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众所周知，时空数据更新频率高、数据体量大、结构复杂，蕴含着丰富的信息，能够应用于各种城市应用，解决传统方案接不住、查不快、用不好、看不清的问题。

制造商在追求提高运营效率、安全和质量的过程中面临着众多挑战。利用物联网带来的机会是在制造业中创造更多价值的方法之一。例如，物联网设备中的传感器可以监测生产设施中的温度。如果有异常的温度上升，传感器可以远程提醒经理，然后经理可以立即解决这个问题。

随着企业将5G技术集成到其企业网络环境中，它们面临着新的问题，即如何最好地确保跨5G RAN和传统企业局域网的基本业务应用程序的服务质量(QoS)一致。对于跨两种网络技术的统一和确定的连接性的需求是必须的。

云原生的迅速普及，正在给应用交付领域带来基于“云”的变革，功能回归、标准化促使这个领域的产品多样化，并向高性能、可扩展、弹性架构方向演进。借助云原生技术，企业可以实现云边端一体化的应用分发，解决在海量边、端设备上统一完成大规模应用交付、运维、管控的诉求。

随着“新基建”逐步深入，传统网络在算力、融合性、算法上远远无法适应新业务的需求，网络正在从软件定义向意图驱动的网络演进，从提供“尽力而为”的网络服务向“确定性”网络服务演进。

近日，Java官方团队正式发布Java 17。被称为史上最快，是因为OptaPlanner网站做了一项基准测试。通过比较JDK 17、JDK 16和JDK 11来告诉你答案。

物联网已经成为各个领域的核心技术，被广为人知。从汽车、工业设备、家用电器到安全系统，一切都与互联网相连。与此同时，我们也看到了物联网在网页开发方面的一些重大发展。

网络切片一直被吹捧为5G货币化的关键能力。事实上，Gartner预测，5G的网络切片将在未来一到三年内成为一个关键的差异化功能。然而，考虑到网络切片所需的控制范围和规模，真正的端到端5G网络切片对大多数服务提供商来说将是一个具有挑战性的举措。

混合工作模式正在推动网络配置和架构的重大转变。根据微软的2021年工作趋势指数，超过70%的员工希望有灵活的远程工作选择。随着视频会议和协作平台的迅猛发展，网络的负担比以往任何时候都重要。

IT领导以及他们所代表的企业面临着许多困境，有时是相互竞争的挑战。商业模式、办公模式、供应链、技术战略和市场趋势的变化，将这些问题置于更现代的背景下，你意识到了哪些与你相关的问题。

当涉及到连接园区和校园的网络设备时，我们一直都是用类似的布线升级现有的电缆，使用最新的升级版本以实现更好的性能。例如，CAT 5布线通常被升级为CAT 6A，OM1/OM2多模光纤通常被升级为OM3或OM4规格。

夏天快结束了，但仍有时间开瓶啤酒，享受后院的烧烤。有些人喜欢自己搭建烧烤烟熏炉，而有些人喜欢像我一样酿造啤酒。为了确保烹饪完美的排骨，在合适的温度下准备好啤酒，家庭酿酒师和厨师应该考虑使用时间序列数据技术。

为什么我们总是认为我们可以通过购买和连接来采用一项具有革命性的技术呢?尽管不可否认的事实是，科技领域的一切都在变得更加复杂，更加精密?软件定义的广域网就是这样一种技术，由于所有的SD-WAN都不一样，你必须做一些开发，使SD-WAN成为你自己的。

随着5G、物联网、移动互联网的快速发展，时序数据将呈现爆发式地增长，海量时序数据中所蕴含的巨大价值对智慧城市、数字孪生等行业的建设具有重要意义。如何高效地对时序数据进行挖掘变得迫在眉睫，传统数据库的存储与分析能力也面临着严峻的挑战。

新冠黑天鹅的翅膀强力扇动，带起的风暴席卷到各行各业，阻碍着经济复苏的步伐。但挑战与机遇并存，疫情催生了新业态新模式的发展壮大，远程办公、在线教育等行业一度快速扩张。一时间，各类远程应用如雨后春笋般地冒出水面，远程控制工具也被推上了更高的热潮。

API是一组管理设备之间数据交换的规则。"网络大部分都是基于HTTP运行的。智能设备、联网设备和自动化系统都依靠HTTP，来监控和操作它们的应用程序和服务交换API调用和数据。"

为了最直观地了解企业网络在过去几年中的变化，运维人员需要做的就是打开他们的网络流量监控工具，查看整个局域网、广域网和网络边缘的数据流的急剧变化。虽然这些数据流的转变有很大一部分是由于在过去18个月里远程办公而发生的，但其他的变化是通过计划中的云和边缘计算迁移而产生的。为了适应这些变化，提高了网络配置审计的重要性。

由于疫情凸显了供应链内效率的严重不足，企业比以往任何时候都更需要实施，由实时数据驱动的技术作为其供应链战略的一部分。然而，这些技术的采用仍然慢于当前需求的需要，许多供应链仍然依赖于黑盒方法，即被动的数据记录器收集货物的信息，需要手动过程来获取数据。这种方法只有在供应链问题发生后才能提供洞察力，例如由于冷链失败导致的温度偏移。

就像任何有潜力超越生存阶段，并在有利和有挑战性的条件下取得巨大成功的事物一样，无论政治条件还是经济条件，物联网革命，需要一个基本组成部分才能成功。而这个组成部分远远超出了传感器和网关的范围。我指的是所有商业实践中的一个基本要素，那就是协作。

万物互联时代，工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍，并且是实时采集、高频度、高密度，动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘，迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统，即时间序列数据库。