如今，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人們很熟悉的一個術語，但是2018年將采用的策略將完全打破大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀。

　　這種新技術屬于大數(shù)據(jù)分析范疇，而這也是人們在從數(shù)字時代開始以來收集數(shù)據(jù)量進行互動的原因。只要索引這些信息，就會顛覆過去10年計算機的發(fā)展。但是云計算的進步使得龐大的計算機網(wǎng)絡能夠協(xié)同工作，壓縮數(shù)據(jù)，并提供可操作的智能。

　　1.云計算服務器比以往任何時候都更容易訪問

　　云計算背后的Backbone(網(wǎng)絡的骨干)是可以即時部署的云計算服務器，能夠按需擴展以滿足公司或組織利用它們的需求。

　　企業(yè)的業(yè)務從專用物理服務器到云計算服務器的轉(zhuǎn)換正在以驚人的速度進行，而這有著充分的理由。云計算托管系統(tǒng)商LCN公司表示，“如果一臺服務器發(fā)生故障，集群中的其他服務器將會消除冗余。”

　　云計算更好的可靠性和可擴展性將繼續(xù)推動大型企業(yè)的大規(guī)模計算需求，因為他們梳理數(shù)據(jù)以找到將影響未來發(fā)展的新見解。

　　2.閃存產(chǎn)品成為新標準

　　如果人們查看當前商業(yè)電腦的配置，幾乎所有價格高于500美元的電腦都配備了固態(tài)硬盤(SSD)。這些閃存存儲設備允許即時訪問信息，而傳統(tǒng)的機械硬盤(HDD)由于通過磁頭在旋轉(zhuǎn)盤片上讀取數(shù)據(jù)，類似于傳統(tǒng)的黑膠唱片，其存取數(shù)據(jù)的速度相對較慢。

　　機械硬盤(HDD)不僅更容易受到移動或機械故障的損害，而且速度也較慢。固態(tài)硬盤(SSD)通過電子通道即時存取數(shù)據(jù)，而不像機械硬盤那樣需要等待磁頭到達訪問數(shù)據(jù)扇區(qū)。

　　在服務器方面，除了主機的低端市場之外，固態(tài)硬盤已經(jīng)成為很多用戶采用的主流產(chǎn)品。固態(tài)硬盤可以在瞬間訪問大量的數(shù)據(jù)，為云計算平臺提供所有可能消耗的信息。這意味能夠以創(chuàng)記錄的速度完成PB級的數(shù)據(jù)分析，從而可以在更短的時間內(nèi)運行更全面的算法。

　　而這個發(fā)展趨勢并沒有放緩。 2018年機械硬盤(HDD)市場將縮減6.4%，固態(tài)硬盤(SSD)市場將增長23.6%。

　　3.人工智能蓬勃發(fā)展

　　從Uber到IBM，很多企業(yè)采用了人工智能技術。這是一個令人興奮的行業(yè)領域，因為它承諾能夠顯著減少人類日常工作量。人工智能平臺可以讓汽車自動駕駛，有效應對繁忙的交通狀況，營銷分析師不再需要費心費力地來決定哪些產(chǎn)品將在下一季上市，而是可以實時學習和了解瞬息萬變的世界，完成復雜的任務。

　　人工智能不僅僅是完成一項具有挑戰(zhàn)性任務的軟件程序，還能夠在景觀變化時改變方法達到其指定的目標。在商業(yè)世界中，變化是永恒的。企業(yè)與客戶互動、市場競爭、向股東交付結(jié)果等方式在很大程度上取決于人們?nèi)绾螒獙ψ兓?/p>

　　在企業(yè)領域，人工智能有望在2018年實現(xiàn)一個巨大的承諾。這得益于功能更強大的處理器，如英特爾的i7X和至強服務器硬件可以在更短的時間內(nèi)分析更多的數(shù)據(jù)。對于大數(shù)據(jù)分析來說，采用更強大的硬件意味著可以獲得更可靠的結(jié)果。

　　人工智能將利用這些工具來吞噬數(shù)據(jù)，執(zhí)行分析并以更高效的方式完成任務。程序員不是絞盡腦汁地編寫軟件去完成一系列的任務，而是開始規(guī)劃目標或者期望的結(jié)果。采用人工智能可以分析景觀并決定實現(xiàn)目標的最有效途徑。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡需要自動化

　　人工智能還有一個方面值得一提，但也是最耗時的。神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能背后的大腦，在云體系結(jié)構(gòu)上通常運行著最先進的人工智能，并且由來自世界各地的技術熟練的工程師實時修改。但創(chuàng)建和維護一個合格的神經(jīng)網(wǎng)絡所需的時間是相當長的。沒有它，機器學習將是不可能的。

　　如果人們能夠開發(fā)出一些類似于商業(yè)目標的計算基礎設施，并在引導人工神經(jīng)網(wǎng)絡的路徑上產(chǎn)生一個巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡，這難道不是很好嗎?也許這將發(fā)生在2019年。

　　4.利用移動人工智能

　　高通公司已經(jīng)推出了Snapdragon 845芯片，這是一款移動處理器，能夠在本地部署提供人工智能技術，而不需要網(wǎng)絡連接來獲得云計算能力以完成更基本的任務。

　　這是一個巨大的技術進步。這為開發(fā)人員首次創(chuàng)建本地存儲和處理的移動人工智能帶來了可能性。Uber公司對此感到欣喜，因為他們競相制造自駕車，卡車和公共汽車。毫無疑問，2018年將在這個領域蓬勃發(fā)展。

　　總之，這對大數(shù)據(jù)分析來說將是激動人心的一年。云計算服務器技術更易于訪問，即使是小公司也可以使用數(shù)據(jù)處理所需的大量功能。人工智能將繼續(xù)受益于大數(shù)據(jù)分析并提供支持，因為它在日常生活中將得到越來越多的應用。