#chat GPT# 作为一家实体经济上市企业的董事长，与数字化、智能化相关的哪些未来发展趋势是需要关注和了解的？1. 云计算：云计算技术可以帮助企业节省成本，提高效率，并加快创新。2. 智能化：智能化技术可以帮助企业实现自动化，并带来更好的客户体验。3. 数字化：数字化可以帮助企业更好地管理和分析数据，从而提高决策效率。4. 物联网：物联网可以帮助企业实现更高效的运营和管理，并有助于企业的可持续发展。5. 机器学习：机器学习可以帮助企业根据大量数据进行分析和预测，从而改良决策和运营。

目前，大国竞争重要的就是科技赛道，而云计算作为未来算力发展的关键，是科技竞争的主战场之一。在云计算的战场上，目前只有中美两国的云厂商在battle。美国拿出了亚马逊、微软这两张王牌，而中国阵营里，阿里云是那个冲在前面正面硬刚的选手。说“正面硬刚”不是开玩笑的。早在2006年的时候，谷歌就已经发布3篇论文证明云计算可行。2009年，阿里率先在国内布局云计算。当时说阿里云没前途的大有人在，但阿里依旧每年往云计算投钱，死磕自研云技术。到如今阿里云超越了提出云计算的谷歌，新Gartner报告表明，阿里云在IaaS市场份额上继续稳居世界第三、亚太第一，与亚马逊、微软处于世界第一梯队，为中国争得了云计算话语权。全球云市场基本就是美国云一家独大，中国也难以避免像欧洲那样被美国云厂商垄断的命运。享受先进科技给我们生活带来的便利的同时，也多多鼓励付出了大量心血的科技企业们吧！

本书从云计算技术与应用的8个维度对云计算技术基础进行了全面介绍，内容包括云概述、云标准、云存储、云服务、云桌面、云安全、云技术和云应用。编者搜集、整理、制作了大量的典型案例，帮助读者揭开云计算的神秘面纱，为后续云计算相关技术的深入学习和应用实践奠定基础。书中合理设置了认知（知识学习）、体验（案例剖析）、提升（课外拓展）环节，为读者学习提供便利。本书适合作为计算机类相关专业云计算技术的入门教材，也可作为云计算初学者的自学用书。

AI2.0走向3.0的动因:信息环境巨变：互联网、移动计算、超级计算、穿戴设备、物联网、云计算、网上社区、万维网、搜索引擎等等社会新需求爆发：智能城市、智能医疗、智能交通、智能游戏、无人驾驶、智能制造等等AI的基础和目标巨变：大数据、多媒体、传感器网、增强实现（AR）、 虚拟实现（VR）等等计算机模拟人的智能 人机智能 群体智能

考虑任务错误及重试的IaaS云计算性能评估与优化云计算(Cloud Computing)是近年来科研机构和商业机构的研究热点。得益于计算以软硬件的发展，大数据的发展和研究或者公司业务的需求，云计算得到了蓬勃的发展。云计算的研究的热点方向之一就是系统性能分析与优化。云计算的服务质量(QoS, Quality of Service)直接影响了用户的体验，因此QoS对于实际应用意 义重大。云计算服务的底层基础设施即服务(IaaS, Infrastructure-as-a-Service) 的结构和特性直接影响了整个云计算系统的性能与扩展性，因此在IaaS层研究云计算系统性能具有重要价值。IaaS为三层结构的底层。此层管理着物理机硬件、虚拟机（VM: Virtual Machine）、 虚拟网络(Virtual Network)存储等资源，决定了物理资源的组织方式和拓扑结构。此层的架构灵活性，稳定性和相关性能直接影响者之上的PaaS层，SaaS层，并直接影响云计算系统总体的性能，决定了云计算平台的性能上限。本文研究重点研究IaaS层。在综合比较了前人研究成果的基础后，指出了云计算流程分析存在的主要问题，即在云计算系统性能评估方面，缺少对云计算系统错误考虑、重传考虑和结合以上两者的综合分析。通过排队论，拟生灭过程等离散随机过程工具，可以对IaaS云任务处理流程进行建模和分析。分析得到的系统参数如任务响应延迟，任务拒绝率等可以描述云计算系统性能，为系统的优化提供参考。本文综合考虑了任务出错和任务重试对系统性能造成的影响，并通过研究系统队列容量，虚拟机多路能力(Multiple ability)，虚拟机创建速度，任务到达速度等影响云计算系统性能的内外部因素，对云计算任务处理流程进行总体分析，更加符合真实的云计算系统的特性。由于虚拟机(VM, Virture Machine)创建过程会因为各种原因失败，所以需要把任务错误纳入云计算建模考虑范畴。为了研究我们的模型，我们引入了一些数学工具。特别排队论比较深入，本质上IaaS云模型任务流程分析需要比较多的随机过程知识。同时，经典的排队论流程比较固定：即一个输入流一个输出流，排队系统内部并没有回路，所以并不能把错误与重传纳入整体排队性能分析。利用马尔科夫性，对任务出错和任务重传进行整体分析。通过一定时间内任务的到个数，虚拟机创建的统计时间来估算任务到达速率，虚拟机创建速率，结合系统的固有特性比如任务队列容量计算出任务拒绝率和响应延迟的90%置信区间。比较置信区间和理论值，证明了理论分析结果可靠。然后，重点研究了任务到达速度变化，虚拟机创建速度变化，系统队列容量在不同物理机台数情况下对期望响应延迟和期望拒绝率的影响。利用理论数据对云计算系统进行参数变化分析为云计算系统避免违反服务水平协议(SLA, Service Level Agreement)设置佳物理机数量，佳队列容量等系统架构提供参考。后，利用模拟退火算法对一定费用限制下优系统设置提供近似优解，通过实例展示了算法的用途。基于性能分析基础知识，我们建立了一个离散模型来描述IaaS云的系统性能。这个模型综合考虑了系统的易出错特性和重试。通过这个模型，我们得到了系统性能的主要参数，包括任务响应延迟和拒绝率。同时，研究了在8,9,10,11台物理机时，变化的系统容量，虚拟机建立速度，出错率等引起的系统响应能力和拒绝率的变化，为多系统配置因素对系统性能的影响做出了理论指导。为了证明本模型的准确度，我们将理论分析结果与重庆大学校园IaaS实验数据进行对比，通过90%的置信区间进行验证，所有的理论推导参数都落在了实验数据的置信区间，证明了模型推论的准确性。与此同时，也对比了响应时间段任务响应延迟和任务拒绝率之间的正相关性。为了在限制费用情况下求解系统的佳配置和佳响应延迟，我们把理论分析模型转化为一个优化问题，并用一种智能算法，模拟退火来近似求取系统配置优解。用一个优化实例来说明优化的效果，并解释了此算法的灵活性。此优化方法具有广泛性，为云计算系统配置优化提供解决思路。#云技术简介#