今年的最后一周已经所剩无几，2019年近在眼前。在即将过去的2018年中，移动互联网蓬勃发展，新技术和新概念持续涌现，大批技术创新涌入IDC与云计算领域，助力其发展，2018年的IDC产业发展可谓热烈又精彩。2019年IDC技术领域将呈现怎样的发展趋势呢？
未来，实时计算就会像电力一样，无处不在，却又不见形迹。很快，我们就能见证实时计算的广泛应用，Redis Labs公司研发主管Madhukar Kumar表示。科技行业不同周期的热点各有侧重，比如互联网、云计算、大数据、人工智能等。
同时，这些热点又是相互影响的。没有大数据，人工智能不会有今天的成就。没有云计算，大数据也无法单独存在。没有90年代开始兴起的互联网，云服务也不会出现。即将实现的下一个重大技术飞跃，也是多种现有技术共同作用的结果。
下一个技术飞跃是什么呢？是零延迟，我们将进入零延迟一个的未来。一台设备能在一秒内与人类或其他机器交互，它就是一个零延迟的设备或应用程序。
今天我们在跟Alexa或谷歌Home等设备通话时，它们通常在不到一秒内做出响应，但将来它可能更快。自动驾驶、人脸识别、智能家居等，所有这些都需要在几毫秒内做出决定并采取行动。未来，任何超过一秒的响应时间都是不可接受的。
那么，塑造这种零延迟未来的趋势是什么呢?让我们先来看看这些新兴的大趋势。
1、量子计算
今年早些时候，英特尔宣布了其用49量子比特建造的量子计算系统，这是一个的重大里程碑，足以超越现代计算机的现有应用极限。IBM和谷歌也发布了类似的公告。
尽管我们可能无法在明年就看到传统计算机被直接替代，但IBM已经开辟了一个平台，让人们可以开始试验这种新技术。这些进展将为成倍的提高计算处理能力提供机会。
2、5G商用网络启动
Verizon等供应商已经在美国的一些城市部署了5G。不过，首批5G网络预计将于2019年在英国上线。
5G技术以4G技术为基础，提供每秒1GB的上传和下载速度。没错，在使用5G网络上班的路上，你可以在不到10秒的时间内下载一部完整的高清电影。
3、持久记忆存储技术
英特尔最近宣布推出Optane DC持久存储器，它看起来像任何标准的RAM，但能存储TB级别的数据，甚至能在断电时保存数据。
希望这项技术继续改进，并最终取代大多数硬盘驱动器。随着容量的增加，海量数据可以被实时处理，并且在不接触磁盘的情况下实现持久化存储。
4、边缘计算中的实时数据处理
由于上述前3项技术的发展，更多的数据处理将在边缘计算的过程中实时发生(即自动驾驶、智能城市、人脸识别、可穿戴技术等设备载体)。
这种现象在边缘或雾计算中经常被提到，随着处理速度的加快，数据在内存中随时可用，网络速度呈指数增长，这种现象将变得更加真实。
5、数据处理与计算技术的融合
在传统的大数据实施过程中，我们看到编程逻辑转向了数据处理，比如MapReduce和Hadoop等基础架构。现在，将会出现相反的情况。数据，特别是不同的数据类型会融合计算技术，进行接近零延迟的处理，因为，在磁盘上搜索数据时的任何延迟都将不再被接受。
上述五种趋势将把我们推向零延迟的未来。还有更多的趋势需要关注，这将对我们未来与计算机交互的方式产生重大影响。
6、无服务器架构
大型数据集合中采取的无服务器处理方式，将把更多的工作负载从大数据转移到kubernet这样规模的工具上。这意味着，更多组织可以通过功能服务(FaaS)解决方案来处理大数据，从而提高速度和成本。
7、多云架构
采用多云架构，可以使数据存储和云平台及供应商之间摆脱单一的深度绑定关系。你的数据可以一部分存储在AWS上，一部分存储在谷歌云上，甚至是边缘计算机上。越来越多的组织将使用像Kubernetes这样的技术来摆脱单一供应商的桎梏。
8、消除人工智能和机器学习中的偏差
像谷歌、脸书等拥有大量消费者数据的公司，它们试图从这些数据中筛选出偏差，使其人工智能和机器学习的模型更加精确，没有偏差。
比如，我们可以说，过去50年里，个人贷款的发放方式存在很多偏差。但是同样，依靠数据不断提升的机器学习算法，几乎可以肯定也存在偏差，而且还会持续下去，这是所有人工智能和机器学习供应商必须克服的一个挑战。
9、数据隐私
对数据进行收集和即时处理的需求很大，而数据隐私将继续主导许多数据存储和处理方面的决策。
今年，欧盟推出了《一般数据保护条例》(GDPR)，这对企业收集和使用私人数据的方式产生了深远影响。在收集和处理数据以及政府规章制度等方面将会有更多的牵制。
10、事件驱动架构
微服务架构将进一步演化和发展。特定服务与整体应用程序的协作能力不断增强，MASA（网格应用和服务体系架构）这样的架构越来越受欢迎。这种方法使用数据服务来监听事件，并给予实时响应。
从2019年的预测中得出的最大结论应该是，我们正走向一个零延迟的未来。这是一个激动人心的未来。最终，就像电力一样，我们将看到实时计算无处不在，又肉眼不可见。
面对这样的未来，企业需要重新思考如何收集和处理数据，而这当中也存在着一些巨大的挑战，还有机遇。
