云、人工智能和新硬件驱动大数据分析的未来

大数据是您已经熟悉的术语，但今年将采用的策略将彻底颠覆现状。

这种新技术属于大数据分析的范畴。这就是我们与自数字时代开始以来收集的 PB 级数据交互的方式。仅仅索引这些信息就会破坏过去十年的计算机。但云计算的进步允许庞大的计算机网络协同工作、处理数据并提供可操作的情报。

1. 云服务器比以往任何时候都更易于访问

云背后的骨干——在其他人的计算机上处​​理数据的技术术语——是云服务器，可以立即部署，并按需扩展以满足使用它们的公司或组织的需求。

从专用物理服务器到云服务器的转变正在以闪电般的速度发生。并且有充分的理由。根据LCN 的云托管系统，“……如果单个服务器出现故障，将大大降低任何停机时间的可能性——集群中的其他服务器将弥补这一缺陷。”

将更好的可靠性与轻松的可扩展性相结合，将继续推动大公司的海量计算需求，因为他们梳理数据以寻找将塑造我们未来的新见解。

2.闪存是新标准

前往当地的百思买，看看当前的消费类电脑阵容。几乎任何高于 500 美元的产品都包括固态硬盘 (SSD)。与传统的硬盘驱动器不同，这些闪存设备允许即时访问信息，传统的硬盘驱动器通过针旋转并传递数据，有点像老式黑胶唱片。

HDD 不仅更容易受到移动或机械故障的损坏，而且速度也慢得多。SSD 无需等待指针到达数据扇区，而是使用电池网格以电力的速度传递信息——您可以通过单击此处更深入地了解 SSD 的工作原理。

在服务器中，除了托管市场的最低端之外，SSD 已成为所有人的标准。SSD 允许在瞬间访问大量数据——为云平台提供它们可能使用的所有信息。这意味着可以以创纪录的速度完成对 PB 级数据的分析，从而可以在更短的时间内运行更全面的算法。

而且趋势并没有放缓。2018年HDD市场萎缩6.4%，SSD市场增长23.6%。

3.人工智能在驾驶座上

从 Uber 到 IBM，每个人都在潜入 AI 或人工智能的世界。这是一个令人兴奋的空间，因为它提供了大幅减少人工日常工作量的承诺。无需司机带您去机场应对繁忙的交通状况，也无需营销分析师决定哪些产品将在明年秋季上市，AI 平台可以实时学习和了解不断变化的世界以完成复杂的任务。

人工智能不仅仅是一个旨在完成具有挑战性任务的软件程序。随着环境的变化，人工智能能够改变实现其指定目标的方法。在商业中，变化是不变的。我们与客户互动、压倒竞争对手以及向股东交付成果的方式在很大程度上取决于我们应对变化的方式。

在企业领域，人工智能有望在 2018 年兑现一个巨大的承诺。得益于更强大的处理器，如英特尔的 i7X 和至强服务器硬件，可以在更短的时间内分析更多数据。对于大数据分析，更强大的硬件意味着更可靠的结果——因为可以解决更多场景。

人工智能将利用这些工具以更有效的方式吞噬数据、执行分析和完成任务。程序员不会告诉软件执行一系列任务，而是开始编写目标或期望的结果。人工智能将分析形势并决定实现目标的最有效途径。

神经网络需要自动化

人工智能有一个方面值得一提——它仍然是最耗时的。神经网络是人工智能背后的大脑——最好的网络在云架构上运行，并由来自世界各地的熟练工程师实时修改。

但这就是问题所在。人工智能将在 2018 年拯救我们的所有时间，创建和维护一个称职的神经网络所需的时间是相当长的。没有它，机器学习将是不可能的。

如果我们能够开发出一种可以给出几句话的计算基础设施——比如一个商业目标——并完成繁重的构建神经网络来引导人工智能的路径，那不是很好吗？

也许这将在 2019 年发生……

4. 利用移动人工智能

不仅仅是服务器硬件在 2018 年变得更加强大。高通推出了 Snapdragon 845，这是一款能够在本地为 AI 技术提供动力的移动处理器，而不是需要网络连接来插入云的计算能力以获得更多基本任务。

这是一个巨大的发展。它为开发人员首次创建本地存储和处理的移动 AI 开辟了可能性。你可以打赌，Uber 对此欣喜若狂，因为他们竞相制造自动驾驶汽车、卡车和公共汽车。

毫无疑问，2018 年将在这个领域看到一场野火的开始。

总之，今年对于大数据分析来说将是激动人心的一年。云服务器技术更易于访问，即使是小公司也可以使用处理数据所需的强大功能。闪存存储将允许以电力穿越金属的速度提供大量数据。人工智能将继续受益于并支持大数据分析，因为它接管了我们越来越多的日常生活。