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未來的數(shù)據(jù)中心是“云”和“霧”的結(jié)合

作者:本站采編
來源:聯(lián)動原素
日期:2016-11-10 10:05:08
摘要:在完成了一鳴驚人的智能硬件自助開發(fā)平臺PaaS+SaaS云服務(wù)之后,站在物聯(lián)網(wǎng)化發(fā)展第六個臺階的機智云,又再次高瞻遠矚,看到了未來“核心高速云計算”之下“廣泛分布的霧計算”。

  在完成了一鳴驚人的智能硬件自助開發(fā)平臺PaaS+SaaS云服務(wù)之后,站在物聯(lián)網(wǎng)化發(fā)展第六個臺階的機智云,又再次高瞻遠矚,看到了未來“核心高速云計算”之下“廣泛分布的霧計算”。 


  為全球超過700家客戶提供了解決方案的機智云,已成功覆蓋智能家居、健康穿戴、智慧交通、智慧城市、商業(yè)及工業(yè)等應(yīng)用,在完成了一鳴驚人的智能硬件自助開發(fā)平臺PaaS+SaaS云服務(wù)之后,站在物聯(lián)網(wǎng)化發(fā)展第六個臺階的他們,又再次高瞻遠矚,看到了未來“核心高速云計算”之下“廣泛分布的霧計算”。

  機智云副總裁邢雁,在《萬物互聯(lián):物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)啟示錄》首發(fā)儀式上,用機智云積累了十年的經(jīng)驗之談,展開了對物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺下一個十年的愿景。

  物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展前景日漸廣闊

  最近一直也在關(guān)注全球數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析得出物聯(lián)網(wǎng)的市場非常廣闊,2025年會有3.9-11萬億的全球新增的商業(yè)價值,未來五年,商業(yè)應(yīng)用主導(dǎo)的物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展將會有很大的進步,2020年中國商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模將達到2.4萬億。今天的物聯(lián)網(wǎng)大會,對全球來說都是一個重大的新聞。


  物聯(lián)網(wǎng)化發(fā)展第六階段:

  突破現(xiàn)有商業(yè)模式 誕生新模式 

  企業(yè)“物聯(lián)網(wǎng)化”有六個發(fā)展階段:

  第一階段是“未連接”的階段,在這個階段只有有限的產(chǎn)品反饋,高昂的服務(wù)成本;

  第二階段做到了“已連接”,允許遠程訪問,但是都是不完整的信息,被動地響應(yīng)問題;

  第三階段是“可服務(wù)”階段,比如聯(lián)網(wǎng)后,提供一些簡單的服務(wù)比如冰箱的預(yù)警;

  第四階段是“智能化”,可以主動地維護,監(jiān)控及報表服務(wù),產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析及可視化,利用數(shù)據(jù)輔助提升新產(chǎn)品能力。也就是我們的數(shù)據(jù)要能夠產(chǎn)生價值,這些數(shù)據(jù)可能就更多的加上了一些運營的成份;

  第五階段是“持續(xù)優(yōu)化”,也就是集成能力階段,與企業(yè)服務(wù)集成,配置和售后維護管理,比如用戶管理、支付、位置及軌跡跟蹤、庫存管理,跟生產(chǎn)鏈條銜接在一起。

  第六個階段是“差異化”,就是在所有的生態(tài)管理上銜接完,怎么突破現(xiàn)有的商業(yè)模式,誕生新的商業(yè)模式。

 

  目前大多數(shù)企業(yè)的設(shè)備管理仍處于二、三階段,在第三階段后大數(shù)據(jù)起重要乃至決定作用。機智云目前已經(jīng)發(fā)展到第六階段,汽車租賃的例子就是突破了新的商業(yè)模式的探索,形成新的商業(yè)模式。

  有個典型的物聯(lián)網(wǎng)案例是,我們安裝的充電樁,包括了智能聯(lián)網(wǎng)、運營、分享和支付的功能。這是工信部發(fā)改委的一個國家電網(wǎng)改造項目,2014年和2015年我們都在試點,今年我們在北京的市場已經(jīng)占有了超過 60% 的份額,在全國將近30% 的份額,在充電樁智能運營平臺,我們是最大的一家運營平臺商。根據(jù)這個數(shù)據(jù),我們也能看到物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展進程。

  物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的核心價值在于數(shù)據(jù)

  但數(shù)據(jù)的能量尚未“覺醒”  

  從第一到第六階段一路走來,我們也服務(wù)了很多客戶之后,發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)確實是有核心價值的。就像我們所說的數(shù)據(jù)價值化,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的真正價值在于數(shù)據(jù)。聯(lián)網(wǎng)只是其中的一個載體的過程,聯(lián)網(wǎng)之后產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和價值才是未來物聯(lián)網(wǎng)真正呈現(xiàn)的核心價值。

  但是現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)的能量并沒有“覺醒”,我們面臨的第一個障礙是:基本上 99% 的設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都沒有被采集和存儲,我們現(xiàn)在的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備一般是幾分鐘或最短可能是十幾秒鐘上傳一次數(shù)據(jù)。但是設(shè)備24小時聯(lián)網(wǎng)的狀態(tài)下每秒都要產(chǎn)生數(shù)據(jù),如果隔一段時間上傳,數(shù)據(jù) 99% 沒有被正式采納存儲;

  障礙二:目前絕大部分大數(shù)據(jù)平臺(例如Hadoop)是基于批量數(shù)據(jù)處理,無法基于運算結(jié)果做實時決策;

  障礙三:海量的數(shù)據(jù)靠人看不過來,但是機器好像只會下圍棋和聊天;

  障礙四:物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)整合難度高,三者還沒有真正全部運用起來,并結(jié)合到硬件上去。

  IoT的炸式增長 亟需新技術(shù)解決新困境

  到2020年,全球物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備將達到260億,萬物互聯(lián)時代即將到來。但是到了那個時候,數(shù)據(jù)量越來越大,會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)堵塞,傳輸速率大大下降。數(shù)據(jù)大了之后,上傳的通道在速率上也會有所下降。今年9月份,我們發(fā)布了4.0平臺,就是完整的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)體系。通過創(chuàng)新解決現(xiàn)在我們接入這么多海量設(shè)備和數(shù)據(jù)處理的問題。機智云在中國算是一個創(chuàng)新的云物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)公司,帶領(lǐng)著中國第三方云物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的發(fā)展,我們是中國第一家做解決方案的。自2008年開始為蘋果做了兩年國外客戶后,再回到中國做,到目前為止基本上全線產(chǎn)品都出自我們,機智云的市場占有率在家電市場占有 50% 以上。

  2014年,基于我們的數(shù)據(jù)量和用戶量,我們推出中國第一個智能硬件自主開發(fā)平臺:PaaS平臺,形成SDK的形式,在網(wǎng)上做開發(fā)。推出我們的開發(fā)工具后,吸引了大批量的開發(fā)者和企業(yè)用戶,通過我們的工具,快速高效地做出了他們的產(chǎn)品。以往做一款智能硬件產(chǎn)品至少需要八個月,現(xiàn)在基本上最快一個月可以搞定。

  今年,我們還發(fā)現(xiàn)云端的數(shù)據(jù)可采集性在效率、上傳速度和應(yīng)用場景都可以讓設(shè)備自己做決策,我們推出了新的4.0平臺,引用了一些邊緣計算方法,比如ECE邊緣計算引擎。這個設(shè)備會自己具備一些簡單的數(shù)據(jù)處理能力,它并不需要把所有的數(shù)據(jù)上傳,每秒鐘搜集到的數(shù)據(jù),在本地可以做一個簡單的預(yù)算,把有效的預(yù)算結(jié)果再每隔一段時間上傳到網(wǎng)絡(luò)。

  未來的數(shù)據(jù)中心:云霧結(jié)合的數(shù)據(jù)中心

  今年,我們也做了一個創(chuàng)新,就是領(lǐng)先實現(xiàn)云霧結(jié)合的規(guī)?;\算,有效實現(xiàn)了數(shù)據(jù)應(yīng)用價值。我們讓一套基于數(shù)據(jù)分析的自動化調(diào)節(jié)水溫的熱水器,代替以往需要手動設(shè)置的傳統(tǒng)方式,還有節(jié)能的作用。這是人工智能在普通產(chǎn)品的一個應(yīng)用場景,類似這樣的應(yīng)用場景有很多,包括汽車分時租賃、智能充電樁。

  未來的數(shù)據(jù)中心是云霧結(jié)合的數(shù)據(jù)中心。每個設(shè)備端會是“核心高速云計算大型數(shù)據(jù)中心”與“霧計算:廣泛的地域分布和滿足移動性要求的業(yè)務(wù)部署”相結(jié)合,也就是滿足移動性要求的業(yè)務(wù)部署的云霧計算,分散到世界各個角落的智能設(shè)備,每個家用電器都變成一個微計算的節(jié)點。企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的未來還在云中,但真正的計算變革卻在霧里。

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