圖形分析

圖形分析是一個快速發展的研究領域，其中圖形理論，統計和數據庫技術的組合應用于圖形結構數據的建模，存儲，檢索和性能分析。這些技術使研究人員能夠理解網絡的結構及其在不同條件下的變化，找到滿足不同約束的實體對之間的路徑，識別圖中的簇或緊密交互的子組，或查找與給定模式類似的子圖。

對于這些和許多其他任務，重要的是將一個數據視為表示對象和表示它們之間關系的對象和邊的節點或頂點的圖（網絡）。對于諸如傳感器網絡的許多應用領域，圖形可能很大并且具有十億個節點和邊緣。

可以基于邊緣是否具有取向來定向或不定向圖形。如果每對頂點通過路徑連接，則連接無向圖。具有與每個邊相關聯的權重的圖被稱為加權圖。用于網絡分析，基因組學，社交網絡分析和其他領域的大規模圖形處理的計算要求需要強大且高效的計算性能，只有加速器才能提供。

數據結構/數據網格

數據網格是一種架構和一系列數據服務，可以為內部環境和多云環境中的多種端點提供一致統一的功能。它可簡化并集成云端和內部環境的數據管理，有助于加快數字化轉型的步伐。它提供一致統一的集成混合云數據服務，用于改善數據可見性和洞察力、據訪問和控制，以及數據保護和安全。

面對巨大的壓力，IT 主管們迫切需要在有限的時間內，運用有限的技能和預算駕馭當今的海量數據，并利用這些數據為整個企業創造新的價值。 與此同時，數據不再是隱藏在防火墻之后的加密設備上，而是越來越呈現分布式、動態性和多樣化的特點，而且數據量驚人，管理起來極為困難。

數據網格最終幫助企業釋放數據潛能，滿足業務需求并贏得競爭優勢。 它可以幫助 IT 部門更充分地發揮混合云的無限潛能，構建下一代數據中心并通過數據管理打造現代化的存儲。

NLP/會話分析

NLP是計算機以一種聰明而有用的方式分析，理解和從人類語言中獲取意義的一種方式。通過利用NLP，開發者可以組織和構建知識來執行自動摘要，翻譯，命名實體識別，關系提取，情感分析，語音識別和話題分割等任務。

目前NLP的方法是基于深度學習，這是一種AI，它檢查和使用數據中的模式來改善程序的理解。深度學習模型需要大量的標記數據來訓練和識別相關的相關性，匯集這種大數據集是當前NLP的主要障礙之一。

NLP算法通常基于機器學習算法。NLP可以依靠機器學習來自動學習這些規則，而不是手工編碼大量的規則集，通過分析一系列的例子（如，一個大的數據庫，像一本書，直到一堆句子的集合），并且做一個靜態的推論。一般來說，分析的數據越多，模型越精確。社交媒體分析是NLP使用的一個很好的例子。品牌在線跟蹤對話以了解客戶的意見，并洞悉用戶行為。

區塊鏈

區塊鏈與往年的不同之處在于，2019年我們將看到第一批真正的企業應用程序正在使用中。不是在談論開發分散式應用程序的各種區塊鏈初創公司，也不是在談論概念證明。在2019年，將看到大公司使用區塊鏈來改善行業協作。

區塊鏈的用戶數據隱私保護是一個新方向，接下來預計會看到越來越多的創業者和密碼學專家加入了這個行業，投入大量資源進行研究。現在這個方向已經非常明確，通過加密算法保護用戶隱私數據，通過區塊鏈激勵機制在機構和用戶之間分配價值，這是區塊鏈的優勢所在。

商業AI和ML

商業供應商現在已經在開源生態系統中構建了連接器，它們提供了擴展AI和ML所需的企業功能，例如項目和模型管理、循環利用、透明度提升，為數據以及開源技術缺乏的平臺提供凝聚力和集成。

到2022年，75％利用AI和ML技術的新終端用戶解決方案將采用商業解決方案而非開源平臺構建。

持久性內存服務器

持久性內存非常適合需要頻繁訪問大型復雜數據集的環境。持久存儲器是內存/存儲層次結構的新增功能，可彌補DRAM和存儲之間的差距，通過提供更靠近處理器的非易失性，低延遲存儲器，實現更大的數據管理靈活性。因為它駐留在DRAM總線上，所以持久存儲器可以提供對關鍵數據的超快速DRAM訪問。將傳統存儲的數據可靠性與超低延遲和高帶寬相結合，使設計人員能夠以全新的方式優化系統并管理數據。

持久性內存非常適合需要頻繁訪問大型復雜數據集的環境，以及對因電源故障或系統崩潰導致的停機時間敏感的環境。應用程序包括大數據分析，存儲設備，RAID緩存，內存數據庫，存儲索引的元數據服務器以及在線事務處理。

隨著我們進入到未來，存儲數據這個基本概念將從鐵磁材料顆粒翻轉極性變成可直接尋址的異常小的硅片層，可以快速操作和讀取。由于硬件在變化，我們使用硬件的方式也應該隨之變化。

結尾

2019年將成為真理年。不僅從區塊鏈的角度來看，它為行業合作伙伴提供了單一版本的事實，而且還提供了物聯網安全性以及政府和商業組織之間激烈的軍備競賽。總而言之，當我們為以數據為中心的第三個十年做準備時，這將是一個非常激動人心的一年。

今天的大數據分析市場與幾年前的市場截然不同，正是由于海量數據的暴增，未來十年，全球各行各業都將發生變革、創新和顛覆。