在本文中，将探讨云计算在数据科学领域所带来的诸多优势。首先，讨论云计算的基本概念，然后描述一个典型的机器学习工作流程以及在将模型和应用从原型阶段转移到生产环境时所面临的常见挑战。还将探讨在亚马逊网络服务（AWS）上开发数据科学应用的整体优势，并介绍每个模型开发工作流程步骤的相关AWS服务。此外，还将分享最佳实践，特别是在运营卓越、安全性、可靠性、性能和成本优化方面。
云计算允许通过互联网按需提供IT资源，并采用按使用付费的定价模式。这意味着无需购买、拥有和维护自己的数据中心和服务器，而是可以根据需要获取计算能力、存储、数据库等技术服务。就像电力公司在家中打开电灯开关时立即输送电力一样，云计算允许通过点击按钮或调用API来获取IT资源。
“没有压缩算法可以压缩经验”，这是AWS首席执行官的一句名言。这句话表达了公司自2006年以来在构建可靠、安全和高性能服务方面的长期专业知识。AWS一直在不断扩大其服务组合，以支持几乎所有的云工作，包括计算机科学和机器学习领域的多项服务和选项。这些AI和机器学习服务中的许多源自亚马逊在过去二十年中在推荐系统、计算机视觉、语音/文本和神经网络方面的开创性工作。2003年发表的一篇题为“Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering”的论文最近获得了IEEE“经得起时间考验”的奖项。让在AWS的背景下，审视云计算在数据科学中的优势。
云计算使能够根据需要快速启动资源。这使能够随时进行实验。也许想要检查一个新的库来运行数据集上的数据质量检查，或者通过利用最新一代的GPU计算资源来加速模型训练。可以在几分钟内启动数十、数百甚至数千台服务器来执行这些任务。如果实验失败，可以无风险地持续解除这些资源的供应。
云计算使能够将资本支出转换为变动支出。只需为使用的资源付费，无需预先投资于可能在几个月内就会过时的硬件。如果启动计算资源来执行数据质量检查、日期转换或模型训练，只需为这些计算资源使用的时间付费。
// 示例代码：使用AWS Spot Instances节省成本
// 假设有一个模型训练任务，需要大量的计算资源
const AWS = require('aws-sdk');
const ec2 = new AWS.EC2({region: 'us-west-2'});
// 请求Spot Instances
ec2.requestSpotInstances(params, function(err, data) {
if (err) console.log(err, err.stack); // an error occurred
else console.log(data); // successful response
});
可以通过投资Amazon EC2 Spot Instances来实现成本节约。Spot Instances允许利用AWS云中未使用的EC2能力，并与按需实例相比提供高达90%的折扣。预留实例和节省计划允许通过预付一定时间的资源来节省资金。
云计算使能够根据应用程序需求扩展或缩减资源。假设已经将数据科学应用程序部署到生产环境，并且模型正在提供实时预测。现在可以自动调整模型托管资源的规模，以防观察到模型请求的高峰。同样，当模型请求的数量减少时，当然可以缩减资源。无需过度配置资源以应对高峰负载。
云计算使能够更快地创新，因为可以将重点放在开发区分业务的应用程序上，而不是花费时间管理基础设施的日常工作。云帮助尝试新的算法、框架和硬件。
云计算使能够在几分钟内全球部署数据科学应用程序。在全球经济中，能够接近客户至关重要。AWS有一个区域的概念，这是一个AWS在全球范围内聚集数据中心的物理位置。每组数据中心被称为可用区（AZ）。每个AWS区域由多个、隔离的、物理上分开的AZ组成。AWS区域和AZ的数量正在不断增长。
可以利用AWS区域和AZ的全球足迹，将数据科学应用程序部署在接近客户的地方，通过快速响应时间提高应用程序性能，并遵守每个区域的数据隐私法规。