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科技趋势,这46项技术将变革商业(中)2016-05-17 11:24:38 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

先容了 17 项技术,分别为百亿亿次级超级计算、基于纤维丛的计算、沉浸式体验、内存内计算、商业洞察平台、万物联网、IPV6、下一代行动定位的服务

本篇文章为中篇,先容了 17 项技术,分别为百亿亿次级超级计算、基于纤维丛的计算、沉浸式体验、内存内计算、商业洞察平台、万物联网、IPV6、下一代行动定位的服务、低功耗广域网、忆阻器、自然用户界面、近距离无线通讯技术、开源硬件、塑料晶体管、隐私增强技术、量子计算、App定义一切等。
 

科技趋势,这46项技术将变革商业(上)

科技趋势,这46项技术将变革商业(中)

科技趋势,这46项技术将变革商业(下)

 

 

以下是对这张信息图的说明:

1)时间上的影响

2016 年,看如今的解决方案如何处理这些需求

2017 年,通过试运行思考潜在的解决方案

2018 年,了解现在,思考潜在的影响以及如何解决问题

2019 年以后,现在开始跟随这些技术,观察技术如何演变

2)商业影响

转型(Transformational)影响,指企业需要进行转变了

高(High)影响,指对人类家庭生活和工作有较高影响

中等(Medium)影响,指代将会冲击企业的流程、服务,影响用户和消费者生活

低(Low)影响,指代有小幅度提高而不是巨大的改变

3)成熟度(Maturity)

新兴阶段,主要是指在学术界和少量专业市场能看到这些技术

青年期,指这些技术更多是被分析师或者思想领导者讨论

早期采用,指这些技术已经开始被客户关注、寻求解决方案

主流期,指这些技术明显被需要,客户开始实行解决方案

这一雷达图展示了所有研究成果,能让你快速理解颠覆性的新兴科技是如何发展的,并开始考虑需要采取的行动。极坐标系描述了这些技术影响你业务的可能时间,也描述了这些技术影响的潜在规模。同时,技术颜色代表了每一技术如今所处的发展阶段。

每一个趋势都会从三个角度进行分析:业务影响的潜在规模;可能对你业务产生影响的时间以及成熟度。

十九、百亿亿次级超级计算(Exascale)

1)定义

百亿亿次超级计算机是指每秒至少能实行 100 亿亿(10^18)次计算(exaFLOPS)的高性能计算(HPC)系统,这超过了今天的千万亿次超级计算机速度的一千倍。它将在解决 21 世纪的新挑战上提供重要的推动力,满足各个领域(尤其是产业界、学术界和科学界)对越来越高的强大计算系统的需求,并可使其可利用认知计算来解决涉及到不断增长的数据量的问题。

人们相信要让神经网络的处理能力达到人脑一样,百亿亿次正是所需要的数量级;因此,这也是 Human BrainProject(欧盟人脑计划)要实现的目标能力。

2)应用

具有高质量城市服务的智慧城市——管理市级交通、监测城市周边的市民活动、提供数据驱动的房地产估值、监控疾病传播等

气候——提供细粒度的和更可靠的预测,以及了解灾害性天气现象的确切地点和时间

环保发动机——在设计阶段更精确地模拟燃烧室性能,以减少二氧化碳排放、油耗和降低噪音水平

基因组学——包括提供预先诊断、更有效的治疗和个性化给药

石油和天然气勘探——例如,在钻井开始之前更准确地预测油井能否达到预期

农业——能考虑到气候变化、土地质量改变和植物行为;通过发展精密农业和减少农药使用重塑农业,以满足 21 世纪的需求

天体物理学——例如更好地了解大家的太阳系和宇宙,以及为未来的太空任务提供计算

3)影响

帮助解决由对密集型计算和巨量数据流分析的需求所带来的挑战

实现解决目前不可能在合理的时间内解决的复杂问题的解决方案

通过放宽时间受限的处理和加速决策来提高生产力和竞争力

让产品可被设计得更快更高效

通过更精细的细节水平上的模拟,帮助预测有多个维度的现象,如气候变化

还将通过其在电源效率和可靠性上的创新推进消费类电子产品和企业信息技术的发展

4)演化

百亿亿次对帮助解决研究、应用科学、工业和社会中挑战是至关重要的

大国雄心勃勃地要实现成为百亿亿次领导者的目标——建设大型的专门研究项目和联合高性能计算(HPC)供应商

在欧洲,欧盟委员会在其 Horizon 2020 方案中支撑了多个百亿亿次的项目。这些项目与欧洲高性能计算技术平台(ETP4HPC)提议的战略研究议程(Strategic Research Agenda)相一致,而这些项目的开拓先驱是 Atos 的技术品牌 Bull。2015年年底,Bull 宣布率先开进百亿亿次超级计算机范围(Bullsequana x1000)

在美国,百亿亿次研究得到了美国国家战略计算计划(NSCI)的支撑。

在日本,RIKEN 先进计算科学研究所计划在 2020 年实现一个百亿亿次系统

中国在百亿亿次上也有很强的雄心

5)问题

百亿亿次取决于新一代解决了以下四个主要挑战的超级计算机:

- 要减少功耗需求。

- 计算将需要能够应对从拍字节(petabytes)上升到艾字节(exabytes)的巨量数据池

- 具有上千万路并行计算的应用程序的性能需要加速

- 因为具有大量关键的硬件和App组件,系统会每天经历多次各种故障,所以自愈系统(弹性)是必需的

还需要新一代大规模并行App来实现更多的并行计算、处理越来越混合的配置、并支撑更大的异构性

二十、基于纤维丛的计算(Fabric-BasedComputing)

1) 定义

随着服务器管理变得越来越依赖App定义,基于纤维丛的计算模型由一个协同工作的互连节点网络组成,这个节点网络从远处看就像是一个统一的编织品。

这些节点在外围设备旁边包含松散耦合的虚拟化存储、联网、处理和记忆功能,其中,每一个节点都可以独立于其它节点进行扩展。这些资源可以被轻松地、甚至自动地改变用途。数据中心基础设施管理(DCIM)层和潜在的应用层与数据中心服务供应层动态地协商它们的资源需求。

和网格计算(grid computing)相反,结构解决方案并不针对某个特定的场景。

2)应用

使用其提升过的灵活性和减少的实行时间使全App定义的数据中心成为可能解决万博manbetx客户端和语境智能移动(contextual smart mobility)有时近乎实时的需求

3)影响

提供全互连物理网络,App定义的数据中心可以在其上定义它的服务

提供调整资源所需的高水平粒度(granularity)以完美匹配要求

旨在解决限制整个数据中心全面虚拟化的问题

减少所需的物理变化的次数,并从服务供应上将它们隔开

允许部署和配置更改近乎实时地实行

意味着 IT 资源可以快速与变化的商业需求保持一致

优化性能和功耗

预计能将整体资源利用率提高到平均 80% 以上

通过更好的资源利用率和自动化降低成本

4)演化

基于纤维丛的计算最初沿着特定的架构,为解决性能或点问题而开发的。

开放计算项目(Open Compute Project)正在使用基于结构的方法,其目标是为大型用户生成高性价比的通用硬件

5)问题

基于纤维丛的计算需要对数据中心进行根本性的架构改变——包括物理水平上更高的开关速度和由App定义的网络

操作系统和管理程序需要能充分利用基于结构的计算的可扩展性和粒度(granularity)

应用开发框架将需要能够感知结构

目前的解决方案大多是私有的,硬件互操作性有限,管理界面是定制的

需要标准来防止结构变成新的大型机,这些都在相互独立进行且具有显著的成本

二十一、沉浸式体验(Immersive Experience)

1)定义

沉浸式体验是指用户的注意力完全被吸引,让用户与真实世界断开并在模拟的空间中失去自己的体验。沉浸式体验技术涵盖多个种类的帮助体验更为沉浸化的设备,并通过这些设备来让该技术对用户更无形。

这些设备包括:3D 显示器——创造深度感的显示设备;触觉设备——添加触摸的感觉;全息用户界面——基于激光的立体显示,用户可在其中与全息图像交互;虚拟现实(VR)——真实世界环境的数字模拟

2)应用

娱乐——包括影片、电视和游戏

健康——被外科医生和放射科医生使用,以及简化远程手术

维护——在诊断中辅助工程师

营销——用于展示

GUI(图形用户界面)——3D 应用程序和网站

自然界面——用于用户输入和反馈

数据可视化

会议

3)影响

支撑与计算设备进行更自然的交互

将计算设备变成信息家电,这给用户带来更加积极的感觉

4)演化

第一款触觉输入设备前一段时间已被开发出来,但没有真正的目的

第一代消费虚拟现实产品现在已经可以买到,但要将这些设备整合到工作活动中还需要一点时间

作为信息家电,解决方案将随着时间变得更为无形

下一代触觉反馈系统将使虚拟现实更逼真(因而沉浸感更强)

显示屏(VR)和输入(触觉)将渐渐开始附着到人体上

最终这些可能会被半机械的植入物所取代

5)问题

沉浸程度将受到可用信息的质量的限制

需要新的概念思考以确定适合的沉浸式体验

需要高水平的计算能力来驱动高清晰度的沉浸式显示

二十二、内存内计算(In-Memory Computing)

1)定义

内存内计算是一种计算方式,计算机或者运行应用的网络计算机的中央内存充当首要的数据存储器,来存储这些应用所使用的——可能有多TB——数据组。然后,这些应用使用传统硬盘驱动持续不断地存储内存数据,以回复、管理过载情况以及输送数据到其它地点。

2)应用

信息的近实时接入(不仅仅是数据)——数秒内,而非几小时或几天,如联网生活,电子商务,客户关系管理或企业资源计划

精细分析——领域,如商业智能,万博manbetx客户端和客户关系管理的洞察平台,工业 4.0,智慧城市,供应链规划和安全情报

复杂事件处理——如高频交易,预测监控,智能计量以及欺诈和风险管理

边缘计算——利用内存计算平台从而让本地物联网数据能够得以实时分析,这也让实时决策成为可能

3)影响

驱动商业转换并开创更多机遇

为一直增长的数据流量提供更加快速的处理

低延时应用信息传递、将处理和分析在同一数据集内完成、缩短批处理和传递实时语境时间相关性及处理,以此提升性能表现

免于组织从事非生产性的活动,如数据整合

提升灵敏性,让企业能够实时运营

简化下一代数据处理过程——包括统一数据分析

加速过程,速度提升至 1000 倍,更深刻分析即时洞见

促进策略性决策,让利用预测性工具变得更加简单

4)演化

SAP 已经接管了策略决策,将所有应用移到它的 SAP HANA 内存平台

其他企业也逐渐跟了上来,开发策略和时间敏感类应用

开源解决方案在该领域兴起,比如Alluxio企业

5)问题

内存内计算激活应用是硬件技术密集型,要求新一代拥有超高内存能力的服务器来处理大量数据,以保证完美的服务质量和安全性

领先的服务器供应商正在积极创新来应对此次变革,技术的撬动往往来源于高性能计算

在它们之中,就速度和内存而言, Atos 的bullion 服务器被认为是当今世界上最强大的 x86 服务器

二十三、商业洞察平台(Insight Platforms)

1)定义

洞察平台是第三代商业分析平台。第一代平台为商业智能,关注于绩效跟踪。第二代为万博足彩app下载安装,关注于行为分析。

这个平台将现有技术和新技术进行了整合,从联网环境中实时收集并分析海量数据集,快速将数据转化为具有可行性(规范的)的商业洞见。以下便是几个实例:

流分析(Streaming analytics):在运转中实时分析数据从而提升获得洞见的速度

分布式分析(Distributed analytics):在分布式架构中就地分析数据

规范分析(Prescriptive analytics):它是基于万博足彩app下载安装来作出预测,然后给出决策建议

2)应用

工业 4.0 、智慧城市,智能公共事业,联网的医疗健康和智慧电网:从数十亿的感应器中收集并分析数据以主动提升用户体验,优化资产价值和生活质量,创造新型服务并降低风险

安全运行:搜集和分析IT和安全组件的数据,侦测威胁和攻击,实行防御措施

防御和国土安全:收集和分析不同来源信息,做出并实行最佳战略决定

零售和营销:搜集和分析用户需求、欲求以及行为,提升用户体验和创造新的服务内容

3)影响

让智能的自动化能够实时根据人类、商业和事物来感知,预测并进行协调。

让分析和商业结果相连。商业洞见平台作为组织的数字神经系统,被期待成为物联网的基础,也是未来数字策略的核心。

4)演变

在发展初期,商业洞察平台被认为是未来最重要的科技。

就规划分析而言,尤其它们将会越来越多地利用认知计算的学习能力。

这些平台被希望植入到大规模解决方案中,如物联网和工业 4.0,同时也可以作为定制平台。

独立App供应商和开源社群将会为平台提供不同组成部分,同时整合解决方案将来自集成商和 SaaS 供应商。

5)问题

建造这些平台需要广泛的能力:

— 从数十亿的感应器实时收集、集合并清洁数据的先进能力

— 在飞速写入或快速模拟中对艾字节信息进行分析并生成含义的极限计算能力

— 实时自动化或者制定出人类般决策的先进算法

— 对用于行动的规范洞察和强大的嵌入式安全系统的实时编配

对于企业和政府特定部门来说,大规模平台往往需要进行订制化

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