只有它才能让云计算、大数据、人工智能大放异彩？它究竟有什么魔力？

对比20年前的生活，智能手机、社交网络等智能应用改变了我们的生活。但当AlphaGo第一次战胜围棋世界冠军；当大数据，让人脑信息转换为电脑信息成为可能；当万物互联就在你的身边。越来越多的新鲜事物呈现在大家眼前，让过去我们不敢想象的事情，正一一变为现实，而这一切改变，都离不开云计算、大数据、人工智能技术的出现。

海量数据催生高性能、高可用的“分布式”

云计算，赋予IT资源可伸缩的力量，从而可以整合算力，为各种新技术提供表演的舞台，同时也为社会积蓄了丰富的资源，为大数据、人工智能提供底层技术的支撑。大数据技术则将通过对数据的存储、加工、处理、分析，在为人们发掘数据价值的同时，也为人工智能提供了丰富优质的数据资源。而人工智能技术，则是人类社会智能化的关键，它将是除了互联网以外，对人类产生深远影响的另一项技术，其释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

在云计算、大数据、人工智能等新技术的带动下，众多应用场景落地，让生活充满想象，随之而来的是用户激增、应用众多、海量数据增长，海量数据的存储给本地存储带来了巨大的压力。除此，随着随着计算机系统规模的增加，原本将所有业务单元集中部署的方案，显然已经无法满足当今计算系统。

面对大型互联网系统的快速发展，以及指数级增长的数据，分布式处理方式越来越受到业内的青睐。至此，无论是云计算、大数据还是人工智能，逐渐从“集中式”向“分布式”转变，这一变革不仅缓解了传统系统面临的压力，更因灵活多变以及更高的性能，融入到众多新兴技术中。

服务于大数据、AI的分布式存储

显然，场景的落地需求，加速技术的快速迭代，单纯依靠垂直提升硬件性能来提高系统性能的时代已结束，分布式开发的时代已然成为时代的主流。

同时，单点技术已远远不能满足应用要求，大数据、云计算、人工智能等技术融合的趋势愈发明显。大数据与云计算紧密的关系如同硬币的正反面，无法用单台计算机进行处理的大数据，必须采用分布式计算架构。海量数据的挖掘过程中，必须依托云计算的分布式、分布式数据库以及云存储和虚拟化技术。

同样，人工智能也可以通过分布式云计算摆脱以往瓶颈。之前，人们在本地部署GPU进行建模和训练，不但要付出不菲的硬件成本，而且还要付出大量的维护精力。而AI云化之后，大家不但可以在云端迅速完成建模和算法实现，更可以借助云服务商的API，直接将AI落地应用，转化成生产力，以SaaS或PaaS的形式对外提供服务，运营起来。

涨知识拓人脉，直面大咖精彩分享

“分布式”究竟有厉害，可以说，如果不能深刻理解分布式，则代表你并不理解云计算、大数据，甚至人工智能，那么究竟它有何魅力？为何在这些新兴技术面前如此关键？带着这样的疑问，让我们一同在UCan下午茶北京站，举办的主题为 “回归云核心 —— 服务大数据和AI的分布式实践”的技术沙龙活动中，寻找答案吧！活动特别邀请几位专业人士，与大家共话“分布式实践”之旅。

UCloud关系型存储研发部负责人罗成对

将在《新一代公有云分布式数据库——UCloud Exodus》与大家共同探讨云数据库设计理念。性能与容量长期作为数据库的核心议题，在公有云环境下面临巨大挑战，UCloud云数据库团队一直在尝试如何优雅解决这个难题，本次议题还将分享新一代公有云分布式数据库Exodus的设计和实现。

UCloud LabU深度学习开发工程师范融

目前就职于UCloud并参与AI产品研发和运营工作的范融，将帮助那些想要涉猎AI，却面临着巨大成本压力的企业提出完善的解决方案。她将围绕AI公有云平台实践，论述UCloud如何利用公有云的规模效应和分时租赁特性，降低企业的AI转型门槛，使广大公有云用户在不改变AI算法开发流程的基础上，为其提供一套开箱即用的开发、测试、乃至生产环境。

UCloud 资深存储研发工程师丁顺

将在题为“数据库高可用容灾方案设计和实现”中，详细探讨数据库服务的高可用容灾方案，将对业界多种数据库高可用方案进行系统总结，同时详解UCloud云数据库产品UDB在高可用容灾方案上面的设计和实现。除此，还将重点分享“如何对高可用数据库进行自动化运维”。干货满满，你不容错过。

奥思数据创始人、CTO 李明宇

分布式存储系统中面临着的首要问题就是如何将大量的数据分布在不同的存储节点上，作为分布式存储的核心技术之一数据分布算法，面临着诸多分布问题，该分享将比较几种典型的数据分布算法，分析其优缺点，并讨论在具体实现中会遇到的一些问题。

Kyligence 云与生态合作部副总裁刘一鸣

将在题为“Kyligence：释放大数据生产力”的演讲中，深入探讨海量数据之下，数据分析在查询性能、数据建模、语义模型表达、高并发响应等场景下存在的最后一公里问题。针对这一痛点，针对数据分析生产力场景设计，看Apache Kylin + Cloud，如何将行业最佳数据分析实践沉淀为Apache顶级项目的成熟产品。

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