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        2019年十大IDC技術(shù)趨勢預測

        2019-09-10 07:22:44李赫
        計算機與網(wǎng)絡 2019年2期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理計算機人工智能

        李赫

        在過去的2018年中,移動互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展,新技術(shù)和新概念持續(xù)涌現(xiàn),大批技術(shù)創(chuàng)新涌入IDC與云計算領(lǐng)域,助力其發(fā)展,2018年的IDC產(chǎn)業(yè)發(fā)展可謂熱烈又精彩。

        今天,我們在跟Alexa或谷歌Home等設(shè)備通話時,它們通常在不到一秒的時間內(nèi)便會做出響應,但將來它可能更快。自動駕駛、人臉識別還有智能家居等,所有這些都需要在幾毫秒內(nèi)做出決定并采取行動。未來,任何超過一秒的響應時間都是不可接受的。

        那么,塑造這種零延遲未來的趨勢是什么呢?

        1.量子計算

        2018年早些時候,英特爾宣布了其用49量子比特建造的量子計算系統(tǒng),這是一個重大的里程碑,足以超越現(xiàn)代計算機的現(xiàn)有應用極限。IBM和谷歌也發(fā)布了類似的公告。

        盡管我們可能無法在2019年就看到傳統(tǒng)計算機被直接替代,但IBM已經(jīng)開辟了一個平臺,讓人們可以開始試驗這種新技術(shù)。這些進展將為成倍地提高計算處理能力提供了機會。

        2. 5G商用網(wǎng)絡啟動

        Verizon等供應商已經(jīng)在美國的一些城市部署了5G。不過,首批5G網(wǎng)絡預計于2019年在英國上線。

        5G技術(shù)以4G技術(shù)為基礎(chǔ),提供每秒1 GB的上傳和下載速度。沒錯,在使用5G網(wǎng)絡上班的路上,你可以在不到10 s的時間內(nèi)下載一部完整的高清電影。

        3.持久記憶存儲技術(shù)

        英特爾最近宣布,推出Optane DC持久存儲器,它看起來像任何標準的RAM,但能存儲TB級別的數(shù)據(jù),甚至能在斷電時保存數(shù)據(jù)。

        希望這項技術(shù)繼續(xù)改進,并最終取代大多數(shù)硬盤驅(qū)動器。隨著容量的增加,海量數(shù)據(jù)可以被實時處理,并且在不接觸磁盤的情況下實現(xiàn)持久化存儲。

        4.邊緣計算中的實時數(shù)據(jù)處理

        由于上述前3項技術(shù)的發(fā)展,更多的數(shù)據(jù)處理將在邊緣計算的過程中實時發(fā)生,即自動駕駛、智能城市、人臉識別和可穿戴技術(shù)等設(shè)備載體。

        這種現(xiàn)象在邊緣或霧計算中經(jīng)常被提到,隨著處理速度的加快,數(shù)據(jù)在內(nèi)存中隨時可用,網(wǎng)絡速度呈指數(shù)增長,這種現(xiàn)象將變得更加真實。

        5.數(shù)據(jù)處理與計算技術(shù)的融合

        在傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)實施過程中,編程邏輯轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)處理,比如:MapReduce和Hadoop等基礎(chǔ)架構(gòu)?,F(xiàn)在,將會出現(xiàn)相反的情況。數(shù)據(jù),特別是不同的數(shù)據(jù)類型會融合計算技術(shù),進行接近零延遲的處理,因為在磁盤上搜索數(shù)據(jù)時的任何延遲都將不再被接受。

        上述5種趨勢將把我們推向零延遲的未來。還有更多的趨勢需要關(guān)注,這將對我們未來與計算機交互的方式產(chǎn)生重大影響。

        6.無服務器架構(gòu)

        大型數(shù)據(jù)集合中采取的無服務器處理方式,將把更多的工作負載從大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到Kubernet這樣規(guī)模的工具上。這意味著,更多組織可以通過功能服務(FaaS)解決方案來處理大數(shù)據(jù),從而提高速度和成本。

        7.多云架構(gòu)

        采用多云架構(gòu),可以使數(shù)據(jù)存儲和云平臺及供應商之間擺脫單一的深度綁定關(guān)系。你的數(shù)據(jù)可以一部分存儲在AWS上,一部分存儲在谷歌云上,甚至是邊緣計算機上。越來越多的組織將使用像Kubernetes這樣的技術(shù)來擺脫單一供應商的桎梏。

        8.消除人工智能和機器學習中的偏差

        像谷歌、臉書等擁有大量消費者數(shù)據(jù)的公司,它們試圖從這些數(shù)據(jù)中篩選出偏差,使其人工智能和機器學習的模型更加精確,沒有偏差。

        比如,過去50年里,個人貸款的發(fā)放方式存在很多偏差。但是同樣,依靠數(shù)據(jù)不斷提升的機器學習算法,肯定也存在偏差,而且還會持續(xù)下去,這是所有人工智能和機器學習供應商必須克服的一個挑戰(zhàn)。

        9.數(shù)據(jù)隱私

        對數(shù)據(jù)進行收集和即時處理的需求很大,而數(shù)據(jù)隱私將繼續(xù)主導許多數(shù)據(jù)存儲和處理方面的決策。

        2018年,歐盟推出了《一般數(shù)據(jù)保護條例》(GDPR),這對企業(yè)收集和使用私人數(shù)據(jù)的方式產(chǎn)生了深遠影響。在收集和處理數(shù)據(jù)以及政府規(guī)章制度等方面將會有更多的牽制。

        10.事件驅(qū)動架構(gòu)

        微服務架構(gòu)將進一步演化和發(fā)展,特定服務與整體應用程序的協(xié)作能力不斷增強,像網(wǎng)格應用和服務體系架構(gòu)(MASA)越來越受歡迎,可以使用數(shù)據(jù)服務來監(jiān)聽事件,并給予實時響應。

        從2019年的預測中得出的最大結(jié)論應該是,我們正走向一個零延遲的未來。這是一個激動人心的未來。最終,就像電力一樣,我們將看到實時計算無處不在,又肉眼不可見。面對這樣的未來,企業(yè)需要重新思考如何收集和處理數(shù)據(jù),而這當中也存在著一些巨大的挑戰(zhàn)和機遇。

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