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什么是 Serverless？
Serverless ，按中文翻译，称为「无服务器」。这究竟是一种什么样的形态或产品呢？无服务器，就是真的没有服务器吗？
其实，在行业内，目前对于 Serverless 有几种解读方法：
在某些场景可以解读为一种软件系统架构方法，通常称为 Serverless 架构
而在另一些情况下，又可以代表一种产品形态，称为 Serverless 产品
在说起 Serverless 架构时，Serverless 代表的是利用 Serverless 形态的产品实现的应用架构，这种架构完全依托于云厂商或云平台提*品完成系统的组织及构建。在这种架构中，用户无需关注支撑应用服务运行的主机，而将关注点投入在系统架构，业务开发，业务支撑运维上。
而说起 Serverless 产品时，代表的是无需理解、管理服务器，按需使用，按使用付费的产品。Serverless 产品中，其实也可以包含存储、计算等多种类型的产品。而典型的计算产品，就是云函数这种形态。
云函数，或者称为函数即服务 (Function as a Service)，它和后端即服务 (Backend as a Service) 一起，都可以称为 Serverless 产品。通过组合使用这些产品，开发者可以构建自身的业务 Serverless 架构。
Serverless并不神秘，对于Serverless来说，用户只是不用更多的去考虑服务器的相关内容了，无需再去考虑服务器的规格大小、存储类型、网络带宽、自动扩缩容问题了；同时，也无需再对服务器进行运维了，无需不断的打系统补丁、应用补丁、无需进行数据备份、软件配置等工作了。
用一个简单的例子就可讲明。我们设计了一个AI应用，可以识别出图片中人物的人种，我们把它作为一种SaaS服务架设在公共云上提供给客户使用，其典型的后端架构设计如下：
Serverless 的价值
Serverless 技术为什么会获得越来越多的关注？我们可以从几个角度来看。
首先，从开发者使用的来说，不用更多地去考虑服务器的相关内容，无需再去考虑服务器的规格大小、存储类型、网络带宽、自动扩缩容问题。同时，也无需再对服务器进行运维，无需不断打系统补丁、应用补丁，无需进行数据备份、软件配置等工作。
其次，Serverless 产品是完全自动化的弹性扩缩容的。在业务高峰时，产品的计算能力、容量自动扩容，承载更多的用户请求，而在业务下降时，所使用的资源也会同时收缩，避免资源浪费。
再次，跟随着完全自动化的弹性所带来的，是全新的计量计费模式。开发者仅需根据使用量来付费，而在深夜无业务量的情况下，不会有空闲资源占用，因此也不会有费用产生。
随着如上提到的特性，Serverless 给开发者或用户带来了具体的商业价值：
1. 降低运维需求
- Serverless 使得应用与服务器解耦，业务上线前无需预估资源，无需进行服务器购买、配置
- Serverless 也使得底层运维工作量进一步降低，业务上线后，也无需担忧服务器运维，而是全部交给了云平台或云厂商
2. 降低运营成本
- Serverless 的应用是按需执行的。应用只在有请求需要处理或者事件触发时才会被加载运行，在空闲状态下 Serverless 架构的应用本身并不占用计算资源
- 在使用 Serverless 产品时，用户只需要为处理请求的计算资源付费，而无须为应用空闲时段的资源占用付费
3. 缩短迭代周期、上线时间
- Serverless 架构带来的是进一步的业务解耦，应用功能被解构成若干个细颗粒度的无状态函数，开发可以聚焦在单功能的快速开发和上线
- 同时拆解后的云函数，也都可以进行独立的迭代升级，更快速的实现业务迭代，缩减功能的上市时间
4. 快速试错
- 利用 Serverless 架构的简单运维、低成本及快速上线能力，可以来快速尝试业务的新形态、新功能
- 利用 Serverless 产品的强弹性扩容能力，在业务获得成功时，也无需为资源扩容而担心
什么是云计算？
云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
官方的回答让我们对云计算的理解可能不是特别的明显，总而言之，在数据种类比较多的环境下，数据量非常大的情况下，云计算就是把单纯的数据环境，转移到云上进行相关操作
近几年的：华为云，腾讯云，阿里云.......发展的如火如荼，顺应时代的需要，必定会有一种全新的发展和质的突破！
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
云计算的价值
通过“云计算”可将IT资源进行集中化和标准化，这样就为*、企事业单位的IT运行环境带来了无法估量的价值，具体表现在：
1） 通过整合服务器、动态调整资源及虚拟化存储技术，就可使*、企事业单位的IT部门用小规模的硬件部署来完成同级别或更高级别的服务，从而大大提升企业的生产力和*及事业单位的业务价值，同时提升服务器效力。
2） 用“云计算”来构建IT运行环境后，*、企事业单位的IT运行环境会更加集中简洁，再加上存储、网络及服务器的自动化操作，将大幅度减少IT运行时的人为差错。
3） 通过购买更少的硬件设备及软件许可，大大降低采购成本，通过自动化管理迅速降低系统管理员的工作负荷，这就意味着降低了*、企事业单位在IT环境构建时的投入及运维成本。
总之，“云计算”通过技术手段把计算和存储作为服务加以提供，提供了高附加值的服务；“云计算”打破现有机房的空间局限，在更小的空间内提供了更多的服务能力；“云计算”通过规模效应降低了单位资源的投资及维护成本；同时，“云计算”带给用户更好的交互体验，降低了用户使用成本，提升了用户满意度及忠诚度。
什么是大数据？
大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
对于大数据我们如何理解数据的big：最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB
它们按照进率1024（2的十次方）来计算：
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
大数据的价值
1、对大量消费者提*品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销，今日头条正在如此，这是一个精致过后的推广，精准有效地将供需双方牵线做联系。
2、 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型，更好的利用的数据提高服务质量和效率，例如你在浏览某个物品时候购物网站已经把你想要的推送至眼前。
3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值，例如很企业已经选择开设网店和网络服务平台。
如果说大数据和云计算的联系，那么我们可以明显的感受到，在云上的环境足矣让大数据游刃有余
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
什么是人工智能？
人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
人工智能就是人工+智能结合在一起的组合，但是作为21世纪的发展潮流，人工智能的发展完全可以引领新的时代潮流。
人工智能的价值
人工智能可以运用到很多的领域里面，它的范围很广，给我们带来的福利也是非常之大的，其次人工智能给我们的真正的意义在于它可以给我们创造什么价值，而这种价值我们应该有足够的的能力和技术可以支配和控制。
好莱坞的电影和科幻小说将AI描绘成占领世界的类人机器人，而AI技术的当前发展并没有那么可怕，甚至还没有那么聪明。取而代之的是，人工智能已经发展为在每个行业提供许多特定的利益。继续阅读有关医疗保健，零售等方面人工智能的现代示例。
1)AI通过数据实现重复学习和发现的自动化。但是，人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化。AI不是自动执行手动任务，而是可靠，无疲劳地执行频繁，大量的计算机化任务。对于这种类型的自动化，人工询问对于设置系统并提出正确的问题仍然至关重要。
2)人工智能为现有产品增加了智能。在大多数情况下，不会将AI单独出售。而是，您已经使用的产品将通过AI功能得到改善，就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。自动化，对话平台，机器人和智能机可以与大量数据结合使用，以改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术。
3)AI通过渐进式学习算法进行调整，以使数据进行编程。人工智能发现数据的结构和规律性，从而使该算法获得技能：该算法成为分类器或预测器。因此，就像该算法可以教自己如何下棋一样，它可以教自己下一个在线推荐什么产品。当给定新数据时，模型会适应。反向传播是一种AI技术，允许在第一个答案不太正确时通过训练和添加数据来调整模型。
4)AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。几年前几乎不可能构建具有五个隐藏层的欺诈检测系统。不可思议的计算机功能和大数据改变了这一切。您需要大量数据来训练深度学习模型，因为它们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多，它们变得越准确。
5)人工智能通过深度神经网络实现了令人难以置信的准确性，这在以前是不可能的。例如，Alexa，百度搜索和百度相册的交互都是基于深度学习的，并且随着我们使用它们的不断增加，它们将变得越来越准确。在医学领域，来自深度学习，图像分类和对象识别的AI技术现在可以用于以与训练有素的放射科医生相同的准确性在MRI上发现癌症。
6)AI充分利用数据。当算法是自学时，数据本身可以成为知识产权。答案在数据中。您只需要应用AI即可将其淘汰。由于数据的作用现在比以往任何时候都重要，因此可以创造竞争优势。如果您在竞争激烈的行业中拥有最好的数据，即使每个人都在应用类似的技术，那么最好的数据也会取胜。
云计算、大数据、人工智能三剑合一
相遇（时代的需要，让你们互相认识）
21世纪，每一天都在变化，每一秒都在产生奇迹，时代需要发展，那么技术必定需要革新。
随着互联网的兴起和发展，数据的产生让我们对价值的认识，有了更加深刻的领会，我们每一天都在产生海量的数据，而作为这些数据存储地址，我们需要环境来收纳，一般的传统数据库已经无法满足大数据时代的需求了，在此环境下，云的概念产生了，云计算的概念也产生了，大数据让云计算有了更好的发展，而云计算给了大数据更好的环境，之后我们需要对数据进行价值提取，如果只是单纯的数据挖掘和分析，就失去大数据的特性了，在这个时候机器学习和智能模型算法应运而生，人工智能的概念也随之提出，大数据的数据之源为人工智能的学习提供最初的保障，而云计算加速了人工智能的发展。
大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。
虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言！数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值！
所以针对数据量，我们如果只是单纯的探索数据的大小，大数据的价值就失去原本的价值了，这背后还需要一个有力的纽扣来支撑，那就是人工智能，大数据为人工智能提供了数据的支持和背景的训练，利用各种的算法和机器学习，来训练模型，按照数据的大规律来采集我们人类的信息最终达到学习的效果，这个就是人工智能最核心的一部分。
云计算是大数据的宝塔之地，人工智能背后强大的助推器：云计算，人工智能也好、大数据也好、云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！
Serverless助推了云计算的发展，开启了新时代的数据之门与算法之门的奥秘，为我们的时代创新，带来了无限的可能性！后三者合力搭档在一起，组合拳出击才更有力量，才能给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！
每文一语
永远不要被现实所打败，你想要的一定要靠自己，加油！