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          云計算、人工智能和新硬件賦予大數(shù)據(jù)分析的未來

          作者: 時間:2018-02-06 來源:企業(yè)網(wǎng) 收藏

            如今,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人們很熟悉的一個術(shù)語,但是2018年將采用的策略將完全打破大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201802/375379.htm

            這種新技術(shù)屬于大數(shù)據(jù)分析范疇,而這也是人們在從數(shù)字時代開始以來收集數(shù)據(jù)量進行互動的原因。只要索引這些信息,就會顛覆過去10年計算機的發(fā)展。但是的進步使得龐大的計算機網(wǎng)絡能夠協(xié)同工作,壓縮數(shù)據(jù),并提供可操作的智能。

            1.服務器比以往任何時候都更容易訪問

            背后的Backbone(網(wǎng)絡的骨干)是可以即時部署的云計算服務器,能夠按需擴展以滿足公司或組織利用它們的需求。

            企業(yè)的業(yè)務從專用物理服務器到云計算服務器的轉(zhuǎn)換正在以驚人的速度進行,而這有著充分的理由。云計算托管系統(tǒng)商LCN公司表示,“如果一臺服務器發(fā)生故障,集群中的其他服務器將會消除冗余。”

            云計算更好的可靠性和可擴展性將繼續(xù)推動大型企業(yè)的大規(guī)模計算需求,因為他們梳理數(shù)據(jù)以找到將影響未來發(fā)展的新見解。

            2.閃存產(chǎn)品成為新標準

            如果人們查看當前商業(yè)電腦的配置,幾乎所有價格高于500美元的電腦都配備了固態(tài)硬盤(SSD)。這些閃存存儲設備允許即時訪問信息,而傳統(tǒng)的機械硬盤(HDD)由于通過磁頭在旋轉(zhuǎn)盤片上讀取數(shù)據(jù),類似于傳統(tǒng)的黑膠唱片,其存取數(shù)據(jù)的速度相對較慢。

            機械硬盤(HDD)不僅更容易受到移動或機械故障的損害,而且速度也較慢。固態(tài)硬盤(SSD)通過電子通道即時存取數(shù)據(jù),而不像機械硬盤那樣需要等待磁頭到達訪問數(shù)據(jù)扇區(qū)。

            在服務器方面,除了主機的低端市場之外,固態(tài)硬盤已經(jīng)成為很多用戶采用的主流產(chǎn)品。固態(tài)硬盤可以在瞬間訪問大量的數(shù)據(jù),為云計算平臺提供所有可能消耗的信息。這意味能夠以創(chuàng)記錄的速度完成PB級的數(shù)據(jù)分析,從而可以在更短的時間內(nèi)運行更全面的算法。

            而這個發(fā)展趨勢并沒有放緩。 2018年機械硬盤(HDD)市場將縮減6.4%,固態(tài)硬盤(SSD)市場將增長23.6%。

            3.蓬勃發(fā)展

            從Uber到IBM,很多企業(yè)采用了技術(shù)。這是一個令人興奮的行業(yè)領(lǐng)域,因為它承諾能夠顯著減少人類日常工作量。平臺可以讓汽車自動駕駛,有效應對繁忙的交通狀況,營銷分析師不再需要費心費力地來決定哪些產(chǎn)品將在下一季上市,而是可以實時學習和了解瞬息萬變的世界,完成復雜的任務。

            人工智能不僅僅是完成一項具有挑戰(zhàn)性任務的軟件程序,還能夠在景觀變化時改變方法達到其指定的目標。在商業(yè)世界中,變化是永恒的。企業(yè)與客戶互動、市場競爭、向股東交付結(jié)果等方式在很大程度上取決于人們?nèi)绾螒獙ψ兓?/p>

            在企業(yè)領(lǐng)域,人工智能有望在2018年實現(xiàn)一個巨大的承諾。這得益于功能更強大的處理器,如英特爾的i7X和至強服務器硬件可以在更短的時間內(nèi)分析更多的數(shù)據(jù)。對于大數(shù)據(jù)分析來說,采用更強大的硬件意味著可以獲得更可靠的結(jié)果。

            人工智能將利用這些工具來吞噬數(shù)據(jù),執(zhí)行分析并以更高效的方式完成任務。程序員不是絞盡腦汁地編寫軟件去完成一系列的任務,而是開始規(guī)劃目標或者期望的結(jié)果。采用人工智能可以分析景觀并決定實現(xiàn)目標的最有效途徑。

            神經(jīng)網(wǎng)絡需要自動化

            人工智能還有一個方面值得一提,但也是最耗時的。神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能背后的大腦,在云體系結(jié)構(gòu)上通常運行著最先進的人工智能,并且由來自世界各地的技術(shù)熟練的工程師實時修改。但創(chuàng)建和維護一個合格的神經(jīng)網(wǎng)絡所需的時間是相當長的。沒有它,機器學習將是不可能的。

            如果人們能夠開發(fā)出一些類似于商業(yè)目標的計算基礎設施,并在引導人工神經(jīng)網(wǎng)絡的路徑上產(chǎn)生一個巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡,這難道不是很好嗎?也許這將發(fā)生在2019年。

            4.利用移動人工智能

            高通公司已經(jīng)推出了Snapdragon 845芯片,這是一款移動處理器,能夠在本地部署提供人工智能技術(shù),而不需要網(wǎng)絡連接來獲得云計算能力以完成更基本的任務。

            這是一個巨大的技術(shù)進步。這為開發(fā)人員首次創(chuàng)建本地存儲和處理的移動人工智能帶來了可能性。Uber公司對此感到欣喜,因為他們競相制造自駕車,卡車和公共汽車。毫無疑問,2018年將在這個領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。

            總之,這對大數(shù)據(jù)分析來說將是激動人心的一年。云計算服務器技術(shù)更易于訪問,即使是小公司也可以使用數(shù)據(jù)處理所需的大量功能。人工智能將繼續(xù)受益于大數(shù)據(jù)分析并提供支持,因為它在日常生活中將得到越來越多的應用。



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