數據水晶球看眼鏡和沸騰的青蛙

沸騰的青蛙。這就是我們所有人的真實情況。當溫度上升時，我們將繼續放入鍋中。不是戲劇性的，而是穩定的。一點一點地，不是瘋狂地跳躍，以便我們可能會驚慌失措，但是明顯地上升。這個眾所周知的比喻可以應用于許多事情，但這里的場合是傳統的年終評論，新年預測狂歡。

起初，隨著我們處于新發展的不斷流動中沉沒，只有幾件事情成為2018年最引人注目的事物。然而，經過深入思考，事實證明2018年已經有一年了，未來幾年的基礎工作。這是證明。

從大數據到靈活的實時數據

或者只是數據，真的。“大數據”這個綽號有它的時間和目的。它是在數據量，種類，速度和準確性爆炸時創造的。它有助于捕獲并傳達大規模數據屬性的重要性。它是當時用于存儲和處理數據的新型解決方案的流行詞匯，這些解決方案脫離了關系數據庫的大本營。

到目前為止，NoSQL，Hadoop以及云數據庫和存儲都很常見。在設計和運行分布式數據系統時必須做出的權衡，在稱為CAP和BASE的定理中巧妙地被捕獲，在使用這種系統的人員中越來越容易理解。

到目前為止，它是一個給定的：來自各種來源的數據快速生成，并且必須在規模，內部和云中存儲和處理，并且越來越多地實時存儲和處理。由于多種原因，這一點很重要，而且有很多選擇。那么，即使再使用“大數據”又有什么意義呢?讓我們宣布這個原因贏了，繼續前進。

數據系統的經驗規則是他們需要10年才能達到成熟。 NoSQL冠軍，如Apache Cassandra和MongoDB，已經達到了10年的歷史 ; Hadoop已經過了這一點。這些解決方案最初缺少的許多功能，例如SQL和事務支持，現在都存在。已經催生了供應商和合并。現任者和模仿者已經采用了協議。社區不斷發展。

隨著基礎技術的現實發生變化，架構和經濟學正在發生變化，并且每個人都在努力。在多云和混合(內部和云)環境中運行所需的靈活性以及實時處理數據的能力正在成為關鍵。

數據庫和Hadoop供應商正在為其解決方案添加選項，以便在多種環境中無縫運行。云供應商也在朝這個方向發展，增加了在其解決方案的前提版本上運行的能力。Kubernetes有望成為所有環境中數據解決方案的事實上的操作系統。而流數據框架的承諾成為數據的實際網關。

機器學習十月巨星，AI GALORE

大數據時代最具爭議的咒語之一就是提示現在存儲所有內容并在以后解決。在存儲成本高昂的世界中，存儲數據需要在前期進行精心設計，并且變化是一種痛苦，這是沒有意義的。這不一定是我們今天生活的世界，但可能標志著這種方法的決定性打擊的是機器學習。