人们经常会看到一些科技行业炒作周期的兴衰，其中包括网络时代、云计算、大数据，以及最近的人工智能(AI)和区块链的出现。回顾过去，很明显这些重大变化中的每一个都是附加的，或者在某种程度上与之前发生的技术颠覆有关。例如，如果没有大数据，人工智能就不会是今天的样子。如果没有云计算的出现，大数据是不可能实现的，如果没有上世纪90年代互联网的繁荣发展，云计算本身也将不存在。
有了这个后见之明，相信通过几种新兴技术(即已经发生或正在发生的技术颠覆)，使技术实现下一个重大飞跃。简而言之，人们将会走向零延迟的未来。首先了解这意味着什么，然后再查看使这种现象成为现实的所有的趋势。
如果一台机器(硬件和软件)在不到一秒的时间内开始与人类或其他机器交互，则它就是零延迟设备或应用程序。当用户与Alexa或Google Home进行沟通时，设备通常会在不到一秒的时间内响应，但这可能需要更快的响应。例如自动驾驶汽车、面部识别、智能家居等等，这一切都需要在几毫秒内根据数百个输入做出决定和行动。现在想象一下，这种计算无处不在，人们将面临一个零延迟的未来。在未来，超过一秒钟的任何响应时间都将是不可接受的。
那么，塑造这一未来的趋势是什么?首先看看这些新兴的大趋势。
(1)量子计算
2018年早些时候，英特尔公司宣布了建立量子计算系统，这是量子计算技术发展的一个重要里程碑，该系统具有49个量子比特，足以突破现代计算机的实际限制。IBM公司和谷歌公司也发布了类似的声明。
尽管人们可能不会在2019年看到传统计算机的即时替代品，但IBM公司已经开辟了一条开始尝试这项新技术的发展之路。这些发展将快速跟踪以指数级速度提高计算处理能力的机会。
(2)5G互联网连接
一些通信提供商(如Verizon公司)已经在美国的几个城市部署了5G网络。然而，预计首批5G网络将于2019年在英国上线。
5G技术建立在从4G技术的经验教训的基础上，每秒上传和下载速度可达1GB。用户可以使用5G网络在不到10秒的时间内下载一部完整的高清电影，而不仅仅是流媒体。
(3)持久性存储器
英特尔公司最近宣布推出Optane DC持久性存储器，它看起来像标准内存，但可以存储TB级数据，甚至可以在电源中断时保留数据。
希望这项技术能够继续改进，并最终取代大多数硬盘。随着容量的增加，可以实时处理大量的数据，并且可以在不采用硬盘的情况下持久性保存数据。
(4)边缘的实时数据处理
由于以上这些技术相结合，可以在边缘实时发生更多的数据处理(即在自动驾驶汽车、智能城市、面部识别、可穿戴技术等设备中)。
这种现象通常在边缘或雾计算的范畴提及，并且随着处理速度的加快、数据在内存中随时可用，以及网络速度呈指数级增长，这种现象将变得更加真实。
(5)计算中的数据处理
在传统的大数据实现中，还看到编程逻辑转向数据(例如MapReduce和Hadoop)。如今，希望会开始看到相反的情况。数据将被拉入计算以实现接近零延迟的处理，因为在硬盘上查找数据的任何延迟都将不再可接受。
上面的五个趋势将使人们迎来零延迟的未来。也就是说，还有一些需要注意的趋势，这些趋势会对人们与计算机的未来互动方式产生重大影响。
(6)无服务器架构
大型数据集的无服务器处理将使更多工作负载从大数据转移到使用类似Kubernetes的工具大规模编排的功能。这意味着更多的组织将能够通过利用功能即服务(FaaS)解决方案来处理大数据，从而提高速度和经济性。
(7)多云
多云的采用将使数据存储与云平台和提供商无关。例如，用户的数据可以部分存储在AWS云平台上，部分存储在谷歌云平台上，甚至可以存储在边缘计算设备中。越来越多的组织将使用像Kubernetes这样的技术来摆脱单一提供商的锁定。
(8)消除人工智能/机器学习中的偏见
人们还将看到拥有大量消费者数据的公司(谷歌、Facebook等)试图从他们的数据集中筛选出偏见，以使他们的人工智能/机器学习模型更加准确和无偏见。
例如，人们如今可以讨论在过去50年中如何批准个人贷款存在很多偏见。如果机器学习算法可以从数据中学习，那么几乎可以确定这些偏见将持续存在，这是人工智能/机器学习提供商必须克服的一个挑战。
(9)数据隐私
由于当今大量的数据收集和即时处理要求，数据隐私将继续主导许多数据存储和处理决策。
欧盟在2018年实施了通用数据保护法规(GDPR)，该法规对企业收集和使用私人数据的方式产生了深远的影响。从收集和处理数据以及其他政府规章制度的角度来看，将会看到更多的吸引力。
(10)事件驱动架构
微服务架构将会进一步发展。例如，随着特定服务越来越需要与单一应用程序协同工作的能力，Mesh应用程序和服务架构(MASA)越来越受欢迎。这种方法使用数据服务来监听事件并对其进行实时响应。
这些2019年预测中最大的一点就是人们将走向零延迟的未来。这是一个令人兴奋的未来，因为就像电力一样，人们很快就会开始看到实时计算变得普遍可用，并且同时也是不可见的。
这将要求企业思考将如何重新收集和处理他们的数据，其中存在一些最大的挑战和机遇。
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