云栖大会推“阿里数加”,云平台对智能家居意味着什么?

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云栖大会推“阿里数加”,云平台对智能家居意味着什么?

1月20日,阿里云在2016云栖大会上海峰会上宣布开放阿里巴巴十年的大数据能力,发布全球首个一站式大数据平台“数加”,首批亮相20款产品。这一平台承载了阿里云“普惠大数据”的理想,即让全球任何一个企业、个人都能用上大数据。要了解“数家”对智能家居的意义首先要了解一下云计算与智能家居的关系。

目前我们通常把智能家居定义为以住宅为平台,利用综合布线技术、网络通信技术、 安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成,构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统。

核心是“物联”,那首先就要有一个通信网络,把所有的硬件都囊括进去,为家庭信息交互和传输提供必要的通路。在整体的家庭网络操作系统下,对相应的硬件和模块下达命令从而实现所有家庭电子硬件的检测和控制。这个是内部的。对外,家居系统需要一个媒介平台进行对外通信,实现“内部”与“外部”的通信交流,满足远程控制、检测和信息交换的需求。

之前我们提到过,智能家居系统在后续的“学习”过程中,本身的运算量不足以支撑对大量数据的分析和存储。只能通过外部的“附件”来满足智能家居系统的运算和存储需求。

我们需要支援!我们需要外包!

云计算闪亮登场,云计算架构Hadoop是一个分布式计算框架,可以在大量廉价的硬件设备组成的集群上运行应用程序,为应用程序提供了一组稳定可靠的接口,旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。它包含多个子项目主要是Hadoop分布式文件系统和映射/规约引擎组成。相关的技术解析就不再具体展开了。

解决了存储问题,那就轮到计算问题了。云计算中还有MapReduce分布式计算,其作用是同事在上千部服务器中处理保存在GFSClusters中的海量数据。MapReduce的作用是对计算机集群上的大型数据集运行分布式计算,替大量数据做平行计算处理。

智能家居系统中包括了多个子系统,每个系统有不同的终端,每个终端的感应器会产生大量的数据。而云计算正式提供了低廉的运营成本使每家都能通过互联网连接到云服务中心。其产生的数据有云计算中心存储并处理。

阿里云的“数家”平台就为越来越多的大数据需求提供了更多的选择。

比如大数据计算服务MaxCompute,它的速度可以在6个小时内处理100PB的数据,相当于1亿部高清电影。单集群规模过万台,并支持多集群联合计算。

经测算,自建Hadoop集群的成本是数加的1.5倍,国外计算厂商AWS 的EMR成本更是数加的5倍。阿里云当天还宣布,大数据计算服务再降价50%。这些就为智能家居系统中的广泛应用奠定了基础。

此外,分析数据库Analytic DB可以实现对于局的实时多维分析,百亿两级的多维查询。

流计算StreamCompute擅长对实时流式数据进行分析,美妙查询率达到千万级,日均处理万亿条信息。

整体来看,大数据开发套件的优势包括:支持100人以上协同设计、开发、运维;具有良好的扩展性;提供各个产品功能模块的Open API,可二次开发;多个数据实例之间的数据授权机制,确保数据只能使用却不可见;提供白屏化的运维能力,以及字段级数据质量监控、机器预警、资源使用率监控等功能,让用户更好的掌控自己的数据及数据任务。

以上的部分构成了智能家居系统的优秀的“外援”。加之阿里的知名度和推广力度,能够更好的普及云计算、大数据。为智能家居的发展和普及起到了推动作用。

“数家”中另外一个非常重要的部分就是机器学习MachineLearning。

其中包含机器学习工具,可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。图形化编程让用户无需编码、只需用鼠标拖拽标准化组件即可完成开发。产品还集成了阿里巴巴核心算法库,包括特征工程、大规模机器学习、深度学习等。

这意味着让智能家居系统从设计到运行,让整个系统从单纯的执行一连串的命令,开始向“半自动”转化。因为实现了部分“预测”功能,就可以为屋主提供对未来情况可参考的信息。

此外还有非常重要的应用部分:推荐引擎、文字识别、智能语音交互。

推荐引擎可以让智能家居系统出了被动的执行命令以外,还可以根据数据向屋主提供建议。由被动变主动。

文字识别可以应用在安防、搜索功能增加更多的助力。其中最给人印象深刻的应该就是《钢铁侠》中,男主角在实验过程中跟智能助手的对话缓解。

其中意义最为重大的是语音交互。有了语音交互,屋主就可以摆脱手中的硬件,直接通过语音同智能家居系统进行对话。下达命令,听取建议,并且展示图片就可以进行联网搜索等相关工作。

这意味着,智能家居真正的解开了人们生活的束缚,实现真正舒适、安全、便利的生活环境。

文/DVBCN