大数据时代的新型体系结构：数据处理的变革与挑战

大数据背景下的新型体系结构(金海) 大数据时代的到来，带来了数据处理的变革，数据爆炸式增长引发的处理时效性问题如何保障？数据体量巨大造成的能耗成本如何控制？这些问题的出现，都是由于大数据的兴起，它以独特的魅力风靡全球，小到衣食住、社交娱乐，大到智能制造的实现、基因密码的破解。 金海教授通过讲座，带领我们揭开大数据的神秘面纱，探讨实现大数据运算的异构内存体系结构所面临的技术挑战和研究方向。 大数据的出现，标志信息化进入新的阶段。从数据到大数据，信息技术为数据处理提供了自动的方法和手段，推动数据（信息）成为继物质、能源之后的第三大战略资源。信息技术廉价化→信息数据激增→大数据。 大数据不只是数量大，还有三维的特性：Data Velocity、Data Volume、Data Variety。2016年双十一发生了什么？大数据的4V特性，数据庞大、变化频繁、种类繁多、价值高但密度低。淘宝→新浪推送，数据庞大、变化频繁、种类繁多、价值高但密度低。 大数据定义来自维基百科，规模庞大，结构复杂，难以通过现有的IT技术与工具处理的数据集。大数据处理改变思维方式，转变1：从抽样到全样，转变2：从精确到非精确，转变3：从因果到关联。 Gartner新兴IT技术成熟度曲线，云计算和大数据已看不到，说明已非新兴技术，正慢慢融入我们的生活。大数据在各行各业都获得应用，以电商为例的行业应用数据，结构与表达规范，增长速度快，数据处理时效高，价值高。 大数据的兴起，对于数据处理的变革，带来了新的挑战和机遇。金海教授的讲座，为我们带来了大数据背景下的新型体系结构的知识点，让我们更好地理解大数据的特性和应用。 大数据的特性包括数据庞大、变化频繁、种类繁多、价值高但密度低等，它们是大数据处理的核心挑战。同时，大数据处理改变思维方式，需要从抽样到全样，从精确到非精确，从因果到关联。 大数据的应用非常广泛，以电商为例的行业应用数据，结构与表达规范，增长速度快，数据处理时效高，价值高。大数据的兴起，对于各行各业都带来了新的机遇和挑战。 大数据背景下的新型体系结构，对于我们理解大数据的特性和应用非常重要。金海教授的讲座，为我们带来了大数据背景下的新型体系结构的知识点，让我们更好地理解大数据的特性和应用。