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思科:2021年网路流量达3.3ZB,数据分析和处理成为重点

作者:时间:2017-08-29来源:DIGITIMES收藏

  目前半导体产业正处于的中途点,除了大量数据已被产生及分析之外,新技术的开发也让分析数据更有效率。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201708/363606.htm

  不过,评论认为,随之而来的问题是如何进一步利用数据,因此也可望激发更多实验与投资潮出现,一举推升半导体到新的成长阶段。

  据Semiconductor Engineering报导,(Cisco)预估,2021年每年网路流量将从2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB为1兆GB),来到3.3ZB,而且从每日最忙碌60分钟期间的流量来看,在2016年已增加51%,相对整体流量成长则仅有32%。

  评论指出,如今真正问题不在于数据量,而是有价值的数据数量为何,但目前并没有清楚定论。Synopsys执行长Aart de Geus表示,目前许多产业已发现自家业务、产品与营业模式会被不同数据运用而受影响,如果能加以利用找到捷径与效率,除了带来巨大影响力之外,也可能产生巨大获利。

  于是此举也将带动许多投资,包括资料探勘(Data Mining)与云端服务以及机器学习与工业物联网(IIoT)等技术的投资。

  Mentor执行长Wally Rhines指出,拥有数据、分析与处理上述数据能力者可为自己带来所有获利。目前并无法判断该市场是否是赢家全拿的局面,但至少已有许多大型公司虎视眈眈,例如亚马逊(Amazon)、Google、微软(Microsoft)、Facebook与IBM等都在争抢龙头。

  其中IBM销售主管Christophe Begue指出,借由物联网(IoT)数据,外界可搜集到有关效能、行为与装置的使用资讯,下一步则是将数据丢给Watson以便执行,但该数据唯有与未从装置取得的大量外部数据或脉络数据(Context Data)配合才有意义,例如从卡车判定交通模式,借此了解人们与其社会行为。

  评论认为,目前问题在于如何将数据化成获益以及确认潜在客户为何,但在这之前,企业必须了解数据真正价值,并且能快速因应数据的改变,以及具备为数据议价的能力。

  另外,并非所有有用的数据都是来自外部,内部产生数据对工业运作也相当有价值。诸如智能制造或工业4.0(Industry 4.0)与工业物联网其实都是奠基在更佳利用内部数据。

  Optimal+副总David Park指出,工业物联网目的就是改善工厂,目前业者虽有流程分析与即时化生产技术,但欠缺预测分析。而且问题在于并非所有数据都是好的,一旦决策来自不好的数据,也将带来无法预期的问题。Park也表示,如果数据良好,良率可大幅提升2~3%。

  国际半导体产业协会(SEMI)副总Tom Salmon也指出,有效利用数据也是该协会智能制造顾问委员会(Smart Manufacturing Advisory Council)主题之一。虽然拥有数据相当重要,但问题并不在于拥有数据不足,而是目前仅使用1成的数据。

  因此,业者必须厘清提出问题的方向为何,以及如何加以运用,以便达成为制造所设定的目标,例如虽然出现可靠度问题,但并非是制程问题。

  评论也指出,机器学习基础在于搜集关键数据并让机器在预设参数下从中判读,目前汽车市场已利用相关系统来协助、并希望在最后取代现实世界的驾驶行为。机器学习也被运用在半导体设计与制造上来提升品质、可靠度与良率。 eSilicon行销副总Mike Gianfagna指出,一旦业者能建立具备详细程度的数据,便可运用在未来设计上,但让数据过于细或粗糙都无济于事,运用目的在于让数据产生获利并降低风险与提高作业效率。对于半导体设计与测试来说,所产生的数据量虽然远比部分由大型云端业者执行的大还要小,但更为复杂。

  美国国家仪器(National Instruments;NI)副总George Zafiropoulos认为,目前技术现况在于取得数据,下一阶段则是厘清数据分析可发挥功用的地方,但有可能会导致更好的芯片设计出现。

  ANSYS副总John Lee则指出,7纳米是业者首度需要产量、速度与机器学习与大数据分析的制程,由于热会影响系统可靠度,因此需要进行同时热分析。评论认为,半导体产业正处于数据分析的中间点,也衍生出许多新成长机会。

  据Cadence执行长Lip-Bu Tan指出,连网车市场将从2015年240亿美元,2020年增加到370亿美元,深度学习会来到100亿美元,云端与资料中心则会来到800亿美元规模。Tan也认为,从物联网最大化到云端都会提供半导体庞大机会,但问题仍在于如何继续使用及应用数据。



关键词: 思科 数据分析

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