圖形分析

圖形分析是一個快速發(fā)展的研究領(lǐng)域，其中圖形理論，統(tǒng)計和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的組合應(yīng)用于圖形結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的建模，存儲，檢索和性能分析。這些技術(shù)使研究人員能夠理解網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其在不同條件下的變化，找到滿足不同約束的實體對之間的路徑，識別圖中的簇或緊密交互的子組，或查找與給定模式類似的子圖。

對于這些和許多其他任務(wù)，重要的是將一個數(shù)據(jù)視為表示對象和表示它們之間關(guān)系的對象和邊的節(jié)點或頂點的圖（網(wǎng)絡(luò)）。對于諸如傳感器網(wǎng)絡(luò)的許多應(yīng)用領(lǐng)域，圖形可能很大并且具有十億個節(jié)點和邊緣。

可以基于邊緣是否具有取向來定向或不定向圖形。如果每對頂點通過路徑連接，則連接無向圖。具有與每個邊相關(guān)聯(lián)的權(quán)重的圖被稱為加權(quán)圖。用于網(wǎng)絡(luò)分析，基因組學(xué)，社交網(wǎng)絡(luò)分析和其他領(lǐng)域的大規(guī)模圖形處理的計算要求需要強大且高效的計算性能，只有加速器才能提供。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/數(shù)據(jù)網(wǎng)格

數(shù)據(jù)網(wǎng)格是一種架構(gòu)和一系列數(shù)據(jù)服務(wù)，可以為內(nèi)部環(huán)境和多云環(huán)境中的多種端點提供一致統(tǒng)一的功能。它可簡化并集成云端和內(nèi)部環(huán)境的數(shù)據(jù)管理，有助于加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。它提供一致統(tǒng)一的集成混合云數(shù)據(jù)服務(wù)，用于改善數(shù)據(jù)可見性和洞察力、據(jù)訪問和控制，以及數(shù)據(jù)保護和安全。

面對巨大的壓力，IT 主管們迫切需要在有限的時間內(nèi)，運用有限的技能和預(yù)算駕馭當(dāng)今的海量數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)為整個企業(yè)創(chuàng)造新的價值。 與此同時，數(shù)據(jù)不再是隱藏在防火墻之后的加密設(shè)備上，而是越來越呈現(xiàn)分布式、動態(tài)性和多樣化的特點，而且數(shù)據(jù)量驚人，管理起來極為困難。

數(shù)據(jù)網(wǎng)格最終幫助企業(yè)釋放數(shù)據(jù)潛能，滿足業(yè)務(wù)需求并贏得競爭優(yōu)勢。 它可以幫助 IT 部門更充分地發(fā)揮混合云的無限潛能，構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)中心并通過數(shù)據(jù)管理打造現(xiàn)代化的存儲。

NLP/會話分析

NLP是計算機以一種聰明而有用的方式分析，理解和從人類語言中獲取意義的一種方式。通過利用NLP，開發(fā)者可以組織和構(gòu)建知識來執(zhí)行自動摘要，翻譯，命名實體識別，關(guān)系提取，情感分析，語音識別和話題分割等任務(wù)。

目前NLP的方法是基于深度學(xué)習(xí)，這是一種AI，它檢查和使用數(shù)據(jù)中的模式來改善程序的理解。深度學(xué)習(xí)模型需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和識別相關(guān)的相關(guān)性，匯集這種大數(shù)據(jù)集是當(dāng)前NLP的主要障礙之一。

NLP算法通常基于機器學(xué)習(xí)算法。NLP可以依靠機器學(xué)習(xí)來自動學(xué)習(xí)這些規(guī)則，而不是手工編碼大量的規(guī)則集，通過分析一系列的例子（如，一個大的數(shù)據(jù)庫，像一本書，直到一堆句子的集合），并且做一個靜態(tài)的推論。一般來說，分析的數(shù)據(jù)越多，模型越精確。社交媒體分析是NLP使用的一個很好的例子。品牌在線跟蹤對話以了解客戶的意見，并洞悉用戶行為。

區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈與往年的不同之處在于，2019年我們將看到第一批真正的企業(yè)應(yīng)用程序正在使用中。不是在談?wù)撻_發(fā)分散式應(yīng)用程序的各種區(qū)塊鏈初創(chuàng)公司，也不是在談?wù)摳拍钭C明。在2019年，將看到大公司使用區(qū)塊鏈來改善行業(yè)協(xié)作。

區(qū)塊鏈的用戶數(shù)據(jù)隱私保護是一個新方向，接下來預(yù)計會看到越來越多的創(chuàng)業(yè)者和密碼學(xué)專家加入了這個行業(yè)，投入大量資源進行研究�，F(xiàn)在這個方向已經(jīng)非常明確，通過加密算法保護用戶隱私數(shù)據(jù)，通過區(qū)塊鏈激勵機制在機構(gòu)和用戶之間分配價值，這是區(qū)塊鏈的優(yōu)勢所在。

商業(yè)AI和ML

商業(yè)供應(yīng)商現(xiàn)在已經(jīng)在開源生態(tài)系統(tǒng)中構(gòu)建了連接器，它們提供了擴展AI和ML所需的企業(yè)功能，例如項目和模型管理、循環(huán)利用、透明度提升，為數(shù)據(jù)以及開源技術(shù)缺乏的平臺提供凝聚力和集成。

到2022年，75％利用AI和ML技術(shù)的新終端用戶解決方案將采用商業(yè)解決方案而非開源平臺構(gòu)建。

持久性內(nèi)存服務(wù)器

持久性內(nèi)存非常適合需要頻繁訪問大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的環(huán)境。持久存儲器是內(nèi)存/存儲層次結(jié)構(gòu)的新增功能，可彌補DRAM和存儲之間的差距，通過提供更靠近處理器的非易失性，低延遲存儲器，實現(xiàn)更大的數(shù)據(jù)管理靈活性。因為它駐留在DRAM總線上，所以持久存儲器可以提供對關(guān)鍵數(shù)據(jù)的超快速DRAM訪問。將傳統(tǒng)存儲的數(shù)據(jù)可靠性與超低延遲和高帶寬相結(jié)合，使設(shè)計人員能夠以全新的方式優(yōu)化系統(tǒng)并管理數(shù)據(jù)。

持久性內(nèi)存非常適合需要頻繁訪問大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的環(huán)境，以及對因電源故障或系統(tǒng)崩潰導(dǎo)致的停機時間敏感的環(huán)境。應(yīng)用程序包括大數(shù)據(jù)分析，存儲設(shè)備，RAID緩存，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，存儲索引的元數(shù)據(jù)服務(wù)器以及在線事務(wù)處理。

隨著我們進入到未來，存儲數(shù)據(jù)這個基本概念將從鐵磁材料顆粒翻轉(zhuǎn)極性變成可直接尋址的異常小的硅片層，可以快速操作和讀取。由于硬件在變化，我們使用硬件的方式也應(yīng)該隨之變化。

結(jié)尾

2019年將成為真理年。不僅從區(qū)塊鏈的角度來看，它為行業(yè)合作伙伴提供了單一版本的事實，而且還提供了物聯(lián)網(wǎng)安全性以及政府和商業(yè)組織之間激烈的軍備競賽�？偠�言之，當(dāng)我們?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的第三個十年做準(zhǔn)備時，這將是一個非常激動人心的一年。

今天的大數(shù)據(jù)分析市場與幾年前的市場截然不同，正是由于海量數(shù)據(jù)的暴增，未來十年，全球各行各業(yè)都將發(fā)生變革、創(chuàng)新和顛覆。