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谁更能从5G受益？
关于5G，许多主流媒体都围绕我的消费的潜在市场报道，例如AR / VR游戏。数据库
但事实如同不少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，将来的市场不是来自于我的用户，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讯（mMTC）和超可靠的低延迟通讯（uRLLC）等5G服务的互联网企业，将成为5G技术的主要受益者。架构
▲ 3项5G的关键核心服务机器学习
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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，企业必须考虑从新配置其业务流程，以利用机器对机器的通讯来实现自动化流程、决策和行动，从而消除人为操做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。链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。分布式
不少企业已经意识到，5G的速度和低延迟能够将本身的竞争力提高到新的高度，然而知足实时性需求，须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：oop
“学习
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延迟：从设备生成数据到数据价值攫取，通过了多长时间大数据
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工做负载：在该延迟时间内须要完成哪些操做，才能够从数据中提取价值信息并造成决策blog
复杂性 V.S. 延迟生命周期
如上图所示，对于简单的聚合和链接而言，真正的事件驱动体系结构比事件驱动的流处理须要更多的资源。真正的实时工做负载至少须要7个步骤：摄取、存储、聚合、关键绩效指标测量、异常指标（误差）的检测，处理这些复杂误差的决策以及采起适当措施（获利、威胁、预防）是基于决策步骤的结果，全部这些都须要在10毫秒甚至更短的时间内完成。游戏
若是错过处理时间窗口，则要进入从新核对周期。固然，数据处理能力跟不上时，最坏的状况是会彻底消耗掉企业基础架构资源，而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
设备系统或人工操做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，重要的是不只要处理数据流，还要将准备好的训练数据推送到机器学习层，以消化或者建立新的数据模型。
一旦建立了新的数据模型，只须要将它归入决策过程当中，就能够完成系统的自动决策了，一般实时数据处理和模型自动更新会以不一样运行周期并行运行：
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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）
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另外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块儿，更新模型并管理假阳性或者假阴性的场景决策
经过客户和合做伙伴的应用场景中打磨，VoltDB最初是一个分布式内存数据库，现已转变为一个总体的实时数据价值管理平台，该平台能够在动态数据流的环境中同时处理上面两个周期。
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