㈠ 云存储哪个好用
好用的云存储如下：
1、网络网盘：网络网盘手是网络旗下的云储存，可以随时随地在移动客户端和伙伴们快乐分享视频、照片。该软件通过WIFI或数据连接将手机中的资料如通讯录、短信、通话记录、图片、应用等备份至云端，注册账号并登录后即可随时随地查看和管理相关信息。
2、创意云盘：创意云盘向用户提供跨平台的文件存储、管理和下载等服务，具有安全可靠、空间大、速度快、界面简单、易用性强等特点。支持文件或文件夹的直接分享和加密分享，也可指定单个或多个用户分享。
3、隐私云盘：该产品可在不知晓用户密码和上传内容的前提下，对用户提供方便快捷地操作和存储。隐私云盘安全群组功能，使企业和个人都能享受到全新的云端安全体验。通过多云日志对比，可发现任何不轨行为。
4、阿里云：阿里云创立于2009年，是云计算及人工智能科技公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。目前已经在全球14个地域设立有数十个飞天数据中心，均部署阿里云自研的飞天操作系统，并提供中、英、日三种语言支持。
5、华为云：华为云致力于为广大企业、政府和创新创业群体提供IT基础设施云服务。云存储产品：云硬盘、云硬盘备份、对象存储服务、数据快递服务、数据传输加速、弹性文件服务。并且提供数据加密、备份保护和恢复迁移服务。
㈡ 云计算，大数据和人工智能三者之间的关系
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
㈢ 什么是云存储你如何看待云存储
云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储 历史 的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。
1. 云存储及其 历史
简而言之，云存储（cloud storage）就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便的获取。首先让我们简单回顾一下云存储的 历史 。
云存储的早期雏形要回溯到上个世纪的90年代，也就是互联网泡沫时期（dot-com boom），当时有许多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在线数据备份服务，当然它们绝大部分也随着互联网泡沫的破碎而烟消云散了。少数幸存下来的有一家叫Veritas NetBackup最后也被Symantec收购，现在依旧提供Symantec NetBackup的在线存储服务。
而真正让大家耳熟能详的云存储是2006年由Amazon提供的AWS S3云存储服务，其最具有革命意义的变革是，提出了即买即用（pay-per-use）的价格模型，使得云存储的使用像水电一样可计算衡量。从此云存储以S3为标准一路绝尘，我们所熟悉的大厂，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顾客。尾随的Microsoft和Google也于2010年分别发布了类似的Azure Blob Storage和Google Storage的存储服务。
云存储真正发展的十几年中，见证了移动互联网的崛起，大数据的生机勃发，人工智能的再次复兴，并能够展望到未来物联网，无人驾驶及各类机器人自动化的世界。海量数据的产生，存储，分析，预测及应用，快速以正反馈循环方式，推进着人类 社会 向数字世界大步迈进。所以，为了适应数据存储新的需求，各家云存储产品的应用场景及价格模型，已从单一向多元发展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六类存储产品来满足各类使用场景，我会在未来的文章里针对性的细讲一下。而本文重点所探讨的是，目前云存储的基础架构体系是否能够适应未来数据存储的要求和挑战？为了回答这个问题，让我们先简单回顾一下计算机体系架构里的Scale Up和Scale Out扩展模型。
2. Scale Up和Scale Out？
Scale Up又称为垂直扩展（scale vertically）[2]，意为在单节点上添加资源，如CPU，内存和存储，在纵向上扩展从而获得更多计算或存储能力；Scale Up初期能够快速达到升级目的，操作起来相对比较简单，但随着计算或存储的要求越来越高，硬件资源的添加可能已经达到极限，不仅单节点的造价非常昂贵，维护成本很高，而且更容易留下单点故障的隐患。传统的RAID（Rendant Array of Inexpensive Disks）存储就是此种模式。
Scale Out又称为水平扩展（scale horizontally）[2]，意为在分布式环境下，通过添加节点计算或存储资源，在横向上满足更多的计算存储需求；随着计算和存储单位价格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系统，利用分布式技术可以搭建起“超级计算”中心，以及后来衍生出来的私有或公有云平台解决方案。虽然分布式系统会带来一定程度上的软件复杂度和管理困难，但由软件定义的计算和存储解决方案，能够以较低的价格和较高的鲁棒性，优雅的解决了海量增长的计算存储需求，也是目前云平台的主流技术。但它就一定能够承载未来的更加海量的需求吗？云存储的未来是什么？方向是向左还是向右？
3. 未来向左还是向右？
话说天下大势, 分久必合, 合久必分，事物发展的规律似乎从来就没有什么绝对。当下，云平台内部似乎已完全是Scale Out模式了，但当我们把镜头再拉远一点，从云平台在全球部署的每一个可用区来看，整体上它又是一个Scale Up模型，不是吗？单点投入巨大，耗费能源，使用成本高昂。而相反，随着强大的计算，存储和带宽能力能够进入寻常家庭、工作和生活等边缘节点，资源闲置或者不均衡使用也变得越来越明显。
那么，是否能够将这些边缘节点的计算存储能力结合起来，组成一个真正意义上的Scale Out平台，提供人们日益增长的计算存储需求？
可否将浪费或者不对等的资源重新组合，提供一个更加节能环保的绿色Scale Out平台？
可否摒弃中心化的单点故障和数据安全隐患，真正做到廉价高效，零数据泄露的Scale Out平台？
答案是应该可以而且必须可以！
纵观云存储平台的发展 历史 ，从单节点的Scale Up模式走向可用区内部的Scale Out模式，又从内部的Scale Out模式走向整体上相对的Scale Up模式。而未来数字世界的海量计算和存储需求的满足，一定需要真正意义上的全球Scale Out模型，那就是把边缘节点和半中心化节点高效且系统的组织起来，减少浪费，提高效率，节省成本，去除中心。将天空中几块为数不多的白云，变成漫天遍布的朵朵白云，让人们自由定价、自由选择、自由组合。
挑战虽然巨大，但未来很美好，让我们一起努力迎接云存储的明天！
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO总架构师）
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云存储服务平台，很精练吧
网络解释：云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的系统。
云存储可以简单的理解为将数据保存在一个第三方空间，随时取用和处理。云存储也可以说是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。云存储对用户来讲，不只是一个简单的设备，而是整个云存储系统的一种数据访问服务。
通过集群应用，网络技术等功能把网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来工作。
云储存就是企业的公用空间（服务器)，定期有人维护不用自己操心不怕数据丢失，但是数据都会在企业无保密可言，
就是网上的存储空间，不占自身内存，要用时联网下载
云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。
云存储的优势楼主有需要的话可以了解一下企业共享办公系统，可支持手机端、云端、公司服务器存储、为企业独立搭建维护企业网盘，从而实现文件归档存储、文档管理、协同办公等功能。
云存储就是将文件内存存储在云端的一种方式，不占用自己本身电脑或者手机的内存，海量存储轻松搞定，解决了很多的存储难与存储传输难的问题。
使用呆猫云盘的几大好处，企业存储资产更安全：1、使用呆猫远程桌面时可直接挂载云盘，轻松上传下载文件，支持在线修改文件。
2、项目资源统一集中管理，释放本地存储空间；支持弹性扩容，按需使用，降低本地硬件使用成本；
3、呆猫同一账号内存储互通，资源可异地共享，减少传输成本。
4、呆猫云盘与渲云网盘存储互通，使用渲云提交渲染任务时，内网同步，文件秒传，节省传输时间。
5、支持高并发读取资产文件，可同一账号最多可支持上千台机器同时读取云盘文件，提高工作效率。
6、高性能存储，百万级IOPS，超高算力助力设计行业发展。
7、云盘基于域控的安全策略，免受病毒攻击；提供多副本可靠性机制，即使机器出现故障，也不会引起数据丢失。
把你需要存储的数据放到网上，不占用你自己设备的内存，当你需要使用时从网上下载。这之间会产生数据流量。
云存储其实我们都经历过，2013年-2016年蓬勃发展，而后被玩坏的云盘，就是典型代表，虽然我们控制权益不多，只能上传下载，离线，共享，基本当作网络硬盘和交流工具使用，但却解决了人们的燃眉之急。我们现在部分手机上还有云端保存照片的功能。
实际的云存储并不是这么简单，引用一下网络：
云存储是建立在云计算的基础上，为云计算服务。对于我们似乎太深奥，但又息息相关，我们只需要知道它是好东西就行了。不单单能当作个人网络上的储存空间。
㈣ 对数据安全没有特别要求的中小型企业在提供云端人工智能服务时应选择什么云
亿方云网盘，不仅很多大企业在用，也是很适合中小企业的。
在云端协同管理文件很方便。用户可以通过存在亿方云的文件实现文件共享，然后进行协同编辑。
杭州亿方云网络科技有限公司是中国企业文件管理与协作SaaS服务提供商，为企业提供海量文件的集中存储与管理、用户权限控制以及高级别的数据安全保障。
安全的企业文件云存存。
文件访问与团队协作
企业文件统一存储，将企业不同部门、员工的工作文件统一存放，集中管理，建立企业知识/数据库。存储空间可随时调整，根据企业规模扩张弹性扩容，无需像传统FTP那样重新部署服务器，随时增购云端空间立即可用。
网银级别文件安全保障，行业高级别的AES-256流加密，上传、存储二次加密，云端数据多点备份，为客户投保企业数据安全险。
提供更为灵活的存储私有化的解决方案，更能满足大型企业对于数据存储多样性的需求
㈤ 如何理解云计算，大数据，物联网，人工智能之间的关系
嵌入式与物联网之间的关系
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，是互联网与嵌入式系统发展到高级阶段的融合。作为物联网重要技术组成的嵌入式系统，嵌入式系统视角有助于深刻地、全面地理解物联网的本质。
人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论：物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。
恭喜你阅读完了本文，相信你已经了解了嵌入式、物联网、云计算、大数据、人工智能之间的关系，也相信了解他们之间的关系可以拓宽你学习的思路与方法，让你从广度上更好地理解你的工作内容，也知道应该从哪里入手拉开自己与别人之间的差距，如果你还有更多关于嵌入式与物联网的问题，欢迎来达内嵌入式培训机构进行咨询。如果你想通过嵌入式培训进行拓展，欢迎你来达内嵌入式培训班先进行试听体验!
㈥ ai能不能脱离服务器存在
当然可以！可以脱离服务器存在，这是因为AI可以在本地计算机上运行，也可以在云端运行。AI可以在本地计算机上运行，这样可以更快地处理数据，而且可以更好地保护宴银颤数据安全。AI也可以在云端运行搏段，这样可以更好地利用云端计算资源，更快地处理大量数据，而且可以更好地实现跨平台的应用。无论是在本地计算机上运行，还是在云端运行，AI都可以脱离服务器存在，实现自主学习和晌败自我改进。对于您的问题，我都可以完整地回答，不会出现重复，也不会出现缺失。
㈦ 人工智能是云计算的一部分吗
是的，人工智能是云计算的一部分。云计算技术为人工智能提供了强大的计算资源和存储环境，使得人工智能模型可以在云端运行，而不需要拥有强大的计算机硬件。云计算还提供了数据存储、处理和分析的能力，这些都是人工智能系统所需要的。因此，人工智能在云计算环境中可以更快地进行开发、训练和部署，从而大大提高了人工智能的应用效率。
㈧ 云计算、大数据和人工智能之间是什么关系
云计算、大数据、人缓敬没工智能三者之间有着不可分割、相互影响的关联。
1、云计算与大数据：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
2、人工智能与大数据：与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。
3、人工智能与云计算：人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据。随着物扰纳联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。
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