天灾突降，科技如何帮人类突围？
丹棱君有话说：几乎每天，地球上都在发生着各种天灾。今天是国际民防组织统一确定的“国际民防日”，借着这个契机，丹棱君就来跟你聊一聊防灾减灾那些事儿。
是什么在背后保证应急系统的稳定运行？是什么让灾后重建变得井井有条？又是什么让我们能在某些灾害发生前得到预警？别小瞧科技的力量，它们其实是一群默默守护着我们的“超级英雄”……
“当灾害发生时，我们进入了一个‘新的现实’。” 微软救灾服务响应团队（Microsoft Services Disaster Response）总监 Lewis Curtis 如是说。如果我们只是把受灾企业的系统和应用恢复到以前的水平，这是远远不够的——因为灾害不可逆转地、永久地改变了一切。
包括云在内的新技术，正在让一些设想变得可行：对灾害做出快速应对措施，迅速协调政府与援助组织，更好地分析和跟踪灾害影响，并妥善管理灾后工作。这类新技术能够帮助我们在灾后迅速把握机遇，并快速响应市场变化。其中，云发挥着不可或缺的重要作用。
运用科技减灾
灾难常常摧毁那些我们救灾时最需要的关键系统。
路易斯安那州大巴顿鲁日食物银行总裁兼首席执行官 Michael G. Manning 对此深有体会。2016 年 8 月，该州首府巴顿鲁日被一场创历史纪录的暴雨淹没。四英尺深的洪水不仅破坏了一百万磅储备食品，而且破坏了食物银行全部的计算机系统，而这个系统恰恰就是用来跟踪食物银行供给品输出的，即了解是谁接收了供给品，并确保饥饿人群能获得所需的食物。
Manning 表示，将办公和库存管理应用快速迁移到云之后，可以确保这些应用始终可用，并且“永远不会再发生”类似的系统故障。借助云端应用，“未来有任何灾害发生时”，食物银行都能“随时随地运行”。
2016 年 4 月，7.8 级地震袭击厄瓜多尔西部。政府急需一套基本的软件应用来登记地震受灾人群，并确保因灾害而无家可归的 2,300 个家庭能及时获得住所、食物和医药用品。
厄瓜多尔的邻国哥伦比亚就有着这类软件应用。但如何将其快速迁移到厄瓜多尔并正常运行呢？通过 Azure 云，实际上仅用了不到一周的时间就重新部署完毕。除此之外，厄瓜多尔红十字会还利用云管理全国志愿者和血库数据。
在某些情况下，灾害还会带来一系列从未预料到的新需求，并且包括对规模和负载的新需求。
2014 年 3 月 22 日，华盛顿州奥索市西北小镇由于暴雨发生山体滑坡，导致房屋倒塌，43 人丧生。灾害发生后，红十字会、联邦应急管理局、华盛顿国民警卫队和美国海军搜救队等近 200 家政府和援助机构涌入了奥索。
很快，本地政府的存档与协调系统被压垮。幸运的是，在 Azure 产品团队的帮助下，微软救灾服务响应团队将奥索的记录迁移至云端。云端有着近乎无限的容量，这也使得需要访问记录的任何人都能快速高效地进行检索和搜索。他们还利用 Office 365 快速部署了紧急事件指挥协调系统，为紧急事件指挥官和不同机构的应急联络官之间的联系提供了有力支持。
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2015 年 4 月，一场 8.1 级的大地震将尼泊尔约 600,000 幢建筑夷为平地，并导致数千人丧生，这个偏僻的多山国家面临着庞大的重建任务。当时联合国开发计划署（UNDP）项目经理 Dan Strode 表示：“灾后重建的重要性永远压倒一切。我们有太多工作要做，有太多人需要帮助，而且我们永远没有足够的时间和资源。”
艰巨的灾后重建任务始于绘制原始建筑物所在的位置。过去，此类记录都是在纸上保存。然而，为了加快灾后重建，尼泊尔的微软创新中心创建了一款手机应用，能利用终端的 GPS 帮助工人记录受损房屋的轮廓，并在清理废墟之前将轮廓图保存在云端。为了重振经济，这款应用还能用于管理每天工人薪资的现金支付。此外，Office 365 等云应用和数据可视化工具 Power BI 也被用来帮助 UNDP 协调并跟踪进度。
应用人工智能和云防灾
既然我们能利用现代科技来减灾，那我们能利用它们预测甚至是预防这些自然灾害吗？
答案是有可能的！除了统计算法 M8 试图通过小地震的出现预测大地震之外，世界上还有很多来自不同地区的研究人员和科学家，试图通过神经网络（一种模拟人脑活动的人工智能方法），预测地震的发生和震级。
在德克萨斯，SHEM 项目（streamflow hydrology estimate using machine learning，利用机器学习进行水文预测）利用人工智能预测洪水，甚至当监测水位的物理仪表出现故障时，预测也不会受到影响。SHEM 项目利用历史数据“训练”了一套计算机模型，用来寻找能预示水位上涨的模式。
云也为解决天气预报的老大难问题带来了新希望。本文作者编写了一个应用原型，利用云端中的数百个处理器，加载并分析来自全球天气预报站的天气数据，而这些数据的时间跨度，是整整一个世纪。通过分析如此庞大的数据集，我们希望能够发现一些长期趋势，并回答一些令人苦恼的天气事件预测问题。
云的重要特征：规模化、弹性和快速响应
除了人道主义外，科技救灾还有哪些引人关注的亮点及实用价值？
援助机构和政府发现，云、机器学习和其他新兴技术之所以如此有用，是因为它们具备如下要素：弹性、快速上市、规模化、敏捷性。而在当今快速变化的商业世界中，这些都是至关重要的特性。
需要实例？或许你可以从加拿大艾伯塔政府的案例中获得启发。为了在 2016 年丛林大火期间让居民们时刻了解动态，政府与微软、地理信息系统（GIS）合作伙伴 ESRI 一道创建了一款基于云端的火灾绘图应用。
需要新功能，但又不想增加 IT 费用？巴顿鲁日和尼泊尔政府的经验同样适用于上市和私营公司。突然需要扩容？请参考奥索滑坡的云应用案例。
新技术通常在严酷的灾害考验中获得认可；而在灾害结束之后，它们会继续发挥作用，驱动创新，为我们带来更加安全的生活。
Barry Briggs
本文作者 Barry Briggs 是在软件行业有着 40 年经验的资深人士，曾在微软的 IT 部门担任首席技术官，协助引领公司的云转型。仅近几年，微软救灾服务响应团队已为超过 154 个项目提供无偿帮助，遍布 30 多个国家。
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