食品和饮料生产与云和最后一英里有什么关系?有几个有趣的相似之处。
大多数人不知道的是，食品和饮料行业的利润非常微薄。因此，生产商寻求通过自动化、规模化和供应链优化来获得任何优势。水既笨重又充足又便宜。随着食品或饮料中水分含量的增加，生产商就会在生产过程中去除水分，以便在消费时再引入水分。从汤到汽水，这种模式在提高利润率的同时，也降低了运输成本。
数据是如何像水一样工作的
今天，大公司在大数据和分析上投资了数十亿美元。数据驱动的方法创造了对数据的贪婪胃口。在过去的几年里，随着数据集的爆炸式增长，领先的公司发现数据的作用就像水一样;它是一种便宜的原料，但运输昂贵。不幸的是，目前还没有一种简单、经济的方式来将存储在商店、餐馆、体育馆和分支机构中产生的tb级数据传输到数据中心进行分析。雷竞技电脑网站这给有望带来巨大竞争优势的实时分析带来了重大障碍。
数据分析是一个多步骤的过程，如下图所示:
- 在起始点捕获数据
- 将数据移动到数据中心雷竞技电脑网站
- 转换和加载数据
- 将数据与其他数据相结合以拓宽视角
- 对数据执行分析
- 使用结果生成推荐/决策
- 将结果返回给请求者
移动和物联网设备极大地扩展了我们的第一步能力。第三步到第七步多年来一直是企业关注的焦点，并得到了很好的理解。我们的挑战主要是随着数据集的增长而进行的第二步。为什么?我们已经达到了混合使用用于数据收集的分布式模型和用于分析的集中式模型不再起作用的地步。
在过去的几年里，我一直在提倡一种替代的方法:将分析从集中的数据中心移到网络“边缘”或“最后一英里”上高度分布的分析点。雷竞技电脑网站I still believe the best long-term solution is to move the analytics into the end user's device (what I refer to asserverless计算)，但即便如此，也至少会在设备外部进行一些分析。随着数据量的增加和延迟容忍度的降低，越来越接近最后一英里的移动分析将成为分析的关键推动者。
考虑到今天收集了多少数据，从你手机里的GPS定位到你剃须刀片上的RFID标签，我们生活在数据时代。在我们的物联网世界中，每一个可连接的设备都在不断地创建新的数据，并在已经存在的数据堆中添加新的数据。为了应对这种冲击，公司需要过滤进来的信息，去除干扰，然后执行标准化程序。与移动数据的成本相比，其他一切都是免费的，这就有了一个经济诱因，即移动数据的距离越近越好。我们住在当地，服务也在当地。为什么不局部计算呢?
这些分析点应该建立在哪里?也许在那些已经位于最后一英里起点的加固数据中心中。雷竞技电脑网站如果这些地方，建造来容纳巨大的电信计算能力，路由语音呼叫和数据包，加载高密度计算和存储?随着移动电话的出现和即将部署的5G，这些本地交换运营商(LECs)和有竞争力的本地交换运营商(CLECs)可以使云从公共云提供商的超区域数据中心转移到本地基础设施。雷竞技电脑网站
云在最后一英里可能会逆转拥有最后一英里的电信和有线电视提供商以及大型公共云提供商的价值主张。我想这也许是谷歌产生谷歌纤维的部分原因。想象一下，为了满足新出现的需求，遗留的基础设施被重新启用。
我想起了一句不知名的格言，每当有新的想法出现时，这句话似乎都适用于技术世界:“回头看看你曾经去过的地方，寻找你将要去的地方的线索。”