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在过去的几年里，物联网(The Internet of Things，简称IOT)从一个理论概念发展成为许多组织的首选方向，随着企业越来越多地将物联网设备集成到其网络基础设施中，他们正在寻找新的方法来利用这些设备并管理所收集的数据。

在现实中，人工智能经常与它的子领域互换使用，例如机器学习和深度学习。然而，它们之间是有区别的，例如机器学习侧重于构建能够基于自身使用的数据进行学习或改进性能的系统。

云计算是一种商业计算模型。它将计算机任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务，通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务”这种资源池称之为“云”。

未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

除了面向大众的公共通信服务（移动通信、宽带接入、固定电话、IPTV等）之外，通信服务还包括很多面向行业企业的专网通信服务（例如电网通信、铁路通信、港口通信、应急通信等）。

由于互联网技术的普及，云计算与人工智能技术的引入，也促使企业业务场景正发生巨大的变化，同时也驱使企业数据中心架构革新，传统的竖井式架构已经不能满足业务变化，需要打通数据孤岛，实现数据的按需流动。

政策的持续推出以及机构改革凸显了国家对于网络安全行业的重视。从国内网络安全的产品形态构成看，我国网络信息安全硬件产品占51%，安全服务与软件分别占比11%和38%。下游应用来看，政府、金融、电信的占比分别为25%、19%和18%。

互联网企业数据量多，终端用户规模庞大，对机房规模、设备等级、选址集中、低时延等各方面指标要求均较高。大型金融企业一般拥有自己的数据中心，外采仅作为“两地三中心”的备用机房。