近日，海航云聯袂天云大數據發布深度學習的容器化服務系統，系統采用輕AI理念，集合天云大數據AI平臺與海航云平臺的優勢，使數據科學的稀缺資源通過云的形式快速落地并實現一站式部署，讓企業用戶用書本的價格即可購買AlphaGo的預測能力，輕松實現一鍵入云。

在2015年底，有“硅谷鋼鐵俠”之稱的埃隆·馬斯克提出以“讓AI的力量民主化”為目標的OpenAI計劃，意在推動AI領域的研究成果面向公眾共享，使其成為真正普適性的技術;今年7月，谷歌總裁Sundar宣布谷歌未來的發展將一切以人工智能優先，標志著新時代的到來，同時也意味著AI成為企業數字化轉型的必備路徑。

AI的普及化、民主化發展愈發從幕后走向臺前，輕AI的理念、為用戶帶來的便捷性，將AlphaGo背后高深莫測的數據科學變得日益親民，同時使得人工智能在企業的大規模推進成為可能。

天云大數據AI平臺：數據科學從并行到分布式

目前AI產業化面臨著諸多困難，從人才層面來講，同時具備Hadoop、Spark等大規模數據處理能力以及數據科學能力的復合型人才非常稀缺;從組織形態層面講，管理層需要就企業轉型為數據驅動形態做出相應的戰略規劃和調整。

天云大數據的MAXIMAI平臺，突破Hadoop、Spark在部署使用上的瓶頸，在SPARK/ALLUXIO分布式內存計算框架下，使用scala語言徹底重構了深度強化學習等前沿數據科學算法，同時采用Free coding的免代碼交互式調參優化，不再依賴于昂貴的GPU,在商業化X86集群上即可運行深度學習，實現了從并行化計算到分布式計算的轉變。從而解決了分布式與機器學習算法難結合的問題，幫助企業快速實現AI產業化。
 

天云大數據MAXIMAI技術框架

海航云：以應用為中心助力企業持續創新

伴隨 Docker 帶來的云計算革命，容器在提升資源利用率和生產效率方面的優勢備受矚目。海航云是基于kubernetes的企業級容器云平臺，為用戶提供大規模集群管理、高性能并發部署、代碼構建、秒級部署、CI/CD、鏡像服務、容器服務、volume管理、彈性伸縮、自動化運維、混合編排等全生命周期管理服務，以應用為中心、助力企業實現持續創新。

海航云通過對大規模的服務器集群做出更合理的抽象和管理，降低了分布式應用運行維護的復雜度，為容器化的應用提供資源調度、部署運行、服務發現、彈性伸縮等整一套功能，有效提升資源利用率3倍，并能夠讓用戶一鍵部署或啟動所有服務。

通過對網絡、存儲、部署運行的持續優化與實踐，海航容器云平臺能夠實現：加快應用部署和迭代周期;無感知實現應用彈性伸縮;無縫滾動升級應用新功能;優化硬件資源利用率，按需合理分配和調度容器資源;混合應用編排;自動管理工作負載;故障自動恢復;開發測試生產環境一致性等目標。海航容器云平臺目前已在3個數據中心部署，運行了電商應用、航空運行、協同辦公、移動應用、在線旅游、互聯網金融、政府大數據、智慧機場、智能建筑等多套業務應用的生產環境。
 

海航云的產品及服務

海航云與天云大數據此番強強聯手，旨在實現深度學習的容器化服務，成為跨界合作推動AI民主化的重要實踐。本系統基于容器云平臺使用Docker鏡像進行混合編排，輕松實現AI平臺的快速部署，通過kubernetes對計算資源進行統一調度和管理，為AI平臺提供彈性伸縮、一鍵擴容等能力，有效提升計算效率。同時，采用創新的圖形界面交互模式，實現對數據建模整個生命周期的可視化和模塊化管理，并借助算法訂閱的方式，將數據科學家從復雜高深的分布式程序開發方式和軟、硬件系統調試中解放，能夠高效快捷地利用數據挖掘技術處理多樣的業務問題，使AI的實現方式突破瓶頸，不再成為企業進行大規模推廣的技術瓶頸。

海航云與天云AI平臺的聯合實踐方面，基于美蘭國際機場上億條航班數據，利用天云MaximAI平臺，使用貪心算法計算每日最優廊橋調度計劃，并根據廊橋遠近機型等約束條件和航班延誤預測沖突，使用遺傳算法動態規劃最佳調度方案，最大化提升機位分配靠橋率，優化運營成本，并為后期離島免稅店的數字化運營，勾勒出精確的成本基線。

海航云與天云大數據啟動深度戰略合作，將跨界結合雙方優勢，加速企業級AI云服務開發進程，致力于打造國內領先的深度學習容器化服務平臺，加速AI在企業內的落地應用，共同推進AI的民主化進程。