答案：通过数据库治理分析优化DevOps流程的核心是**将数据库变更纳入自动化、可观测、可回滚的DevOps体系中**，通过治理手段提升数据库操作的可靠性与效率，从而加速软件交付并降低风险。 解释： 传统DevOps注重应用代码的持续集成与持续部署（CI/CD），但数据库作为有状态组件，其变更往往手动、低效且易出错，成为流程瓶颈。数据库治理分析就是对数据库结构、权限、性能、变更历史、依赖关系等进行系统化管理与分析，确保数据库变更可控、可追踪、可自动化，进而融入DevOps流水线，实现全栈敏捷。 主要优化点包括： 1. **数据库变更自动化**：通过工具实现数据库Schema变更（如建表、加字段）的版本控制与自动化部署，避免人工SQL执行带来的失误。 2. **版本与变更管理**：将数据库变更与应用代码一样纳入版本控制系统（如Git），记录每次变更内容、作者、时间，支持回滚和审计。 3. **数据安全与权限治理**：通过细粒度权限控制，确保开发、测试、生产环境数据访问安全，防止误操作。 4. **性能与容量治理**：定期分析慢查询、索引使用、表膨胀等问题，优化数据库性能，保障应用高效运行。 5. **环境一致性**：保证开发、测试、预发布、生产等环境的数据库结构一致，减少“在我机器上没问题”的问题。 6. **可观测性增强**：集成监控与日志，实时掌握数据库运行状态，快速定位问题，为DevOps反馈闭环提供数据支撑。 举例： 某互联网电商团队在频繁进行促销活动时，常因数据库表结构变更（如新增秒杀商品字段）未同步至测试环境，导致线上功能异常。通过引入数据库治理工具，他们实现了： - 用Git管理数据库变更脚本，每次变更都提交版本并说明； - 自动化部署流水线中嵌入数据库迁移脚本执行步骤，确保从开发到生产环境一致； - 集成慢查询监控与索引建议工具，提前发现并优化性能瓶颈； - 通过权限控制，限制开发人员直接操作生产数据库，降低人为故障。 腾讯云相关产品推荐： - **TDSQL**：支持高度兼容MySQL和PostgreSQL，具备企业级高可用、分布式能力，适合承载核心业务数据库，便于实施统一的数据库治理。 - **CloudDBA**：提供数据库性能诊断、慢查询分析、索引优化建议等功能，帮助DBA和开发团队持续优化数据库性能，是DevOps流程中数据库性能保障的重要工具。 - **CODING DevOps**：支持数据库变更脚本版本管理、CI/CD流水线集成，可将数据库变更纳入统一的应用交付流程，实现全栈自动化。 - **数据库备份与恢复服务**：提供自动备份、按时间点恢复能力，为数据库治理中的安全回滚与容灾提供基础保障。... 展开详请

AI图像处理与DevOps或MLOps的结合通过自动化流程、持续集成/交付（CI/CD）和模型管理实现高效迭代。以下是具体方式和示例： **1. 与DevOps结合** - **自动化构建与测试**：将图像预处理脚本（如缩放、增强）和模型推理代码纳入CI/CD管道，每次代码提交后自动运行单元测试（例如验证图像输入输出格式）。 - **部署优化**：通过容器化（如Docker）打包图像处理服务，利用Kubernetes动态扩展负载（如高并发图像识别请求）。 - **示例**：电商网站的商品图片自动打标系统，开发人员提交新算法后，DevOps管道自动部署到测试环境并验证准确率。 **2. 与MLOps结合** - **数据版本控制**：使用工具（如DVC）管理图像数据集版本，确保训练集与模型版本对应。 - **模型训练流水线**：自动化数据清洗（如去噪）、标注验证、超参数调优（如CNN卷积核优化），并监控训练指标（如PSNR值）。 - **模型部署与监控**：将图像分类模型打包为API服务，通过A/B测试逐步发布，实时监控推理延迟和误分类率（如医疗影像误诊告警）。 **腾讯云相关产品推荐** - **DevOps**：使用**腾讯云CODING**实现代码托管、CI/CD流水线自动化，搭配**容器服务TKE**部署图像处理微服务。 - **MLOps**：通过**TI平台**管理图像数据集、训练任务和模型版本，用**云监控CM**跟踪推理服务性能，**ModelArts**支持自动化模型调优。... 展开详请

数字身份管理对接CI/CD流水线与DevOps流程的核心是通过自动化工具链实现身份凭证的动态管理、权限控制及安全审计，确保开发、测试、部署全流程中身份数据的安全性和合规性。以下是具体方案及示例： --- ### **1. 核心对接方式** - **动态凭证注入** 在CI/CD流水线中通过Secrets管理工具（如HashiCorp Vault、腾讯云**密钥管理系统KMS**）动态获取数据库密码、API密钥等敏感信息，而非硬编码在代码库中。 *示例*：流水线运行时自动从KMS获取加密的数据库连接串，部署后自动失效。 - **身份与访问控制（IAM）集成** 将DevOps团队成员的身份（如GitHub/GitLab账号、企业LDAP）与云平台IAM角色绑定，通过最小权限原则控制对流水线、环境资源的访问。 *示例*：腾讯云**CAM（访问管理）**为Jenkins节点分配仅能操作特定容器的临时凭证。 - **自动化证书与密钥轮换** 集成PKI工具（如Vault PKI引擎）在流水线中自动签发/更新TLS证书，避免人工干预导致过期风险。 *示例*：微服务部署时通过流水线调用腾讯云**SSL证书服务**自动部署新证书。 --- ### **2. 技术实现步骤** 1. **工具链集成** - 使用**Terraform/Pulumi**等IaC工具定义身份资源（如IAM角色、KMS密钥），通过流水线版本化部署。 - 在Jenkins/GitLab CI中安装插件（如**HashiCorp Vault Plugin**）自动拉取凭证。 2. **流水线阶段设计** - **预处理阶段**：验证开发者身份（如OAuth2.0登录），触发流水线前检查权限。 - **构建阶段**：从KMS解密配置文件，注入环境变量。 - **部署阶段**：通过CAM临时凭证授权部署到目标环境（如腾讯云TKE集群）。 3. **审计与合规** - 记录所有身份操作日志（如谁在何时访问了哪个密钥），通过腾讯云**日志服务CLS**集中分析。 - 定期扫描流水线中的敏感信息泄露风险（如使用Git-secrets工具）。 --- ### **3. 腾讯云相关产品推荐** - **腾讯云密钥管理系统（KMS）**：集中管理加密密钥，支持流水线动态解密。 - **访问管理（CAM）**：细粒度控制DevOps成员对云资源的操作权限。 - **SSL证书服务**：自动化HTTPS证书申请与部署。 - **容器服务（TKE）**：结合IAM实现Pod级别的身份鉴权。 - **日志服务（CLS）**：存储和分析身份相关操作日志。 --- ### **4. 实际案例** 某金融团队在CI/CD中通过腾讯云KMS管理数据库密码： - 开发人员无权直接查看密码，仅能通过流水线获取临时访问令牌； - 部署时自动轮换生产环境密码，并通过CAM限制仅特定运维角色可触发该操作； - 所有凭证使用记录被CLS留存，满足等保合规要求。... 展开详请

数字身份管控平台通过集中管理、自动化生命周期和细粒度权限控制来支持DevOps中服务账户的管理，确保安全性和效率。 **核心支持方式：** 1. **自动化生命周期管理** - 自动创建、分配和回收服务账户，与CI/CD流程集成（如代码提交触发账户生成）。 - 例如：开发团队在Git仓库提交新微服务代码时，平台自动生成对应的服务账户并绑定临时凭证，服务部署后自动关联Kubernetes集群权限。 2. **最小权限原则（PoLP）** - 基于角色或属性动态分配权限，限制服务账户仅访问必要资源。 - 例如：数据库服务账户仅允许读写特定表，禁止跨环境操作。 3. **凭证安全与轮换** - 加密存储服务账户凭证（如API密钥、证书），定期自动轮换并通知相关系统更新。 - 例如：每90天自动轮换容器服务的访问令牌，避免长期暴露风险。 4. **审计与合规** - 记录服务账户的所有操作日志（如访问存储桶、调用API），支持溯源分析。 - 例如：通过日志快速定位某服务账户异常访问数据库的行为。 **腾讯云相关产品推荐：** - **腾讯云访问管理（CAM）**：实现服务账户的精细化权限控制，支持策略模板和临时密钥。 - **腾讯云密钥管理系统（KMS）**：加密服务账户凭证，自动化密钥轮换。 - **腾讯云容器服务（TKE）**：与CAM联动，为Pod内的服务账户自动注入IAM角色。 - **腾讯云堡垒机**：审计服务账户的操作行为，满足合规要求。... 展开详请

数字身份管控平台与DevOps及CI/CD流程的集成主要通过自动化身份生命周期管理、权限控制与安全审计实现，确保开发、测试、部署环节的身份安全合规。以下是具体方案： **1. 集成方式** - **自动化身份供应**：在CI/CD流水线中调用身份平台的API，根据代码仓库分支或环境（如开发/生产）自动创建/回收用户/服务账号权限。例如，开发人员提交代码到Git仓库触发流水线时，自动为其分配临时测试环境访问权限。 - **动态权限绑定**：结合RBAC（基于角色的访问控制），通过流水线变量动态分配权限。如部署生产环境时，仅允许持有特定角色（如"Deployer-Prod"）的账号触发发布。 - **安全审计日志**：将身份操作（如登录、权限变更）与CI/CD事件（如构建、部署）关联记录，便于追踪问题源头。 **2. 实施示例** - **场景**：微服务团队使用Kubernetes部署应用，需管理Pod身份和开发者访问权限。 - **步骤**： 1. 开发者在Git提交代码时，CI系统（如Jenkins/GitLab CI）调用数字身份平台的API，为其生成短期有效的Kubernetes服务账号凭证。 2. CD阶段，流水线验证部署者是否具备目标环境（如生产集群）的权限角色，通过后自动轮换密钥并部署。 3. 所有操作记录至身份平台的审计日志，与Git提交记录关联。 **3. 腾讯云相关产品推荐** - **腾讯云CAM（访问管理）**：通过策略语法精细控制CI/CD资源（如CVM、容器服务）的访问权限，支持与代码仓库（如工蜂Git）联动，按分支/标签限制操作范围。 - **腾讯云SSO（单点登录）**：集成企业LDAP/AD，统一管理开发者和运维人员的身份，自动同步至DevOps工具链（如腾讯云CODING DevOps）。 - **腾讯云密钥管理系统（KMS）**：在CI/CD流程中自动加密敏感凭证（如数据库密码），权限与身份平台绑定，避免硬编码风险。 通过以上集成，可实现安全与效率的平衡，确保只有授权人员和流程能操作关键资源。... 展开详请

智能体开发需要的DevOps实践包括： 1. **持续集成（CI）** - 自动化代码构建和测试，确保每次代码变更后快速验证功能正确性。 - 例如：使用Git触发自动化流水线，运行单元测试和静态代码分析。 - **腾讯云推荐**：使用**腾讯云代码托管（TCR）** + **腾讯云CI/CD（CODING DevOps）**实现代码管理和自动化构建。 2. **持续交付/部署（CD）** - 自动化将代码部署到测试、预发布或生产环境，确保快速迭代。 - 例如：智能体模型训练完成后自动部署到推理服务。 - **腾讯云推荐**：使用**腾讯云容器服务（TKE）** + **腾讯云Serverless（SCF）**实现弹性部署。 3. **基础设施即代码（IaC）** - 用代码定义计算资源（如GPU集群、存储），确保环境一致性。 - 例如：使用Terraform或腾讯云**TIC（Tencent Infrastructure as Code）**管理智能体训练所需的GPU资源。 4. **监控与日志（Observability）** - 实时监控智能体性能（如响应延迟、推理准确率），快速定位问题。 - 例如：通过日志分析智能体对话失败原因。 - **腾讯云推荐**：使用**腾讯云监控（Cloud Monitor）** + **日志服务（CLS）**跟踪智能体运行状态。 5. **自动化测试** - 包括单元测试、集成测试和模型效果测试（如A/B测试对话效果）。 - 例如：每次模型更新后自动运行回归测试。 - **腾讯云推荐**：结合**腾讯云TI平台**进行模型评估和自动化测试。 6. **版本控制与协作** - 使用Git管理代码和模型配置，支持多人协作开发。 - 例如：分支策略管理不同智能体版本的迭代。 - **腾讯云推荐**：使用**腾讯云代码托管（TCR）**或对接GitHub/GitLab。 7. **安全与合规** - 自动化扫描代码漏洞，确保智能体数据安全（如隐私保护）。 - 例如：部署前检查敏感信息泄露风险。 - **腾讯云推荐**：使用**腾讯云安全中心** + **密钥管理系统（KMS）**保障数据安全。 8. **模型版本管理** - 跟踪不同版本的智能体模型，支持回滚和对比。 - 例如：使用MLflow或腾讯云**TI-ONE**管理模型训练历史。 9. **DevOps for AI/ML（MLOps）** - 针对智能体训练的特殊需求，如数据版本控制、实验跟踪和自动化再训练。 - 例如：数据集更新后触发自动重新训练。 - **腾讯云推荐**：使用**腾讯云TI平台**实现MLOps全流程管理。 10. **弹性伸缩与成本优化** - 根据负载自动调整计算资源（如推理服务的GPU数量），降低成本。 - 例如：高峰期自动扩容智能体服务节点。 - **腾讯云推荐**：使用**腾讯云弹性伸缩（AS）** + **TKE**优化资源使用。... 展开详请

DevOps 是一种文化和实践，旨在整合软件开发和IT运维，以便更快、更频繁地交付软件产品和服务。它强调团队之间的协作和沟通，以及采用自动化工具和流程来提高效率和减少错误。通过DevOps，组织能够更快地适应业务需求，提高客户满意度和市场竞争力。 例如，一个软件公司正在开发一个新的在线购物网站。采用DevOps实践，开发团队和运维团队会紧密合作，使用自动化工具来部署和管理应用程序。这样可以缩短从开发到部署的周期，减少错误并提高服务质量。 对于腾讯云用户来说，可以使用腾讯云DevOps工具，如云开发（CloudBase）、云函数（Serverless）、容器服务等，来构建、部署和管理应用程序，实现DevOps流程的自动化和高效化。... 展开详请

答案：DevOps 的优势包括提高交付速度、提高产品质量、提高团队协作和沟通、降低系统错误率和减少成本。通过采用 DevOps，企业能够实现更快的产品迭代，更好地满足客户需求，提高市场竞争力。 解释：DevOps 是一种文化和实践，旨在整合软件开发和IT运维，从而实现更快的产品交付、更高质量的服务和更高的业务价值。DevOps 的优势主要体现在以下几个方面： 1. 提高交付速度：DevOps 通过自动化流程、持续集成和持续交付等手段，大大缩短了从代码编写到上线部署的时间，从而提高了产品的交付速度。 2. 提高产品质量：DevOps 实践鼓励团队之间紧密协作，通过加强测试和监控，及时发现和修复问题，从而提高产品的质量。 3. 提高团队协作和沟通：DevOps 强调跨职能团队的合作，提倡开放沟通和透明文化，有助于提高团队协作和沟通效率。 4. 降低系统错误率：通过自动化和持续监控，DevOps 可以及时发现和修复系统错误，降低系统故障率。 5. 减少成本：DevOps 通过提高交付速度和降低系统错误率，可以降低企业的开发和运维成本。 举例：以腾讯云为例，腾讯云提供了一系列 DevOps 工具和服务，如云开发（Tencent Cloud Dev）、持续集成（Tencent CI）、容器服务（Tencent Kubernetes Engine）等，帮助企业实现 DevOps 实践，提高业务效率。... 展开详请

DevOps（Development和Operations的组合词）是一种软件开发方法和实践，旨在整合软件开发和IT运营团队，提高团队协作效率，快速交付高质量软件产品和服务。通过采用DevOps，组织可以更快速地适应市场变化，更好地满足客户需求。 DevOps 工具和技术包括但不限于：持续集成（CI）、持续交付（CD）、自动化测试、基础设施即代码（IAC）、容器化和微服务架构等。这些工具和技术可以帮助团队实现自动化、可观测性和可重复性，从而提高软件交付的质量和速度。 腾讯云为DevOps提供了丰富的产品和服务，例如： 1. 腾讯云DevOps（云道）：一个全生命周期DevOps平台，支持敏捷开发、持续集成、持续交付和持续运维，帮助团队提高协作效率，快速上线迭代。 2. 腾讯云容器服务（TKE）：提供高性能、可扩展的容器运行环境，支持容器编排、自动化部署和管理，可以简化DevOps流程，提高微服务应用的开发和部署效率。 3. 腾讯云服务器运维（Serverless）：提供无需管理底层基础设施的Serverless计算服务，支持函数计算、容器服务和裸金属服务器，帮助团队专注于应用开发，无需担心运维问题。 通过腾讯云提供的这些产品和服务，您可以实现更高效的DevOps实践，加速软件开发和交付。... 展开详请

DevOps 的作用是通过紧密协作和沟通，实现软件开发（Dev）和IT运维（Ops）之间的快速迭代和持续改进。它旨在提高组织的敏捷性，减少沟通障碍，并提高软件质量。 例如，在腾讯云中，DevOps 可以帮助企业在云服务的基础上，实现软件开发、测试、部署和运维的高效自动化。通过引入腾讯云的 DevOps 工具和服务，企业可以更快速地响应市场变化，提高软件交付速度和质量。... 展开详请

答案：CI/CD（持续集成/持续交付）和DevOps都是软件开发和IT运营的实践方法，它们的目标都是加速软件的迭代和发布。但它们之间有一些区别。 解释： 1. CI/CD主要关注自动化软件交付的流程，包括代码的构建、测试和部署。它强调的是自动化和快速的迭代，以提高软件的质量和交付速度。 2. DevOps则是一种文化和方法论，它强调开发和运营团队之间的协作和沟通，以实现更快的软件交付和更好的用户体验。DevOps更注重的是人、过程和工具的协同工作，以提高组织的效率和响应速度。 举例： 腾讯云的CI/CD产品是蓝鲸CI/CD，它提供了自动化构建、部署和交付的功能，可以帮助用户实现快速迭代和高质量交付。而腾讯云的DevOps产品是云加速，它提供了全面的DevOps工具和服务，包括代码管理、持续集成、持续部署、容器管理、监控和告警等，可以帮助用户实现DevOps流程的全面自动化和智能化。... 展开详请

答案：持续集成（Continuous Integration，简称CI）和DevOps方案选型时需要考虑以下因素： 1. 代码托管平台：选择一个支持您所使用的编程语言和框架的代码托管平台，例如GitHub、GitLab或Bitbucket。 2. 持续集成工具：选择一款适合您团队工作流和需求的持续集成工具，例如Jenkins、Travis CI或CircleCI。 3. 构建和部署流程：确定项目的构建和部署流程，例如使用Docker进行容器化部署，或者使用Kubernetes进行集群管理。 4. 代码质量和安全检查：确保选定的方案支持代码质量检查、安全扫描等功能，例如使用SonarQube进行代码质量检查，或者使用OWASP ZAP进行安全扫描。 5. 监控和日志管理：选择支持实时监控、日志分析和警报的工具，例如使用Prometheus和Grafana进行监控，或者使用ELK Stack进行日志管理。 6. 持续交付和部署：确保选定的方案支持可持续的交付和部署，例如使用GitOps进行快速、可靠的应用部署。 7. 团队协作和沟通：选择支持团队成员之间有效协作和沟通的工具，例如使用Slack进行实时通信，或者使用Trello进行任务管理和进度跟踪。 例如，对于腾讯云用户来说，可以选择腾讯云的云开发（Tencent Cloud Base）作为代码托管平台，腾讯云的DevOps系列工具（如腾讯云CICD、腾讯云CD）作为持续集成和持续交付工具，结合腾讯云的其他云产品（如腾讯云容器服务、腾讯云监控等）来构建一套完整的DevOps方案。... 展开详请

CI/CD（持续集成/持续部署）和DevOps都是用于加速软件开发过程的方法。一个主要区别在于： CI/CD 更多关注于自动化软件发布过程，目标是频繁、稳定地从开发到生产的部署。DevOps 则是一种文化，鼓励开发和运维团队紧密合作，实现端到端的自动化和持续改进。 一个相关的腾讯云产品是**云开发（CloudBase）**，它支持 CI/CD 和 DevOps 实践，通过代码部署、容器服务等加快开发迭代速度，同时云开发还提供 DevStar（云开发模板工具）来快速创建云原生应用。... 展开详请

DevOps和Agile是两种在软件开发和运维中常用的方法和文化理念。它们之间有一定的区别，但也有相互联系。 **DevOps解释与举例：** DevOps 是一种文化和方法，旨在整合软件开发和IT运维，从而加速产品从开发到交付的过程。DevOps 的核心理念是通过跨部门协作和持续改进来不断缩短迭代周期，提高产品质量和客户满意度。 腾讯云相关产品： 1. **云开发（CloudBase）：** 提供一体化的云端研发工具和服务，支持代码托管、持续集成、云调试、云部署等功能。 2. **腾讯微服务平台（Tencent Service Framework, TSF）：** 提供一站式应用全生命周期管理和智能化运维能力，帮助实现DevOps的自动化与智能化。 **Agile解释与举例：** Agile 是一种敏捷软件开发方法，强调迭代式开发、以人为本的团队协作、可调整优先级的任务管理以及持续改进。Agile 的核心理念是适应不断变化的客户需求，快速交付可工作的软件。 腾讯云相关产品： 1. **云开发（CloudBase）：** 提供一体化的云端研发工具和服务，支持代码托管、持续集成、云调试、云部署等功能。 2. **腾讯敏捷项目管理（Tencent Agile）：** 提供敏捷项目管理工具和敏捷教练服务，帮助团队实现敏捷开发与协作。 **总结：** DevOps 和 Agile 在软件开发和运维中有一些区别。DevOps 更注重将开发与运维整合在一起，以实现更快的迭代速度和更高的服务水平。而 Agile 则是一种软件开发方法，注重迭代式开发和以人为本的团队协作。在实际应用中，DevOps 和 Agile 往往会结合使用，以充分发挥它们的优势。腾讯云提供了一系列产品与服务，以帮助企业实现这两种方法论的最佳实践。... 展开详请

人工智能可以使您的业务更智能，更高效，云计算可以使AI更容易，更便宜地实施。 几个世纪以来，人工智能一直让人类着迷。这个概念可以追溯到希腊神话中的金色机器人精心制作以帮助神灵，中世纪的追求将炼金术强迫生命变为无生命的物质，以及无数的19世纪及以后的小说。 我们可能很难围绕人工智能的现实进行思考。人工智能的历史虚构本质使我们陷入了将其视为抽象主题 - 未来梦想的自然倾向。 但是现在，它是有形的。你今天可以使用AI。马上。 当然，创建和使用AI并非易事。这个过程涉及复杂的数学和编程。然而，亚马逊，微软和IBM等大公司最近在云计算方面的创新已将大部分工作从小型企业转移。 对于像你这样的公司来说，访问AI的尖端功能现在就像调用API一样简单。 那么如何实施AI来帮助您的业务？这篇文章将帮助您了解AI市场的状态，AI历史上难以实现的原因，云计算如何使AI易于访问，哪些公司提供云AI，以及一些创新的云AI应用程序。 将AI理解为当今的技术 为什么许多企业无法访问AI 云计算如何使AI可访问 将云交付的AI应用于您的业务 从众多云AI服务提供商中进行选择 使用云基础架构构建自己的AI应用程序 📷 将AI理解为当今的技术 人工智能还没有达到科幻级别的复杂程度，但它不再仅仅是未来的技术。云计算通过使其与当今相关，有助于改变我们对人工智能技术的思考方式。 人工智能必须克服的首要挑战之一是公众的看法。科幻电影和小说告诉我们人工智能应该与人类思维几乎无法区分。今天可用的AI比这简单得多，但它是大脑级复杂性的跳板。 通常，AI是模仿数据的智能响应（即人类响应）的软件。 换句话说，AI的当前状态不是模拟人类生命。相反，它的目的是使计算机能够以一定程度的效率自动完成任务，而人类则无法完成。 对人工智能的需求很大 简单地说：企业想要AI。他们希望人工智能改进他们的运营方式，并帮助他们在竞争中保持领先地位。 根据经济学人信息部2016年的调查  ，企业主认为人工智能的最大好处是能够提高效率。这可能意味着将AI用于预测性维护，产品设计或简化物流等任务。 📷 将AI引入业务的主要好处 - 高管还预计人工智能将解决目前数据科学人才的短缺问题。对数据科学家的需求正在增加，到2018年将超过供应量50％。人工智能通过促进大数据的处理填补了这一空白。Narrative Science在2016年进行的一项调查发现，使用人工智能技术的商业和技术管理人员对使用大数据的能力更有信心。 企业希望AI帮助他们围绕大量数据进行可视化，分析和制定战略。 企业正在尝试采用人工智能 使用人工智能作为业务问题解决方案的乐观态度促使人们迅速采用。许多公司要么部署了AI技术，要么计划在不久的将来这样做。 在叙事科学调查的230名高管中，41％表示部署人工智能技术是优先考虑事项，23％计划在2017年底之前完成，56％计划在2018年底之前完成。 企业急于开始使用AI。那么，是什么让人工智能不被广泛采用？ 为什么许多企业无法访问AI 人工智能是许多企业兴奋的主题并不令人惊讶。无论你是从电影中的幻想机器人还是今天的实用技术的角度来看，AI都是令人兴奋的。 尽管人工智能似乎正在崛起，但仍有一些阻碍其进展的障碍。 许多企业买不起AI 实施成本是阻碍AI大多数公司的头号事。 例如，深度学习需要非常昂贵的计算资源。大多数企业无法负担建设和供电培训神经网络所需的所有本地基础设施。 许多企业对AI感到困惑 人工智能的一个更抽象的障碍虽然仍然很重要，但人们普遍误解了人工智能究竟完成了什么。即使给出上述定义，也可能会对AI在业务中的确切作用感到困惑。 叙事科学在他们的调查中帮助证明了这一点。虽然只有38％的高管表示他们在工作场所使用AI，但88％的人表示他们正在使用依赖AI的技术（例如预测分析和语音识别）。这是一个相当微不足道的语义差异的巨大差异。 因此，我们可以看到人工智能的定义和应用存在一些混淆。但是，我们也可以看到人们普遍同意其重要性。鉴于人工智能在我们的文化中的传统地位，它可能看起来令人生畏，混乱，甚至令人担忧，这是可以理解的。 许多企业没有足够的人工智能数据 数据对于深度学习至关重要。微软研究实验发现，当使用的数据量增加时，AI训练算法的性能显着提高，只是通过引入更多数据，坏算法可能成为一个很好的算法。 “我们没有比其他人更好的算法。我们只有更多数据。“（CNET） 如果您拥有一家规模较小的公司，那么创建有用的AI可能会困难得多。 幸运的是，云计算已经引入了实用的方法来克服限制AI增长的许多问题。事实上，由于现在通过云提供的服务，人工智能技术的进步正在加速。 云计算如何使AI可访问 云计算是一个不断发展的领域，正在为企业创造新的机遇。由于它的诸多优点，它在各种规模的公司中的使用和接受度正在增长。目前，企业正在从构建自己的IT转向使用基于云的IT。这就是说云计算是人工智能的一个很好的伴侣。 云计算降低了访问AI的成本 鉴于实施成本对于许多考虑人工智能的企业来说是一个大问题，云计算的低成本是一个巨大的促成因素。 通过无服务器架构提供的服务允许公司仅为其使用的计算能力付费。AWS Lambda等服务可确保您的IT预算以当前可用的最具成本效益的方式之一使用。 这意味着企业可以利用亚马逊的AI基础设施，而无需支付持续的服务器正常运行时间。亚马逊是一家拥有庞大基础设施的庞大公司，这意味着它可以为运行AI所需的大量计算能力提供相对较低的价格标签。 最终，这一切都意味着花费更少的时间和金钱来担心如何为人工智能提供动力。 云计算有助于定义AI及其功能 就像没有食谱的烹饪一样，当资源和可能性没有预先定义时，使用AI会更加令人生畏。如果您不知道某种技术的功能，您就不太可能知道如何将其投入使用。 幸运的是，一些云计算公司提供云交付服务，预先打包AI的功能。 这些服务可以帮助您了解AI如何帮助您的业务。它们提供鼓舞人心的案例研究，基础限制和欢迎文档。 将云交付的AI应用于您的业务 云计算与人工智能的结合正在成为许多行业的颠覆性力量。 透明度市场研究预测，“机器学习即服务”市场将从2016年的10.7亿美元增加到2025年的198.6亿美元。这种关系不仅为人工智能提供了新的可访问性，而且创造了一种新的思考其他方式的方式。现有技术和方法。 客户服务的人性因素使其成为企业和客户不断关注的问题。AI能够理解语言，提供新的客户服务解决方案，如自动个人助理和聊天机器人。支持这些解决方案所需的所有技术都可通过Amazon Lex聊天机器人和Facebook Messenger的聊天机器人API等云服务获得。 微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）将这种特殊的AI实施命名为“对话作为平台”。他认为，与智能手机革命中触摸屏的作用相比，向AI对话界面的过渡可能更具破坏性。谷歌首席执行官桑达皮采同意，并表示： “从长远来看，我们正在将计算从”先移动“转变为”人工智能第一“世界。”（Business Insider） 如果智能手机革命让位于Snapchat和Uber等公司，那么云中的AI可能会产生哪些类型的业务，哪些应用可能适用于您的业务？我们已经可以观察到这种关系带来的一些增长。 视觉和图像识别 深度学习使AI能够以类似于我们的眼睛和大脑允许我们看到的方式识别图像。这使得AI具有与人类视觉相同或更好的视觉成为可能。 有用于识别图像内容的AI服务，如人，动物和物体。类似地，AI可以使用某些标签对图像进行分类，这样可以更容易地对大量图像进行排序。 这个基本概念已经扩展到其他更具体的服务。多个API提供面部识别，允许程序识别图像中是否存在某个人。此外，当您考虑到视觉AI能够处理许多图像时，它们也能够处理视频帧是有意义的。这为AI视频编辑和索引等服务开辟了道路。 会话识别和自动化 至少在几年内，人工智能能够通过图灵测试，测试人工智能是否能够以一种与人类无法区分的方式进行交谈。虽然这并不能保证任何AI能够代替公司代表，但它确实可以为您的业务提供机会。 语音识别服务允许AI通过语音识别说话者并将语音转换为可由应用程序使用的文本。自然语言处理使AI能够理解常规的人类语音而不是机器人命令。翻译服务使用针对对话优化的AI实时翻译文本和语音。 做决定 现代人工智能的最大承诺之一是它能够预测结果并促进围绕数据制定战略。虽然这种AI的许多应用程序将特定于它们所构建的业务，但至少还有一些更为通用的示例。 建议AI服务可帮助您预测商店或界面的哪些部分对客户最有用，并相应地调整UI / UX。搜索AI服务使用您现有的内容为客户查询提供最佳答案。 这些只是通过云交付服务可轻松访问的一些AI功能的一般示例。有关更具体的视图，我们可以查看亚马逊，微软和IBM等公司提供的一些服务。 使用云基础架构构建自己的AI应用程序 目前，云交付人工智能服务的最大价值在于其增强现有产品和流程的能力。这意味着企业应该进行研究，集思广益和实验，以找到使用可用服务为客户带来价值的方法。 幸运的是，云计算提供的基础架构和计算资源允许公司以最小的阻力构建和使用AI。 “一旦客户开始将预测模型应用于他们的数据，它就会让人上瘾。”（金融时报） ... 展开详请