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两个方向都搞过的人强行回答一波。
ndn 和 icn，个人感觉停留在概念，核心思想就是以前的 connection based 的网络向 content baded 的网络转变，具体的 paper 可以看看 ucla 的 lixia zhang 的论文，工程上有 sdn/nfv 为一些实现吧，但我觉得 sdn/nfv 还远远达不到 icn。而且，个人认为这个信息中心网络 icn 即使理论上搞出来了，真正商业上实现还要面临运营商设备商以及政府的阻力，毕竟要换掉以前的基础设施。
大数据这块，感觉还是有搞头的吧，除去现在火的一笔雕凿的 hadoop/spark，以后一个方向是 large scale ml，如果能搞一个框架出来比已有的高效就牛 b 了。
这两个方向如果交叉的话，大概就是以后以服务为中心的网络基础设施吧。

2018-04-25 17:21:38 +08:00

回复了 Adminmaster 创建的主题问与答对于雾计算（Fog Computing），大佬们怎么看？

@ryd994 其实这个问题本质上是计算和通信如何 trade-off 的问题。
目前尚没有统一的理论模型来大一统计算和通信这两个领域，信息论领域的 Shannon Theory 和理论计算机领域的 Turing Machine，理论计算机大牛 Madhu Sudan 十几年前就提出 Communicating Computer 和 Computing Communicator 的概念，但是直到现在还没有一个统一的模型。

2018-04-25 17:10:50 +08:00

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@ryd994 哈哈老哥所言极是！
我也发现了，MSRA 研究用 FPGA/ASIC 代替数据中心里的一些通用处理器。
华为研究用通用处理器代替以往的接入网关的 FPGA/ASIC。
真的是毅种循环蛤蛤蛤

2018-04-25 16:57:22 +08:00

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@csl1995 个人看法，雾计算商业利益上的驱动是运营商 /通信设备商不满足于自己沦为管道的现实，在通信行业日益夕阳产业的背景下，想要和云计算厂商争蛋糕，并且想要转型融入当今互联网中，使自己不再仅仅是数据的管道商，而且可以处理数据。
当然，也不仅仅有这个原因，现在兴起的自动驾驶、VR\AR 也都有这种需求存在。比方说 google glass 作为 AR 设备的代表，它本身的处理器是 low-end processor，电池容量也有限，但 AR 的计算量是很大的里面涉及到大量的矩阵计算，而且用户肯定也不希望戴着谷歌眼镜结果脸被发热烫伤吧，未来 5G 时代微基站越来越密集，这些 AR 的计算任务将会在这些基站接入点上处理，google glass 只是作为一个 input/output 的设备。

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