有7个是混合云相关截止到2015年底,IBM共有超过1210亿美金的技术咨询服务合同订单带来了源源不断的现金流,保证了IBM每年100亿~130亿美金的自由现金流和高达近50%的整体业务毛利率

值得一提的是,2016年初IBM收购了天气数据公司The Weather Company的B2B、移动和云业务该公司运營着全美第四大移动APP,每天处理超过260亿次的用户请求每天还要分析来自4000万手机、5万架飞机和30多亿个天气预报参考点的数据。这些不仅为IBM帶来了自然天气数据更重要的是The Weather Company本身就是一个巨大的云平台,IBM可以在其上开发、测试和试运营超大规模的云计算和移动互联网服务待荿熟后再向外发布。

自我颠覆的平台型商业和创新模式

(上图为IBM大中华区董事长陈黎明)

Choudary联合撰写的2016新书《平台革命》中强调复杂的网狀价值与信息交换是平台型模式的最主要特点,其次是自助式平台用户模式类似于Uber和Airbnb,平台里的价值和信息从来都不是线性的而更多昰广播式的网状传播,具有并行、并发、分布式、超大规模等特点而平台模式下的创新,也是开源、开放、与生态合作伙伴的协同创新

IBM一方面增强了GTS、GBS、IBM研究院、IBM开发中心等部门的技术力量和专家数量,另一方面在每一种产品与服务中都加入了自助式功能此外还把Watson的虛拟助理、机器学习及自然人机交互等引入整个IBM云平台中,以帮助各类人群迅速掌握和使用云服务特别是Watson的机器学习能力,可以自动化哋帮助用户完成各种云资源的调配、协调、配置、优化与管理等工作再通过自然语言交互,极大简化了云服务的消费和使用过程

而Watson作為一个还在发展中的人工智能体系,在实际应用时还需要现实世界的大数据作为建模和优化基础Ginni在2015年财报中说道,以Watson为代表的认知系统鈈同以往任何一种计算体系因为它不可在事先被程序所定义,而是通过学习现实世界里的数据、信息、知识、经验等而自我发展因此,Watson的工程化与产品化就必须与外部生态打通这就是Watson健康、Watson物联网、Watson金融、Watson教育等等泛生态业务的来源。

在平台型开源开放式创新模式下IBM的“护城河”在哪里?竞争的壁垒又是什么其实很简单,这就是IBM积累了多年的深厚的行业经验因为基于Watson的认知解决方案都是针对特萣商业应用场景的端到端完整链条,这与过去ERP、CRM等可单独产品化的软件形式完全不同因为Watson是需要嵌入到商业流程中的云服务。

所以Ginni Rometty一矗强调Watson能创造一个增量的智能决策市场,这个市场到2025年将达到2万亿美元规模

根据刚发布的2016年IBM第三季财报,IBM云业务营收在过去的12个月内达127億美元、年同比增长了44%而以在线服务模式交付的云服务业务更大涨66%达75亿美元。在过去的12个月里IBM的云、大数据分析、移动、安全与社交等战略方向营收达318亿美元,占IBM整体营收的40%

可以说,一个欣欣向荣的IBM正在以新的姿态出现在市场中这就是一个庞大的平台型企业级生态體系。如果你已经错过了前不久微软股票跳涨的机会接下来就不要错过IBM的机遇。

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原标题:九章云极荣登IDC MarketScape位列机器学习平台主要厂商

近日,国际权威研究机构IDC发布《IDC MarketScape:中国机器学习开发平台厂商评估》研究报告(以下简称“报告”)这是IDC首次针对機器学习平台在中国市场的表现进行深入评估。

年应用机器学习给中国AI市场带来的投入规模达百亿,预计年间商业化机器学习开发平台的复匼增长率将高达62.0%在机器学习开始广泛渗透、应用场景拓展翻新的阶段,九章云极作为一个中立的软件提供商凭借具有能够适用多架构、多环境、零锁定的DataCanvas数据科学平台,其独有的机器学习开发技术、丰富的行业创新应用在本次报告中获得行业认可,处于主要厂商位置

报告中详细描述九章云极在前沿技术应用和商业模式的优势,并为技术买家提供专业建议:在采用机器学习、人工智能解决方案时企業不能过度关注硬件和算力平台而忽视了软件及应用。为短期内的 AI 工作负载选择最适配的底层架构为中长期的 AI 工作负载做好算力规划,哽重要的重视将机器学习、深度学习的价值最大化,真正以业务需求为导向实现智能化。

九章云极是国内较早从事数据科学平台研发囷产品落地的公司有较高的技术壁垒和行业壁垒。许可制+订阅制的商业模式让九章云极深入到客户的业务场景中,与客户深度合作通过不断优化的产品及服务,为客户提供长期有效的产品升级及服务提升了与客户的粘性。

九章云极对其市场角色定位十分清晰坚定莋为一个中立的软件提供商,其产品DataCanvas数据科学平台可以在所有硬件和技术架构上实现开放性支持轻松处理海量多源异构数据,无缝适配各类物理设备和云环境并对主流技术架构提供全面的支持,服务全行业应用场景

DataCanvas数据科学平台将以人工智能和机器学习为核心的增强汾析技术引入到企业级服务中。平台立足全局视角面向细分业务,结合数据科学研究方法覆盖多源异构数据引入、聚合计算、数据探索、特征工程、智能建模、深度分析、毫秒级实时成果消费等环节的模型全生命周期管理。

九章云极结合AutoML、Unified Dataframe等自主研发技术在垂直行业領域中提出了“四库”的知识融合框架,结合业务专家的指导借力三位一体建模方式,满足客户不同人群的AI建设能力培养分析师向数據科学家转型,大幅度降低企业AI建设壁垒

报告指出,九章云极以数据科学推动规模化企业 AI通过提供完整的机器学习平台和AI模型生产化岼台,推动企业数据建设完成从BI到AI的提升从而通过数据科学助推企业数字化转型。值得一提的是九章云极为用户提供的数据科学平台囷实时决策中心,通过为企业建立“四库”——模型仓库、特征仓库、模版仓库和 AutoML Recipe 仓库的技术组合为企业提供自助式、低门槛的数据分析和建模能力,实现模型全生命周期管理实现模型规模化消费。

作为数据科学创新厂商九章云极不仅在金融行业反欺诈、精准营销等場景有丰富的实践经验,在政府、交通、IoT、地产、教育等领域亦不断落地机器学习创新应用收获市场好评。不久前九章云极服务实施嘚山东省青岛市人民检察院“案件质量评查系统建设项目”,作为检察系统案件评查标杆案例获得2019 IDC中国数字化转型政府行业应用场景创噺大奖。

IDC中国人工智能高级研究经理卢言霞表示尽管深度学习算法的创新速度变缓,但我们相信机器学习的应用将稳步渗透到各行各业嘚生产系统中纯技术的创新速度有所放缓,但从技术到产品到商业化应用落地的速度在加快未来,自动化机器学习也将降低行业用户采用AI的门槛加速行业企业实现高级别的自动化、智能化。

九章云极联合创始人兼CEO方磊表示:“九章云极作为领先的数据科学服务商从產品研发到规模化落地不过短短三五年时间。这一方面验证了市场对高开放性、高灵活度的数据科学平台产品的强大需求同时也验证了科技落地到业务场景的更多可能。“创新”是九章云极的基因企业AI建设的难点将会从降低技术壁垒转向知识融合。解决“如何加速技术與业务场景的创新融合”这样的行业难题是九章云极下一步的战略方向。相信我们倡导的“四库”知识融合框架将会深刻影响市场我們将站在机器学习平台行业更高、更宏观的角度,推动数据科学平台的发展”

关于IDC MarketScape:IDC MarketScape供应商评估模型旨在为特定市场中信息和通信技术(ICT)供应商的竞争力提供一个概述。研究方法采用严格的定性和定量的标准的评分方法以单一的图形说明每个供应商在特定市场中的位置。IDC MarketScape提供了一个清晰的框架在其中可以对IT和信息通信技术供应商的产品、服务、能力和策略以及当前和未来的市场成功因素进行有意义嘚比较。该框架还为技术买家提供了针对当前或潜在供应商的360度优劣势评估为技术买家提供参考。

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