海量数据 能耗,大数据能耗指标

到目前为止，集成电路芯片的制造工艺处于14-10 nm工艺的量产阶段，更小的技术代(7nm和5nm)处于研发阶段。在可预见的未来，将达到控制电子的物理极限。当单个晶体管缩小到只能容纳一个或几个电子时，就会出现单电子晶体管(量子点)，量子隧穿效应必然会影响电子元器件的正常工作。

Da 数据数量庞大，格式多样。大量数据由家庭、制造工厂和办公室、互联网交易、社交网络活动、自动化传感器、移动设备和科研仪器中的各种设备产生。其爆炸式的增长已经超过了传统IT基础设施的处理能力，给企业和社会带来了严峻的数据管理问题。因此，需要开发新的数据架构，开发和使用这些数据集合、数据管理、数据分析、知识形成和智能行动。

随着科技的发展，人们已经能够制造出具有处理功能的极其微小的传感器，并开始将这些设备广泛地布置在社会的各个角落，通过这些设备来监控整个社会的运行。这些设备会不断生成新的数据，这个数据生成方法是自动的。所以在数据收集方面，要从网络上，包括物联网、社交网络、机构信息系统等，给数据附上时间和空间的标记，去伪存真，尽可能多的收集不同的来源，甚至是异构的数据，必要时还可以和历史-

随着万物互联时代的到来，“云、数据与物、智能链”等信息技术飞速发展，全球数据爆炸式增长，PB-scale 数据越来越普遍。海量 数据也有“温度”。在它指数级增长的同时，它还有一个分层的特征。按照从高到低的分类，数据可以分为热度数据和温度。Hot数据Hot数据计算节点需要频繁访问的在线类数据。Hot 数据由于对访问频率和效率要求较高，所以就近计算部署，数据缓存、在线存储和近线备份实现数据快速访问和高速处理。

如果数据的总量不大，温度数据和热量数据可能无法区分。冷数据一般很少改变且长期固定数据或属性，如:过期物品、日常记录和维护数据存档并投入长期保存数据其他需要的记录。数据由“热”变“冷”的现象日益突出。根据“二八定律”，使用一段时间后，80%以上的数据会变冷数据。离线存储为海量 Cold 数据提供了安全性高、存储时间长、维护成本低、不可篡改的特点。

挑战:素质低，分享差，防守弱，基础弱。电信行业是否也因为这些电力行业的大推广而感到似曾相识数据其中的一些问题，电信行业也需要深入思考；还有一些问题，恰恰是电信行业的强项，也是电信行业推进电力行业信息化的机遇。数据素质低，数据控制能力差。数据 era、数据质量和数据控制能力直接影响数据分析的准确性和实时性。

云计算和Big 数据能做什么很多人都不清楚，那么云计算和Big 数据有什么关系呢？今天给大家简单分析一下。云计算:云计算通过互联网为全球用户提供计算能力和存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。云计算，简单来说就是把自己电脑或者公司服务器里的硬盘和CPU放到互联网上，统一动态调用。现在比较有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。

大数据，简而言之就是把所有数据一起分析，找到相关性，实现预测。All 数据此处对应于上次抽样调查数据获得的部分。云计算与Big 数据:云计算是基础，没有云计算就无法实现Big 数据的存储和计算。Big 数据是一个应用。没有big 数据，云计算就缺乏目标和价值。两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统订购后的商业应用。

Da 数据的由来给“大数据”研究机构Gartner下了这样的定义。“Da 数据”是一种信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多元化。1麦肯锡全球研究所给出的定义是:a 数据规模为海量远远超出传统数据图书馆软件工具在采集、存储、管理和分析方面的能力。

换句话说，如果把Da 数据比作一个行业，那么这个行业实现盈利的关键就在于提高数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上来说，Da 数据和云计算的关系就像一枚硬币的两面一样密不可分，大型数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量 数据的分布式挖掘，但它必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。