云计算和人工智能的区别和联系(云计算和人工智能发展)

云计算。这是因为人工智能和大数据的应用领域包括云计算。

云计算提供对可配置计算资源共享池（资源包括、服务器、存储、应用软件和服务）的可用、便捷、按需的访问。无需付出任何努力或与服务提供商进行最少的互动。云计算技术包括：

1．编程模型

2．大规模数据分布式存储技术

3．大规模数据管理技术

4.虚拟化技术

5.云计算平台管理技术

麦肯锡全球研究院对大数据的定义是：大规模的数据采集、存储、管理和数据采集分析远远超过传统数据库软件工具的性能；数据规模大；数据量大。它具有四个主要特点：数据流动快、数据类型多样、价值密度低。它必须依赖于云计算中的分布式处理、分布式数据库和云存储以及虚拟化技术。

大数据也是人工智能的必备技术。硬件的存储和运算能力有限，人工智能还依赖于云计算。

1、云计算与大数据侧重点不同

大数据是指使用传统无法在一定时间尺度内捕获、管理和处理的数据。大型、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模型来增强决策、洞察发现和流程改进能力。

云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和提供相关服务，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。

通过这两个定义，我们可以了解到云计算注重的是资源分配，是硬件资源的虚拟化；而大数据则是对海量数据的有效处理。大数据和云计算并不是的概念，但它们之间却存在着不寻常的关系。从资源需求和资源再加工来看，它们必须一起使用。

2、云计算与大数据相辅相成

首先，云计算以计算资源作为服务来支持大数据挖掘，大数据的发展方向是与大数据交互实时查询分析提供他们所需要的有价值的信息；

其次，大数据的提取和处理需要云计算作为平台，大数据所涵盖的价值和规律数据公司可以让云计算与行业应用更加融合，并发挥更大的作用；保护大数据的信息隐私是大数据云计算快速发展和应用的重要前提，云计算与大数据的结合将潜在成为人类理解事物的新工具。

如果把云计算比作整个计算机智能的大脑。然后，数一下这个的边缘、眼睛、耳朵、手脚。核心服务器让智能拥有强大的人工智能，但如果这个人工智能又聋又瞎，就起不了大作用。
由于缺乏适当的数据收集，智能经常用于大数据应用。边缘计算可以为核心服务器上的大型算法提供最准确、最及时的数据源。
云计算与云计算的结合，使得整个的理解不仅具有洞察力，而且具有洞察力和敏捷性。基于云计算的计算机就像一支，一切都有指挥部：当需要与外界进行大量交互时，就会显得僵化、反应迟缓，一旦完全停止，就会显得僵化、反应缓慢。装修的问题。
另一个原因：边缘计算和云计算是两个完全不同的东西，一个不会取代另一个。但现在内容太多，让IT专业人士感到困惑，提出边缘计算取代云计算，相当于说PC正在取代数据中心。
所有公共云提供商都有包含或合并边缘计算的物联网战略和技术堆栈。边缘计算和云计算可以协同工作，但边缘计算是对特定需求的专用。云计算是一个更通用的平台，可以与旧的客户端/服务器模型中的专用一起使用。