云計算
不用多說，云計算火了快十年了，無人不知無人不曉。經過這些年的市場培育，云計算已經成為IT行業里的基礎技術，幾乎一切的IT建設和設計都要圍繞云計算展開，哪里有IT，哪里就有云，云計算成為新的IT圈的代表詞。云計算給IT圈帶來的其實就兩點：依仗網絡進行分布式計算，還有軟件定義，用軟件來接管被硬件一統天下的IT系統，這無疑是IT圈在自己革自己的命。云計算同時將IT圈分成了三部分，三個小圈：IaaS、PaaS、SaaS，正是IT圈可以對外提供的三種服務模式。這三個圈就像一棟大樓里的頂樓、中間、低層三大塊，基礎設施在最下端是IaaS，平臺在中間是PaaS，軟件在頂端是SaaS。有了IaaS，你可以將硬件外包到別的地方去。IaaS會提供場外服務器、存儲和網絡硬件，你可以租用，節省了維護成本和辦公場地，公司可以在任何時候利用這些硬件來運行其應用。有了PaaS，你所有的開發都可以在這一層進行，節省了時間和資源。在PaaS上可以找到各種開發和分發應用的解決方案，節省了你在硬件上的費用，可實現網頁應用管理、應用設計、以及應用開發協作工具等。有了SaaS，你所消費的服務完全是從各種網頁進入的，任何一個遠程服務器上的應用都可以通過網絡來運行。云計算除了IaaS、PaaS、SaaS三大金剛，現在又有了新的成員，這個很多人并不知曉。如：CaaS叫協作即服務，CaaS是將傳統電信的消息、語音、視頻、會議、通信協同等封裝成應用軟件編程接口或者軟件開發工具包，然后通過互聯網對外開放，提供給第三方使用，將電信能力真正作為服務對外提供。MaaS叫物聯網即服務，這個概念是伴隨著物聯網產生的，物聯網對數據存儲和計算量的需求都上升了一個新臺階，需要虛擬化的云計算、SOA等技術相結合以實現物聯網的泛在網絡。
大數據
大數據相當于人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。同時這些知識要達到一定的量才有意義，知識面過窄也不容易產生價值。大數據之所以被IT圈在這兩年被推崇，主要是數據量增長太快，全球各種視頻、圖片、語音、文字等各種數據每兩年都要增長一倍。如果將這些數據放在存儲設備里靜靜地睡大覺，這是極其浪費的。當數據的量在不斷增長，就可以對其中含有意義的數據進行專業化處理，提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。這就像垃圾回收一樣，當垃圾量不斷增大時，通過分類對可回收垃圾進行回爐重新處理，就可以將垃圾變廢為寶。對于大數據也一樣，首先要有海量的數據，然后通過加工，找出一些特定規律，這些規律就存在巨大的價值，可以指導相應工作更加有效開展，從而提升工作效率或者帶來更多利潤。要知道在IT的世界里，最不缺少的就是數據，要善于從海量數據中找尋機會，而使用的技術就是大數據，所以大數據不火都不行。
人工智能
人工智能可不是新面孔，至少幾十年前就被人提及了，只是最近才真正火熱起來。人工智能火起來的推力按照百度李彥宏的說法，來自于大數據。因為大數據火了，所以人工智能也跟著火了，人工智能與大數據關系緊密。越來越多的數據產生，這使得我們可以利用這些數據做一些過去只有人能夠做的事情。除了數據豐富度，計算資源也變得豐富，計算能力越來越強大，計算成本越來越低廉，再加上有了大數據，我們可以實現很多比如說像語音識別、自然語言理解、圖像的識別，甚至無人駕駛汽車等，這些都是人工智能的范疇。人工智能是設計出以人類智能相似方式做出反應的智能機器，它離不開大數據，更是需要基于云計算平臺完成深度學習進化，這也是人工智能為何經過五十年，直到現在才火。沒有大數據、沒有云計算，以前提出的人工智能只能是空中樓閣，無法在現實中實現。而現在則不同，有了很多技術的鋪墊和積累，人工智能開發出來的機器人，其表現得越來越接近人類，甚至智能水平超過人類。在最近的人機大戰中，都是以機器人完勝告終，這在十年前也是不可想象的事情。顯然，人工智能的水平已經有了突飛猛進的發展。不過，這依然屬于人工智能的初級水平，我們還沒能創造出可以解決多種多樣不同類型問題的人工通用智能，還沒有聽一兩年人類對話錄音就能自己說話的機器，阿爾法狗通過分析數千局比賽，然后又進行更多的自我對弈而學會了下圍棋，但阿爾法狗卻不能用來下國際象棋，真正的人工通用智能離我們還很遠，這也預示著未來人工智能前途不可限量。
顯然，要進入IT圈，首先得搞清楚云計算、大數據、人工智能這些最流行的東西，這樣才有機會從小白變成圈內資深人士，努力吧!
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