云计算、人工智能和区块链三者将如何定义现代技术的未来？

数据在现代技术中的重要性不容小觑;因为有这么多的服务和产品，所以收集用户或企业数据的原因和渠道也有很多。公司使用数据来改善客户体验，而内部则需要有效的数据积累以保持记录和高效运营。当我们呼吁并倡导在我们的业务和日常运营中提供更顺畅的体验时，我们正在同时创建一个渠道来收集和使用更多数据来自动化流程。
事实上，我们说公司和组织应该“刷新”的全部原因是为了让我们的服务或运营运行得更快。然而，我们所要求的这种速度或服务质量的提高只有在操作自动化时才能实现，即之前执行此操作的数字记录，然后当它想要重复时，它发生的人力更少努力，因为可用数据足以自动执行操作。
有时可能不需要先前发生的事件来自动化它，我们只需要对我们使用的任何数字平台或渠道进行编程，以无缝地执行操作，无需人工或以最少的人工作为情况可能是。问题是，随着越来越多的公司走向数字化，越来越多的交易或服务变得自动化，将收集和存储更多数据以提高效率。
问题在于，不仅 B2C 公司需要收集这些数据以满足其客户的需求，B2B 公司也需要。“SaaS 或 ERP”公司还必须从他们所服务的大小公司收集数据。事实上，公司每天都会收集大量数据，因为他们不仅收集客户的数据，还收集内部运营信息，以实现顺畅和简单的操作。随着这个的出现，一些公司已经制定了一种商业模式来帮助其他公司将数据存储在“云”中。
云计算服务帮助这些其他公司(无论大小)减少对用户和业务数据的担忧。这些云服务提供公司包括电子商务巨头的亚马逊网络服务(AWS)、亚马逊、谷歌公司的谷歌云服务，甚至微软公司的微软 Azure。
为了改善用户体验和保持竞争(显然，每个级别的技术也有自己的竞争战)，这些云服务提供商已经开始使用触手可及的海量数据来创建“智能服务”和产品为他们的客户。 他们使用机器学习为其客户和客户提供许多智能服务，例如亚马逊的 Alexa 和谷歌的谷歌语音助手等知名虚拟助手。机器学习的本质是高效利用云端可用的海量大数据，让产品更智能，服务更高效。
另一方面，区块链技术似乎是一种完全不同的动物。虽然该技术还涉及数据管理，但区块链更多的是关于隐私、透明度和数据安全性。它使用密码学和分散形式的数据管理来有效保护用户数据，并迅速成为最重要的现代技术之一。
然而，这三种形式的数据管理技术似乎并没有像我们预期的那样取得进展，尤其是作为一个协同工作的单元。如果这三种形式的技术——云计算、机器学习和区块链技术——能够得到有效利用，将会产生巨大的收益。事实上，我预测未来的技术数据管理将涉及这三种技术的战略应用。在本文中，我们将分析每种技术及其特性，然后我们还将了解它们在何处以及如何相交，最重要的是，它们对 IT 行业未来的承诺。
登录云
根据 Microsoft Azure 的说法，云计算是提供计算服务——服务器、存储、数据库、网络、软件、分析，以及互联网(“云”)。提供这些计算服务的公司被称为云计算提供商，通常会根据使用情况对云计算服务收费，类似于您在家中支付水电费的方式。
云计算已成为现代技术的一个重要方面。对数据存储的需求导致个人和法人实体被迫寻找存储数据的方法。对于个人而言，硬件似乎是实现这一目标的最现实方式，因为人们使用闪存驱动器或 USB 硬盘驱动器来存储他们的数据和文件。
另一方面，公司有更大的数据保留责任，因为他们不仅要存储客户数据，还要存储有关其内部运营的数据。这些公司使用物理数据中心(由服务器占用的建筑物)，公司越大，存储公司所有数据所需的数据中心就越多。
事实上，购买和升级硬盘以增加组织数据服务器的大小是使用数据中心要求最低的方面。随着公司的扩张和吸引更多客户，他们必须确保他们继续扩展他们的存储能力，以服务于他们平台上越来越多的用户。这可能非常困难，有时我们会听到由于用户数量激增导致服务器容量不足而导致网站或软件崩溃的案例。事实是，为个人或组织使用数据存储硬件的成本和工作量非常高，并且在大多数情况下，需要更用户友好的软件或更好的数字替代方案。
Dropbox 和 Google Drive 等公司一直在积极尝试解决个人数据存储问题，但云计算的真正本质大多是 B2B。在为商业组织提供服务方面，云计算作为技术行业的一个部门更有利可图，也更有影响力。如前所述，这些公司必须存储和存储的大量数据导致需要开发更好的解决方案。毫不奇怪，云计算领域的主要参与者是已经在信息技术领域声名鹊起的大型科技公司。
三个最主要的云计算服务是亚马逊上的 AWS(亚马逊网络服务)、谷歌云服务、微软 Azure。AWS 在市场份额方面处于领先地位，并且仍然是这家电子商务巨头最赚钱的渠道，这证明了云计算服务的盈利能力。但是，就像上面已经给出的云计算的定义一样，这些服务类似于常规订阅模式，并且根据使用情况向客户收费。费用可能集中在组织希望拥有的功能、订阅计划的持续时间或他们将向其提供服务的客户数量。
人工智能机器算法
技术的全部意义在于自动化。更多区块链消息，请关注下载区块天眼APP，全球区块链监管查询APP 。几乎没有计算机或机器能做而人不能做的事情。然而，为了节省时间和精力，我们建造了机器和计算机来帮助我们做这些事情。这些机器和计算机的主要价值在于它们能够重复我们外包给它们的过程或动作。这种重复 - 几乎没有麻烦 - 被称为自动化。

几乎不可能谈论创新而不指出他们的最终目标是自动化。因此，随着现代技术不断发展，技术领域需要更多数据，我们必须开始寻找一种方法来提高数据管理的自动化水平和“独立思考”。
这种数据管理过程中的自动化或独立思考形式称为机器学习。机器学习可以简单地描述为机器如何通过在相似数据中寻找模式来“学习”。这里的机器可能意味着已经存在的算法，而学习过程现在涉及为算法提供更多数据或信息，使其可以与之交互、筛选、连接点，所有这些都是为了在整个数据结构中寻找更多模式，或者为了变得更聪明。
变得更聪明的概念表明机器(算法)被赋予了更多信息——主要与现有信息相关——它现在将这些信息与现有信息相关联，以便更好地理解其最重要的职责，或者首先编写它的原因. 机器学习的整个概念是，随着程序接收到越来越多的数据，它开始自己理解更多并解决更多问题。机器学习类似于自动化，但更像是数据自动化。
我们大多数人甚至不知道我们几乎每天都在与机器学习进行交互。谷歌算法和其他软件平台可以做出预测或使我们的查询适应以前匹配的搜索，这些都是机器学习的例子。这些算法已经习惯了您的互联网研究的顺序性，并且随着时间的推移变得更加智能，以至于它们可以预测您最有可能采取的下一步行动。
有几种方法可以训练机器(算法)。这一切都取决于学习如何驾驶汽车。学习可以是有监督的、部分监督的或无监督的。
区块链：分布式账本
如果您曾创建过文档并与 Google 文档共享，则您同意该文档看似已分发，但不一定共享。每个人都可以同时访问文档，而且文档的每一次更改通常都会被实时记录下来，而且这些更改对每个人都是透明的，因为没有人在每次进行这些更改时都被强制阻止。
虽然区块链技术比 Google Docs 更复杂，但上面的插图可以很好地说明区块链技术的工作原理。
区块链基本上是交易的数字记录，在链中的计算机系统网络中复制和分布。区块链以组的形式收集信息，也称为块，这些块具有一定的存储容量，并且在填充时附加到先前的填充块，从而形成一条链或数据链，称为“块链”。新添加的区块之后的所有新信息都被编译成一个新形成的区块，然后在填充后也将添加到链中。区块链的目的是允许记录和分发数字信息，但不能编辑。链中的每个区块都包含许多交易，每次在区块链上发生新交易时，该交易的记录都会添加到每个参与者的分类账中。
区块链保证了安全性和透明度。该技术充当分散系统，用于记录和记录使用特定数字货币发生的交易。区块链技术允许使用特定数字货币(例如比特币)进行的交易对每个参与者都是透明的，最重要的是，无需银行等中央机构。
区块链技术是现代去中心化金融的基础之一，是第一个主要数字货币(比特币)背后的专有技术。借助区块链技术，像比特币这样的加密货币可以以去中心化的方式运行。区块链技术允许将加密交易记录在所有分类账中，从而无需单一的中央机构来管理这些交易。区块链的关键特征之一是不变性;区块链技术确保任何人在未经所有网络参与者同意的情况下都不能更改网络上的任何数据。
区块链技术增加了信任，因为与中央机构(如银行)可以决定如何在未经您的许可或同意的情况下分配您的资金不同，区块链上的人可以绝对控制他们的资金。
为什么这三者将定义现代技术的未来?
说云计算、机器学习和区块链技术将定义现代技术的未来似乎有些夸张。
从之前对这三种技术已经在 IT 领域所扮演的角色的详细解释中得到启示，很难说它们在该行业中发挥着重要作用。如今，云计算对于企业和个人来说似乎是一种“正常”的服务，每天都会推出如此多的 SaaS 平台。机器学习似乎是竞争的主要驱动力，因为公司试图改善用户体验，而区块链技术越来越多地使用更广泛的用例，尤其是来自加密领域。
除了公用事业和噪音，这三种技术的融合究竟将如何在未来的科技行业中发挥重要作用?这是本文的主题，也是任何论点或预测背后的原因。需要注意的是，这三者的融合已经时有发生，尤其是机器学习和区块链技术的融合，但为什么它们会在未来的技术中发挥重要作用呢?
对本文中介绍的三种技术形式的详细理解已经奠定了基础，并帮助读者理解它们在社会和整个技术行业中的不可或缺的作用。显然，虽然从数据管理的角度来看，它们似乎都很有用，但它们似乎具有特定且定义明确的角色。
然而，正如本文介绍部分所讨论的，数据在我们这个时代的重要性不容小觑。正是这种重要性使得这三种技术形式的现在和未来融合更有可能和更具包容性。
现实情况是，随着越来越多的人走向数字化、虚拟化或远程化，越来越多的公司将需要存储更多数据。另一方面，随着对更智能、更智能、更高效产品的竞争愈演愈烈，更好地利用这些数据的需求将会增加。此外，随着每天发布更多数据，它现在归结为已经存在的数据信任和隐私问题。
因此，很难押注云计算、机器学习和区块链技术的普及程度会更大，但更难以押注这三者构成了技术空间的“联盟”。
首先，云计算旨在让企业和个人更轻松、更实惠地存储数据，但机器学习使这些组织能够以更智能的方式解决问题，并为全球客户和用户创造更智能的服务。将区块链集成到系统中增加了更多的安全层，其不变性改变了许多部门和行业的动态。
区块链支持的云服务确保存储在云中的数据不会被更改或篡改。这样的机会可以真正彻底改变工业甚至整个制造过程。与传统的制造过程不同，在区块链中，记录被存储并分发到网络中的节点，这被认为是记录交易和重要数据的一种高效、安全和透明的方式，使得记录难以更改或伪造，从而确保了透明度和工业和制造过程的安全。但不仅如此，这就是将这些技术结合在一起的美妙之处;通过机器学习，维护计划和预防性维护已经可以在整个过程中实施，从记录保存到预算，这些都已经通过云支持的区块链变得安全和透明。所有这些都减少了生产和生产时间，并使流程更加顺畅和高效。
同样的类比适用于几乎所有使用技术来最大化其性能的行业。电子商务和零售平台也可以最大化他们的供应链，因为区块链技术允许库存管理或存储数据透明和高效。由于云已经是主要的数据存储，这些公司可以通过使它们更加透明并将它们与这些公司使用的现有机器学习技术相结合来改善其运营。2018 年，IBM 和 Twiga Foods 向肯尼亚的食品摊主推出了基于区块链的小额信贷。他们还使用机器学习来改进整个过程，使用机器学习创建一个高效的信用评分系统。
然而，这些三重奏的额外美妙之处在于它们完美地融合在一起，以及为什么它们的流畅配对如此有前途。人们只能想象它们组合的一致用例，即云计算应该首先出现在数据存储方面，然后是区块链在数据透明度或不变性方面，最后是机器学习在数据最大化方面的智能或想法。
然而，这并不是这种组合中唯一可能出现的动态。例如，另一个用例是经过训练以探索公司可用的大数据的智能模型和机器如何快速从大量数据中提取并将其传输到区块链以确保其不可变。
这一点非常重要，因为在未来几年，随着公司试图保持竞争优势，收集更多数据的动力只会增加。然而，这些呼声和对更多数据的追求也导致一些公司不时收集不必要或不准确的数据。因此，在机器学习的帮助下，这些公司可以智能地使用正确的数据，将其发送到区块链以确保它是不可变的。在这种情况下，区块链代表了比以往任何时候都更智能的数据挖掘和处理活动。
此外，区块链和机器学习的结合还可以帮助减少欺诈和不安全感，尤其是在金融服务领域。虽然区块链技术是最安全的技术之一，但使用简单的私钥或公钥来完成交易也使其成为欺诈的常见场所。因此，通过将机器学习与一些区块链验证和注册过程相结合，金融服务可以更加安全，因为机器学习可以帮助检测和追踪异常或可疑尝试。
机器学习如何跟踪欺诈活动的一个典型例子是 PayPal 在早期创建了一种可以打击身份盗用或机器人签名的算法。Captcha 和其他形式的机器学习算法在过去也出于类似目的而创建。
最终，很明显，数据在当今的技术中将变得越来越重要，人们将尝试创新并寻找方法来确保收集或挖掘的数据得到适当的管理、使用和保护。云计算服务、机器学习和区块链技术的出现将数据管理推向了新的高度，但为了满足对信任、安全、隐私和增强便利性的日益增长的需求，这三种形式的技术很可能会一起发挥作用. 在技术行业实现这些目标方面发挥着重要作用。

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