重要的实时数据处理

今天的互联网基于中央服务器“云”提供服务，接收数据，处理数据，然后将数据返回给最终用户。至于移动设备，我认为总部位于美国加利福尼亚州的Andre essen Horowitz的Peter Levine只是处理云数据的“演示工具”。
　　Levine预计，在上传到YouTube的视频中，从internet of things的初始开发开始，对实时数据处理的需求增加，集中化处理系统最终将锁定大量数据处理需求，物理网络需要分布式internet。
　　他的预测不太成问题。Gartner(位于美国，从事信息技术研究和顾问)的分析师写道，2017年有84亿个端口上网，比2016年增长了31%。预计到2020年，该数字将达到204亿人。其中消费者零售设备占物联网应用程序的63%。
　　Cisco的研究表明，到2030年，这个数字将再次飙升到5000亿人。Peter Levine在视频中描述了分布式计算的未来，并显示了自动驾驶汽车实时处理数据的最明显的示例。
　　莱文说:“一辆自动驾驶汽车每英里能产生约10g的数据。”。如果自动驾驶车辆的数量持续增加，则每当汽车看到停车标记或行人时，都无法将数据发送回中心服务器。他们不会浪费1微秒的时间。莱文说:　"实时数据处理必须在信息收集的边缘进行. "
　　Levine认为物联网将数据处理市场从数十亿个扩展到数万亿个，但机器学习仍然是云级别。分布式技术(DLT)越来越需要随时随地在设备内处理数据。

　　

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编译者/作者：正月吃橘子

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