隨著網際網路的發展，不斷出現一些新的名詞，比如雲、大資料、人工智慧等。在網際網路時代下，瞭解這些名詞的概念和應用是很有必要的，下面我把這些名詞做一個概括的解釋。

一般情況下，“雲”指的是服務，比如雲儲存、雲安全、雲娛樂等，而云服務的實現技術就是雲計算。要想了解這些雲服務的具體概念，首先要了解雲計算是怎麼一回事。

雲計算簡單的說就是把基礎資源、平臺資源、軟體資源進行了整合，透過雲計算平臺使用者可以透過網路按需使用硬體資源、開發平臺以及軟體資源。

雲計算平臺的背後往往依賴於大型的資料中心，使用者要什麼服務都可以透過網路來獲取，按需付費。架構在雲計算平臺上的各種具體服務就是我們通常所說的雲服務。

大資料有幾個明顯的特點，包括資料量大、結構多樣性、速度快、價值密度低等。簡單的解釋一下：

資料量大。可以簡單的理解為單臺伺服器已經滿足不了儲存服務，需要構建多臺儲存伺服器進行分散式儲存。

結構多樣型。不僅僅是以往的結構化資料（關係型資料庫儲存），還有大量的影片、音訊、各種感測器資料等等。

速度快。大資料在處理資料時往往是秒級響應，大資料對速度的要求強於對精確度的要求。

價值密度低。大量的非結構化資料中可能只有其中的一小部分是有價值的。

目前，我們在談論大資料概念的時候更強調大資料產業鏈，這個產業鏈包括資料的採集、傳輸、儲存、安全、分析和呈現，所有參與這些分工的崗位都屬於大資料產業。

人工智慧的概念比較難於定義，人工智慧的定義涉及到諸多方面，至今為止也沒有一個比較明確的定義。

但是人工智慧研究的領域還是比較確定的，包括六個大的方面：自然語言處理、知識表示、推理、機器學習、計算機視覺和機器人學，目前人工智慧主要圍繞這六個方面進行研發。

目前大資料的發展極大的促進了人工智慧的發展，因為智慧化的應用要有大量的資料作為基礎，透過機器學習的方式，使用大量的資料可以訓練出更為智慧的智慧體（Agent）。

很多網際網路專家認為通用的人工智慧存在巨大的難度和不確定性，目前更多的人工智慧研究是基於具體場景的智慧體（Agent），比如自動駕駛、智慧物流、智慧診療等應用。

相比於前面幾個概念，IT運維與管理還是比較好理解的，IT運維管理涉及到企業軟硬體、IT業務系統以及運維人員的管理。

運維人員負責整個企業IT系統軟硬體環境的正常運作，往往運維崗位具有工作強度較大，工作週期長，人才培養難等特點。因此，很多企業的IT運維採用了外包的形式。

如果你有網際網路方面的問題，也可以諮詢我。

形象生動的理解:

雲:好比一個水庫

雲計算:透過軟體層面給水庫加一個水龍頭

大資料:針對我們以往的用水情況，分析以後的用水程度並給以後的用水規劃提出提供意見

人工智慧:學習以往的用水情況，再結合現有的情況，科學用水

it管理:對水庫周邊情況進行管理，包括新建，縮減

運維管理:水庫出現問題進行維修

希望外界對網際網路領域的東西，不要陌生。