La relación entre big data, CT y TI
Una persona que realiza una formación tradicional en CT, después de leer "Oportunidades y desafíos históricos en la era del Big Data", de repente descubrió que este vocabulario que acaba de debutar en 2013 parece poder liderar la tendencia del futuro. Entonces, por casualidad, solicité un programa de posgrado con especialización en big data en la Universidad de Beihang. Después de completar más de dos años de cursos, también completé el curso de big data en línea de IBM. Primero, siente. Para participar en big data, debe tener una cierta base de codificación. En segundo lugar, la lógica del código y los hábitos de programación también son cruciales. Porque no importa cuán grandes sean los datos, primero debe tener su propia comprensión de los datos y luego hablar sobre la aplicación. No puedes simplemente tomar una decisión dándote palmaditas en la cabeza. Después de todo, lo más importante es dónde están los datos, cómo usarlos y cómo usarlos. En este caso, un concepto con el que personalmente estoy de acuerdo es que los datos más valiosos están en manos de los operadores. Esto también lleva al tema de discusión de hoy: ¿la relación entre big data y CT y TI?
Vi la noticia de que AT&T va a iniciar una nueva ronda de transformación. Todos los equipos de red deben comenzar a transformarse hacia SDN. Es posible que las personas que trabajan en CT tradicional no comprendan este punto. En términos sencillos, significa que el personal de operación y mantenimiento de empresas como BAT ahora está comenzando a realizar trabajos de operación y mantenimiento de redes a tiempo parcial. Para los ingenieros de servicio de Huawei y ZTE, los días de simplemente escribir unas pocas líneas de código, cargar algunas versiones nuevas y actualizar el equipo quedarán atrás para siempre. Porque la operación y el mantenimiento automatizados y la recopilación de big data reducirán en gran medida la cantidad de personal de mantenimiento. Al igual que a veces, diría que en la competencia transfronteriza en el mundo de TI, usted conoce C y él conoce JAVA, pero otros piratas informáticos usan directamente el lenguaje ensamblador subyacente para escribir sus errores, entonces lo que usted sabe está frente a usted. otros Eso es vulnerable. Esto se refleja especialmente en el terminal doméstico ONU, que aprovecha las lagunas del módem óptico existente para ampliar sus funciones.
El software cambia el mundo e Internet conecta el mundo. El próximo punto de integración seguramente será la integración de las TIC, porque los datos capturados por los operadores son los más valiosos. El análisis relevante basado en estos datos puede ayudar a TI a crear productos correspondientes que se acerquen más a las necesidades del usuario. Aceleración de la cadena de comunicación, distribución de contenido de usuario, análisis y visualización de datos, parece que varias tecnologías nuevas en la era del big data están surgiendo sin cesar. Pero si está cerca de los usuarios y es aceptado por ellos es la fuerza impulsora para el desarrollo de un producto.
Luo Pang dijo en su discurso de Nochevieja que esta es una era para exponer puntos. Y en la era del big data, ¿cómo crear puntos? Esto siempre ha sido en lo que he estado pensando. Combinando las tecnologías que he dominado a lo largo de los años, he podido acceder a esta área. Para TI, es la entrada al domicilio del usuario. La mejor combinación para esto es la CDN de China Telecom y productos como Thunder Kuainiao. Deje la aceleración a los operadores y la carga a los Thunder profesionales. De hecho, habrá muchos más puntos de integración en 2016. Si seguimos pensando en cómo recopilar datos relevantes generados por los usuarios, cómo analizarlos e impulsar productos relacionados... Creo que todavía es necesario utilizar la extracción y el análisis de datos.
En resumen, la TI y la TI se están integrando gradualmente y el big data generará un impulso latente. La correspondiente innovación tecnológica se abrirá paso y cambiará nuestros conceptos cognitivos originales de forma transfronteriza. Para este tipo de cambio, lo que importa no es lo que sabes, sino si puedes aprender el contenido correspondiente en un corto período de tiempo. Una vez más, el verdadero aprendizaje en el trabajo se calcula en función del grado de concentración y dificultad que superes, no del tiempo que estudies.
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