一、2021年大數(shù)據(jù)技術(shù)的五個(gè)發(fā)展趨勢(shì)？

一數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘

二數(shù)據(jù)敏捷型經(jīng)濟(jì)體

三知識(shí)圖譜與決策智能

四產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提速

五數(shù)據(jù)安全熱度持續(xù)上升

進(jìn)入2021年，大數(shù)據(jù)已經(jīng)從單純的技術(shù)體系，向著與實(shí)體經(jīng)濟(jì)結(jié)合、真正挖掘和發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值的方向發(fā)展。特別是新冠疫情和新基建，加速了大數(shù)據(jù)與實(shí)體社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施的快速融合，而5G與物聯(lián)網(wǎng)等的快速發(fā)展也進(jìn)一步加大了大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。隨著數(shù)博會(huì)即將進(jìn)入第6個(gè)年頭，大數(shù)據(jù)將真正深入到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的方方面面，推進(jìn)下一輪經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)周期。

二、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)是什么？

前言

22 年 12 月 14 - 16 號(hào)是中國(guó) DTCC 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)大會(huì)，由于疫情的影響，今年大會(huì)分享全部改到線上直播了。個(gè)人主要觀看了 14 號(hào)、16 號(hào)兩天技術(shù)分享，所以這里結(jié)合各位大佬的技術(shù)分享，整體做一個(gè)觀后的總結(jié)和個(gè)人思考，加深一下個(gè)人整體的認(rèn)識(shí)，同時(shí)也期望能夠?qū)Υ蠹夷軌蛴兴鶐椭蠹矣惺裁聪敕g迎關(guān)注我的公眾號(hào)進(jìn)行交流。如果有不對(duì)的地方，也歡迎指出。下面是這三天的大會(huì)技術(shù)專場(chǎng)的議程：

一、數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展趨勢(shì)閑聊

14 號(hào)這天個(gè)人主要看了上午場(chǎng)（數(shù)據(jù)智能 價(jià)值創(chuàng)新）和下午場(chǎng)（數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核技術(shù)）兩個(gè)專場(chǎng)，上午主要觀看了騰訊云（王義成）、華為云的 GaussDB（蘇光牛）、PolarDB（李飛飛）、OceanBase（楊志豐）三位大佬的技術(shù)分享，主要是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展趨勢(shì)的看法以及他們自家數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn)方向的思考。下午由于時(shí)間關(guān)系，數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核技術(shù)主要看了 StarRocks、PolarDB-X 兩場(chǎng)技術(shù)分享，所以 14 號(hào)這天整體的個(gè)人總結(jié)主要從這些技術(shù)分享中帶來(lái)的個(gè)人思考，下面先聊聊對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展趨勢(shì)的看法。

1.1 Serverless

對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)未來(lái)的趨勢(shì)之一：serverless，這次聽到這個(gè)詞還是蠻多的。serverless 即無(wú)服務(wù)化，用戶在使用數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)時(shí)，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的運(yùn)維和管理成本，這些繁瑣的管理交給云倉(cāng)商來(lái)托管，用戶主要專注自己應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)和業(yè)務(wù)即可。對(duì)于未來(lái)云上數(shù)據(jù)庫(kù)，serverless 必定是終態(tài)之一。個(gè)人還是非常認(rèn)可這個(gè)觀念的，serverless 能為用戶帶來(lái)主要以下兩個(gè)好處：

1. 無(wú)須關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器繁瑣的管理和運(yùn)維成本
2. 資源彈性擴(kuò)縮容，使用戶按需按量付費(fèi)

這里重點(diǎn)說(shuō)下第二點(diǎn)，傳統(tǒng)模式下，用戶在使用數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)時(shí)，需要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)的情況，通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)的 QPS、TPS、數(shù)據(jù)量等提前預(yù)估所需要的資源，最終來(lái)估算自己需要準(zhǔn)備多少機(jī)器，然后提前一個(gè)月和運(yùn)維部門溝通好，提交采購(gòu)申請(qǐng)，最終使用完后，還需要想辦法將采購(gòu)的資源消化掉，這類情形在雙十一大促期間尤為明顯，這種模式下，有以下幾個(gè)問(wèn)題：

1. 使用方需要提前預(yù)估計(jì)算資源，如果資源預(yù)估不準(zhǔn)，會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)以及成本有很大的影響，機(jī)器資源評(píng)估過(guò)少，當(dāng)業(yè)務(wù)流量扛不住，對(duì)公司業(yè)務(wù)有影響，機(jī)器資源預(yù)估過(guò)多，會(huì)浪費(fèi)很大的機(jī)器成本。
2. 一次資源擴(kuò)縮容鏈路過(guò)長(zhǎng)，同時(shí)整個(gè)過(guò)程時(shí)間很久，同時(shí)在業(yè)務(wù)使用完后，還需要消化剩余的機(jī)器資源。一次資源擴(kuò)容的需求，公司的人力成本過(guò)大。

所以使用 serverless 服務(wù)能夠做到資源彈性擴(kuò)縮容，同時(shí)做到按需按量付費(fèi)。當(dāng)然 serverless 彈性擴(kuò)縮容具體能夠做到什么程度，實(shí)際擴(kuò)縮容的時(shí)間、擴(kuò)縮容與實(shí)際業(yè)務(wù)使用資源的差異、擴(kuò)縮容對(duì)于線上業(yè)務(wù)的影響，對(duì)于用戶使用體驗(yàn)和成本，影響都很大。對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部冷熱數(shù)據(jù)，也可以做到 serverless，把不經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)放到冷數(shù)據(jù)底層的存儲(chǔ)，降低存儲(chǔ)成本。

我看阿里云和中國(guó)信通院云大所聯(lián)合發(fā)布了《Serverless數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)研究報(bào)告》，我還沒(méi)有看，感興趣的同學(xué)可以去看看。同時(shí)也可以看下伯克利關(guān)于 serverless 的 這篇Paper（李飛飛大佬推薦）：

1.2 存算分離

上面說(shuō)到 serverless 的彈性擴(kuò)縮容，那么如何做到用戶按需進(jìn)行擴(kuò)展（CPU、內(nèi)存、磁盤）？所以云上數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和計(jì)算分離是個(gè)很好的思路。

很多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)是 Shared Nothing 架構(gòu)，計(jì)算資源（CPU）和存儲(chǔ)資源（內(nèi)存、磁盤）都是在一臺(tái)機(jī)器上，這樣的好處能夠降低網(wǎng)絡(luò) IO 帶來(lái)的傳輸時(shí)間成本，最大化提升查詢性能。但有一個(gè)問(wèn)題就是，由于計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源都是在一起的，用戶在機(jī)器擴(kuò)縮容時(shí)，必須同時(shí)對(duì)計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源一起進(jìn)行擴(kuò)縮容，但可能用戶只擴(kuò)容計(jì)算資源，不想擴(kuò)容存儲(chǔ)資源，此時(shí)這種模式會(huì)對(duì)存儲(chǔ)資源有一定浪費(fèi)。

存算分離，用戶能夠分別對(duì)存儲(chǔ)或者計(jì)算資源單獨(dú)進(jìn)行擴(kuò)縮容，按實(shí)際業(yè)務(wù)需要來(lái)進(jìn)行資源調(diào)整，進(jìn)一步節(jié)約資源成本。當(dāng)然存算分離架構(gòu)下，也有兩個(gè)不足點(diǎn)：

1. 存儲(chǔ)和計(jì)算之間會(huì)有一層數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò) IO 傳輸時(shí)間成本，為了降低網(wǎng)絡(luò) IO 的影響，一般可以在計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，加一層 Local Cache。
2. 存儲(chǔ)分離下，由于網(wǎng)絡(luò) IO 容易是瓶頸，會(huì)導(dǎo)致集群規(guī)模機(jī)器數(shù)容易受限。

可見(jiàn)，任何技術(shù)特性都不是銀彈，需要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)側(cè)需求，來(lái)綜合評(píng)估，很多東西就是 Trade Off。下面是 PolarDB-X 的一張圖：

1.3 私有云、公有云、混合云一套架構(gòu)部署

這個(gè)不用多說(shuō)了，私有云、公有云、混合云一套架構(gòu)部署，便于數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維和管理，能夠提升數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的交付效率，降低產(chǎn)品的交付成本，這對(duì)于私有云部署模式，帶來(lái)的好處尤為明顯。

1.4 多模多態(tài)一體化數(shù)據(jù)庫(kù)

隨著社會(huì)的發(fā)展，人們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式越來(lái)越復(fù)雜，結(jié)構(gòu)化（比如關(guān)系型）、半結(jié)構(gòu)化（比如 Json、CSV）、非結(jié)構(gòu)化（比如視頻、圖片）數(shù)據(jù)，相應(yīng)的，單一模型的數(shù)據(jù)庫(kù)也已經(jīng)很難再完全支持公司的業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)庫(kù)的種類也越來(lái)越多，RDS 數(shù)據(jù)庫(kù)、KV 數(shù)據(jù)庫(kù)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)等等。當(dāng)然，完全通過(guò)一款數(shù)據(jù)庫(kù)滿足用戶側(cè)所有的業(yè)務(wù)需求也不現(xiàn)實(shí)，只能說(shuō)在一款數(shù)據(jù)庫(kù)上，盡可能多的來(lái) Cover 業(yè)務(wù)側(cè)需求。

比如現(xiàn)在 HTAP 數(shù)據(jù)庫(kù)，在 TP 的基礎(chǔ)上，增加了 AP 的數(shù)據(jù)分析能力，提升數(shù)據(jù)庫(kù)的分析時(shí)效性，同時(shí)一般會(huì)帶著 Zero-ETL 的口號(hào)一起來(lái)宣傳，像 GassDB、PingCAP TIDB、阿里 PolarDB、OceanBase、SingStoreDB（原 MemSQL）都在做 HTAP。阿里 ADB 的離在線一體化（離線 ETL 處理 + 在線 OLAP 分析），讓數(shù)據(jù)庫(kù)盡可能 Cover 離線 ETL 和在線 OLAP 分析需求。阿里的 Lindorm多模數(shù)據(jù)庫(kù)，提供寬表、時(shí)序、文件、搜索等多種數(shù)據(jù)模型等等。

1.5 數(shù)據(jù)庫(kù)智能化

數(shù)據(jù)庫(kù)智能化，主要有兩個(gè)方向：

1. AI For DB
2. DB For AI

AI For DB，主要思路是結(jié)合 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)能力，智能化運(yùn)維和管理數(shù)據(jù)庫(kù)，讓數(shù)據(jù)庫(kù)做到自治化，智能的做到 SQL 性能優(yōu)化和問(wèn)題根因診斷。

DB For AI，主要是如何讓 DB 來(lái)支持更多 AI 場(chǎng)景的需求，怎么做到 AI 模型的抽象、存儲(chǔ)、推理等等，這塊個(gè)人了解的比較少。

1.6 模塊化構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)

李飛飛大佬認(rèn)為未來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)內(nèi)核可以結(jié)合用于實(shí)際業(yè)務(wù)側(cè)需要，模塊化的組裝出數(shù)據(jù)庫(kù)，比如用戶的需求可能是：讀多寫少、讀少寫多的、分析型的、IO 密集型、計(jì)算密集型、AI 類的、HTAP 類型等等，相應(yīng)的需要的存儲(chǔ)、計(jì)算、帶寬等對(duì)應(yīng)的硬件資源，可以使用不同型號(hào)和規(guī)格的硬件來(lái)組裝，對(duì)于底層機(jī)器資源來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)能夠做到一套代碼，數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核各模塊在不同形態(tài)下的資源類型，同時(shí)能夠很好的 Work。

個(gè)人認(rèn)為未來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核各模塊不僅能夠在不同形態(tài)下的資源類型進(jìn)行構(gòu)建，同時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核也能夠進(jìn)行組裝。未來(lái)對(duì)于一個(gè) DataBase 的研發(fā)，可能就是使用已有的數(shù)據(jù)庫(kù)中各模塊的標(biāo)準(zhǔn)事實(shí)開源組件，快速組裝出一個(gè) DB，比如 SQL 方言標(biāo)準(zhǔn)（使用 Mysql / PG）、SQL Planner 層（ Apache Calcite / DuckDB ）、Planner 層和 Runtime 層計(jì)劃序列化通信方式（substrait）、Runtime 層使用( Apache Arrow + Rust Or ClickHouse）、數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)（Iceberg / Hudi / Deltalake）、列存（Parquet Or ORC） 。公司將相對(duì)有限的工程資源，盡可能多的投入到差產(chǎn)品異化功能上，這樣才能和其他同類產(chǎn)品有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，形成獨(dú)特性。

1.7 用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)擁有更強(qiáng)的自主可控性

Blue/Green Deployment 是 AWS 2022 re:Invent 亮相的產(chǎn)品，看網(wǎng)上資料說(shuō)是一套灰度技術(shù)，未來(lái)用戶想去做某個(gè)操作時(shí)，但不確定該操作對(duì)線上實(shí)際業(yè)務(wù)的影響是什么，此時(shí)就可以借助 Blue/Green Deployment 來(lái)灰度進(jìn)行驗(yàn)證，沒(méi)有問(wèn)題，在完全切流。

下面這張圖片的出處是來(lái)源于知乎同學(xué)@zhoutall 的文章<a href="https://zhuanlan.zhhttp://ihu.com/p/591406895">《AWS re:Invent 2022數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核視角摘要》，感興趣可以看下他這篇文章，還是非常有收獲的。個(gè)人看完也非常認(rèn)可其觀點(diǎn)的，現(xiàn)在云數(shù)據(jù)庫(kù)場(chǎng)商希望用戶做得事情越來(lái)越少，所以提供了很多工具，或者解決方案，來(lái)幫助和指導(dǎo)用戶做決策和執(zhí)行，但實(shí)際用戶可能需要更大的自主可控權(quán)（對(duì)業(yè)務(wù)影響的可控）。

二、數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核技術(shù)分享總結(jié)

數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核技術(shù)方面，個(gè)人主要聽了 OceanBase、Starrocks、阿里云 DLA，所以這里主要講下這三場(chǎng)分享的總結(jié)。

StarRocks 今年主要宣傳語(yǔ)是從極速 OLAP 到極速數(shù)據(jù)湖分析，從原來(lái)數(shù)據(jù)在自己 OLAP 存儲(chǔ)到底層存儲(chǔ)是數(shù)據(jù)湖，所以第一步則是在 Connector 做了擴(kuò)展，支持了 Hudi、Iceberg（v1、v2）、Hive、JDBC 數(shù)據(jù)源。擴(kuò)展了新的數(shù)據(jù)源，那么 FE 的元數(shù)據(jù)這一層，肯定要能夠識(shí)別到外部數(shù)據(jù)源，同時(shí)對(duì)于外部的數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù)獲取，增加了 Cache（分區(qū)、文件 List、統(tǒng)計(jì)信息）。其他也做了各種細(xì)節(jié)優(yōu)化，比如 Scan 優(yōu)化、優(yōu)化器等等。

StarRocks 今年還做了存算分離，這樣的話，計(jì)算節(jié)點(diǎn)是無(wú)狀態(tài)的，那么可以彈性擴(kuò)縮容。最值得關(guān)注的一點(diǎn)，今年 StarRocks 提出了它們的 StarOS 的設(shè)計(jì)，StarOS 通過(guò)抽象和統(tǒng)一存算分離架構(gòu)下的分布式邏輯，同時(shí)統(tǒng)一了存儲(chǔ)，這塊聽起來(lái)感覺(jué)不錯(cuò)，具體信息后面看 StarRocks 的分享吧。

阿里云 DLF 主要分享了他們?nèi)绾巫鼋y(tǒng)一的湖倉(cāng)元數(shù)據(jù)服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，目前業(yè)界開源數(shù)倉(cāng)標(biāo)準(zhǔn)的元數(shù)據(jù)服務(wù)是 Hive MetaStore，所以幾乎主流引擎都支持直接從 Hive MdetaStore 中讀取數(shù)據(jù)。但 Hive 本身也有部分局限性：

1. ACID 和 Hive 引擎綁定，同時(shí)不支持 Time-Travel 查詢數(shù)據(jù)/元數(shù)據(jù)
2. 不易于對(duì)接內(nèi)部自家引擎接入，單點(diǎn)問(wèn)題，同時(shí)引擎需要 Thrift 協(xié)議接入，高可用的問(wèn)題。

而在開源權(quán)限體系方面，主要有 Hive 自身權(quán)限和 Apache Ranger，但它也有各自缺陷：

針對(duì)以上兩點(diǎn)，所以阿里云做了 DLF 這款產(chǎn)品，統(tǒng)一了湖倉(cāng)的元數(shù)據(jù)服務(wù)，同時(shí)兼容了 HMS 接口，對(duì)外也提供標(biāo)準(zhǔn)的 Open API ，方便客戶接入。

其他的一些分享，個(gè)人記得比較清楚兩點(diǎn)是：數(shù)據(jù)庫(kù)的遷移工具和數(shù)據(jù)庫(kù)容災(zāi)。如果你的產(chǎn)品如果想買入到某家客戶時(shí)，尤其是數(shù)據(jù)庫(kù)方面，那么你要考慮到客戶存量的業(yè)務(wù)如何能夠方便的遷移到你的產(chǎn)品上來(lái)，最好能夠非常底成本的、客戶無(wú)感的遷移。同樣，數(shù)據(jù)庫(kù)容災(zāi)，關(guān)乎著企業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)生存問(wèn)題。

三、個(gè)人思考

不得不說(shuō)，國(guó)內(nèi)在數(shù)據(jù)庫(kù)這個(gè)領(lǐng)域還是挺卷的，共有 200 多家數(shù)據(jù)庫(kù)公司，有 TP 的、AP 的、數(shù)倉(cāng)的、湖倉(cāng)的等等，但最終能跑出來(lái)的可能就幾家。當(dāng)前云上數(shù)據(jù)庫(kù)一直都被國(guó)內(nèi)幾家云場(chǎng)商占領(lǐng)著，比如阿里云、騰訊云、華為云等等，對(duì)于中小型創(chuàng)業(yè)公司而言，云肯定是要做的，但在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)直接去和幾家云廠商 PK 云，當(dāng)前階段還是過(guò)于激進(jìn)，贏面較小，選擇出海，可能更加明智一些。

中小型創(chuàng)業(yè)公司目前主要爭(zhēng)取還是私有云場(chǎng)景下獨(dú)立部署的市場(chǎng)，這樣不僅要保證自家產(chǎn)品的質(zhì)量，同時(shí)還要比拼誰(shuí)家的交付效率更快、交付成本更低，這樣才有更大贏的可能性。

三、智慧消防大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)包括？

趨勢(shì)一 智慧消防建設(shè)有效提高城市消防安全管理水平

智慧消防的服務(wù)對(duì)象、服務(wù)內(nèi)容非常廣泛，但核心主線是利用信息通信技術(shù)提升城市消防安全水平。

使用信息通信技術(shù)和其他手段改善消防現(xiàn)狀中存在的問(wèn)題、提高城市消防工作管理和服務(wù)效率以及提升城市安全等級(jí)，同時(shí)確保滿足事前預(yù)防、事中處置、事后總結(jié)的一種創(chuàng)新型物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

在現(xiàn)有消防環(huán)境中對(duì)物理系統(tǒng)、數(shù)字系統(tǒng)和人類系統(tǒng)進(jìn)行有效整合，從而為社會(huì)創(chuàng)造一個(gè)可持續(xù)、可擴(kuò)展的消防數(shù)字化系統(tǒng)。

通過(guò)運(yùn)用信息通信技術(shù)，有效整合各類城市消防系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)城市消防管理、政策法規(guī)、社會(huì)單位各個(gè)消防子系統(tǒng)間信息資源共享和業(yè)務(wù)協(xié)同，推動(dòng)城市消防管理和服務(wù)智慧化，提升城市消防運(yùn)行管理和公共服務(wù)水平，提高城市居民幸福感和滿意度，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的一種創(chuàng)新型智能消防。

四、云原生的十大技術(shù)趨勢(shì)？

一、邊緣計(jì)算場(chǎng)景更加豐富 

 二、云的形態(tài)將進(jìn)一步從混合云向分布式云發(fā)展 

三、云原生技術(shù)將向下延伸，實(shí)現(xiàn) IaaS 與 PaaS 的融合 

 四、FinOps 將在企業(yè)降本中發(fā)揮更大作用  

五、信創(chuàng)生態(tài)將迎來(lái)大發(fā)展 .

六、開源生態(tài)加速繁榮 

 七、軟硬融合的云原生一體機(jī)大放異彩  

八、無(wú)服務(wù)器計(jì)算快速發(fā)展  

 九、低（零）代碼工具得到更廣泛使用 

 十、云原生安全扮演更重要的角色

五、數(shù)據(jù)確權(quán)未來(lái)趨勢(shì)？

可以看到，順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)，數(shù)據(jù)確權(quán)已成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化道路上無(wú)法回避的命題，建立和完善數(shù)據(jù)流通和產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度勢(shì)在必行，有助于提升數(shù)據(jù)使用效益與推廣，數(shù)據(jù)確權(quán)領(lǐng)域有望迎來(lái)快速發(fā)展。

六、數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析方法？

包括時(shí)間序列分析、移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、趨勢(shì)線擬合法等。其中時(shí)間序列分析是利用一系列時(shí)間相繼排列的數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)它進(jìn)行總體趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)和周期變動(dòng)等的分析；移動(dòng)平均法是對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行求平均的方法，可以平滑數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)中的噪聲影響；指數(shù)平滑法是通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，權(quán)值越大，對(duì)未來(lái)的影響越大；趨勢(shì)線擬合法是利用最小二乘法求出一條和數(shù)據(jù)趨勢(shì)最為接近的直線來(lái)描述數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化。這些方法都是對(duì)數(shù)據(jù)趨勢(shì)進(jìn)行可靠分析的重要手段。

七、傳動(dòng)控制技術(shù)趨勢(shì)？

現(xiàn)代傳動(dòng)技術(shù)是機(jī)電工業(yè)的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)。它主要包括機(jī)械傳動(dòng)技術(shù)、流體傳動(dòng)技術(shù)和電氣傳動(dòng)技術(shù)。本文主要介紹機(jī)械與流體傳動(dòng)技術(shù)，其中流體傳動(dòng)技術(shù)主要包括利用流體（液體和氣體）壓力和液體動(dòng)能進(jìn)行能量傳遞的液壓、氣動(dòng)和液力傳動(dòng)技術(shù)。

現(xiàn)代傳動(dòng)技術(shù)主要承擔(dān)能量傳遞、改變運(yùn)動(dòng)形態(tài)、實(shí)現(xiàn)對(duì)能量的分配和控制、保證傳動(dòng)精度和效率等功能，它是機(jī)電產(chǎn)品向高速化、自動(dòng)化、高效率、高精度、高可靠性、輕量化、多樣化方向發(fā)展的不可缺少的關(guān)鍵技術(shù)之一。

八、it技術(shù)的新興趨勢(shì)？

IT技術(shù)的新興趨勢(shì)涵蓋了多個(gè)領(lǐng)域，這些趨勢(shì)正在塑造我們未來(lái)的科技生活。以下是一些主要的IT技術(shù)新興趨勢(shì)：人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)：AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展使得機(jī)器能夠理解和模擬人類行為，從而在各個(gè)行業(yè)中產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。例如，自動(dòng)駕駛汽車、智能助手、個(gè)性化推薦系統(tǒng)等。云計(jì)算：云計(jì)算技術(shù)使得數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序可以在任何地方通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)，提高了效率和靈活性。隨著邊緣計(jì)算的發(fā)展，云計(jì)算正在向更靠近用戶的方向演進(jìn)，以提供更低的延遲和更好的性能。大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析：隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)正在變得越來(lái)越重要。這些技術(shù)可以幫助企業(yè)更好地理解客戶需求，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，并發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會(huì)。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使得各種設(shè)備可以互相連接和交換數(shù)據(jù)，從而創(chuàng)造了一個(gè)智能化的物理世界。從智能家居到工業(yè)自動(dòng)化，物聯(lián)網(wǎng)正在改變我們的生活方式。區(qū)塊鏈技術(shù)：區(qū)塊鏈技術(shù)提供了一種去中心化的方式來(lái)存儲(chǔ)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，具有極高的安全性和透明度。它正在被用于各種領(lǐng)域，如數(shù)字貨幣、供應(yīng)鏈管理、身份驗(yàn)證等。量子計(jì)算：量子計(jì)算是一種全新的計(jì)算方式，它利用量子力學(xué)的原理來(lái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)超現(xiàn)有計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力。雖然目前量子計(jì)算還處于早期階段，但它有著巨大的潛力，可能會(huì)在未來(lái)帶來(lái)革命性的變化。這些新興趨勢(shì)正在不斷地推動(dòng)IT技術(shù)的發(fā)展，為我們的生活和工作帶來(lái)前所未有的便利和可能性。

九、超導(dǎo)技術(shù)的趨勢(shì)？

超導(dǎo)技術(shù)是一種利用超導(dǎo)材料在低溫下的零電阻特性實(shí)現(xiàn)無(wú)損耗、高效能傳輸和存儲(chǔ)的技術(shù)。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，超導(dǎo)技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力，未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)主要包括以下幾個(gè)方面：

1. 高溫超導(dǎo)材料：尋找在相對(duì)較高溫度下表現(xiàn)出超導(dǎo)性質(zhì)的材料一直是超導(dǎo)研究的重要目標(biāo)。目前，已知的超導(dǎo)材料主要是傳統(tǒng)的低溫超導(dǎo)體，如鎳錍、鉛、鋁等。近年來(lái)，高溫超導(dǎo)材料如銅氧化物和鐵基超導(dǎo)體的研究取得了重要進(jìn)展，這些材料在相對(duì)較高的溫度下表現(xiàn)出超導(dǎo)性質(zhì)，降低了制冷成本，為超導(dǎo)技術(shù)的廣泛應(yīng)用創(chuàng)造了條件。

2. 超導(dǎo)磁體：超導(dǎo)磁體在醫(yī)療、科研和工業(yè)領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，例如磁共振成像（MRI）設(shè)備、粒子加速器和磁懸浮列車等。隨著高溫超導(dǎo)材料的發(fā)展，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更高磁場(chǎng)、更小尺寸和更低成本的超導(dǎo)磁體。

3. 超導(dǎo)電纜和輸電線路：超導(dǎo)電纜和輸電線路具有低損耗、高效率和低成本等優(yōu)點(diǎn)，可以顯著提高電力傳輸?shù)男屎涂煽啃浴ｋS著超導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更多超導(dǎo)電纜和輸電線路，為智能電網(wǎng)和可持續(xù)發(fā)展提供支持。

4. 超導(dǎo)儲(chǔ)能：超導(dǎo)磁能存儲(chǔ)器（SMES）是一種利用超導(dǎo)材料實(shí)現(xiàn)高效能存儲(chǔ)和釋放的儲(chǔ)能設(shè)備。SMES具有快速響應(yīng)、大容量和高可靠性等優(yōu)點(diǎn)，可應(yīng)用于電力系統(tǒng)調(diào)峰、分布式能源和可再生能源領(lǐng)域。隨著超導(dǎo)技術(shù)的進(jìn)步，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更高性能的SMES，以滿足電力系統(tǒng)日益增長(zhǎng)的需求。

5. 超導(dǎo)量子計(jì)算：超導(dǎo)量子比特（qubit）是實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的關(guān)鍵元件。超導(dǎo)量子計(jì)算具有高速、低功耗和可擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn)，被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)通用量子計(jì)算的最有前途的技術(shù)之一。隨著超導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更多高性能的量子計(jì)算設(shè)備，推動(dòng)量子計(jì)算技術(shù)的發(fā)展。

十、哪些數(shù)據(jù)能夠反映數(shù)據(jù)集的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)？

平均值，中位數(shù)，眾數(shù)反映集中趨勢(shì)，方差標(biāo)準(zhǔn)差等反映離散趨勢(shì)