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流计算的发明

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2010年 10月,IBM 宣布与哥伦比亚大学医疗中心共同推出一个协作研究项目。该项目旨在帮助医生比现有方法提前 48小时确定脑损伤患者威胁生命的病灶部位。在一种被称为迟发性缺血的情况下(中风和脑损伤患者恢复后的常见症状),流向脑部的血液受限,通常会导致患者永久性损伤或死亡。对于目前的诊断方法,问题通常在专业医疗人员查看数据和症状时就已经开始出现。

加拿大多伦多儿童医院

这部视频介绍多伦多医院将分析技术用于了解与早产儿连接的显示器上的数据流,这是同类的第一个项目。流计算可帮助识别那些可能指出重症患儿症状恶化情况的变化。

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智慧电网的数据流分析

IBM InfoSphere Streams 可作为智能电网技术的一个组件。在西北太平洋智能电网演示项目中,IBM 建造了一套基础设施,允许数据在电网中有效地流动—传播信号,并与具有响应能力的资产交互。双向通信使公司能够平衡电网符合,优化可再生资源的利用,例如风,防止电力中断,并提供数据供消费者使用。

无形的岗哨

IBM 与 TerraEchos 公司合作,将 InfoSphere Streams 软件嵌入到 Adelos® S4 系统中—这是一个埋在地下的光纤传感器,可收集实时的声音信息,以探测变化和侵扰,从而增强场地的安全,例如发电站、核反应堆或输油管路。借助 InfoSphere Streams,系统可以即时地识别传感器阵列探测到的对象,对这些对象进行分类,并提醒工作人员监视安全与性能。

IBM 与哥伦比亚大学的合作通过采用“流分析”( IBM 的“即时”数据分析方法)而能够更快地提供关键的洞察力。专业医疗人员可利用 IBM 的流计算平台 IBM ® InfoSphere® Streams 分析来自 200多个变量的数据—包括实验室测验和诊断读数—并确定有助于早期诊断的模式,这样,医生就能够更快地诊断疾病,例如迟发性缺血。

2011年,世界的物连化程度比 2006提高了十倍。与互联网连接的设备数量从 5亿台一跃增加到 1万亿台。我们每天创建 15 PB的数据。我们社会的物联程度迅速提高,这意味着我们必须访问大量的数据。然而,我们分析和使用这些数据的方法并没有跟上发展步伐。对于传统的数据分析方法,我们向一组静态数据提出问题。而对于流计算,数据可来自多个连续的数据流,并实时地分析—因此,数据可用在需要快速获得复杂问题的答案的关键情况中,例如使用生物医学数据监视重症早产儿的身体状况,以探测威胁生命的感染。

IBM 院士、 IBM 流计算项目首席科学家 Nagui Halim 说:“这是对两岁儿童拍快照和实时视频传送之间的差别。快照的时间是静止的,但是,通过实时视频传送,您可以捕获每个细微差别,跟随儿童到室外,改变焦点,获得清晰图像,将图像记录下来供日后使用,并删除不需要的数据。” IBM 研究人员花费了五年时间将流计算的构想转化为产品—甚至为流系统开发了新的编程语言,即 IBM 流处理语言。

对于面临着每天处理海量数据的挑战的任何行业—医疗、电信、电力公司、城市交通、国家安全等,流计算的能力使这些行业的进步成为可能。

设想一下通过使用公路网络数据和显示车辆位置的全球定位系统 (GPS) 信息在交互式地图上重新规划交通路线而监视城市交通状况的能力。或者分析半导体生产线上微芯片生产错误,在几分钟内找出缺陷,而不用花费几天时间。在一个应用场景中,一个客户使用 InfoSphere Streams 平台每秒处理五百万条市场数据消息,每条消息的处理时间只有几十微秒,从而有助于加快做出金融交易决策。这相当于在不到一秒内传送比莎士比亚著作多十倍的文本。

随着我们的世界变得更加复杂,我们需要了解世界的工具。流计算系统为了解今天数据打开了窗口,而以前,我们只能查看昨天的数据。

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