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云计算,人工智能和新硬件助力大数据分析的未来

[日期:2018-03-07] 来源:炼数成金 - 商业智能  作者: [字体: ]

  我们看待世界的方式在2018年发生了变化。大数据这个词你已经很熟悉了,但今年的策略将彻底摧毁现状。

  这种新型技术属于大数据分析范畴。这就是我们如何与数字时代开始以来收集的千兆字节数据进行互动。仅仅索引这些信息就会粉碎过去十年的计算机。但是,云计算的进步允许大量计算机协同工作,压缩数据并提供可操作的智能。

  1. 云服务器比以往任何时候都更容易访问

  云背后的脊梁--用于处理其他计算机上的数据的技术术语--是云服务器,可以立即部署,并按需缩放,以满足利用它们的公司或组织。

  从专用服务器到云服务器的转变正以闪电般的速度发生着。有着充分的理由。根据LCN的云托管系统,”…如果单个服务器出现故障,则会大大减少停机的可能性--集群中的其他服务器将弥补这一漏洞。“

  将更好的可靠性和轻松的可扩展性结合起来,将继续为大公司的大规模计算需求提供动力,因为它们会梳理数据,寻找新的洞察力,从而塑造我们的未来。

  2. 闪存是新的标准

  前往当地的百思买,看看目前消费电脑的排队情况。超过500美元的几乎任何东西都包括固态硬盘(SSD)。这些闪存设备允许即时访问信息,而传统的硬盘驱动器则通过针头旋转和传送数据,就像老式的乙烯基唱片。

  HDD不仅更容易受到运动或机械故障的破坏,而且速度更慢。SSD不用等待针头到达数据区,而是使用一个由电子单元组成的网格以电的速度传递信息--您可以通过单击此处来深入了解SSD的工作方式。

  在服务器中,SSD经成为所有人的标准,除了主机市场的低端。SSD允许大量的数据可在瞬间–向云平台提供他们可能消耗的所有信息。这意味着可以以创纪录的速度完成对千兆字节数据的分析,从而使更全面的算法能够在更短的时间内运行。

  而且这种趋势并没有放缓。2018年,HHD市场将萎缩6.4%,而SSD市场将增长23.6%。

大数据

  Shutterstock Licensed photo

  3. 驾驶座上的人工智能

  从Uber到IBM,每个人都在潜入人工智能的世界。这是一个令人兴奋的空间,因为它提供了大幅减少日常劳动工作量的承诺。人工智能平台可以实时学习和理解一个不断变化的世界,完成复杂的任务,而不是由司机带你去机场处理交通拥挤的情况,或者由市场分析师决定哪些产品将在下个秋天上市。

  AI不仅仅是一个用来完成一项具有挑战性的任务的软件程序。AI能够随着地形的变化而改变其实现其指定目标的方法。在商业中,变化是连续的。我们与客户的互动方式、压倒竞争对手的方式以及向股东提供结果的方式,在很大程度上取决于我们如何应对变化。

  AI承诺在2018年兑现企业领域的一项重大承诺。由于有了更强大的处理器,比如英特尔的i7X和Xeon服务器硬件,可以在更短的时间内分析更多的数据。对于大数据分析来说,更强大的硬件意味着更可靠的结果--因为更多的场景可以被规划出来。

  人工智能将利用这些工具以更高效的方式吞噬数据、执行分析和完成任务。程序员将不再要求软件执行一系列任务,而是开始编写目标或预期的结果。人工智能将分析景观,并决定实现目标的最有效途径。

  神经网络

  需要自动化

  AI的有个方面值得提及——它仍然是最耗时的。神经网络是人工智能背后的大脑--较好的网络运行在云架构上,并由来自世界各地的熟练工程师实时修改。

  但问题是,在2018年人工智能将拯救我们的所有时间里,创建和维护一个有能力的神经网络所需的时间是相当长的。没有它,机器学习就不可能了。

  如果我们能开发出一种计算基础结构,就像一个商业目标那样,可以给出几句话,并且做重提升来形成神经网络来指导AI在其路径上,那岂不是件好事吗?

  也许这会发生在2019年…

  4. 利用移动人工智能

  在2018年,越来越强大的不仅仅是服务器硬件。高通公司推出了Snapdragon845,这是一种移动处理器,能够在本地为人工智能技术提供动力,而不需要为更基本的任务插入云计算能力的网络连接。

  这是一个巨大的发展。它为开发者首次在本地存储和处理移动人工智能打开了机会。你可以打赌,优步对此欣喜若狂,因为他们竞相创造自动驾驶汽车、卡车和公共汽车。

  毫无疑问,2018年将会看到这一空间繁荣的开始。

  总之,对于大数据分析来说,今年将是令人兴奋的一年。云服务器技术更容易获得,即使是小公司也可以获得处理数据所需的强大马力。闪存将允许大量的数据以电穿越金属的速度提供。AI将继续受益于并支持大数据分析,因为它将接管日常生活中更多的数据。

  英文原文:https://www.smartdatacollective.com/cloud-ai-new-hardware-powers-big-data-analysis-future/





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