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大數(shù)據(jù)時代下的物聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型

2019-09-19 10:43:53 admin 98

我們正進入物聯(lián)網(wǎng)時代,許多連網(wǎng)設(shè)備將使用傳感器/信號相互通信,預計這些設(shè)備將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。處理大量數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù))并從中生成可操作的見解將是一項挑戰(zhàn)。

公司正在投入大量資源來構(gòu)建能夠處理大量數(shù)據(jù)并從中獲取見解的平臺。物聯(lián)網(wǎng)會產(chǎn)生無限多的數(shù)據(jù),那么,這些平臺是否仍然能夠應對這種情況,并處理從數(shù)千臺設(shè)備收集到的數(shù)據(jù),并且仍然具有成本效益?

例如,Skyserver數(shù)據(jù)庫中有2億個星系的數(shù)據(jù)。SDSS的數(shù)據(jù)超過150萬億字節(jié),覆蓋了2.2億多個星系和2.6億顆恒星。隨著時間推移,設(shè)備的準確性會提高,它們的發(fā)現(xiàn)能力也會提高,從而產(chǎn)生更多的PB級數(shù)據(jù)。我們會繼續(xù)添加服務(wù)器、內(nèi)存、硬盤和處理器來管理所有這些數(shù)據(jù)嗎?

物聯(lián)網(wǎng)時代核心

為什么我們不能投入資源來使設(shè)備智能化?每臺設(shè)備都在自身進行必要的智能化,其輸出接口只向外界提供可操作的數(shù)據(jù)?

例如,太空望遠鏡可以比較所有圖像,只將一些具有新見解的圖像發(fā)送到太空服務(wù)器。某種內(nèi)置于太空望遠鏡中的機器學習可以幫助它從過去學習,并在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生可操作的見解……簡而言之,在望遠鏡中安裝一個大腦,將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成智能數(shù)據(jù)。在SkyServer上存儲、管理和處理垃圾(大數(shù)據(jù))對我們來說毫無意義,我們?yōu)槭裁匆袚鴶?shù)據(jù)的傳輸成本?

在物聯(lián)網(wǎng)世界中,如果所有設(shè)備的輸出接口都能提供智能數(shù)據(jù),這將大大減少需要在物聯(lián)網(wǎng)線路上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。我們還需要重新思考我們今天使用互聯(lián)網(wǎng)的方式,隨著時間推移,從互聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)正在急劇增加,而未來的軟硬件技術(shù)根本無法應對這種局面。也許我們可以為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造一種新的語言,它可以用幾個信號來傳遞信息,而不是寫一個1000字的故事。如果你看到聾啞人之間的對話,你會發(fā)現(xiàn)他們幾乎不用信號,只用很少的動作講述一個完整的故事。將互聯(lián)網(wǎng)用戶看作聾啞人,并創(chuàng)造一種可以用很少信號講述故事的語言。

我認為圍繞物聯(lián)網(wǎng)的平臺可以幫助連網(wǎng)設(shè)備,并幫助我們理解今天在互聯(lián)網(wǎng)上生成的數(shù)據(jù)。將世界轉(zhuǎn)向智能數(shù)據(jù),而不是浪費金錢來處理垃圾(大數(shù)據(jù))。。

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