昨日,IBM召開了2016新春媒體溝通會,闡述了其在未來的發展方向——將業務重點放在認知計算和雲平台上,未來IBM的全部業務將逐漸“雲化”。
事實上,早在2009年,IBM的整個業務架構就已經開始向雲計算進行調整,然而時值移動互聯網去PC化的大潮,轉型的效果不顯著。
時至今日,IBM的服務已經發展成了兩大部分——雲業務與非雲業務。
那麼雲服務到底有什麼魅力足以讓老牌科技巨頭IBM將所有業務雲化,而認知計算在大數據分析上又有什麼優勢呢?
認知計算到底是什麼?
簡單來説,認知計算其實就是一種能夠從大量的複雜數據中找出其中的規律的全新計算模式,以更加自然的方式與用户進行交互,十分適合於從不同類型的數據中得到用户所需的有價值的推論。
有了認知計算技術,人們就可以:
認知計算的技術難點
雖然聽起來非常簡單,但想要真正應用這一技術其實有很多困難點:
認知計算雲服務化
正是由於有這些實際應用上的難題,諸如IBM等公司才陸續開展了雲計算業務。以IBM為例,雲計算從本質上講,就是IBM將自家散佈在世界各地的服務器羣充分利用,在雲端進行整合,協調統一為某一家公司進行某一項計算的服務。
而在認知計算方面,具體的B2B應用流程其實也已然十分成熟,下面就是IBM在大數據分析上的產品規劃:
在此基礎上,IBM還進一步表示,未來雲數據服務會從硬件上虛擬化逐步轉向平台虛擬化再到軟件虛擬化,最終實現完全虛擬化。
除了認知計算,IBM在其他服務上也實現了“雲化”,並以此推出了“雲數據服務超市”的概念。
一切皆可雲
據IBM介紹,雲服務不但能夠為企業客户處理大數據提供成熟的物理環境,其便利性也是自建服務所無法比擬的。而IBM也正是看到了認知雲計算的這一優勢,早在2014年就開始了佈局,推出‘雲數據服務超市’的概念。在雲數據計算服務超市中,IBM會根據客户的需求,從多種專業方案中選擇最佳的方案來提供服務。
據稱,除了人臉識別外,手寫體識別、語音轉換文字等相對標準化的服務也都已經在IBM的“雲服務超市”上上架。而其中IBM最引以為豪的就是Watson Analytics。
據介紹,Watson Analytics是IBM在2014年底推出的一款認知計算系統,可以用於做單一數據的分析,也可以做複雜數據的分析。只要把數據放到Watson Analytics的雲端,就可以用自然語言的方式輸入所需提出的問題,從而自動解析和理解用户所要實現的問題,從大量數據裏找出最有可能的結果。
IBM早在2014年開始,就已經在不斷地加緊步伐出售不良資產——向聯想售出x86服務器業務、倒貼15億美元“甩賣”芯片製造業務等,並向雲服務轉型。自2007年至今,IBM已經斥資70億美金收購17家雲計算公司。此前公佈的一項數據顯示,每天有超過550萬客户交易通過IBM雲平台完成。
隨着併購The Weather company、推出Watson Analytics等,都能看出IBM在向雲服務轉型上的進一步發力。然而截止到2015年第四財季,IBM已經創下了淨利連跌15個季度的記錄,這些在雲服務上的新舉措能否成功在2016年幫助IBM扭虧為盈,我們拭目以待。
資料來源:雷鋒網
作者/編輯:訾竣喆
引用“認知計算並不單單是一種新的技術,更是一種有別於傳統理念的新思維。未來,認知計算將會推動所有人、所有企業發生新的思想變革。”
——IBM大中華區大數據與分析平台技術總監 劉勝利
事實上,早在2009年,IBM的整個業務架構就已經開始向雲計算進行調整,然而時值移動互聯網去PC化的大潮,轉型的效果不顯著。
時至今日,IBM的服務已經發展成了兩大部分——雲業務與非雲業務。
那麼雲服務到底有什麼魅力足以讓老牌科技巨頭IBM將所有業務雲化,而認知計算在大數據分析上又有什麼優勢呢?
認知計算到底是什麼?
簡單來説,認知計算其實就是一種能夠從大量的複雜數據中找出其中的規律的全新計算模式,以更加自然的方式與用户進行交互,十分適合於從不同類型的數據中得到用户所需的有價值的推論。
有了認知計算技術,人們就可以:
- 對歷史大數據進行收集和分析,獲知此前某行業曾發生過什麼事情;
- 在此基礎上預測未來將會發生什麼事情;
- 最後研究出現今的應對方案。
認知計算的技術難點
雖然聽起來非常簡單,但想要真正應用這一技術其實有很多困難點:
- 首當其衝的就是數據的獲取問題。IBM的數據顯示,到了2020年,全球平均每人每分鐘就會產生1.7MB的新數據。在這樣一個大數據時代,雖然數據量非常的龐大,但實際上只掌握在少數的幾家公司手中,數據的獲取成本是第一個問題;
- 其次就是數據的質量問題。隨着人們對個人隱私的保護意識增強,網絡上充斥着越來越多的虛假用户數據。數據集的大小、準確度以及時效性,三者都會影響到最終的計算結果;
- 第三就是計算能力和效率問題。想要實現認知計算,一個龐大的計算機羣是必不可少的,這也是一個成本問題;
- 最後就是認知計算API的素質問題。認知計算雖然是一種通用的計算法則,但認知API的專業程度將會影響到最終產出的結果質量,這是一個經驗問題。
認知計算雲服務化
正是由於有這些實際應用上的難題,諸如IBM等公司才陸續開展了雲計算業務。以IBM為例,雲計算從本質上講,就是IBM將自家散佈在世界各地的服務器羣充分利用,在雲端進行整合,協調統一為某一家公司進行某一項計算的服務。
而在認知計算方面,具體的B2B應用流程其實也已然十分成熟,下面就是IBM在大數據分析上的產品規劃:
- 第一步:與客户確認數據需求,建立認知商業戰略;
- 第二步:收集、整理所需的相關的結構化數據與非結構化數據;
- 第三步:最後把專為行業數據以及認知型API優化過的雲服務提供給用户。
引用“目前,IBM的數據整理量是世界上最龐大的,而且分析能力也居全球首位。”——劉勝利
在此基礎上,IBM還進一步表示,未來雲數據服務會從硬件上虛擬化逐步轉向平台虛擬化再到軟件虛擬化,最終實現完全虛擬化。
引用“從任何角度上講,雲計算都是為了能夠更快的處理數據,所以在以前雲和大數據是有根本性衝突的。但是現在這一情況得到了改善,客户現在可以直接在雲上調用IBM專用服務器羣——在雲端管理集存儲、硬盤、CPU於一體的物理機器。所以能夠更快更穩定的發揮雲計算的優勢。”——IBM大中華區大數據與分析平台技術總監 劉勝利
除了認知計算,IBM在其他服務上也實現了“雲化”,並以此推出了“雲數據服務超市”的概念。
一切皆可雲
據IBM介紹,雲服務不但能夠為企業客户處理大數據提供成熟的物理環境,其便利性也是自建服務所無法比擬的。而IBM也正是看到了認知雲計算的這一優勢,早在2014年就開始了佈局,推出‘雲數據服務超市’的概念。在雲數據計算服務超市中,IBM會根據客户的需求,從多種專業方案中選擇最佳的方案來提供服務。
引用“舉個例子,如果某家企業需要用到人臉識別的系統,他們往往需要自己來去開發一套人臉識別系統,費事費力。而如果在雲上有一個SaaS軟件,能夠直接為企業提供人臉識別服務的話,是不是很酷呢?實際上,在今天的IBM上已經成為了現實。”
——IBM大數據與分析事業部、分析工具產品線大中華區主管 洪建勛
據稱,除了人臉識別外,手寫體識別、語音轉換文字等相對標準化的服務也都已經在IBM的“雲服務超市”上上架。而其中IBM最引以為豪的就是Watson Analytics。
據介紹,Watson Analytics是IBM在2014年底推出的一款認知計算系統,可以用於做單一數據的分析,也可以做複雜數據的分析。只要把數據放到Watson Analytics的雲端,就可以用自然語言的方式輸入所需提出的問題,從而自動解析和理解用户所要實現的問題,從大量數據裏找出最有可能的結果。
引用“用Watson Analytics來進行認知計算,依託IBM強大的數據源,幾乎都不用人為的去監管,就可以得出結果。Watson Analytics是IBM提供給業務人員做數據探索的工具,用於探尋數據裏真正的價值所在,並自動以此做一些趨勢預測。因為Watson Analytics本身就是在把探索、預測以及把不同數據的結果拼裝在一起,再不斷地進行修正,不斷精煉。”——洪建勛後記
IBM早在2014年開始,就已經在不斷地加緊步伐出售不良資產——向聯想售出x86服務器業務、倒貼15億美元“甩賣”芯片製造業務等,並向雲服務轉型。自2007年至今,IBM已經斥資70億美金收購17家雲計算公司。此前公佈的一項數據顯示,每天有超過550萬客户交易通過IBM雲平台完成。
隨着併購The Weather company、推出Watson Analytics等,都能看出IBM在向雲服務轉型上的進一步發力。然而截止到2015年第四財季,IBM已經創下了淨利連跌15個季度的記錄,這些在雲服務上的新舉措能否成功在2016年幫助IBM扭虧為盈,我們拭目以待。
資料來源:雷鋒網
作者/編輯:訾竣喆
請按此登錄後留言。未成為會員? 立即註冊