标签：oop 处理 事件 数字化转型 异常 观察 学习 内存数据 能力
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谁更能从5G受益？
关于5G，许多主流媒体都围绕个人消费的潜在市场报道，例如AR / VR游戏。
但事实如同很多行业分析师观察到的那样，电信服务提供商早就敏锐地意识到，未来的市场不是来自于个人用户，而是来自于那些参加第四次工业革命的企业，采用大规模机器类型通信（mMTC）和超可靠的低延迟通信（uRLLC）等5G服务的互联网企业，将成为5G技术的主要受益者。
▲ 3项5G的关键核心服务
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怎样利用5G？
企业要利用5G的关键核心服务，就必须进行真正的数字化转型。首先，不要将数字化转型与现有的简单数字化相混淆；其次，为了应对数字化转型，企业必须考虑重新配置其业务流程，以利用机器对机器的通信来实现自动化流程、决策和行动，从而消除人为操作带来的潜在高昂代价，同时缩短价值实现的时间周期，让事件数据生成更接近事件时间。连接各项业务的关键点是数据、业务规则、决策和与之匹配的行动。
很多企业已经意识到，5G的速度和低延迟可以将自己的竞争力提升到新的高度，然而满足实时性需求，需要根本性的数字化转型变革。实时的定义是基于两个关键因素：
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延迟：从设备生成数据到数据价值攫取，经过了多长时间
工作负载：在该延迟时间内需要完成哪些操作，才可以从数据中提取价值信息并形成决策
复杂性 V.S. 延迟
如上图所示，对于简单的聚合和连接而言，真正的事件驱动体系结构比事件驱动的流处理需要更多的资源。真正的实时工作负载至少需要7个步骤：摄取、存储、聚合、关键绩效指标测量、异常指标（偏差）的检测，处理这些复杂偏差的决策以及采取适当措施（获利、威胁、预防）是基于决策步骤的结果，所有这些都需要在10毫秒甚至更短的时间内完成。
如果错过处理时间窗口，则要进入重新核对周期。当然，数据处理能力跟不上时，最坏的情况是会完全消耗掉企业基础架构资源，并且这些数据将会没人知道它们的存在，这是企业的数据噩梦。
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关于系统自动决策
设备系统或人工操作员的行为如何影响系统的自动决策呢？对于实时处理平台而言，重要的是不仅要处理数据流，还要将准备好的训练数据推送到机器学习层，以消化或者创建新的数据模型。
一旦创建了新的数据模型，只需要将它纳入决策过程中，就可以完成系统的自动决策了，通常实时数据处理和模型自动更新会以不同运行周期并行运行：
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一个周期是事件产生到决策行动的周期，Gartner将其称为实时控制回路（Real-Time Control Loop）
另一个周期是事件学习决策周期，它将流数据和大数据组合在一起，更新模型并管理假阳性或者假阴性的场景决策
通过客户和合作伙伴的应用场景中打磨， VoltDB最初是一个分布式内存数据库，现已转变为一个整体的实时数据价值管理平台，该平台可以在动态数据流的环境中同时处理上面两个周期。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/VoltDB/p/13901187.html
