突破性的数据处理技术有助于提高物联网效率——数据处理速度是人工智能的关键

物联网每天产生大量的数据，全世界每天产生的数据量将达到463EB。在很多情况下，物联网信息大多以原始形式传输，存储在云数据中心的数据池中，然后进行处理。但是在云中处理数据的速度对于即时应用来说还不够快。人工智能训练是教系统执行规定的任务，而推理是人工智能将所学应用于特定任务的能力。两者之间的区别就像一个人多年来学习成为一个专家，然后使用学习到的能力，在实时的个案基础上，做出一个明智的决定。

数字化转型给企业发展带来了新的机遇和挑战。世界各地的公司都在积极投资于扩大AI基础设施或投资于研发相关技术。人工智能正在推动各种工业技术的进步。

当AI从假设的未来技术转变为关键的商业战略资产，竞争对手纷纷投入相关技术的引进和开发时，如何站在趋势的前沿，洞察市场的下一步将成为一个棘手的问题。调查显示，大多数人认为人工智能可以帮助他们的公司转型。显然，对于许多领导者来说，引入AI技术是触发业务增长的必然过程。企业首先要将数据转化为智能数据，处理数据的速度是AI未来发展的关键。

在数字时代，智能数据是各个行业的重要资产，数据成为推动AI的基本来源。目前，许多想要发展AI技术的行业仍然专注于训练和推理操作。人们很容易忽视，优化的软硬件技术是处理大量智能数据非常重要的基础。只有成熟且易于操作的平台才能提供帮助。只有这样，才能在AI生成下有效加速对大量数据的分析和处理。如果你想大规模地实践AI技术和应用，你必须建立一个简单的基础设施并确保。该架构足以支撑整个机构的运行，为企业和政府机构提供优化、易用、强大的解决方案。它不再像过去那样需要几周或几个月的时间。当装备厂商能够提供良好的AI应用系统架构，消除阻碍企业大规模部署的复杂性时，就可以帮助各个行业快速转型，把握AI未来发展的机遇。我们还预见，采用合适的软硬件集成平台来促进数据处理的速度，将是未来在AI时代领先于同行的关键。

数据处理技术:

大数据时代海量的数据以及相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力。大数据技术将是IT领域的新一代技术和架构。为了帮助人们存储和管理大数据，并从大规模、高度复杂的数据中提取价值，相关技术和产品将不断涌现，这可能会开启IT行业的新时代。

大数据的本质也是数据，其关键技术包括大数据的存储和管理以及大数据的检索和使用。新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理和分析技术将继续涌现，使我们更容易、更便宜、更快。处理海量数据，成为企业运营的好助手，甚至改变很多行业的运营方式。

云计算及其技术使人们能够廉价地获得海量的计算和存储，云计算的分布式架构能够很好地支持大数据的存储和处理需求。这种低成本的硬件+低成本的软件+低成本的运维更加经济实用，使得处理和利用大数据成为可能。

1. 大规模数据处理:对于搜索引擎和电信运营商级别的业务分析系统等大规模应用程序，它需要能够同时处理pb级数据和数百万流量。
2. 大规模集群管理:分散的应用程序更容易部署、应用和管理。
3. 低时延读写速度:快速的响应速度可以大大提高用户满意度。
4. 建设和运营成本:云计算应用的基本要求是大幅度降低硬件成本、软件成本和人工成本。

数据处理机制:

批量数据处理和实时数据处理有各自的应用领域。企业应该仔细评估它们的业务需求和成本考虑因素，以便在不同的数据上下文中有效地使用这两种机制。

1. 批量数据处理机制:
   大量数据的批处理可分为三个主要阶段。
   • 第一阶段:将大量数据直接并行写入多台机器的硬盘，为后续处理做准备。这是第一次写入硬盘。
   • 第二阶段:在数据处理阶段，用户必须通过系统调度提前提交计算任务，等待特定的调度时间。当调度是临时的时候，系统会将存储设备上的数据加载到内存中，发送给处理器操作，处理器操作的结果写回数据库。
   • 第三阶段:等待用户想要调用数据，然后从硬盘读取数据。
   数据从进入系统到被用户呼出，一共经历了2个硬盘的读写过程，所以速度会比较慢。批量数据处理的优点是可以以较低的价格购买硬盘，并以并行的方式实现对大量数据的快速临时存储。停电不会影响数据的正确性。
2. 实时数据处理机制:
   在结构化数据库中使用内存技术来处理实时结构化数据。首先，在数据采集阶段，数据直接写入内存，而不是硬盘。接下来，用户可以在协处理器中编写代码，并提前决定在这个时间点在何处执行指定的操作。定期将内存中不太常用的缓存数据定期写入本地硬盘，而常用数据则随时根据适当的条件触发并快速发送给处理器进行计算。操作的结果可以直接从处理器调用。
   在数据处理阶段，数据流可以分为两部分。通常使用的数据会缓存在内存中，每当事件被触发时，它会立即被移动到处理器中进行操作。定期将内存中不经常使用的数据写入硬盘，以释放更多的内存来存储经常使用的数据。因为写入硬盘的动作是定期判断是否有常用数据，另外整个进程不执行硬盘的I/O访问，所以可以快速响应实时的数据调用进行处理。
   但是，与批量数据处理相比，所有前端数据都是先直接写入内存。因此，要处理大量的数据，就必须建立大量的内存来进行对应。与批量数据相比，在硬盘上处理前端数据的成本更高，除非将一部分不是立即需要的数据移动到硬盘上存储。另外，在In- memory架构的设计中，由于数据只是周期性地写入硬盘，一旦系统下电，未进入硬盘的数据就会消失，造成不可逆的后果。
   谷歌的Dremel技术，可以在3秒内分析1PB内的大量数据，还包含了in - memory技术，通过多次并行操作实现对大量数据的实时处理。此外，Dremel还采用了In- memory技术和数据库算法的灵活设计来实现增量更新的效果。