理解技术方向需要不同的起点。
自主车辆,5 g,万豪酒店的安全漏洞,以及人工智能。这些看似不相关的,但它们都是由一个常见的线程数据连接起来。
数据的创建、管理和处理一直都是一个成功的商业公式。在2004年,IBM出售其个人电脑业务假设它仍然可以实现显著增长通过管理客户的数据。快速积累,像亚马逊这样的公司,谷歌,微软,阿里巴巴,苹果、Netflix和Facebook,就是了解客户偏好基于数据。
基本所有的这是一个微妙但重要的技术转移。硬件和软件不再是技术设计的起点。现在关于数据处理、流和吞吐量,有三种基本因素对半导体和系统设计。
体积。整个行业产生的数据量呈爆炸式增长。试图将所有的中央处理设施的处理是非常低效的。事实上,只有中国正寻求过程的数据自动车辆集中超过5克。世界其他国家的重点是做大部分的车辆内部处理,有些甚至可能在传感器或传感器中心层面上完成的。
这对芯片设计有很大的影响。而不是集中在非常快的CPU核心,重点是转向分区处理任务和数据吞吐量在芯片。这通常需要更多的和不同类型的处理器,每个都有自己的小内存减少等待时间。这种类型的设计的重点是融合在一起的数据在一个可定制的方式处理,并保持所有的处理元素忙所以没有人闲置很久。
价值。并不是所有的数据都是好的。其中一些甚至是错误的。并不是所有的同时有相同的价值。例如,数据,一个人过马路前面的一辆汽车以每小时60英里是极其宝贵的。所以是有人购买数据,可能有兴趣购买相关物品。同时,广泛的信息客户采购习惯仍有重要的价值,但不是与相同级别的即时性。
这决定了需要在本地处理,可以集中处理。但在这两种情况下,数据需要清理和优先,这是一个非常复杂的任务。有许多不同类型的数据,可能需要专门的处理元素如果立即高价值的数据。
访问。不是每个人都需要访问所有数据。安全漏洞是一个函数的值和体积的数据。更有价值的数据,需要担保,不管它在哪里加工、移动或存储。的数据量越大,越难管理和安全,违反将越有可能发生。
最近的违反万豪,暴露出了多达5亿人的个人信息,只有一个一系列的重大违反。甚至Equifax,维护财务数据创建的,黑客攻击去年。一个1.43亿人的暴露敏感个人信息,根据美国联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)。
直到整个数据流是安全的,这些类型的违反将继续下去。这不仅仅是芯片问题,硬件和软件需要安全,这些都不会起作用,除非数据路径是理解和锁定。
数据已经成为高效的新起点,有效和安全的计算。越来越多这将意味着更少的关注核心处理器的时钟速度的内存量。都是关于如何处理某些类型的数据最有效、快速、安全,这将改变很大程度上取决于数据的类型和值在任何时候。
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