人工智能技術(shù)在云計(jì)算中的應(yīng)用探討

耿 燕，鄔 宏

（吉林吉大通信設(shè)計(jì)院股份有限公司，吉林 長(zhǎng)春 130012）

0 引 言

云計(jì)算技術(shù)水平的不斷提升，應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行模式的變革提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐，也對(duì)人工智能技術(shù)等應(yīng)用優(yōu)化提出了更高的要求。解決具體應(yīng)用場(chǎng)景，分析人工智能技術(shù)在云計(jì)算系統(tǒng)中的具體應(yīng)用形式，推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用不斷變革，提升云計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)行水平，能夠在推動(dòng)云計(jì)算快速發(fā)展的同時(shí)，切實(shí)將其效能充分發(fā)揮出來(lái)。

1 人工智能與云計(jì)算的認(rèn)識(shí)

1.1 人工智能的概念

人工智能技術(shù)的產(chǎn)生最早可以追溯至20世紀(jì)70年代，作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的重要分支，取得快速發(fā)展，在理論與實(shí)踐方面已經(jīng)成為獨(dú)立的學(xué)科體系。就本質(zhì)上而言，人工智能是利用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類(lèi)思維過(guò)程和智能行為的學(xué)科，能夠推動(dòng)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。但是在實(shí)際應(yīng)用中，人工智能已經(jīng)覆蓋人文科學(xué)和自然科學(xué)的多個(gè)門(mén)類(lèi)，應(yīng)用范圍遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)范疇[1]。人工智能的應(yīng)用是以大數(shù)據(jù)技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)為基礎(chǔ)，基于海量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)人工智能的自主學(xué)習(xí)和智能分析，是人工智能應(yīng)用的基本形式。人工智能技術(shù)的高效應(yīng)用是以云計(jì)算作為主要實(shí)現(xiàn)載體，由此使得人工智能與云計(jì)算在多個(gè)流程和多個(gè)方面都具有重疊性，根據(jù)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景優(yōu)化人工智能與云計(jì)算的融合形式，是當(dāng)前相關(guān)方面研究的重點(diǎn)內(nèi)容之一。

1.2 云計(jì)算的概念

云計(jì)算同樣是在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高速發(fā)展背景下產(chǎn)生的新型概念，基本運(yùn)行方式是利用網(wǎng)絡(luò)云將海量數(shù)據(jù)處理分解成無(wú)數(shù)個(gè)小程序，利用多個(gè)服務(wù)器完成小程序的處理分析，并將結(jié)果反饋至中樞系統(tǒng)。從運(yùn)行方式上看，屬于分布式計(jì)算[2]。云計(jì)算的出現(xiàn)和應(yīng)用是以計(jì)算機(jī)廣泛分布、數(shù)據(jù)海量增加以及處理效率要求不斷提升為驅(qū)動(dòng)。在云計(jì)算技術(shù)高速發(fā)展背景下，分布式計(jì)算已經(jīng)與效用計(jì)算、負(fù)載均衡、并行計(jì)算及網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)深度融合，形成混合式演進(jìn)和應(yīng)用體系。新型體系的高效穩(wěn)定運(yùn)行使得傳統(tǒng)運(yùn)算方式已經(jīng)無(wú)法滿足系統(tǒng)硬件運(yùn)行和數(shù)據(jù)處理要求，依托人工智能技術(shù)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行方式進(jìn)行優(yōu)化，確保系統(tǒng)運(yùn)行性能充分發(fā)揮，提升系統(tǒng)運(yùn)行效率，是云計(jì)算應(yīng)用發(fā)展的主要方向。在實(shí)際應(yīng)用中，云計(jì)算服務(wù)層次構(gòu)建如圖1所示。

圖1 云計(jì)算服務(wù)層次

1.3 人工智能與云計(jì)算的關(guān)聯(lián)

雖然人工智能與云計(jì)算在技術(shù)和應(yīng)用層面都具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，但是對(duì)關(guān)聯(lián)性的認(rèn)識(shí)依然不夠深入。從人工智能視角出發(fā)，云計(jì)算的應(yīng)用可以被認(rèn)為是技術(shù)應(yīng)用發(fā)展的重要分支，人工智能的出現(xiàn)和發(fā)展是以計(jì)算機(jī)為載體解決應(yīng)用問(wèn)題的重要形式，將其應(yīng)用于云計(jì)算體系的不同環(huán)節(jié)，能夠切實(shí)推動(dòng)人工智能技術(shù)應(yīng)用范圍的拓展；從云計(jì)算視角出發(fā)，人工智能技術(shù)的合理應(yīng)用能夠?yàn)樵朴?jì)算運(yùn)行方式變革、程序處理方式優(yōu)化以及效率提升奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，云計(jì)算未來(lái)的發(fā)展離不開(kāi)人工智能的有效支撐。從二者的關(guān)聯(lián)載體出發(fā)，都與大數(shù)據(jù)有密不可分的關(guān)系，人工智能的學(xué)習(xí)、智能算法選擇、智能化處理流程等都離不開(kāi)海量數(shù)據(jù)支撐。云計(jì)算模式的出現(xiàn)，本身就是解決海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的重要方式，數(shù)據(jù)量越大，云計(jì)算的支撐作用越明顯。以此可以看出，人工智能與云計(jì)算具有多重關(guān)聯(lián)，在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)當(dāng)結(jié)合實(shí)際對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用方式和云計(jì)算運(yùn)行體系進(jìn)行優(yōu)化，以此才能夠確保所有技術(shù)應(yīng)用效能充分體現(xiàn)出來(lái)。

2 人工智能技術(shù)在云計(jì)算中的應(yīng)用形式

2.1 在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心能量管理中的應(yīng)用

2.1.1 在機(jī)房能量管理與優(yōu)化中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)中心機(jī)房是云計(jì)算系統(tǒng)的核心部分，東數(shù)西算國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施更加凸顯數(shù)據(jù)中心建設(shè)和運(yùn)行管理的重要性。在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心機(jī)房系統(tǒng)運(yùn)行中，能量管理與優(yōu)化不僅是控制能量消耗的基本要求，更是確保設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行的基本保障。機(jī)房能耗管理的核心是溫度特性和制冷模式優(yōu)化。制冷系統(tǒng)運(yùn)行效率受制冷方式、機(jī)房布局及熱量流動(dòng)方向等多方面因素影響，同時(shí)要考慮各種輔助設(shè)備的整體能耗控制要求[3,4]。傳統(tǒng)控制方式中，主要是以線性規(guī)劃為基礎(chǔ)的自動(dòng)化控制為主，系統(tǒng)監(jiān)測(cè)效率較為低下，在某些運(yùn)行環(huán)境出現(xiàn)變化時(shí)，還會(huì)出現(xiàn)誤操作現(xiàn)象，由此對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行安全產(chǎn)生影響。基于人工智能技術(shù)的應(yīng)用全面采集所有設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)搭建人工智能控制系統(tǒng)，優(yōu)化控制策略，能夠根據(jù)設(shè)備運(yùn)行功率及外部環(huán)境變化數(shù)據(jù)，由系統(tǒng)自行選擇最為優(yōu)化的控制方式，避免服務(wù)器運(yùn)行出現(xiàn)溫度超閾值現(xiàn)象，合理控制設(shè)備運(yùn)行功耗，實(shí)現(xiàn)機(jī)房能量的管理優(yōu)化。

2.1.2 在IT設(shè)備能量管理與優(yōu)化中的應(yīng)用

云計(jì)算數(shù)據(jù)中心運(yùn)行需要服務(wù)器、安全設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等多種類(lèi)型設(shè)備為支撐，設(shè)備運(yùn)行需要消耗大量的電力能源，尤其是服務(wù)器設(shè)備，占到總體能耗的60%以上，因此需做好互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（Internet Technology，IT）設(shè)備能量管理與優(yōu)化，達(dá)到良好的節(jié)能降耗效果。利用人工智能技術(shù)分析IT設(shè)備的運(yùn)行特征，結(jié)合動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整技術(shù)和動(dòng)態(tài)功率開(kāi)關(guān)技術(shù)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備運(yùn)行流量的變動(dòng)特征和設(shè)備處理性能等參數(shù)合理分配系統(tǒng)流量，對(duì)于較為活躍的端口，及時(shí)進(jìn)行流量?jī)?yōu)化分配，對(duì)于不活躍的設(shè)備，則及時(shí)調(diào)整至休眠狀態(tài)，以此能夠達(dá)到系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化的目的。同時(shí)，在相關(guān)技術(shù)應(yīng)用和管理中，已經(jīng)開(kāi)始提出基于中央處理器（Central Processing Unit，CPU）和新型硬件的聯(lián)合優(yōu)化思路，通過(guò)人工智能的高效介入，能夠更好地對(duì)單服務(wù)器資源進(jìn)行分隔優(yōu)化，提升數(shù)據(jù)中心運(yùn)行效能。

2.2 在云計(jì)算資源分配中的應(yīng)用

2.2.1 算法選擇與云計(jì)算資源模型構(gòu)建

云計(jì)算在工業(yè)生產(chǎn)管理和商業(yè)管理體系中具有較為廣泛的應(yīng)用。在云計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)行中，資源調(diào)度是系統(tǒng)運(yùn)行效率的關(guān)鍵性因素，利用人工智能技術(shù)創(chuàng)建以成本和時(shí)間為共同約束條件的資源調(diào)度模型，能夠確保資源調(diào)度達(dá)到最優(yōu)化狀況。以蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA）應(yīng)用為例，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生產(chǎn)和商業(yè)運(yùn)行體系中障礙物的有效探測(cè)，以可行解適應(yīng)度函數(shù)值優(yōu)劣衡量個(gè)體位置的優(yōu)劣度，從而選擇最為優(yōu)化的解決方案。資源模型構(gòu)建的基礎(chǔ)是設(shè)定BA算法運(yùn)行所需要的蝙蝠頻率、范圍、對(duì)應(yīng)波長(zhǎng)、蝙蝠響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)以及脈沖頻率等，先在局部實(shí)現(xiàn)最優(yōu)解，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)每只蝙蝠全新位置的產(chǎn)生。在進(jìn)行資源調(diào)度時(shí)，云計(jì)算系統(tǒng)根據(jù)虛擬節(jié)點(diǎn)的完成時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用等要求，在多重解中尋找到最小值。

2.2.2 云計(jì)算資源分配的實(shí)現(xiàn)

以谷歌公司的MapReduce調(diào)度機(jī)制為例，該調(diào)度機(jī)制將大規(guī)模并行任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，依照最大化并行、任務(wù)關(guān)聯(lián)小的原則實(shí)現(xiàn)資源的合理分配。蝙蝠算法任務(wù)調(diào)度處理首先需要對(duì)任務(wù)進(jìn)行劃分，對(duì)蝙蝠個(gè)體進(jìn)行編碼，實(shí)現(xiàn)蝙蝠個(gè)體與任務(wù)分配策略的對(duì)應(yīng)。資源調(diào)度框架的設(shè)置是在對(duì)目標(biāo)對(duì)象行為信息收集和上傳后，利用用戶(hù)提交任務(wù)和行為結(jié)果進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)分析結(jié)果得出規(guī)律，并對(duì)不同行為類(lèi)別進(jìn)行單獨(dú)編碼，由云計(jì)算綜合控制中心得出最優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配。

在具體的計(jì)算過(guò)程中，系統(tǒng)在接收任務(wù)后，先生成蝙蝠種群子任務(wù)，在數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索相關(guān)的參數(shù)和系數(shù)，計(jì)算當(dāng)前任務(wù)的優(yōu)先權(quán)，對(duì)優(yōu)先權(quán)進(jìn)行降序排列，分別賦予對(duì)應(yīng)編碼。選擇局部最優(yōu)解后，利用隨機(jī)飛行產(chǎn)生全新解，直至蝙蝠尋找到最優(yōu)解為止。

2.2.3 資源分配應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)

利用仿真平臺(tái)對(duì)云計(jì)算資源分配模型進(jìn)行驗(yàn)證，所有服務(wù)器都被賦予不同的CPU頻率，并能夠在頻率資源上下限范圍內(nèi)變化。通過(guò)分析模擬結(jié)果可以看出，在虛擬主機(jī)數(shù)量不斷增加的情形下，系統(tǒng)動(dòng)態(tài)能耗曲線呈平穩(wěn)上升的趨勢(shì)（見(jiàn)圖2），表明人工智能系統(tǒng)作用下，云計(jì)算復(fù)雜問(wèn)題解決過(guò)程中能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)能量的有效控制[5,6]。

圖2 虛擬主機(jī)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)能耗曲線

將人工智能技術(shù)應(yīng)用云計(jì)算資源分配管理，能夠在確保系統(tǒng)運(yùn)行性能的基礎(chǔ)上提升高耗能虛擬機(jī)資源的分配效率，進(jìn)而降低整體能耗水平。

3 人工智能在云計(jì)算中的應(yīng)用問(wèn)題及發(fā)展

3.1 人工智能在云計(jì)算中的應(yīng)用問(wèn)題

人工智能技術(shù)對(duì)云計(jì)算發(fā)展具有明顯的促進(jìn)作用，但是受技術(shù)發(fā)展水平和應(yīng)用場(chǎng)景限制，在實(shí)際應(yīng)用中還存在多方面問(wèn)題。首先是人工智能算法水平還有待提升，當(dāng)前多數(shù)人工智能算法設(shè)計(jì)依然是以模仿人類(lèi)智能為主，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)算法結(jié)果依然會(huì)產(chǎn)生明顯影響，同一數(shù)據(jù)庫(kù)在選擇不同算法時(shí)，所得出的結(jié)果存在明顯偏差，這對(duì)人工智能應(yīng)用推廣會(huì)產(chǎn)生明顯影響[7]。其次是云計(jì)算系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式優(yōu)化不足，無(wú)法有效剔除冗余數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果產(chǎn)生影響，如何有效實(shí)現(xiàn)人工智能與云計(jì)算的高效融合依然是實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中需要關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題[8]。最后是人工智能技術(shù)在部分應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)用不能夠也不允許突破法律和倫理規(guī)制，尤其是在涉及個(gè)人隱私、社會(huì)公眾事件等問(wèn)題時(shí)，需要綜合考慮規(guī)制限制，不得出現(xiàn)違法違規(guī)行為[9]。

3.2 人工智能與云計(jì)算的融合發(fā)展

云計(jì)算的發(fā)展應(yīng)用對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展具有多方面的促進(jìn)作用，為生產(chǎn)力發(fā)展起到積極促進(jìn)作用。在云計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)行中，離不開(kāi)人工智能技術(shù)的多元支撐[10]。未來(lái)，人工智能技術(shù)還需要在智能識(shí)別和智能處理方面實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，依托大數(shù)據(jù)支撐，實(shí)現(xiàn)高效、可靠、精準(zhǔn)的識(shí)別處理，推動(dòng)云計(jì)算應(yīng)用形式全方位優(yōu)化。只有在實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)深度發(fā)展，真正與人類(lèi)思考模式相適應(yīng)的情形下，才能夠?qū)崿F(xiàn)信息的優(yōu)化處理，切實(shí)體現(xiàn)出云計(jì)算效能。此外，在人工智能技術(shù)研究中，應(yīng)當(dāng)注重符號(hào)處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與符號(hào)的執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)信息的精準(zhǔn)處理，實(shí)現(xiàn)人工智能與云計(jì)算的深度融合。

4 結(jié) 論

人工智能技術(shù)在云計(jì)算系統(tǒng)中具有廣泛應(yīng)用，在未來(lái)發(fā)展中必然會(huì)實(shí)現(xiàn)深層次融合。但是這一發(fā)展過(guò)程需要經(jīng)歷較為漫長(zhǎng)的時(shí)間，需要循序漸進(jìn)、逐步推進(jìn)。對(duì)于相關(guān)技術(shù)人員，必須要認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，以信息資源整合和形式融合為突破點(diǎn)，進(jìn)一步強(qiáng)化跨領(lǐng)域研究，在智慧工廠、智慧工程以及智慧城市等各個(gè)方面實(shí)現(xiàn)融合，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展起到強(qiáng)有力的推動(dòng)作用。