人們經(jīng)常會看到一些科技行業(yè)炒作周期的興衰，其中包括網(wǎng)絡時代、云計算、大數(shù)據(jù)，以及最近的人工智能(AI)和區(qū)塊鏈的出現(xiàn)。

回顧過去，很明顯這些重大變化中的每一個都是附加的，或者在某種程度上與之前發(fā)生的技術(shù)顛覆有關(guān)。例如，如果沒有大數(shù)據(jù)，人工智能就不會是今天的樣子。如果沒有云計算的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)是不可能實現(xiàn)的，如果沒有上世紀90年代互聯(lián)網(wǎng)的繁榮發(fā)展，云計算本身也將不存在。

有了這個后見之明，相信通過幾種新興技術(shù)(即已經(jīng)發(fā)生或正在發(fā)生的技術(shù)顛覆)，使技術(shù)實現(xiàn)下一個重大飛躍。簡而言之，人們將會走向零延遲的未來。首先了解這意味著什么，然后再查看使這種現(xiàn)象成為現(xiàn)實的所有的趨勢。

如果一臺機器(硬件和軟件)在不到一秒的時間內(nèi)開始與人類或其他機器交互，則它就是零延遲設備或應用程序。

當用戶與Alexa或Google Home進行溝通時，設備通常會在不到一秒的時間內(nèi)響應，但這可能需要更快的響應。例如自動駕駛汽車、面部識別、智能家居等等，這一切都需要在幾毫秒內(nèi)根據(jù)數(shù)百個輸入做出決定和行動。

現(xiàn)在想象一下，這種計算無處不在，人們將面臨一個零延遲的未來。在未來，超過一秒鐘的任何響應時間都將是不可接受的。

那么，塑造這一未來的趨勢是什么?首先看看這些新興的大趨勢。

（1）量子計算

2018年早些時候，英特爾公司宣布了建立量子計算系統(tǒng)，這是量子計算技術(shù)發(fā)展的一個重要里程碑，該系統(tǒng)具有49個量子比特，足以突破現(xiàn)代計算機的實際限制。IBM公司和谷歌公司也發(fā)布了類似的聲明。

盡管人們可能不會在2019年看到傳統(tǒng)計算機的即時替代品，但IBM公司已經(jīng)開辟了一條開始嘗試這項新技術(shù)的發(fā)展之路。這些發(fā)展將快速跟蹤以指數(shù)級速度提高計算處理能力的機會。

（2）5G互聯(lián)網(wǎng)連接

一些通信提供商(如Verizon公司)已經(jīng)在美國的幾個城市部署了5G網(wǎng)絡。然而，預計首批5G網(wǎng)絡將于2019年在英國上線。

5G技術(shù)建立在從4G技術(shù)的經(jīng)驗教訓的基礎上，每秒上傳和下載速度可達1GB。用戶可以使用5G網(wǎng)絡在不到10秒的時間內(nèi)下載一部完整的高清電影，而不僅僅是流媒體。

（3）持久性存儲器

英特爾公司最近宣布推出Optane DC持久性存儲器，它看起來像標準內(nèi)存，但可以存儲TB級數(shù)據(jù)，甚至可以在電源中斷時保留數(shù)據(jù)。

希望這項技術(shù)能夠繼續(xù)改進，并最終取代大多數(shù)硬盤。隨著容量的增加，可以實時處理大量的數(shù)據(jù)，并且可以在不采用硬盤的情況下持久性保存數(shù)據(jù)。

（4）邊緣的實時數(shù)據(jù)處理

由于以上這些技術(shù)相結(jié)合，可以在邊緣實時發(fā)生更多的數(shù)據(jù)處理(即在自動駕駛汽車、智能城市、面部識別、可穿戴技術(shù)等設備中)。

這種現(xiàn)象通常在邊緣或霧計算的范疇提及，并且隨著處理速度的加快、數(shù)據(jù)在內(nèi)存中隨時可用，以及網(wǎng)絡速度呈指數(shù)級增長，這種現(xiàn)象將變得更加真實。

（5）計算中的數(shù)據(jù)處理

在傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)實現(xiàn)中，還看到編程邏輯轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)(例如MapReduce和Hadoop)。如今，希望會開始看到相反的情況。數(shù)據(jù)將被拉入計算以實現(xiàn)接近零延遲的處理，因為在硬盤上查找數(shù)據(jù)的任何延遲都將不再可接受。

上面的五個趨勢將使人們迎來零延遲的未來。也就是說，還有一些需要注意的趨勢，這些趨勢會對人們與計算機的未來互動方式產(chǎn)生重大影響。

（6）無服務器架構(gòu)

大型數(shù)據(jù)集的無服務器處理將使更多工作負載從大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到使用類似Kubernetes的工具大規(guī)模編排的功能。這意味著更多的組織將能夠通過利用功能即服務(FaaS)解決方案來處理大數(shù)據(jù)，從而提高速度和經(jīng)濟性。

（7）多云

多云的采用將使數(shù)據(jù)存儲與云平臺和提供商無關(guān)。例如，用戶的數(shù)據(jù)可以部分存儲在AWS云平臺上，部分存儲在谷歌云平臺上，甚至可以存儲在邊緣計算設備中。越來越多的組織將使用像Kubernetes這樣的技術(shù)來擺脫單一提供商的鎖定。

（8）消除人工智能／機器學習中的偏見

人們還將看到擁有大量消費者數(shù)據(jù)的公司(谷歌、Facebook等)試圖從他們的數(shù)據(jù)集中篩選出偏見，以使他們的人工智能/機器學習模型更加準確和無偏見。

例如，人們?nèi)缃窨梢杂懻撛谶^去50年中如何批準個人貸款存在很多偏見。如果機器學習算法可以從數(shù)據(jù)中學習，那么幾乎可以確定這些偏見將持續(xù)存在，這是人工智能/機器學習提供商必須克服的一個挑戰(zhàn)。

（9）數(shù)據(jù)隱私

由于當今大量的數(shù)據(jù)收集和即時處理要求，數(shù)據(jù)隱私將繼續(xù)主導許多數(shù)據(jù)存儲和處理決策。

歐盟在2018年實施了通用數(shù)據(jù)保護法規(guī)(GDPR)，該法規(guī)對企業(yè)收集和使用私人數(shù)據(jù)的方式產(chǎn)生了深遠的影響。從收集和處理數(shù)據(jù)以及其他政府規(guī)章制度的角度來看，將會看到更多的吸引力。

（10）事件驅(qū)動架構(gòu)

微服務架構(gòu)將會進一步發(fā)展。例如，隨著特定服務越來越需要與單一應用程序協(xié)同工作的能力，Mesh應用程序和服務架構(gòu)(MASA)越來越受歡迎。這種方法使用數(shù)據(jù)服務來監(jiān)聽事件并對其進行實時響應。

這些2019年預測中最大的一點就是人們將走向零延遲的未來。這是一個令人興奮的未來，因為就像電力一樣，人們很快就會開始看到實時計算變得普遍可用，并且同時也是不可見的。

這將要求企業(yè)思考將如何重新收集和處理他們的數(shù)據(jù)，其中存在一些最大的挑戰(zhàn)和機遇。