突破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，全球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，然后再进行处理。但是在云端处理数据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其所学应用于特定任务的能力。两者之间的区别就像一个人经过多年的学习，成为了一名专家，然后利用所学的能力，根据具体情况实时地做出明智的决定。

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

当人工智能从假想的未来技术转变为关键的商业战略资产，竞争对手争相投资引入和开发相关技术时，如何站在趋势的最前沿，洞察市场的下一步将成为一个棘手的问题。根据调查，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，引入人工智能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，处理数据的速度是人工智能未来发展的关键。

在数字时代，智能数据是各行业的重要资产，数据已成为推动人工智能的基础来源。目前，很多想要发展人工智能技术的行业，仍然专注于训练和推理操作。优化的软硬件技术是处理大量智能数据的重要基础，这一点很容易被忽视。只有一个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人工智能技术和应用，你必须建立一个简单的基础设施，并确保。该架构足够强大，可以支持整个组织的运行，为企业和政府组织提供优化的、易于使用的、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。当设备制造商能够提供良好的AI应用系统架构，消除阻碍企业大规模部署的复杂性时，就可以帮助各行业快速转型，把握AI未来发展的机遇。我们也预见，在未来的人工智能时代，采用合适的软硬件集成平台，促进数据处理的速度，将是赢得行业领先于同行的关键。

数据处理技术:

大数据时代巨大的数据量和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。大数据技术将是信息技术领域新一代的技术和架构。为了帮助人们存储和管理大数据，并从大规模和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利用。新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理和分析技术将不断涌现，使我们更容易、更便宜、更快捷。处理海量数据，成为企业运营的好助手，甚至改变许多行业的运营方式。

云计算及其技术赋予人们廉价获取海量计算和存储的能力，云计算的分布式架构可以很好地支持大数据存储和处理需求。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。

云数据库必须满足以下条件:

1. 海量数据处理:对于搜索引擎和电信运营商级业务分析系统等大规模应用，它需要能够同时处理pb级数据和处理数百万流量。
2. 大规模集群管理:分散的应用程序更易于部署、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. 建设及运营成本:云计算应用的基本要求是大幅降低硬件成本、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都有各自的应用领域。企业应仔细评估其业务需求和成本考虑，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:
   批量处理大量数据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。这是第一次硬盘写入。
   • 阶段2: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，并等待特定调度时间。当调度是临时调度时，系统将存储设备中的数据加载到内存中，并将其发送给处理器操作，处理器操作的结果被写回数据库。
   • 阶段3:等到用户想要调用数据，然后从硬盘读取数据。
   数据从进入系统到被用户呼出，总共经历了2次硬盘读写过程，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，以并行的方式实现对大量数据的快速临时存储。如果发生停电，不会影响数据的正确性。
2. 实时数据处理机制:
   采用In-Memory技术配合结构化数据库处理实时结构化数据。首先，在数据收集阶段，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，并提前决定在此时间执行指定操作的位置。每隔一段时间，内存中不太常用的缓存数据会定期写入本地硬盘，而经常使用的数据会随时被适当的条件触发，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。常用的数据将缓存在内存中，每当触发事件时，它将立即移动到处理器进行操作。内存中使用频率较低的数据定期写入硬盘，以释放更多的内存来存储频繁使用的数据。由于写入硬盘的动作是定期判断是否有常用数据，另外，整个进程不进行硬盘I/O访问，所以能够以较快的速度响应实时数据调用进行处理。
   但是，与批处理数据相比，所有前端数据都是直接先写入内存的。因此，要处理大量的数据，就必须建立大量的内存与之相对应。与批量数据相比，在硬盘上处理前端数据的成本会更高，除非将不立即需要的部分数据移到硬盘上存储。此外，在In- memory架构的设计中，由于数据只是周期性地写入硬盘，一旦系统掉电，未进入硬盘的数据就会消失，造成不可逆转的后果。
   谷歌的Dremel技术，可以在3秒内分析1PB的大量数据，还包括in - memory技术，使用许多并行操作来实现对大量数据的实时处理。此外，Dremel还利用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。