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01 前言
当大家都在议论 5G 和边缘计算，这意味着新的技术改革行将到来，咱们的技术演进迭代也将产生重大变动。简略来说：
- 咱们对提早的需要正在迫近物理极限，并且很快就会受到光在光纤电缆传播速度的物理限度。
- “最终用户”已经是指数千万的人口，但在不久的未来，数百亿的物联网设施将取代人类用户，这些物联网设施的连贯和数据处理是火烧眉毛的事实需要。
- 在不造成中断的状况下，实现零碎部署降级也是十分事实的问题。
当提早的需要达到须要以光速或靠近光速的速度运行时，此前可行的简略解决形式都将生效，将倒逼咱们采纳更先进的架构和计划。
对 5G 和边缘计算的微小增长需要，使咱们走到了技术倒退的分水岭：一方面是旧有的面临淘汰的技术栈。另一方面是平安和广大的新世界。
然而，您须要采纳正确的技术计划能力达到目标。
02 为什么旧有的技术栈行将解体？
随着数据和设施的爆炸式增长，同时事实又要求这些设施之间的交互提供更低的提早，并对各种数据做出实时决策响应。当同时波及到大数据、低提早、实时状态更新需要时，三个因素将迅速让现有的技术栈解体。
2.1 物理极限
5G 和边缘计算无望实现连贯寰球数百亿的智能设施，并实现近程管制和智能编排。5G 挪动网络提供 1 - 2 毫秒的提早，这比一般的 4G 网络快 23 毫秒，但这也向现有的技术栈提出了一个十分辣手的问题：它能够突破物理极限吗？
借助 5G 和边缘计算，咱们达到了一个新场景，当增加更多或者更快的设施并不能解决问题，并且不再可能迁徙到“更快的网络”。下图阐明了这一点，光在 WAN 网络中的传播速度每毫秒约 120 英里（约 200 公里），将 4G 的最低延迟时间所需的最大间隔与 5G 的最大无延迟时间间隔进行比拟，比真空中的速度慢 30%。
_实践最大传输间隔比照：5G VS. 4G
网络技术受到光速的限度，光速在真空中一毫秒内能够流传 181 英里，而在光纤中只能在一毫秒内流传约 54 英里。这意味着 1 毫秒的提早，5G 网络理论上最多只能在 54 英里以内的设施间通信。_
当下的网络技术、客户端 - 服务器计算所处的地位、客户端和服务器之间的间隔导致了各种提早的减少。
光在 10 毫秒内挪动了 1,810 英里，这意味着任何须要在 10 毫秒或更短时间内产生的客户端 - 服务器通信，其设施的物理间隔都不得超过 1,810 英里。理论的光纤电缆发送数据的速度，比光速还要慢 30%，也就是 WAN 中，数据传输 10 毫秒大概才走 500 英里。
当然，能够通过新技术、例如在专用光纤电缆上追加投资等形式，能够放慢网络速度，然而不可能超过光纤电缆的能力，更不用说靠近光速了。
5G 无望最终产生 1 毫秒的往返提早，满足这么低提早的惟一办法是单方（发送方 - 接管方或者客户端 - 服务器）彼此之间相距几英里，并进行简短的信息替换。
没有物理学上的冲破，就没有技术上的冲破。
2.2 数字孪生的激增
数字孪生是虚构的数字映射，通常由以下元素组成：
- 物理设施上的各种信号接入后，能够实现近程管制
- 各种在线设施零碎的数字映射关系
- 设施间的牢靠数据传输能够代表设施的以后状态
一旦这三个因素到位，不仅云计算利用将变得可行，还能够管制便宜且简略的设施，通过应用云来让大量的数字孪生设施一起协同工作，实现同一指标。
到目前为止，许多设施与互联网的交互是可选的，或者不必要，而且通常无法控制其外围性能。然而 5G 和边缘技术曾经能够促使成千盈百亿的数字孪生，每天都在满足咱们赖以生存的生存需要，而这所有都取决于他们本人在网络中某个中央进行牢靠的超低提早决策。大量的设施不停的被用到，然而过往的设施操作过程是“先敞开而后再关上”，这种形式曾经不能满足咱们治理有数设施的期许了。
提早还意味着设施依赖疾速连贯来实现预期工作，因而未能满足 SLA 的状况与设施中断区别不大，如果设施是依据过期的信息来决策或者执行操作，可能会带来更为蹩脚的结果。
2.3 打算内停机
打算内的停机工夫将为 5G 和边缘利用带来严重后果。通常来说，5G 的设施须要实时联网能力工作，停机意味着重大事故。
这有几个含意：
1. 采纳开源组件的简单技术栈可能无奈胜任工作。如果堆栈中的每一层都有其本人的独立补丁，当补丁达到肯定复杂程度或者数量时，停机更新可能是不可避免的。但如果不打补丁，也可能会带来潜在的法律或者平安问题。当停机更新的工夫每分钟须要破费数千美元时，缩小技术栈组件数量或者十分必要。
2. 为软件打补丁和保护绝对比拟容易，但为固件打补丁则十分麻烦，所以尽可能不要固件或者硬件代码来实现软件栈的性能，而是从终端设备实现固件的更新与保护。
3. 麻利开发可能并不适用于与数十亿数字孪生设施一起工作，随同每个小版本更新可能随之带来各种谬误，从而导致设施中断，甚至更重大的结果。
03 新常态的不便之处
咱们面临的基本问题是，因为 5G 场景对于提早的需要，很大水平上是因为技术组件栈太深，而导致了额定的提早，从而节约了真正的无效数据处理工夫。
请记住：5G 和边缘计算不会在真空中产生，也不会缓缓产生。5G 和边缘计算的施行意味着设施和用户会话的数量将迅速飙升。以后 5G 标准，联网设施的密度约为每平方公里 100 万台。
其中许多设施将是运行在 SLA 保障较高的数字孪生场景，须要一直与近程计算能力放弃联机通信，并实时做出决策。
联网设施的爆炸式增长与对提早和连接性的冀望将同时产生。
_提早预期 VS. 连贯设施数
随着工夫的流逝，咱们应用的设施数量激增，当初曾经超过了人类总量。然而设施不像人类，它冀望以毫秒为单位的实时决策响应。_
在以前，“咱们心愿更快”就能够了。而当初，“咱们在 4 毫秒内失去响应”很可能是 SLA 的需要。
如果咱们认可 5G 和边缘计算对于低提早需要的价值，那么咱们也必须承受对以后的技术和架构的挑战。
04 如何防止技术重叠的责任
当靠近提早要求的拐点，达到物理极限时，咱们须要对治理数据和运行技术栈的形式进行变革，每项变革都会带来不同的挑战和开放式的计划。
他们是：
1. 边缘解决
只管咱们仍将在数据中心计算上进行大量投资，但因为新应用程序对低提早的要求很高，因而，在边缘端执行大量对提早敏感的性能是很有必要的。从技术和业务角度来看，边缘解决意味着更加简单的部署架构。
2. 更简略的技术组件栈
在 5G 和边缘计算之前，业务问题通常通过创立蕴含多个组件的分层架构来解决架构间的解耦问题。然而，每一层都会减少提早，在 5G 世界中，须要节俭与边缘设施间的通信提早，而不是在软件组件逻辑层之间的额定通信上浪费时间。事实是，只有推动架构向前倒退，应用更少的技术组件栈，将数据流、流解决和事务状态治理合并在一起，能力从根本上解决这个问题。
3.“哑巴”设施
晚期的 IoT 我的项目波及向设施增加传感器，以便它们能够发送数据到服务器端，在远端实现数据分析。这些晚期架构中，设施会应用无限的本地计算能力来执行局部外围性能。
而 5G 和边缘利用的连贯无处不在，没有理由在每台终端设备上保留弱小的解决能力。这样做会减少设施老本，而且也会造成无休止的设施端补丁更新噩梦。
边缘计算，逻辑上就有可能产生从设施中删除尽可能多的智能处理单元。
05 下一步：您须要评估的五个需要问题
5G 不仅仅是营销术语，还是用稍好的硬件代替个别硬件的借口。但真正须要扭转的是咱们做事的形式。
从以下五个问题来评估您的利用场景是否适宜 5G：
- 它实用于 OLTP 吗？如果是，它是否能够在单位提早时内从大规模数据中做出精确的决策？
- 它能够在架构上最小化数据在网络中传输的次数吗？
- 它是否足够简略且垂直集成，从而以高可用的形式用起码的工夫来解决数据？
- 它是否用于 IoT 或流音讯？如果是，它是否具与 Kafka，Kinesis 等消息中间件的入站和出站连贯，不便集成多个数据流？
- 如果您的下一代 5G 利用依赖开源技术，您是否真正思考过停机和故障的结果？
如果您对以上任何一个问题的答复都是“否”，那么您很可能将面临技术重叠导致利用解体的地步，应该寻求有业余反对的集成解决方案来被动防止这场劫难。
06 VOLTDB 如何满足 5G 的需要？
随着咱们步入 5G 和边缘计算场景，您必须承受这样一个事实，现有的软件堆栈或开发技术可能很快就会过期。在技术畛域，状况始终如此：昨天能够稳固工作的平台软件明天会生效，今天更可能会面临零碎解体。
低提早需要将大多数技术堆栈的性能扩大到其极限，许多公司都会试图找到最便宜或开发效率最快的办法。但他们不会从整体上或者基本上进行架构思考，而是从拼图和创可贴的角度发展工作，从而导致更大的结果。
没错：5G 和边缘计算就在这里，并正在取代数据世界的运行形式。
如果您正在寻找能够在毫秒提早内实现高可用性、可扩展性和实时决策的平台，请立刻通过 https://www.voltdb-china.cn/contact 与咱们分割, 来聊聊咱们如何提供帮忙。
_参考：
1.https://www.quora.com/What-is-precisely-the-speed-of-light-in-fiber-optics
2.https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_twin
- https://arstechnica.com/information-technology/2017/02/5g-imt-2020-specs/_
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_对于 VoltDB
VoltDB 反对强 ACID 和实时智能决策的应用程序，以实现互联世界。没有其它数据库产品能够像 VoltDB 这样，能够同时须要低延时、大规模、高并发数和准确性相结合的应用程序加油。
VoltDB 由 2014 年图灵奖获得者 Mike Stonebraker 博士创立，他对关系数据库进行了从新设计，以应答当今一直增长的实时操作和机器学习挑战。Stonebraker 博士对数据库技术钻研已有 40 多年，在疾速数据，流数据和内存数据库方面带来了泛滥翻新理念。
在 VoltDB 的研发过程中，他意识到了利用内存事务数据库技术开掘流数据的全副后劲，岂但能够满足解决数据的提早和并发需要，还能提供实时剖析和决策。VoltDB 是业界可信赖的名称，在诺基亚、金融时报、三菱电机、HPE、巴克莱、华为等当先组织单干有理论场景落地案例。_
