德國著名社會學家烏爾里希.貝克說過這樣一段話：生產力在現代化進程中的指數式增長，使風險和潛在自我威脅的釋放達到了前所未有的高度。

這個風險有多高呢?可以讓我們一些熟知的成語，比如眼見為實、身臨其境等，都可以改寫了。

2021年4月份，在全球著名芯片廠商英偉達(NVIDIA)舉辦的GTC大會上，創始人兼CEO黃仁勛穿著其標志性的皮夾克，在自家的廚房里做了一場別開生面的主題演講。

為什么說是“別開生面”呢?

這場幾乎騙過世界所有人的“發布會”，后來根據他們的一個紀錄片自曝：一切都是“假”的，是假的，廚房是假的，衣服是假的，甚至老黃本人也是假的。

這個發布會很大程度上也是在“炫技”——人工智能、仿真建模、追光技術(RTX)、GPU圖像渲染，各種黑科技組合，做成了足以以假亂真的虛擬場景。

顯然，不是我們不勤奮，而是社會變革太快。

當我們越來越依賴虛擬世界的時候，組成這個社會的三度空間：物理空間、社會空間和信息空間，三者就互相疊加，構成了一個越來越復雜的巨大系統，而這個系統的不對稱性、不確定性都飛速增加。

各種新能源、新技術、新材料、新業態迅速發展，以及人工智能、5G、物聯網云計算、大數據等新技術廣泛應用，帶來的新興風險、安全風險越來越多。

另外，因為相關法律法規和監管規則體系尚不健全，也出現了各類“監管盲區”。

這種情況之下，諸如P2P、大數據殺熟、隱私泄露等引起的諸多上訪事件、投訴事件層出不窮。

根據Forecast發布的一組數據，從2017年到2020年，大中華地區物聯網終端的安裝數量，從2017年的19.5億到2020年的42.8億。

同時，智能電動汽車的火爆與普及，也加速了傳統產業變革與升級的速度。

根據統計，2018年，每輛電動汽車每月上傳的數據大概是30GB。Gartner預計到2025年，無人駕駛汽車每個月將上傳超過1TB的數據到云上。

當物聯網數量在百萬、千萬級別的時候，采集到的數據量還是可控，并通過網絡輸送至后臺的數據中心或者云中心，借助強大的服務器對數據和信息進行統計、分析、預測。

但當這個數據量達到億、十億、百億級別以上的時候，如果還是將海量的數據傳輸到后臺處理，如果后臺數據的處理速度和準確度跟不上終端數據的采集與傳輸速度，在一些關鍵性場合，或許會帶來災難性的后果，比如：火災會不會及時發現并有效預警?醫療行業像需要遠程控制的心臟起搏器會不會失靈?智能汽車如果失控會不會連環相撞?

顯然，數字經濟的發展，三度空間戰略下，將推動IT架構成為傳統、云、邊緣三種風格并存的“混搭風”。

所以說，人工智能和物聯網的飛速發展，當海量的硬件終端匯集之后，在東方林語看來，未來3-5年，將會加速IT架構的迭代升級，演變成為傳統IT、云計算與邊緣計算的IT混合之路徑。

1、傳統IT架構。特點是高效、定制化，生產效率高。但反應速度太慢。

2、云架構。特點是IT即公用設施，可以做到敏捷性與規模創新。但從傳統IT架構到云架構的升級，是個比較漫長而復雜的過程。

3、邊緣計算架構。特點是分布式智能，可以實現實時交互，效率高、時延低、降低成本。但因為長尾場景復雜多變，技術門檻高，目前普及度太低。

Gartner預測，到2022年，隨著數字業務的不斷發展，75%的企業生產數據將會在傳統的集中式數據中心或云端之外的位置創建并得到處理。

顯然，浩浩蕩蕩的數字化變革中，我們每個人都是參與者，親歷者與見證者。

名稱欄目：未來三到五年的IT架構迭代升級：傳統、云與邊緣計算的混合路徑
URL網址：http://m.newbst.com/news31/201081.html

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