云计算服务可以分为几类，物联网大数据云计算人工智能之间的关系如何？
这四个名词，既是四个产业，又是四种技术。同时还是四门学科。说以说起来非常的复杂。
所以我们为了不被绕晕，我们先从简单慢慢到复杂，然后具体说说每一个领域的细节。
来看一个图：（可能有头条显示的不清楚，有兴趣的可以去我的微头条看原图）
从硬件——通信层——平台层——物联网应用。这就是上图的架构。
硬件层，和通信层，就是目前中美在争夺的科技高地。
包括了芯片制造，5G通信，通信标准等等。（这方面，本文不做细节讨论）
我们来聊聊：平台层，物联网层面。
（1）云计算与大数据，人工智能。数据存放在固态硬盘中，固态硬盘，和CPU可以对数据进行二进制处理。
也就是说，固态硬件之上，有一套系统来准确的对数据进行梳理，计算，并且将结果显示出来。
云计算可以说是一个系统，云计算是将硬件服务器，搭建出来一个个可以处理数据的场地。
最简单的理解就是：给你一堆石头（硬件），通过系统化的排列，你铺出了一个超大的广场，并且在每一个广场上面，你都做好划分，这个地方可以用来处理水稻，那个地方可以用来处理小麦，另外一个地方可以用来处理土豆等等。
因此，云计算的核心，并单单是服务器的分布式。更主要的是，将所有的服务器连接一起后，可以做到针对应用场景，为不同行业开发不同的数据运行环境。
所以就有的，阿里云这种做最底层的公有云服务商，他就是一个平整土地的供应商。在阿里云基础上，可以搭建各种专属的云服务。
这就延伸出了，工业互联网领域的架构：
最底层的IAAS，中间层的PAAS，消费客户层面的SAAS。
在应用市场层面，整个云计算可以说是工业互联网的技术。肯定是没有任何错误的。
我们接着SAAS来说，有不少人，都了解一些saas的含义。说白了，就是企业数据管理系统，或者说行业数据管理系统。
云计算作为基础，大数据是其中一个应用：用一个大部分都熟悉的内容:ERP企业资源管理系统。这就是一个典型的SAAS平台。
那么在SAAS基础上，针对已经存在的数据，做好数据规划，可以针对数据，进行大规模的数据分析。可以将数据分类，同时可以将数据，按照相关性进行组合，勾勒出企业的市场概况，消费者轮廓。
这是一个企业内部大数据，这个其实是一个伪大数据。
在行业中，大数据是针对超大规模，例如处理Tb（1Tb=2014Gb）的数据。
数据量足够庞大后，人们最先想到的是，大数据可以用来训练人工智能。或者建立专家系统。最典型的东西：警用天网
不少人都知道，网上追逃犯，经常能够通过商场，公用摄像头捕捉到嫌疑人的画面，根据面部图像进行分析。这就是最典型的图像智能中的大数据应用。
这种图像智能就是其实就是人工智能的一部分。与图像智能一样被人们熟悉的是语音智能。
人工智能是否聪明，前期的训练主要依靠大量数据的培训。
因此：在两个典型场景中，例如语音智能，科大讯飞最大的依仗就是有国家语料库。
无人驾驶领域：百度，滴滴，腾讯都在做的是高精地图的权限。
例如网络医疗问诊（非人工），根据患者的描述，拍照，对照数据库中，已经分类索引的各种症状。给出判断。
再比如：现在经常能够接到银行，移动，联通的电话，不少都是非人工的客户。
你说一句：你好！ 对方就开始给你介绍各种产品等等。
这种日常生活中的大数据应用，比比皆是。
大数据并不是通向人工智能的唯一手段。
当下比较高端的人工智能，不少都采用了深度学习的方式，在一定程度上，并不需要每一个人工智能都学习大量的数据。
二、物联网：物联网本身是一个概念他的含义是：所有物体都可以联网，并且能够通过网络控制。
这就衍生出了：物联网操作系统，物联网的通讯架构，不同场景中物体联网后，如何进行控制的各类应用。
物联网操作系统：HUAWEI liteOS物联网操作系统
然后到通信层面，工业，家用，等各个领域不同的物联网应用通讯。
最后到应用层：工业领域的MES，WMS，数字孪生工厂都是物联网最后呈现出来。
消费场景中，家用的电灯，冰箱等等都可以通过智能音箱控制。这也是一种场景的物联网应用。
工业领域物联网的实现方式：倍福节能物联网架构
如果一定要将这四个联系到一起，那么可以分为：云计算是基础层，在云计算上面运行着大数据，大数据可以作为人工智能实现的其中一种手段。
整个云计算，大数据，人工智能都是物联网应用的场景。
物联网不是一个特定的技术，而是一个形式。如果互联网一样。
web应用有哪些？
web应用开发的主流技术举例（后台以最主流的java语言为例）：
1、后台框架部分，SpringMVCSpringMVC基于Java实现了WebMVC设计模式，请求驱动类型的轻量级Web框架，即使用了MVC架构模式的思想，将Web层进行职责解耦；
2、数据持久层方面，MyBatisMyBatis持久层框架支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis可以使用简单的XML或注解来配置和映射原生类型、接口和Java的POJO为数据库中的记录。
3、前端js框架，vueVue用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。与其它大型框架不同的是，Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层，方便与第三方库或既有项目整合。；
4、前端桌面组建库，elementElement，为开发者、设计师和产品经理准备了完善漂亮的基于Vue2.0的桌面端组件库。
5、数据库层技术，jdbcJDBC（java数据库连接）用于执行SQL语句的JavaAPI，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。
6、缓存技术，redisRedis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
7、搜索引擎技术，elasticsearchElasticSearch基于Lucene的搜索服务器，提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
大数据可以解决的问题有哪些？
感谢您的阅读！
要问大数据可以解决哪些问题，我从下面几个应用场景出发谈谈大数据在日常生活中的应用。
新闻推荐比较典型的例子就是我们使用的今日头条app，它就是依靠大数据对用户的浏览行为、喜好、使用时长等每一次的操作行为进行数据的采集、存储、整理和分析之后，进行有目的的推荐。所以你会发现你越喜欢哪一类内容，同类型的内容推荐的也就越多，随着你在app投入的时间越多，你们之间磨合的越默契，推荐的就越来越精准，这也是头条最初崛起的硬实力。
再看抖音、快手等娱乐短视频app其实也是利用大数据推荐，你的每一次点赞、评论、转发等行为都会被记录下来，之后作为给你呈现更多类似内容的依据。
电商行业当我们浏览某件商品之后，下次你打开app某些页面就会推荐你之前搜索过的、收藏过的或者购买过的类似商品，这是就是大数据的存储记忆功能，帮你更加快速的找到你想要的物品。
交通无人驾驶汽车的原理也是依靠大数据去实现的，系统内会形成一个强大的数据库对各种各样的驾驶习惯、行驶数据进行分析总结，从而应对各种突发事件。比如帮你分析最优路线、如何躲避车辆、提供最优驾驶行为等等。
体育之前有款面对冰球运动员的数据解析类app就是依靠大数据实现的，它会对每个球员的临场表现、每日训练进行数据的采集分析，给教练提供更多数据支撑，之后教练会依靠个人经验和每个运动员独特的数据结果去有目的的训练每一个球员。这样做不仅可以避免每个球员的水平参差不齐，更重要的是让每一次训练更加高效。
医疗行业未来，依靠大数据的医疗行业可以把每一次的手术做的更加完美，你不再担心大夫会因为个人心情或经验不等影响手术的过程。
再比如，当每个人前半生的所有诊断病例、家族的遗传病例等都集合在一起之后，依靠大数据可以预测未来你可能会出现的疾病症状，并在早期就进行干预，避免突如其来的疾病，让寿命可以更长久。
总结以上就是我观察到的大数据正在优化解决的问题，当大数据完全渗透到我们生活的衣食住行时，只会让更多的不可能变得可能。
编程主要有哪几个方向？
作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。
首先，当前程序开发的方向还是比较多的，由于IT互联网行业的技术迭代速度比较快，所以程序开发的细分方向也在不断增加，当前规模比较大的开发方向包括Web开发、移动互联网开发、物联网开发（嵌入式）、大数据开发、云计算开发、人工智能开发等。
Web开发和移动互联网开发的规模比较大，对于开发人员的需求也比较多元化，既需要研发级程序员，也需要大量的应用级程序员，而物联网、大数据等平台开发往往会汇集大量的研发级程序员。随着各大科技公司纷纷开放自身的技术平台，未来行业领域也需要大量的程序开发人员来进行行业创新。
Web开发方向也有两个大的细分方向，一个方向是后端开发，另一个方向是前端开发，在当前云计算平台的推动下，前后端开发的界限正在逐渐开始模糊，前端程序员也可以走全栈开发路线，而且在移动互联网的推动下，前端开发的边界也在不断得到拓展，所以当前也把前端开发称为“大前端”。
物联网平台、大数据平台和人工智能等平台的开发任务也分为两大部分，一部分是平台本身的开发，这部分开发任务的难度是比较大的，当前不少大型科技公司都纷纷布局平台研发领域，以便于构建起自身的生态体系。从近些年计算机专业研究生的就业情况来看，不少毕业生会从事平台研发岗位，相关岗位的岗位附加值还是比较高的。
另一部分是基于技术平台来进行业务端开发，这部分开发需求在工业互联网时代很有可能会迎来大的爆发，所以对于广大应用级程序员来说，掌握各种技术平台会为自己带来更多的发展机会。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
出来之后可以找什么工作？
随着国家政策支持以及互联网的迅猛发展，我国云计算产业迎来全新发展机遇。越来越多的企业选择使用云计算技术，云计算人才也成为稀缺人才。很多人看好云计算的未来前景，但却不知道云计算方向可以从事什么职业，那么云计算需要学什么?学习云计算能从事什么岗位？
从事云计算方面工作，需要学习以下的知识技能：
1. 商业和金融技能
技术和商业的融合始终是成功的绝对法宝，尤其在云计算时代。
2. 技术技能
自从有了云计算，企业或者其他机构可以精简他们的IT资源，卸载大部分的日常系统和应用程序管理，但这并不意味着IT将无所事事，你需要有一项编程语言技能，以便能快速构建运行在互联网上的应用程序。
3. 企业架构和业务需求分析
云计算要求IT专业人员最好具备交叉学科知识，特别是面向服务的体系结构。
4. 项目管理技能
企业或者组织不能因为云计算的灵活性而大意，导致项目延期或者目标模糊，这将让云计算的成本优势化为乌有。
5. 合同和供应商的谈判技巧
熟悉服务等级协议（SLA）以及涉及到违反SLA的问题，IT专业人员需要具备一定的合同和供应商谈判的经验。
6. 安全性和遵从性
IT专业人员处理云计算项目时候，必须完全掌握相关行业的安全协议和相关的法规，不论在不在美国。
7. 数据集成和分析技能
IT专业人士可能不是专业的数据科学家，但是你需要帮助这些数据科学家顺利的连接大数据、内部ERP、数据仓库和其他数据系统，除此之外，你还必须与业务那边合作，以便有效利用大数据。
8. 移动应用开发和管理
企业或组织需要了解他们通过云提供给客户的移动体验的效果如何，如何改善。
9. 熟悉开放混合云的知识
IT不是千篇一律的，你的云计算模式也同样如此， IT专业人士需要了解如何在一个开放的平台上构建和扩展公司的云计算基础设施。
10. 了解OpenStack
为了构建上面提到的那种灵活的、安全的、可互操作的云基础设施，IT专业人士必须对所需的技术有很深的理解，OpenStack是关键部分。
从行业来分析：云计算（cloud computing）是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。学习云计算你可从事的职业有：
1、云系统管理员：配置和维护的系统，包括基本的云平台，解决出现的问题，并计划未来云的能力要求。
2、云计算工程师：负责云计算和数据中心项目交付计划和技术方案的制定,负责云基础架构、上云数据迁移、云容灾备份以及云可靠性、安全性等的规划设计及实施工作。
3、云计算开发工程师：负责设计和开发面向云服务的分布式软件。
4、云计算架构师：领导云计算项目的开发和部署，确保系统的可扩展性、可靠性、安全性、可维护性，并在预算内达到业务和IT业绩表现要求。
5、运维工程师：负责云计算项目实施和运维，做好网络存储、数据库、备份、恢复、同步等相关工作。
当然，随着容器技术的发展以及企业对信息安全重视，学习云计算你还可以从事容器工程师、安全架构师、安全运维师等。而胜任工作的一切前提是你掌握企业所需的技术。
