当涉及到计较机数据存储时，好像我们用完了数字。 假如年数足够大，您大概还记得1980年月磁盘存储的怀抱单元是千字节。 假如您还年青，您大概更熟悉以GB为单元的拇指驱动器或本日拥有TB的硬盘驱动器。

人类不行思议的数据足迹

可是我们此刻正在以前所未有的速度生成数据。 功效，我们将需要可以或许把握如此之大的数字，以至于它们好像险些超出了人类的领略范畴。 为了对我们正在进入的新规模有所相识，请思量以下问题：市场情报公司IDC预计，到2020年，全球数据建设和消费总量将到达59 ZB，即59万亿千兆字节的旧资金。

然而，尽量现有的数据总量险些不行思议，但其增长速度却越发惊人。 早在2012年，IBM计较出全球数据的90％是在前两年建设的。 从当时起，全球数据量呈指数级增长，而且趋势将一连下去。 简直，IDC预测，在将来三年中，人类将缔造比已往三十年更多的数据。

显而易见的问题是：产生了什么变革？ 为什么我们溘然发生比以往更多的数据？ 虽然，智妙手机是故事的一部门。 此刻，每小我私家都可以在口袋里有效地携带一台移动计较机，这使上一代台式计较机的成果相形见war。 这些呆板不断地毗连到互联网，纵然在闲置时也不绝地吸收和传输数据。 美国Z一代成年人平均天天解锁手机79次，约莫每13分钟解锁一次。 这些设备始终处于开启状态，导致大量新数据发生，每24小时发出5亿条新推文，4,000 TB Facebook帖子和650亿条新WhatsApp动静向网络空间发射。

智妙手机只是冰山一角

可是，智妙手机只是新数据现实中最明明的浮现。 尽量您大概会假设像Netflix和YouTube这样的视频平台组成了全球数据的最大份额，但实际上，整个消费者份额仅占约莫50％，而且这个百分比估量在将来几年会逐渐下降。 那么，剩下的是什么呢？

物联网和毗连设备的鼓起进一步扩大了我们的全球数据包围范畴。 实际上，最快的同比增长产生在称为嵌入式数据和出产率数据的一类信息中。 这是来自传感器，毗连的呆板以及自动生成的元数据的信息，这些数据存在于幕后，超出了最终用户的视野。

以自动驾驶汽车为例，该自动驾驶汽车利用摄像头，声纳，激光雷达，雷达和GPS等技能来监控交通情况，绘制蹊径图并制止危险。 英特尔计较得出，利用当前技能的自动驾驶汽车平均天天将发生4 TB的数据。 从一个角度来看，一辆汽车天天将发生相当于3,000人的数据量。 另外，至关重要的是要安详地存储此数据。

一方面，这对付布置处事隔断和最有效地诊断技能问题很有用。 它也可以用作分手系统的一部门，以协调交通流量并最洪流平地淘汰特定都市的能源耗损。 最后，大概也是最重要的一点是在短期内，这对付办理人身伤害或变乱中的法令纠纷至关重要。

无人驾驶汽车只是整个故事的一小部门。 按照麦肯锡公司（McKinsey＆Company）的观测，利用物联网技能的企业百分比在2014年至2019年间已从13％增加到25％，估量到2023年设备总数将到达430亿。从家产物联网到整个智能都市，将来的经济中，毗连的设备数量将大大增加，从而发生潜在的高度敏感甚至要害数据。

摩尔定律的止境在面前吗？

有两个因素需要思量，而且都指向分手网络的实用性的增加。 首先，尽量我们拥有比以往任何时候都更多的数据来应对全球挑战，譬喻气候变革，金融不不变以及诸如COVID-19之类的机载病毒的流传，但就这些信息可以提供几多而言，我们大概正在靠近一个严格的技能边界由会合式计较机及时处理惩罚。 尽量连年来数据量呈指数增长，但处理惩罚本领并未以沟通的速度增长。

1960年月，英特尔连系首创人戈登·摩尔（Gordon Moore）提出了摩尔定律，该定律指出，跟着微芯片上的晶体管数量每两年翻一番，计较本领将以相应的速度增加。 可是摩尔本人认可这不是科学定律； 它更多是一个临时的统计调查。 他认可，在2010年，跟着晶体管的尺寸越来越靠近原子，计较机处理惩罚本领将在将来几十年内到达严格的技能极限。 之后，可以向处理惩罚器添加更多内核以提高速度，但这将增加设备的尺寸，本钱和功耗。 因此，为了制止瓶颈效应，我们将需要找到监督和响应数据的新要领。

要思量的第二个因素是网络安详。 在彼此接洽日益细密的世界中，数百万台新设备正在上线。 他们提供的数据大概会影响诸如如何节制电网，如何打点医疗保健以及如何打点流量等问题。 功效，边沿安详性（位于网络焦点外部的数据安详性）变得至关重要。 这给网络安详专家带来了巨大的挑战，因为设备和协议的很多差异组合为中间人入侵提供了新的进攻面和时机。

向自然界中的网络进修

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