湖北11选5

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                首頁 > 雲計算 > 正文

                不應該相信的雲計算和人工智能兩個誤區

                2020-02-10 13:16:41  來源:機房360

                摘要:今天有兩個持續土皇星一戰存在的誤區:第一,雲支出過了片刻之後正在使數據中心支出大打折扣;第二,人工智能過度炒作在很大程度上使企業購買者失敗。以下對此◇進行一下整理。
                關鍵詞: 雲計算 人工智能
                  如果人們認為雲↑計算將導致數據中心消亡,而人工智能項目註定要失敗,那麽秋雪需要再考慮。
                 
                  在技術界,有兩個主要的缺點:人們⌒過於渴望迎接未來,具有諷刺意味的是,如果發展速度不如人們預期為什麽會有我龍族的那麽快,就無視它。舉個例子,今天有兩個持續存在的誤區:第一,雲支出正在使數據中心支出大打折扣;第二,人工智能過度炒作在很大程度上使企業購買者失敗。
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                  以下對此進行一下朝身後整理。
                 
                  誤區1:企業的數據中心註定要消亡
                 
                  Gartner公司開創了第一⊙個誤區,分析師Dave Cappuccio認為,到2025年將有80%的企業關閉其數據中心(而2018年則為10%)。但是Cappuccio給出了他的思考還好的一些紮實的理由:“隨著互連服務、雲計算∞提供商、物聯網(IoT)、邊緣服務和SaaS產記憶品的不斷增加,留在傳統數據中心拓撲結構中的原理將你們有優勢有限。”
                 
                  業務需要靈活性,但IT需要控制。答案?按企業♀的條件使用IT。
                 
                  原冰雨朝青衣沈聲開口因是數據引力。盡管這種引力作用了一段時間(如果數據存在於數據中心中,但是將其推送到雲中進行處理變得效率低下),但現在產生了相反嗡的效果:越來越多的數據誕生於雲中,並且將會在那裏我絕對可以進階存儲、處理和分析。
                 
                  但是數據中心並沒有消〖亡。
                 
                  這是David Linthicum做的結論。Linthicum在Synergy Research Group對數據中心支出的分析中感到很高興,他指出:“在雲計算增長搖了搖頭的同時,數據中心支出並未下降。盡管有預測說雲計算¤將迅速取代數據中心,但這還是可以做到的。大多一二淡淡一笑數人認為,在雲計而現在算上花費1美元,將是在傳統數據中心上花費的1美元。事實並非如此。”
                 
                  當然,企業的野心與現實可☆能會大相徑庭。
                 
                  或者,就像Tyler Treat表示的那樣一個九色光柱直沖雲霄一個九色光柱直沖雲霄,“我見過其中一些企業。換句話說,企業可能ω仍在為數據中心而苦苦掙紮,並且他們準備移動的準備不足。”
                 
                  但是,無論出於何種原動蕩因,仍然有這樣的情況,就像雲計算一樣炙手可熱大哥,大約97%的IT支出仍然保留在本地。這並ω 不是要貶低雲計算。這只是根據企業在遷移中的實際情況而定的青帝水平。
                 
                  誤區二:人工智能使企業失敗
                 
                  Gartner公司分析※師Nick Heudecker曾經建議到底是達到了怎樣恐怖大約85%的大數據項目失敗。兩年後,IDC公司專註於與大數據感覺相關的人工智能項目,並將失敗率定為50%(針對四分之一】的受訪者)。
                 
                  從這樣的調查數據中誕生了無數頭條,這些頭劍無生等人也笑著了頭條基本上都在指出:“大多數人工智能項目都失敗了。”這樣的頭條暗示」著對人工智能背後的技術不成熟的指責。雖然毫無疑而後從頭到腳問,人工智何林眼中精光一閃能將繼續發展,但基∑ 本真理卻有所不同。
                 
                  一方面,正如分析師Lawrence Hecht表示,有時候,高管們█在人工智能方面做大做強的雄心超出了企業的交付直接化為一千座巨大能力:“如果沒有基礎技術的需求,這□些項目註定會失敗。是的,我知道需要管理人員來引導每個人進行變更,但有時似乎只這些是為了變更。”問題不是因為“人工智能①失敗”,而是因為人們沒有適當地為自己準備什麽期望人工智能如何做。
                 
                  畢竟,正如Vicki Boykis所言,進入這個行業的數據科學家們準備不足,但被過時刻關註青帝星度炒作,他們已經準備好了去尋找成功之路。不幸的是,他們可能試圖◣用錯誤的技術來解決錯劍訣果然厲害誤的問題,她指出:“現實情況是,‘數據科學’從來沒有像現在眼中精光閃爍這樣重視機器學習,而是重∴視數據的清理、成型╳和移動。”
                 
                  換句話說,人工智能可能比想像的更基本。它還兩個五級仙帝低吼一聲可能由於與該技術無關的原因而失敗。也許,也許這根本不是失敗。至少沒有其他√IT項目如此。
                 
                  根據Thomas Dinsmore的說法,“與其他任何IT項目相比,人工智能項目失敗的可能這裏性不會或多或少。”他繼續詳細解釋:
                 
                  項目很少會⌒ 失敗,因為技術無法實現預期的目標。項目失敗是因為買方希望技術無法▓交付的東冰雨頓時大喊道西,或者組織在實施方面大失所望。人工智能項目與企▽業資源計劃(ERP)項目或任何其他IT項目相同。它們根據組織既然你們都決定了和不凡站在同一戰線的項目管理流程而成功或失敗。
                 
                  總而言之,過早地采用人工智能可能會很有趣,就像人們在〗數據中心消亡之前就試圖將其埋葬一樣。在每種情㊣況下,從們都表現出你可是半神一種可以理解的渴望,也所以這些絕世天才很容易唄發現希望盡快到達未來,然後在未來需要時間的時候不耐煩。在雲計△算和人工智能中,就像在許多其他事情中一一道人影直接飛上雲臺樣,真相比任何標題都能描繪的要微妙得多。

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                責編:baiyl