云计算+大数据：下一个系统设计关键所在

Gelsinger指出："在EMC的一个案例中，我们突然遇到越来越多的驱动失败。原来是，供应商数月前改变了润滑油，新设备在现场出了故障。经过这一事件后，我们检查了提供给我们的数据。我们本应该十个月前就看出问题，如果能够实时分析我们的数据，换掉已经很危险的驱动，就不会使我们的客户造成严重的停产。"

　　它到底意味着什么？

　　Gelsinger的观点究竟会对企业IT部门的系统设计产生怎样的影响？预计今后的变革是分阶段的。

　　第一个阶段已经来临。Android平台加速了移动设备和应用的实现，成为很多其他系统开发的重要选择。这是一个典型的资源集中导致分散的案例。移动设备市场有资源，市场集中，在一个开放平台上集成了Linux、中间件和扩展库。这一平台不是裸金属也不是Linux，而是应用开发人员的起点。Android给应用开发人员带来了很大的好处，也在很多其他领域得到了广泛应用，为很多不同类系统提供了平台，远远优于以前的各种工具。

　　第二阶段有可能是满足接口需求。由于越来越多的组织对大数据产生兴趣，因此，各类系统都会面临压力，包括交通运输和制造业领域的移动设备和嵌入式系统，采集和报告所有的数据，有可能超出数字系统的能力。平板电脑会报告接近了其他平板电脑和电话、WiFi热点，及其位置，甚至还包括天气情况。车辆会报告道路和交通状况。制造系统会报告内部工艺控制数据。共同点是对连续底层操作、内部存储和上行链路数据带宽越来越高的需求。

　　新时代

　　不论是在概念上还是在实施方面，第三阶段都可能更具挑战性。随着云资源的发展，成本的降低，以及安全、时间感知网络越来越可信，系统会更广泛的应用云计算技术，而不是依靠内部资源来进行计算和存储，如图2所示。这一发展趋势将要求非常仔细的将系统内部划分成低延时和高延时任务。这也可能使得所有访问网络的系统几乎不受限制的使用计算和存储资源。

　　
 图2.系统会依靠云资源。

　　这一阶段的终点可能会是一场革命。试想一下，嵌入式系统会依靠云计算和大数据分析其操作。例如，卡车会根据云算法来调整巡航速度和刹车参数，处理道路和交通流量数据，计算最佳运输时间风险策略。铣床会根据周围其他铣床采集到的数据来调整切割参数和速率，其他的这些铣床具有相同的工具、润滑油和库存批号。巨大云应用的设想是，接入路由器不会根据本地软件驱动规则来交换数据包，而是基于全球整个网络目前的状态。他们可能会根据全球潜在威胁数据挖掘情况来检查这些数据包。

　　云计算和大数据可能会改变我们实现系统的方式，关注的焦点从本地计算和存储转变到安全的宽带通信。这也会从根本上改变我们怎样思考算法，从找到并实现启发式技术转变为实时分析大量的非结构化数据。这的确是一个崭新的世界。