这张图很多人都会感到熟悉，双十一凌晨12点，随着数字不断增大，多少人从千手观音沦为人棍！（双十一只买了一个移动电源的我默默心疼诸位几分钟～～）
但是有没有人想过，大屏幕上的数据是如何计算出来的，准确度如何？实时性如何？数据量多大？想象下，1秒钟时间内千万人通过手机端和PC端涌入双十一会场，说是一场数据洪峰也不为过。如此大的数据量，实时计算系统可以做到2秒落库3秒到屏，0错误，这背后的技术不可谓不nubility。
在一家数据公司就职，不可能不接触大数据，每天听到的都是Trillionbyte（万亿）,Petabyte（千万亿）,Exabyte （百亿亿）@－@ 万亿数据量是什么概念？这么说吧，银河系也只有0.4万亿多颗恒星 －－！对于这些庞大的数据，在当前时间里面，最热卖的商品是什么？卖的最多的颜色是什么？大家都在搜的热点是什么？点击最多的广告是什么？转发最多的微博又是什么？各种各样的实时性需求层出不穷，甚至有终极问题：这个世界，在发生什么？
实时计算，一定是大数据计算和AI产生火花的地方，大数据平台提高的是分析与推理的速度，高性能实时计算则帮助AI的学习速度，新的信息环境与人工智能技术相结合一定会催生“实时智能系统”，像智能导航、智能医疗、智能城市等等。我们可以想象一个场景，当你行走或驾驶在一座城市中，你的任何一个轻微的动作或者眼神都会触发“实时智能系统”的运算，为你的下一个行为提供选择。
举个例子，比如警务领域，在城市某一个角落里正在发生一起械斗事件，短时间内也不会出现路过的热心群众。此时，如果没有人报警或是拨打120，这场械斗事件将没有人知道，其中的一些人也有可能受到重伤，甚至可能会发生一些悲剧。与此相反，如果这个城市系统足够“智能”，足够“实时”，当事件发生时，其便会“主动”报警，从而避免一些事故的发生，起到维护城市大环境的作用。
再比如，生活在“首堵”，堵车市最痛苦的事情，每每想起总让人头大三秒钟，就因为交通拥堵，各大城市推出限行策略，广大人民苦不堪言，如果整个城市交通体系可以做到“智能”＋“实时”，这样就可以获知城市整体情况，今儿进行快速的大数据分析，规划较为完美的交通信号灯方案，与此同时，为了避免因不良车主“插道”而出现的拥堵，或许可以利用图像识别、物联网等技术，通过识别车牌以确定车主的身份，从而做出一些相应的惩戒措施等等。
以上种种设想均可以看到“智能”和“实时”是实现智能生活的两大基本要素，这两者背后所依托的系统就是大数据分析以及实时计算，纵观国际大型数据公司，具有绝对竞争力的屈指可数，Google、Amazon、FaceBook、Alibaba，未来以来，让我们拭目以待！
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