前言
如今，數(shù)據(jù)科學(xué)變得越來(lái)越復(fù)雜。這種復(fù)雜性由下面三個(gè)因素導(dǎo)致：
增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力 —— 環(huán)視四周，數(shù)的出多少個(gè)能產(chǎn)生數(shù)據(jù)的設(shè)備呢？如果你用筆記本電腦來(lái)瀏覽本文的話算一個(gè)，如果身邊有智能手機(jī)（以及安裝的APPs）的話再加一個(gè)，如果帶了健身手環(huán)的話還要加一個(gè)，駕駛的汽車（有些情況下）也算一個(gè) —— 它們都在持續(xù)不斷地生產(chǎn)數(shù)據(jù)。現(xiàn)在設(shè)想今后幾年內(nèi)的情景，你所使用的冰箱、家里的溫度調(diào)節(jié)器、穿戴的衣物、兜內(nèi)的鋼筆以及喝水的水壺都會(huì)嵌入傳感器，不斷向數(shù)據(jù)科學(xué)家（和數(shù)據(jù)庫(kù)）傳輸數(shù)據(jù)用來(lái)分析。
低廉的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本 —— 我們來(lái)做個(gè)猜測(cè)。猜一猜，把自古以來(lái)全球所有的音樂(lè)存儲(chǔ)起來(lái)需要花費(fèi)多少錢呢？你的答案是什么？我的估計(jì)是總花費(fèi)遠(yuǎn)不到1000美元。
廉價(jià)的計(jì)算能力 —— 看一下最近發(fā)布的一款筆記本電腦性能配置清單。一個(gè)擁有64GB RAM的Xeon處理器加上Quadro的GPU。這臺(tái)機(jī)器預(yù)計(jì)售價(jià)不到2000美元，重量約為2.5kg。還需要我多說(shuō)什么嗎？
總之，我們正在源源不斷地生產(chǎn)數(shù)據(jù)（當(dāng)你閱讀本文時(shí)，你也將成為一個(gè)數(shù)據(jù)樣本），我們能以極低的成本存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，并且對(duì)它們做計(jì)算和仿真處理。
為什么在云端進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)？
那我們?yōu)槭裁匆褦?shù)據(jù)放在云端處理呢？當(dāng)你看到一臺(tái)筆記本電腦就配備64GB RAM時(shí)，不禁會(huì)問(wèn)我們真的需要把數(shù)據(jù)送到云端嗎？答案絕對(duì)是需要的，我們能找出一大堆理由來(lái)。下面就列出幾條：
需要運(yùn)行可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)科學(xué)：讓我們回到幾年前。在2010年，我進(jìn)入一家跨國(guó)保險(xiǎn)公司組建數(shù)據(jù)科學(xué)部門。其中的一項(xiàng)工作就是采購(gòu)了一臺(tái)16GB RAM的服務(wù)器。由于是新組建部門，我們按照超前3~5年的標(biāo)準(zhǔn)采購(gòu)。當(dāng)初類似星形的組合結(jié)構(gòu)，隨著我們的雇員增加而無(wú)法擴(kuò)展。不僅因?yàn)榻M內(nèi)成員增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。由于只有一臺(tái)實(shí)體機(jī)，我們陷入了困境！我們要不購(gòu)買一臺(tái)新的、性能更強(qiáng)的服務(wù)器，要不讓現(xiàn)有這臺(tái)滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)（很快就將會(huì)過(guò)載）。你最不愿意看到的事情就是組里的數(shù)據(jù)科學(xué)家盯著屏幕等待未處理完的數(shù)據(jù)！而云端的機(jī)器只需輕擊鼠標(biāo)就能輕易擴(kuò)展，省去了很多煩心事。因此即使數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)幾倍，現(xiàn)在的腳本和模型依舊能夠正常運(yùn)行。
成本：可擴(kuò)展性是一方面，成本也是一方面。假設(shè)你有一個(gè)問(wèn)題需要解決，問(wèn)題不常現(xiàn)，但是需要更高配的計(jì)算基礎(chǔ)框架。這類情況很常見(jiàn) —— 若想挖掘自己贊助的某次年度事件的社會(huì)媒體數(shù)據(jù)，但想實(shí)時(shí)查看結(jié)果。受制于成本，不可能為此而買一臺(tái)新機(jī)器。很簡(jiǎn)單，這時(shí)只要租一臺(tái)高配置的機(jī)器，租用幾個(gè)小時(shí)或者幾天就能解決問(wèn)題，成本是新購(gòu)機(jī)器的零頭。
協(xié)作： 當(dāng)想和多位數(shù)據(jù)科學(xué)家同時(shí)工作時(shí)該如何是好？想必你不愿意他們每個(gè)人都在本地機(jī)器上復(fù)制一份數(shù)據(jù)和代碼吧。
共享：當(dāng)想和組員共享Python/R代碼時(shí)會(huì)怎么辦？你所使用的函數(shù)庫(kù)可能在他那兒沒(méi)有，或是版本太低。如何確保代碼在不同機(jī)器間可遷移呢？
更大的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)生態(tài)系統(tǒng)：像AWS、Azure等一些云服務(wù)商，提供完整的生態(tài)系統(tǒng)幫你采集數(shù)據(jù)、生成模型并部署。如果使用實(shí)體機(jī)，都需要自己設(shè)置這些配置。
快速搭建原型：很多時(shí)候，你在路上或是和朋友交流時(shí)蹦出了新想法。這些情況下，使用云計(jì)算服務(wù)就會(huì)很便捷。能快速地完成原型開(kāi)發(fā)，而不必?fù)?dān)心版本和擴(kuò)展性。在證實(shí)了自己的想法之后，也能方便地轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品。
在 這里有更多關(guān)于云計(jì)算部件的內(nèi)容。
現(xiàn)在你明白了數(shù)據(jù)科學(xué)的云計(jì)算的需求了吧。我們接著看看在云端執(zhí)行R和Python的不同選擇。
在云端做數(shù)據(jù)科學(xué)的選擇：
Amazon Web Services （AWS）
Amazon是云計(jì)算界的老大。它們占據(jù)最大的市場(chǎng)份額，有完整的文檔，提供便捷的環(huán)境支持快速擴(kuò)展。這篇文章教你如何在機(jī)器上運(yùn)行 R或者RStudio。如果云端的機(jī)器是Linux系統(tǒng)，那么Python是預(yù)裝的。也可以自己安裝額外需要的庫(kù)函數(shù)和模塊。
你可以使用 AWS machine learning，自己配置一臺(tái)機(jī)器，甚至直接使用 DataScienceToolbox，它提供工具箱之外用到的所有軟件。平臺(tái)不僅僅是提供服務(wù)，還提供一些大規(guī)模數(shù)據(jù)集供你玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)。
因?yàn)锳WS是最流行的選擇，它形成了完善的生態(tài)系統(tǒng)，并且（相對(duì)其它而言）更容易找到包含正確經(jīng)驗(yàn)的各種資源。然而，Amazon相比其它家服務(wù)的價(jià)格通常更貴一些，甚至不提供某些服務(wù)。另外，由于某些原因機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)不對(duì)亞太地區(qū)開(kāi)放。因此，如果你恰好位于這些地區(qū)，則需要選擇北美的服務(wù)器，或者在云端自己配置一臺(tái)虛擬機(jī)。
Azure Machine Learning
如果AWS是冠軍的話，Azure就是冠軍挑戰(zhàn)者。Microsoft明確地加大力度提供一個(gè)執(zhí)行端對(duì)端數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)流程的接口。你可以使用他們的 studio來(lái)搭建機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程，在云端使用JuPyTer notebooks，或者直接使用ML APIs。
Microsoft已經(jīng)在 虛擬學(xué)院提供了免費(fèi)的電子文檔和MOOC幫你入門。
IBM BlueMix：
如果說(shuō)Amazon和Microsoft是在云計(jì)算領(lǐng)域有機(jī)地發(fā)展，那么IBM的思路略有不同。IBM開(kāi)發(fā)了BlueMix平臺(tái)，隨后急速開(kāi)始營(yíng)銷其服務(wù)產(chǎn)品。盡管提供方式不如AWS和Azure直接，但還是能在云端提供設(shè)置記事本而使用。
數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)如何使用Watson提供的APIs也將會(huì)很有意思。
Sense.io:
如果覺(jué)得我之前寫的那些都太復(fù)雜了，那就有必要了解一下Sense。Sense項(xiàng)目可以只點(diǎn)擊一個(gè)按鈕完成部署。他們提供的服務(wù)基于R、Python、Spark、Julia和Impala，成員之間靈活地合作和共享分析結(jié)果。觀看這段視頻初步了解這款產(chǎn)品：https://www.youtube.com/embed/n3RwCr9l4G8
Demino DataLabs
Domino位于舊金山，它提供一個(gè)安全的云計(jì)算環(huán)境，支持R、Python、Julia和Matlab等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。平臺(tái)提供版本控制功能和特色，使得組內(nèi)合作和共享變得無(wú)比容易。
DataJoy
DataJoy目前像是Sense和DominoDataLab的剝離版本，但它今后如何發(fā)展很引人關(guān)注。目前，若想在云端運(yùn)行R或者Python，不妨也試一試DataJoy。
PythonAnywhere
你如果正在開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，并需要搭建一個(gè)包含數(shù)據(jù)科學(xué)模塊的網(wǎng)站，PythonAnywhere似乎是個(gè)完美的選擇。正如名字所稱，這個(gè)選擇是基于Python開(kāi)發(fā)，但它提供了一個(gè)單獨(dú)的窗口來(lái)托管主機(jī)、搭建網(wǎng)站和進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)分析。
在云端進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)的挑戰(zhàn)：
盡管云計(jì)算有其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)，它也面臨著不少挑戰(zhàn)。我認(rèn)為這些挑戰(zhàn)在長(zhǎng)期并不會(huì)停止云服務(wù)使用的增長(zhǎng)，但是偶爾也會(huì)形成一些障礙。
和第三方共享數(shù)據(jù)的擔(dān)憂：我不斷地面臨這項(xiàng)挑戰(zhàn)。不論你如何試圖向一部分人解釋云端的安全性，把數(shù)據(jù)共享到公司外部總是令人擔(dān)憂。通常這都是監(jiān)管方需求或是法律要求，但往往給出的理由也很無(wú)厘頭。例如，很多銀行都不愿意上傳它們的數(shù)據(jù)到云端進(jìn)行分析。
需要上傳/下載大量數(shù)據(jù)：由于數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù) —— 如果網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不穩(wěn)固，一次性上傳這些大數(shù)據(jù)將是巨大的挑戰(zhàn)。
后記
云計(jì)算正因其帶來(lái)的利益而受到更多的關(guān)注，這些云計(jì)算服務(wù)變得常態(tài)化（假如目前還沒(méi)有）也將只是時(shí)間問(wèn)題。希望你覺(jué)得這些云計(jì)算服務(wù)有用，當(dāng)你需要的時(shí)候唾手可得。
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