近日MapR宣布推出了一款名为Quick Start Solution（QSS）的新解决方案，专注于深度学习应用。MapR强调，QSS是一款分布式深度学习产品和服务，能够大规模训练复杂的深度学习算法。
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想法是这样的：深度学习需要有大量数据，这是很复杂的。如果MapR的融合数据平台是你的主干架构，那么QSS可以让你得到将数据用于深度学习应用所需的东西。这是有道理的，这符合MapR的战略。
MapR是第一家在市场中推出所谓的“AI on Hadoop”产品的Hadoop厂商。但是AI on Hadoop从更大范围来说是有意义的吗？其他厂商在这方面都做了什么？
专注深度学习的MapR
还记得Hadoop第一次问世的时候吗？那时候Hadoop还是一个具有诸多优点的平台，但是需要用户具有额外的专业技能才可以使用Hadoop。现在这种情况改变了。Hadoop已经成为一个蓬勃发展的生态系统，它取得成功的很大一部分是因为我们所谓的SQL on Hadoop。
Hadoop一直能够以低廉的成本保存和处理大量数据，但此前并非如此，直到它支持通过SQL访问数据，这让Hadoop足以成为企业数据主干的有力竞争者。SQL仍然是访问数据的事实标准，所以支持SQL意味着Hadoop可以被大多数人所使用。
AI和SQL是不同的。它并不具备向后兼容性，以及商业功能。AI是一种具有前瞻性的领域。但即使今天，AI对于使用AI的人来说是一个差异点，但看起来AI似乎很快就会成为一种商品。那些没有使用AI的人将无法参与竞争。
AI和SQL也是类似的：如果你是一家Hadoop厂商，那么这不是你真正的工作。这是其他人要做的——你只需要确保Hadoop可以运行在你的平台上，也就是数据所在的地方。这就是MapR希望通过SQL实现的。
MapR利用开源容器技术（例如Docker），以及编排技术（例如Kubernetes）以分布式的方式部署深度学习工具（例如TensorFlow）。这些技术都与MapR无关，但是QSS带给它的价值是确保所有功能都可以无缝连接。
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MapR QSS所具有的分布式深度学习拥有三层：底层是数据层，中间是编排层，顶层是应用层（图片来源：MapR）
MapR首席应用架构师Ted Dunning解释说：“采用AI/深度学习最好的方式就是部署一个可扩展的融合数据平台，这个平台支持最新的深度学习技术，且拥有一个几乎可以无限扩展的底层企业数据框架。”
他还指出，“几乎所有机器学习软件都是独立于Hadoop和Spark部署的。这要求有一个类似MapR这样的平台，能够支持Hadoop/Spark工作负载，以及传统文件系统API。”
既然这种方法奏效，那么你为什么不使用MapR-DB、MapR Streams以及MapR-FS，还有MapR Persistent Application Client Container (PACC)来部署你的模式？哦，我们也为你准备了服务来帮助你。这就是MapR希望通过QSS传递的信息。
MapR首席产品官Anil Gadre表示：“深度学习可以为企业组织提供深远的转型机会。我们的专业知识加上独特的设计构成了QSS的基础。QSS将可以让企业快速利用现代化基于GPU的架构，为他们扩展深度学习铺平道路。”
AI on Hadoop
那么，这与AI on Hadoop是一回事吗？与SQL不同，AI是没有标准的。甚至现在还没有一个被广泛接受和理解的定义。深度学习只是机器学习的一部分，深度学习又只是AI的一部分。甚至在深度学习中，虽然会有一些共享的理念，但是没有一个常用的API。所以SQQ是DL on Hadoop，并不是真正的AI on Hadoop。
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AI不止是机器学习，机器学习不止是深度学习（图片来源：Nvidia）
使用像Hadoop这样的数据和计算平台作为AI的基础这是很自然的想法。但是能够在Hadoop上运行机器学习或者深度学习并不会让Hadoop厂商变成一家AI厂商。这是我们在过去几个月与许多Hadoop厂商高管沟通得出的结论。
对于Cloudera公司首席执行官Tom Reilly来说，“机器学习是非常真实非常活跃的，在实践中有很好的表现。我们的客户正在努力了解AI，了解这对未来意味着什么。我们正在帮助他们使用机器学习，我们的平台已经支持机器学习，并将继续提供支持。我们的平台是人们对AI是使用的数据的承载平台。”
Cloudera一直被批评在最近的IPO文件中试图把自己定位为一家AI公司。据我们所知，Cloudear并没有在AI方面的广泛内部经验。它有一个数据科学团队，有很多员工，还有最近收购的sense.io。
Sense.io一直被集成到Cloudear的堆栈中，收购后被重新包装成Cloudera Data Science Workbench (CDSW)。在最近与Cloudear数据科学总监Sean Own的交谈中，Owen将sense.io比作IBM的DataWorks。
“通过提供对数据的就绪访问，CDWS缩短了通过我们自动化的机器学习平台交付AI应用价值的时间，”DataRobot公司首席执行官Jeremy Achin指出。这一点很好，但是这并不是真正的AI，对吧？
对于Hortonworks公司首席技术官Scott Gnau表示，AI包含两个关键组成部分：大量数据外加数据包和算法处理数据。Hortonworks支持两者，AI胜利了，Hortonworks也就胜利了。不过，Gnau强调说，他认为Hortonworks的优势在于企业监管和安全性。
Gnau认为，我们还没有看到我们所期待的AI中的新兴技术。所以Hortonworks的方法是投资基础设施，成为值得信赖的数据厂商，同时密切关注新兴的杀手级技术和应用。
每家厂商的方法都必须考虑现在的大背景以及他们的变革方向。AI是一个新的战场，厂商各自的方法与他们的理念和目标相符合，我们将继续关注和分析AI方面的进展。
原文发布时间为：2017年5月31日
本文作者：孙博
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