那么，記錄這么多形形色色的數據到底有什么作用呢？現代生活告訴我們，其實我們已經完全離不開它。一起來看下“大數據”簡單而真實的運用吧！

在美國，某大學和當地醫院合作創建了一個可監測心臟病患者心電圖的計算機模型，通過該模型給出的數據進行分析，就可以預測未來一年內患者心臟病發作的幾率。在過去，醫生往往只會花30秒鐘來觀看用戶的心電圖數據，由于缺乏對之前數據的比較分析，使得醫生無法預判病人大概什么時候會再次發病。而現在通過機器學習和數據分析，這一切都迎刃而解。

在學校里，老師們在流媒體視頻課程和數據分析的幫助下可以跟蹤學生的學習情況，這樣就能根據他們的能力水平定制教學內容因材施教，甚至還能預測學生的執行情況。

在2012年的美國總統競選當中，奧巴馬團隊就使用了大數據分析來收集選民的數據，了解選民的意向，再加上一流的分析引擎，使他的團隊可以更專注于最有可能投他的選民，最終奧巴馬成功連任。

當然，這樣的例子數不勝數。從這一系列事例中我們可以看出，大數據技術越強大，我們所獲得的收益肯定會越多。


說到這里，我們不得不提的是數據中心，數據中心就猶如人體大腦，有效的管控并發揮這些大數據的作用。在數據中心，海量數據可以保存，大數據技術得以實施，從而完成各種各樣的科研實驗、預測、搜索業務、應用系統等。數據中心不僅要有龐大的存儲系統，還要求有很強的計算能力，否則花費數周或數月得到的計算結果將毫無價值。因此數據中心以數以萬計的服務器為載體，通過光網絡互相連通，從而使各地數據得到共享。


數據中心從10M接入發展到1000M接入共花費了近20年，而從1000M到40G接入卻僅用了7、8年的時間。

隨著大數據時代的到來，下一代數據中心的規模將越來越大，有關這方面技術我國到底已經發展到何種程度，400G離我們究竟還有多遠？由OFweek中國高科技行業門戶主辦，OFweek光通訊網、OFweek通信網承辦的《OFweek2014光通訊技術與應用論壇》9月3日深圳舉辦。屆時武漢光迅科技股份有限公司高級工程師、項目負責人周亮博士將通過《面向下一代數據中心的光電集成器件》的演講給我們一個滿意的答案。

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