日期: 2021 年 8 月 20 日

写给小白的云计算入门科普

云计算介绍

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2006年8月9日,当时的谷歌首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会(SES San Jose 2006)上,首次提出了“云计算”(Cloud Computing)的概念。

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而就在大会的5个月之前,2006年3月,电商起家的美国亚马逊公司正式推出了自家的弹性计算云(Elastic Compute Cloud,EC2)服务。

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这两个标志性事件的发生,正式宣告了云计算时代的到来,也意味着互联网的发展进入了一个新的阶段。

时至今日,十五年过去了,云计算经历了质疑,也经历了狂热,逐渐被人们所接受,进入了稳步发展的阶段。

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然而,作为一个高大上的名词,众人皆知的概念,至今为止,我们仍然难以对云计算给出一个准确的、通俗易懂的定义。

专业机构给出的定义,永远让人云里雾里——

一种计算方式,能够通过Internet技术将可扩展的和弹性的IT能力作为服务交付给外部用户。(Gartner公司)
一种标准化的IT性能(服务,软件或者基础设施),以按使用付费和自助服务方式,通过Internet技术进行交付。(ForresterResearch公司)
云计算是一种模型,可以随时随地,便捷地,按需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源,资源可以快速供给和释放,使管理的工作量和服务提供者的介入降低至*少。(美国国家标准和技术研究院)

究其原因,我觉得有两个方面。
*,是不同的人,看待云计算有完全不同的角度。
“一千个人心中有一千个哈姆雷特”。不同的人对云计算有不同的定义,不同的想法。例如:

技术工程师认为:云计算是一种技术,一项专业。
商人认为:云计算是一种商业模式,一门赚钱的生意。
普通用户认为:云计算是自己经常会用到的一种服务。
财务总监和老板认为:云计算是资金投入,是成本。
第二个原因,我觉得是因为云计算过于庞大,以至于“盲人摸象”。甲认为A是云计算,乙认为B是云计算,丙认为C是云计算。大家各说各话,无法给出一个统一的定义。
其实,我觉得,云计算就是“云”+“计算”。“计算”是一种行为。而“云”,是一种模式、方法,或者说理念。

我们对计算非常熟悉。人脑思考,就是一种计算方式。计算,就是对信息、数据进行处理和运算。这是一个很宽泛的概念。
我们玩游戏,里面的人物建模、移动控制,属于计算。我们看视频,里面的图像编码解码,属于计算。我们网上购物,计价付费,也属于计算。

%title插图%num在信息时代,计算无处不在。

然而,就像人思考需要大脑、干活需要工具一样,计算也离不开资源。

信息时代的计算资源,既包括CPU、内存、硬盘、显卡这样的硬件资源,也包括操作系统、数据库、运行库、中间件、应用程序这样的软件资源。
而“云”,就是获取这些资源的一种新型方式。

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与云计算相对应的,是传统计算。

*早的大型机,中型机,再到80年代的PC机,90年代的小机房,都属于传统计算。

传统计算的一大特点,就是资源固化。也就是说,这些计算机所能够使用的软硬件计算资源,是固定的。
CPU、内存、硬盘,装了多少,就只能用多少。资源少了(性能不足),需要再花钱买。资源多了(性能过剩),也不给退。

正因为传统计算在资源分配上缺乏足够的灵活度,所以才有了“云计算”概念的提出。
简单来说,相比传统计算,云计算的资源获取方式,从“买”变成了“租”。

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所有我们前面提到的软硬件计算资源,全部都能租。提供资源租用服务的,就是云服务提供商。

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云计算的基本特点

云计算的这种“租”,和我们平常租房租车又有很大不同。它具有三个显著特点:

(1)资源池化

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云计算的计算资源,大部分不是单体物理资源。也就是说,不会租一台孤零零的物理服务器给你。(裸金属服务器除外)

大部分云计算资源,都是池化了的资源。什么叫池化?池化就是物理资源的基础上,通过软件平台,封装成虚拟的计算资源,也就是我们常说的虚拟化。

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虚拟化

虚拟化的好处,就是让计算资源变得更加容易选择,调用更加灵活。

(2)弹性伸缩

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云计算的计算资源,可以按需付费。你想要用多少,就租多少,配置是支持自定义的。

这就有点像吃麻辣烫,丰俭由人,想吃什么就拿什么,想吃多少就拿多少。*后按量付费。

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麻辣烫

如果你后期因为业务增长,需要更好的配置,可以加钱,买更多资源。

增加资源的过程,基本上是平滑升级。尽可能减小对业务的影响,也不需要进行业务迁移。就像你现在用的电脑,硬盘从1TB升级到2TB,下个订单就完成了,不需要换机,甚至不需要重启。(升级CPU或内存还是需要停一下机的。)

如果某项业务的负荷下降,你也可以选择弹性收缩,降低配置,节约资金。

(3)弹安全可靠

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专业的人做专业的事。传统计算,需要自购硬件,自建机房,自行维护。这是很大的资金和人力投入。

而云计算,从物理角度来说,所有的计算资源都汇集在大型互联网数据中心(IDC),那里有严格的安保、抗震的建筑、安全的供电,有非常全面的容灾设计和应急方案,能够更好地保护计算资源,不会轻易地中断服务。

%title插图%numIDC数据中心

从软件上来说,云计算服务提供商有更专业的技术团队,更成熟的技术储备,能够更好地保护计算资源不被入侵或破坏。

大部分云计算服务采用的分布式架构,使得计算资源可以承受远超单点架构的负荷压力。多节点的服务方式,也便于服务不同区域的用户。

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云计算到底包括哪些服务

前面我们说了,云计算提供资源服务,主要包括硬件资源和软件资源。

你知道具体有多少种资源吗?

小枣君以目前国内某云计算服务商所提供的服务为例,整理了一个产品表格,如下:

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简单统计了一下,一共7个大类,149个项目,充分说明了现在云计算业务的多样性,但凡是你能想到的,都被做成了云服务,用来“出租”。

我们来简单看看这些大类分别是干什么的。

(1)弹性计算

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这是*主要的一类云计算服务,实际上就可以理解为租一台配置灵活的服务器。支持异构运算,既可以租用CPU算力,也可以租用GPU、FPGA算力。算力从入门级到高性能,全部配齐。

实现弹性计算的虚拟化和容器技术,也被单独拆分出来,进行“出租”。

(2)数据库

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这个就不用说了,从结构化数据库到非结构化数据库,从开源数据库到私有技术数据库,全部都有。

(3)存储

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块存储、文件存储、对象存储,全部配齐。

(4)网络

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包括带宽、公网IP、VPC专有网络、*,能想到的都有。SLB负载均衡服务,CDN内容分发网络服务,也有。

(5)安全服务

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从DDoS到漏洞扫描、安全测试,全部配齐。

(6)物联网和云通信

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相信很多通信人会感到有点惊讶。是的,对于云服务提供商来说,这些都属于云服务。既然移动通信网络没牌照不能碰,LoRa、终端、物联网平台这些能碰的技术,还是不会放过的。

(7)人工智能和大数据

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这两块是*值得关注的。大数据我之前专门介绍过,它本质上就是属于云计算的。人工智能也没有被云服务提供商放过,从接口到平台,都有所涉及。包括语音识别、图像识别,都成了云服务的一种。有的云服务商,还提供人脸识别和人体分析服务。

以上各类云计算业务,基本涵盖了所有的计算领域和需求,也适合各个行业各个层次的用户。

所以说,很多人把云计算比作是和水、电一样的基础设施,确实如此,以后没有人能离得开云计算。

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IaaS、Paas、SaaS

刚才我们是对计算资源进行了横向分类。其实,我们也可以对它们进行纵向分类。

戴尔公司曾经给云计算梳理过一个12层模型:

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上面这个模型非常专业,我画一个大家更能看得懂的简单模型:

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云计算既然是一种资源提供方式,那么,就可以根据模型的层级,提供不同等级的资源。

我们姑且分为三层:*层次,是*底层的硬件资源,主要包括CPU(计算资源),硬盘(存储资源),还有网卡(网络资源)等。第二层次,要高级一些,我不打算直接使用CPU、硬盘、网卡,我希望你把操作系统(例如Windows、Linux)装好,把数据库软件装好,我再来使用。第三层次,更高级一些,你不但要装好操作系统这些基本的,还要把具体的应用软件装好,例如FTP服务端软件、在线视频服务端软件等,我可以直接使用服务。这三种层次,就是大家经常听到的IaaS、Paas、SaaS。IaaS: Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务)PaaS: Platform-as-a-Service(平台即服务)SaaS: Software-as-a-Service(软件即服务)

%title插图%num事实上,这三种服务模型并不代表云计算的全部。如果你愿意,完全可以自己定义一个模型,例如存储即服务、网络即服务、编排即服务,甚至出行即服务、定位即服务。

这充分体现了云计算服务的灵活性。

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公有云、私有云和混合云

*后,我们再来看看公有云、私有云和混合云。

这个是站在部署方式的角度来进行分类的结果。

公有云:这是云计算部署*常见的一种方式。计算资源由第三方云服务提供商拥有和运营。来自不同组织的企业或个人,共享资源池中的资源。

私有云:计算资源由第三方或组织自己拥有和运营。所有的计算资源,只面向一个组织开放。这种方式资源独占,安全性更高。

混合云:公有云+私有云。例如,平时业务不多时,使用私有云资源,当业务高峰期时,临时租用公有云资源。这是一种成本和安全的折中方案。

好啦,相信看到这里,大家都搞明白云计算到底是什么了。

我还是要补充说一句,云计算其实并不是万能良药。这种资源集中的方式,对于很多场景需求来说,并不一定适合。

以前我们搞云计算,主要的动力来自资源不足。现在,随着终端算力的不断增加,分布节点的计算资源也能够满足很多场景需求。于是,区块链等去中心化的技术,开始崛起,边缘计算这样的新型计算方式,也在崛起。这些,都会对云计算造成一定的竞争压力。

至于未来的计算模式会不会发生新的变革,还需要时间来告诉我们答案。

被算法“监控”的打工人,这家公司 150 人被算法裁定为“不敬业”

导读

近日,一家公司通过 AI 算法裁掉三成员工的消息在网上引起热议。当你上班时突然收到一封邮件显示“效率低下”而要求马上离开公司,你会怎么想呢?

据 Game World Observer 报道,俄罗斯在线支付服务公司 Xsolla 使用算法解雇了 147 名员工,占到员工总数近三分之一,而理由是公司所使用的算法判断这些员工“不敬业、效率低下”。

Xsolla 是一家为游戏行业提供支付处理选项的公司,在该公司采用的一种算法确定这 150 名员工是“未参与且效率低下的员工”后,该公司已裁员约三分之一。

近日,俄罗斯一家名为 Xsolla 的公司宣布裁掉 150 名员工,占到员工总数近三分之一,理由是算法判定这些人的工作效率低且不敬业。Xsolla 利用 AI 算法判定一个人是否有足够的生产力来继续工作的做法也受到了抨击。

Xsolla 主要为游戏开发商提供支持、结算、发行和营销工具,其客户包括Roblox、Epic Games 和 Steam。

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因算法被判定效率低下、不敬业

在发送给被裁员工的内部邮件中,Xsolla 首席执行官 Aleksandr Agapitov 表示:如果员工被 AI 系统标记,那么他认为他们不合适于 Xsolla。

“你收到这封电子邮件是因为我的大数据团队分析了你在Jira、Confluence、Gmail、聊天、文档、仪表板中的活动,并将你标记为不敬业和效率低下的员工,”Agapitov 发送的电子邮件中写道,有 Game World Observer 获得。“换句话说,当你远程工作时,你并不总是在工作场所。你们中的许多人可能会感到震惊,但我真的相信 Xsolla 不适合你。”

信中还指出,Xsolla 已于多家人力资源机构合作,以“帮助您找到一个收入更高、工作更少的好地方”。它还承诺包括 Aleksandr Agapitov 本人在内的团队成员的推荐,并分享受算法影响裁员的员工名单。

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随后, Aleksandr Agapitov 在接受采访时为公司的决定辩护。他认为,如果员工的“数字足迹”不符合公司标准,则说明他们不适合于 Xsolla。并表示,裁员是因为公司过去近六个月增长放缓,增长同比下降到 40% (去年的收入增长达 80%),因此他和公司领导层计划通过裁员将公司的工资预算支出削减 10%。

Aleksandr Agapitov 也承认,他的直言不讳可能会吓到很多员工。尽管做出了大规模裁员的决定,但 Agapitov 表示并不会担心可能因此导致的调查,他认为 Xsolla 并没有违反俄罗斯的劳动法,而且还没有正式的解雇任何人。

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AI 算法的评估体系

受疫情影响,Xsolla 的员工将工作全部转到线上,给算法标记提供了便利。通过线上平台,可以立即查看有谁参加了会议。还有一些技术可以识别员工与客户的通话,并将通话所讨论的产品标记整理出来,其他人可以按主题进行查阅。

Agapitov 强调,公司只跟踪员工的工作日志,并没有查看大家是否在工作时间处理个人事务,只是研究了他们参与工作的积*程度,所以他认为公司没有侵犯员工隐私。Agapitov 还在自己的推特上提问道“AI 驱动决策将在生活中起到越来越多的作用,这给人们带来的是担忧害怕,还是提供了新的机会?”

更多的质疑声音是在这种评判的方式未必是准确的,而且根据算法结果直接把人裁掉,缺少对话环节。并且,员工在被裁掉之前也不知道自己的工作效率被评为“效率低下”。一位被裁掉的员工表示,自己对其评级一无所知,只有 Agapitov 和一些高管才能访问被跟踪人员的仪表板。这位前员工表示,他一直认为完成工作任务和上司的评估是衡量他工作绩效的唯一指标。

Xsolla 的做法倒也不是新鲜,毕竟线上办公后,各大公司都在琢磨如何通过数字化方式监控员工的工作状态。而且随着 AI 技术的发展,算法对于人类工作的影响也越来越大。

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被算法“监控”的打工人

在 2019 年时,亚马逊内部的 AI 系统,就可以追踪每一名物流仓储部门员工的工作效率,统计每一名员工的工作时间,然后自动生成解雇的指令。2020年10月,63 岁的亚马逊Flex 合同司机 Stephen Normandin 表示自己被机器解雇了。

当他按往常一样打开手机App 想要看看当日亚马逊Flex 送货路线时,却发现自己无论怎么尝试也无法登录进系统。他赶忙打开邮箱,发现一封亚马逊发送的通用邮件写着:你已经被终止合作,原因是个人评分已经低于可以接受的级别。同时这封邮件告诉他,跟踪他的算法发现,他没有正确地完成工作。他回想自己过去一段时间的工作,意识到使得他评分迅速下降的实际上是算法的过错。

同年3月,在南京市建邺区工作的部分环卫工人陆续接到了公司配发的一款智能手环,并被要求在上班期间佩戴。手环除了具备定位功能外,只要环卫工人上班期间在原地停留20分钟,手环就会自动发出“加油”的语音,提示环卫工人继续工作。这件事也在网络上引发了网友的热议,很多网友对此种方式表示了质疑:”’加油’就是催人干货,感觉像后面总有双眼睛在盯着“,并认为这种方式涉嫌侵犯他人隐私、不尊重劳动者个体。

2021 年 3 月,复旦大学教授孙金云的意向调研成了网上的热议话题。调研报告显示,苹果用户更容易被专车、优享等车型接单。如果不是苹果手机,则是手机越贵,越容易被更贵的车型接单。大数据时代下,我们可以更加精准地找到自己想要的信息,但是也很难避开算法的陷阱。

无论是员工、快递员、外卖员、打车软件,还是在机票、酒店、电影等多个方面都深受算法的影响。虽然 AI 技术对社会带来了智能化,但也要避免这些消*的影响。

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