深度學習的容器化服務：海航云聯(lián)袂天云大數(shù)據(jù)推動AI民主化

原標題：深度學習的容器化服務：海航云聯(lián)袂天云大數(shù)據(jù)推動AI民主化

深度學習的容器化服務：海航云聯(lián)袂天云大數(shù)據(jù)推動AI民主化

近日，海航云聯(lián)袂天云大數(shù)據(jù)發(fā)布深度學習的容器化服務系統(tǒng)，系統(tǒng)采用輕AI理念，集合天云大數(shù)據(jù)AI平臺與海航云平臺的優(yōu)勢，使數(shù)據(jù)科學的稀缺資源通過云的形式快速落地并實現(xiàn)一站式部署，讓企業(yè)用戶用書本的價格即可購買AlphaGo的預測能力，輕松實現(xiàn)一鍵入云。

在2015年底，有“硅谷鋼鐵俠”之稱的埃隆·馬斯克提出以“讓AI的力量民主化”為目標的OpenAI計劃，意在推動AI領域的研究成果面向 公眾共享，使其成為真正普適性的技術(shù)；今年7月，谷歌總裁Sundar宣布谷歌未來的發(fā)展將一切以人工智能優(yōu)先，標志著新時代的到來，同時也意味著AI成 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必備路徑。

AI的普及化、民主化發(fā)展愈發(fā)從幕后走向臺前，輕AI的理念、為用戶帶來的便捷性，將AlphaGo背后高深莫測的數(shù)據(jù)科學變得日益親民，同時使得人工智能在企業(yè)的大規(guī)模推進成為可能。

天云大數(shù)據(jù)AI平臺：數(shù)據(jù)科學從并行到分布式

目前AI產(chǎn)業(yè)化面臨著諸多困難，從人才層面來講，同時具備Hadoop、Spark等大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力以及數(shù)據(jù)科學能力的復合型人才非常稀缺；從組織形態(tài)層面講，管理層需要就企業(yè)轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)驅(qū)動形態(tài)做出相應的戰(zhàn)略規(guī)劃和調(diào)整。

天云大數(shù)據(jù)的MAXIMAI平臺，突破Hadoop、Spark在部署使用上的瓶頸，在SPARK/ALLUXIO分布式內(nèi)存計算框架下，使用 scala語言徹底重構(gòu)了深度強化學習等前沿數(shù)據(jù)科學算法，同時采用Free coding的免代碼交互式調(diào)參優(yōu)化，不再依賴于昂貴的GPU，在商業(yè)化X86集群上即可運行深度學習，實現(xiàn)了從并行化計算到分布式計算的轉(zhuǎn)變。從而解決 了分布式與機器學習算法難結(jié)合的問題，幫助企業(yè)快速實現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化。

天云大數(shù)據(jù)MAXIMAI技術(shù)框架

海航云：以應用為中心助力企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新

伴隨 Docker 帶來的云計算革命，容器在提升資源利用率和生產(chǎn)效率方面的優(yōu)勢備受矚目。海航云是基于kubernetes的企業(yè)級容器云平臺，為用戶提供大規(guī)模集群管 理、高性能并發(fā)部署、代碼構(gòu)建、秒級部署、CI/CD、鏡像服務、容器服務、volume管理、彈性伸縮、自動化運維、混合編排等全生命周期管理服務，以 應用為中心、助力企業(yè)實現(xiàn)持續(xù)創(chuàng)新。

海航云通過對大規(guī)模的服務器集群做出更合理的抽象和管理，降低了分布式應用運行維護的復雜度，為容器化的應用提供資源調(diào)度、部署運行、服務發(fā)現(xiàn)、彈性伸縮等整一套功能，有效提升資源利用率3倍，并能夠讓用戶一鍵部署或啟動所有服務。

通過對網(wǎng)絡、存儲、部署運行的持續(xù)優(yōu)化與實踐，海航容器云平臺能夠?qū)崿F(xiàn)：加快應用部署和迭代周期；無感知實現(xiàn)應用彈性伸縮；無縫滾動升級應用新 功能；優(yōu)化硬件資源利用率，按需合理分配和調(diào)度容器資源；混合應用編排；自動管理工作負載；故障自動恢復；開發(fā)測試生產(chǎn)環(huán)境一致性等目標。海航容器云平臺 目前已在3個數(shù)據(jù)中心部署，運行了電商應用、航空運行、協(xié)同辦公、移動應用、在線旅游、互聯(lián)網(wǎng)金融、政府大數(shù)據(jù)、智慧機場、智能建筑等多套業(yè)務應用的生產(chǎn) 環(huán)境。

海航云的產(chǎn)品及服務

海航云與天云大數(shù)據(jù)此番強強聯(lián)手，旨在實現(xiàn)深度學習的容器化服務，成為跨界合作推動AI民主化的重要實踐。本系統(tǒng)基于容器云平臺使用 Docker鏡像進行混合編排，輕松實現(xiàn)AI平臺的快速部署，通過kubernetes對計算資源進行統(tǒng)一調(diào)度和管理，為AI平臺提供彈性伸縮、一鍵擴容 等能力，有效提升計算效率。同時，采用創(chuàng)新的圖形界面交互模式，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)建模整個生命周期的可視化和模塊化管理，并借助算法訂閱的方式，將數(shù)據(jù)科學家從 復雜高深的分布式程序開發(fā)方式和軟、硬件系統(tǒng)調(diào)試中解放，能夠高效快捷地利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理多樣的業(yè)務問題，使AI的實現(xiàn)方式突破瓶頸，不再成為企業(yè)進 行大規(guī)模推廣的技術(shù)瓶頸。

海航云與天云AI平臺的聯(lián)合實踐方面，基于美蘭國際機場上億條航班數(shù)據(jù)，利用天云MaximAI平臺，使用貪心算法計算每日最優(yōu)廊橋調(diào)度計劃， 并根據(jù)廊橋遠近機型等約束條件和航班延誤預測沖突，使用遺傳算法動態(tài)規(guī)劃最佳調(diào)度方案，最大化提升機位分配靠橋率，優(yōu)化運營成本，并為后期離島免稅店的數(shù) 字化運營，勾勒出精確的成本基線。

海航云與天云大數(shù)據(jù)啟動深度戰(zhàn)略合作，將跨界結(jié)合雙方優(yōu)勢，加速企業(yè)級AI云服務開發(fā)進程，致力于打造國內(nèi)領先的深度學習容器化服務平臺，加速AI在企業(yè)內(nèi)的落地應用，共同推進AI的民主化進程。

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