1. 云計算：彈性資源與分布式計算

案例：基于AWS EC2的動態資源擴展

場景：電商網站在“雙十一”期間流量激增，需要臨時擴容服務器資源。
代碼：使用AWS Boto3庫動態啟動EC2實例

import boto3# 創建EC2客戶端
ec2 = boto3.client('ec2', region_name='us-west-2')# 啟動一個臨時EC2實例
response = ec2.run_instances(ImageId='ami-0c55b159cbfafe1f0',  # Amazon Linux 2 AMIMinCount=1,MaxCount=1,InstanceType='t2.micro',KeyName='my-key-pair',  # 替換為你的密鑰對TagSpecifications=[{'ResourceType': 'instance', 'Tags': [{'Key': 'Name', 'Value': 'AutoScaleInstance'}]}]
)print("啟動的實例ID:", response['Instances'][0]['InstanceId'])

解釋：

• 云計算通過按需分配計算資源（如AWS EC2），解決突發流量問題。
• 代碼中通過Boto3調用AWS API，動態擴展服務器規模，無需手動配置物理硬件。

2. 大數據：分布式數據處理

案例：使用PySpark分析用戶行為數據

場景：分析電商平臺的用戶點擊日志，統計每個商品的點擊次數。
代碼：

from pyspark.sql import SparkSession# 初始化Spark會話
spark = SparkSession.builder \.appName("UserBehaviorAnalysis") \.getOrCreate()# 讀取CSV數據
df = spark.read.csv("s3://your-bucket/user_logs.csv", header=True, inferSchema=True)# 統計每個商品的點擊次數
product_clicks = df.groupBy("product_id").count().orderBy("count", ascending=False)# 輸出結果
product_clicks.show()

解釋：

• 大數據處理的核心是分布式計算框架（如Apache Spark），能高效處理TB/PB級數據。
• 代碼中使用PySpark從云端（S3）讀取數據，通過groupBy統計商品點擊量，結果自動分布到多臺機器計算。

3. 人工智能：機器學習與深度學習

案例：使用Hugging Face庫進行文本情感分析

場景：分析用戶評論的情感傾向（正面/負面）。
代碼：

from transformers import pipeline# 加載預訓練情感分析模型
classifier = pipeline("sentiment-analysis")# 輸入文本
texts = ["I love this product! It's amazing.","The service was terrible. I'm very disappointed."
]# 分析情感
results = classifier(texts)
for i, result in enumerate(results):print(f"文本: {texts[i]} -> 情感: {result['label']}, 置信度: {result['score']:.2f}")

輸出示例：

文本: I love this product! It's amazing. -> 情感: POSITIVE, 置信度: 0.99
文本: The service was terrible. I'm very disappointed. -> 情感: NEGATIVE, 置信度: 0.98

解釋：

• AI通過預訓練模型（如BERT）實現自然語言處理（NLP）。
• Hugging Face的pipeline簡化了模型調用，無需手動編寫復雜代碼即可完成任務。

4. 云+大數據+AI的聯合案例：用戶畫像與推薦系統

場景：結合用戶行為數據和AI模型，構建個性化推薦系統

代碼流程：

1. 數據預處理（HDFS + PySpark）

# 讀取用戶行為數據
user_actions = spark.read.parquet("hdfs://user/actions/")# 清洗數據：過濾無效記錄
cleaned_data = user_actions.filter(user_actions["action_type"].isin(["click", "purchase"]))# 統計用戶偏好（如點擊最多的商品類別）
user_preferences = cleaned_data.groupBy("user_id", "category").count()

1. AI模型訓練（XGBoost預測用戶購買概率）

from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split# 準備訓練數據
X = user_preferences.toPandas()[["category", "count"]]
y = user_preferences.toPandas()["user_id"]  # 假設目標是預測用戶ID# 訓練模型
model = XGBClassifier()
model.fit(X, y)# 預測新用戶偏好
new_user = [[2, 5]]  # 示例輸入
predicted_category = model.predict(new_user)
print("推薦商品類別:", predicted_category[0])

1. 結果部署到云端（AWS Lambda）

import boto3# 將推薦結果寫入S3
s3 = boto3.client('s3')
s3.put_object(Body=str(predicted_category), Bucket='my-recommendation-bucket', Key='output.txt')

解釋：

• 云計算（AWS Lambda/S3）提供存儲和計算資源，
• 大數據（Spark/HDFS）處理海量用戶行為數據，
• AI（XGBoost）挖掘用戶偏好并生成推薦。

總結：技術如何協同工作？

技術	核心能力	應用場景
云計算	彈性資源、按需分配	動態擴容、遠程數據存儲
大數據	分布式計算、處理海量數據	用戶行為分析、日志處理
AI	模式識別、預測與決策	推薦系統、情感分析、圖像識別

實際價值：

• 電商：通過用戶行為數據（大數據） + AI模型，優化推薦系統，提升轉化率。
• 醫療：利用云計算存儲病歷數據，結合AI診斷模型，輔助醫生決策。
• 智慧城市：實時分析交通流量（大數據），通過AI預測擁堵并調整信號燈（云計算調度）。

如果需要更具體的某領域案例（如醫療、金融、制造業），可以告訴我，我會進一步展開