有趣的是钟摆喜欢摇摆。从政治到营养，有很多这样的例子，但计算周期可能是最好的例子。
大型计算机是集中式的，通过哑终端接入。pc支持分布式客户端/服务器计算。现在我们又回到了集中式计算，智能手机连接到健壮的云服务。企业正在关闭它们的数据中心雷竞技电脑网站并转向云服务。
大多数过去的应用，如CRM、ERP和UC，都在向云计算方向发展。但回归到分布式模式是不可避免的。如果没有这些应用程序，那么就会有其他东西。物联网(IoT)可能就是做到这一点的杀手级应用程序。
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今天，云-prem模型让人联想到数据中心的服务器和/或与公共云基础设施一起工作的co-l雷竞技电脑网站o设施。但基于前提的设备的概念正在从机架服务器转变为一些小东西。从工厂到油田再到仓库，连接的事物正在企业中出现。
物联网设备通常非常愚蠢。它们的处理、电力、存储和网络能力非常有限，这正是为什么这么多物联网设备连接到云上。物联网就像e.t.一样——它们都是需要打电话回家的信息收集者。
今天的物联网讨论大多集中在这种以云为中心的战略上。制造商使用传感器来改进产品并创造新的收入模式。大多数人都认为这将是一件大事。但是这种集中式模型有一个问题:延迟。
延迟是一个相对的术语。卫星通信。往返的延迟可能会让语音交互分心，但对电子邮件则不明显。对于大多数地面应用程序来说，网络延迟不是一个大问题。
自动驾驶汽车是一种混合应用
然而，这种情况正在改变，最好的例子就是自动驾驶汽车。如今，一辆自动驾驶汽车每秒能产生10gb的数据。随着我们继续增加和改进这些车辆上的传感器，这个数字只会增加。
这些数据每秒“驱动”许多决策——这些决策不能等待远程服务器的响应。汽车本身必须能够收集、分析、处理并采取适当的行动。自动驾驶汽车是一个必须运行的车轮上的数据中心;雷竞技电脑网站它不能容忍网络延迟或连接盲点。然而，上传的集中数据对分析和改进至关重要。
因此，自动驾驶汽车是一种混合应用。车辆是数据收集和评估的地方，以立即采取行动。数据还会被传送到云端进行分析，并应用于机器学习启发式。在混合应用程序中，云从服务器角色重新定义为教师角色。
这款混合动力汽车比自动驾驶汽车更大。它可以应用于许多领域，包括大多数类型的机器人、能源系统、医疗设备和安全设备。在餐厅里煎汉堡的机器人可能是混合计算的未来。
亚马逊了解钟摆的力。一次性的纯云供应商开设实体书店．更重要的是，亚马逊网络服务(AWS)推出了Greengrass，使代码能够在云和分布式物联网设备上执行。代码可以在云中开发和测试，然后在本地部署。
亚马逊不是一种趋势，但它也不是唯一一家。其他云服务提供商，如微软Azure，也推出了类似的概念。雾计算是一个类似的概念，因为它在网络边缘处理信息，并将结果发送到云。
需要本地处理的新需求正在出现。设备的数量和它们产生的数据正呈指数级增长。虽然这似乎很适合云经济学，但本地处理数据的要求可能只是下一个新事物。