“智能云”似乎更应当是IBM或一些国内云服务商提出的概念，但微软现在也加入了这个行列。日前，微软云计算与企业执行副总裁Scott Guthrie亲临中国，整体解读了微软智能云技术栈，SaaS模式以及大数据、人工智能和开源技术在其中扮演了日益重要的角色。

构建智能云平台和重塑生产力和业务流程、创造更个性化的计算，是微软CEO Satya Nadella提出的三大远见。Scott Guthrie表示，在微软云Azure上构建的智能云平台，是实践微软远见的坚实后台，凝聚了微软在混合云计算、富数据服务、应用开发服务等领域的优势实力。

微软云计算与企业执行副总裁Scott Guthrie

微软智能云概览

“微软智能云”的内涵似乎没有什么特别，无非就是把微软的创新成果开放给企业和开发者，增加灵活性、敏捷性，实现业务转型，同时降低成本。但Scott Guthrie提出，不同规模、不同行业的企业，云化的具体路径不一而足，但最终从云计算中获益，在技术快速革新的时代实现转型。这就是说需要智能云需要多种解决方案，以及一些高级服务。

Scott Guthrie介绍了微软智能云在SaaS层、基础设施层和高级服务层所做的努力。如下图所示。

Scott Guthrie强调，微软智能云以多样化的云解决方案为主导，成型的SaaS解决方案让企业客户可以在更短的时间内实现更高的价值回报，云基础设施服务让企业能够以低成本灵活地扩展计算规模，而Visual Studio开发工具和Azure App Service，则让开发者和IT专家以更高的效率为任何设备开发任何类型的应用。

Scott Guthrie说，Azure已经在全球19个区域运营，这个数字超过了AWS和谷歌的总和，在未来几个月中，微软还将有超过5个区域陆续投入使用。此外，Azure Marketplace还提供了3,200多个来自合作伙伴的云应用和解决方案可供选择。

大数据、人工智能是核心

Scott Guthrie没有明说，但微软在此刻提出“智能云”，无疑得益于微软在人工智能相关技术取得的进展，当然，大数据是当前人工智能大红大紫的基石之一。

Scott Guthrie重点谈到前不久在WPC上发布的Cortana分析套件，包括了Azure数据工厂、Azure机器学习、Azure HDInsight、Power BI，以及Oxford Project带来的视觉识别、语音识别、机器翻译等感知智能API。Scott Guthrie认为，借助更高层次的API定制应用，是智能、高效地将数据转化为真正有价值的业务洞察，真正发掘出自己差异化的竞争优势的关键。

从图中可以看到，Cortana分析套件集成了数字个人助理Cortana，这可以带来更人性化的交互方式。微软认为，在商业应用中，Cortana分析套件结合Cortana可支持多种核心分析场景，例如提出实时建议、预测客户流失、发现欺诈行为、预防性维护保养等。

据介绍，新英格兰北部最大的医院Dartmouth-Hitchcock Health System正在利用Cortana分析套件开发一套名为ImagineCare的远程监控和预测分析解决方案。利用预测分析，ImagineCare能够以患者的病例、个人基本情况以及通过观测大量身体数据获得的分析模板为基础，制定出动态的治疗方案。ImagineCare希望将来可以对发生如心肌梗死之类致命病情的概率进行预测。

微软中国云计算与企业事业部高级总监周斌随后在微软新视界演示了北京市交通和PM2.5预测、中国房价走势预测以及养猪风险预测等案例，都是基于微软大数据和机器学习技术实现的，可视化展示能力则来自于Power BI。

养猪风险预测即“猪葛亮”应用，该应用获得Azure机器学习云应用大赛的首个冠军，欲知详情，可参考这篇翻译文章。

演示的这些成果，数据和模型都很重要。日前，有大神在微博上开玩笑说，在数据量足够多的情况下，Logistic Regression就是最好的模型。不过，足够多的数据即使容易收集（Azure物联网套件支持从数百万设备上采集和管理海量数据），也需要一个云平台来处理。其次，可以说Azure机器学习最初开放的是一些基于简单模型的服务，但Oxford Project提供的显然包含Deep Learning的一些最新成果了。

未来，微软也许还会开放训练Deep Learning模型的能力。Scott Guthrie表示，微软会在Azure中逐步开放更多的高级能力。周斌则表示，目前有一些功能已经开放但是鲜为人知，比如Power BI在中国已经可用。

开源：MySQL Database on Azure在华商用

Satya Nadella对开源技术的大度已经不是新闻，多样化的智能云中，开源技术扮演的角色同样重要，Scott Guthrie重点提到了对Linux和MySQL的支持。这也是为了更好地支持混合云和大数据分析。

Scott Guthrie介绍，微软即将推出的Azure Stack同时支持Windows Server和Linux系统，为本地部署的服务器提供与Azure公有云一致的操作体验，从而实现无缝衔接的混合云平台管理。此外，运行管理套件（OMS）可以同时对运行于用户本地数据中心和Azure公有云上的工作负载进行高效、智能化的管理。他表示，Azure上运行Linux的VM超过20%（在中国这一数字为56%）。

Scott Guthrie还宣布MySQL Database on Azure服务商用版已正式推出，该服务由世纪互联运营。他介绍，本次MySQL Database on Azure服务正式商用版由中国的本地研发团队开发，主要特性如下：

服务保证99.9%的运行时间服务级别协议，提供本地异地多重备份和灾备恢复，用户既可享受30天数据备份服务，轻松进行数据回溯；也可享受内置的防火墙功能，通过SSL链接访问数据库，从而保证数据安全。

基于Azure云平台的数据存储不仅可提供用户对各项数据库性能指标的监控，慢查询日志的访问，还可将用户本地的MySQL数据库复制同步到云端。

有点遗憾，时间紧张的Scott Guthrie没有谈到Azure上的容器、Mesos和Server 2016上的Container，VS、.NET的开源进展以及他们在Azure上的优势就更不用说了。

此外，微软还宣布Cloud Foundry on Azure Preview 2正式上线。Cloud foundry on Azure Preview 2 使用最新的开源Cloud Foundry技术并采用了Bosh-Init框架构建，整合了最新的Azure资源管理框架，支持多台Cloud Foundry虚拟机。基于这个最新版本，用户可以在Azure上使用Bosh-Init来部署标准的Cloud Foundry架构。

今后几周，微软将依照Cloud Foundry社区的标准，提交Azure代码到Cloud Foundry开源代码库中，也会继续做出改进，并实现中国Azure平台对Cloud Foundry的支持。

微软智慧云在中国

微软智能云平台在中国的进展，Scott Guthrie主要谈论解决空气质量的问题。目前，微软已与国家气象局和北京大学展开合作，借助微软智能云平台在大规模计算、存储、机器学习等能力，完整呈现空气质量图层，更好的确定污染源，并提供更加全面的空气质量报告，可以高效测量每500平方米空气质量指数。

据介绍，北京大学应用机器学习对遥感算法和校准模型， 使用中国气象局华风集团提供的来自3000多个检测站点的实时和历史的气象数据，完整呈现空气质量图层，可以覆盖全国960万平方公里，并实时显示国内跨区域的空气污染分布、支持随时数据回放。同时，通过使用卫星遥感技术实现空气污染的监测，以及基于微软智能云平台的大数据分析技术，也可为全国提供更加精准的空气质量报告和空气质量趋势分析。

2014年10月6日，北京空气质量监测数据图

2015年3月21日至4月21日，郑州和深圳的空气污染监测对比数据图

最后，Scott Guthrie通过一些数字介绍了Azure在中国的整体发展情况。如下图所示。

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