云计算、人工智能和新硬件赋予大数据分析的未来

这种新技术属于大数据分析范畴，而这也是人们在从数字时代开始以来收集数据量进行互动的原因。只要索引这些信息，就会颠覆过去10年计算机的发展。但是云计算的进步使得庞大的计算机网络能够协同工作，压缩数据，并提供可操作的智能。

1.云计算服务器比以往任何时候都更容易访问

云计算背后的Backbone(网络的骨干)是可以即时部署的云计算服务器，能够按需扩展以满足公司或组织利用它们的需求。

企业的业务从专用物理服务器到云计算服务器的转换正在以惊人的速度进行，而这有着充分的理由。云计算托管系统商LCN公司表示，“如果一台服务器发生故障，集群中的其他服务器将会消除冗余。”

云计算更好的可靠性和可扩展性将继续推动大型企业的大规模计算需求，因为他们梳理数据以找到将影响未来发展的新见解。

2.闪存产品成为新标准

如果人们查看当前商业电脑的配置，几乎所有价格高于500美元的电脑都配备了固态硬盘(SSD)。这些闪存存储设备允许即时访问信息，而传统的机械硬盘(HDD)由于通过磁头在旋转盘片上读取数据，类似于传统的黑胶唱片，其存取数据的速度相对较慢。

机械硬盘(HDD)不仅更容易受到移动或机械故障的损害，而且速度也较慢。固态硬盘(SSD)通过电子通道即时存取数据，而不像机械硬盘那样需要等待磁头到达访问数据扇区。

在服务器方面，除了主机的低端市场之外，固态硬盘已经成为很多用户采用的主流产品。固态硬盘可以在瞬间访问大量的数据，为云计算平台提供所有可能消耗的信息。这意味能够以创记录的速度完成PB级的数据分析，从而可以在更短的时间内运行更全面的算法。

而这个发展趋势并没有放缓。 2018年机械硬盘(HDD)市场将缩减6.4%，固态硬盘(SSD)市场将增长23.6%。

从Uber到IBM，很多企业采用了人工智能技术。这是一个令人兴奋的行业领域，因为它承诺能够显著减少人类日常工作量。人工智能平台可以让汽车自动驾驶，有效应对繁忙的交通状况，营销分析师不再需要费心费力地来决定哪些产品将在下一季上市，而是可以实时学习和了解瞬息万变的世界，完成复杂的任务。

人工智能不仅仅是完成一项具有挑战性任务的软件程序，还能够在景观变化时改变方法达到其指定的目标。在商业世界中，变化是永恒的。企业与客户互动、市场竞争、向股东交付结果等方式在很大程度上取决于人们如何应对变化。

在企业领域，人工智能有望在2018年实现一个巨大的承诺。这得益于功能更强大的处理器，如英特尔的i7X和至强服务器硬件可以在更短的时间内分析更多的数据。对于大数据分析来说，采用更强大的硬件意味着可以获得更可靠的结果。

人工智能将利用这些工具来吞噬数据，执行分析并以更高效的方式完成任务。程序员不是绞尽脑汁地编写软件去完成一系列的任务，而是开始规划目标或者期望的结果。采用人工智能可以分析景观并决定实现目标的最有效途径。

神经网络需要自动化

人工智能还有一个方面值得一提，但也是最耗时的。神经网络是人工智能背后的大脑，在云体系结构上通常运行着最先进的人工智能，并且由来自世界各地的技术熟练的工程师实时修改。但创建和维护一个合格的神经网络所需的时间是相当长的。没有它，机器学习将是不可能的。

如果人们能够开发出一些类似于商业目标的计算基础设施，并在引导人工神经网络的路径上产生一个巨大的神经网络，这难道不是很好吗?也许这将发生在2019年。

4.利用移动人工智能

高通公司已经推出了Snapdragon 845芯片，这是一款移动处理器，能够在本地部署提供人工智能技术，而不需要网络连接来获得云计算能力以完成更基本的任务。

这是一个巨大的技术进步。这为开发人员首次创建本地存储和处理的移动人工智能带来了可能性。Uber公司对此感到欣喜，因为他们竞相制造自驾车，卡车和公共汽车。毫无疑问，2018年将在这个领域蓬勃发展。

总之，这对大数据分析来说将是激动人心的一年。云计算服务器技术更易于访问，即使是小公司也可以使用数据处理所需的大量功能。人工智能将继续受益于大数据分析并提供支持，因为它在日常生活中将得到越来越多的应用。