将从六个方面影响电信行业

即时处理数据信息

未来战场，各种数字设备、信息系统和感知网络等不断产生海量的数据，不进行快速处理，有价值的数据信息将很快被湮灭。各种数据呈指数级迅猛增长，传统的以人工为主的后端数据处理、存储和分析方式，无法应对海量数据处理和运用的需要。

相对传统数据处理技术和方式，大数据技术能对海量数据进行实时近实时处理，突破了传统数据处理技术的不足。首先，大数据技术提供了海量数据实时处理的可靠手段，高速网络、云计算平台的运用，解决了数据传输处理的硬件制约，数据挖掘、预测分析、语意引擎等技术的不断突破，加速了数据分析与挖掘速度，用户可实现无感响应，数据信息处理水平和能力将全面提升。其次，大数据处理技术主要依靠在人的少量参与下(即“人在回路”)利用机器智能技术进行数据处理。在数据信息获取端，赋予了各类数据终端利用智能化数据识别和处理能力，具备更强的数据甄别和综合处理能力的自动化处理系统，可自动拒止和清除无用的、有害的数据，做到有用即取、无用不要，在源头上保证了数据获取的有用性。再次，大数据挖掘技术能够快速从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、具有重大潜在价值的数据信息。战时，通过大数据挖掘不仅能深入数据内部，挖掘出其蕴含的特有价值，而且能通过不同的分析模型，寻找出新的数据及其价值。

支撑战场态势多维度展示

实时战场态势是指挥决策和部队行动的“信号令”。古往今来，作战人员无不希望实时、直观了解战场态势发展，便于趋利避害，掌握主动。实际上，战场态势瞬息万变，在不同作战需求下，战场态势描述的空间范围、态势要素种类各不相同。在传统数据背景下，通常很难根据指挥员和部队的需要，对战场态势数据进行多维度直观地展示。

随着大数据技术的发展和应用，大数据存储、处理和可视化技术为战场态势实时灵活展示提供了可靠保证。首先，大数据可视化技术，运用计算机图形学和图像处理手段，将海量数据转换为图像在屏幕上显示，实时、直观地反映战场敌、我、地实时数据。通过可视化图像，指挥人员很容易发现网络中访问量较大的节点与地理空间的关系，为下一步作战行动提供决策依据。其次，通过统一的格式和标准，对数据进行规范，实现战场态势标准化描述，部队就可以使用相同的态势数据描述参数、方式和格式，确保获得的目标敌我属性、威胁等级、识别情况等数据的一致性。此外，使用大数据技术手段，能保证在不同级别和用途的战场态势中保持相同的显示，确保指挥员和部队，能够围绕“一张图”筹划和组织作战行动。再次，大数据云服务平台实现大数据技术和战场各种侦察预警终端的融合，把不同渠道获取的孤立数据信息通过大数据技术加工，形成实时战场态势。作战过程中，各种态势信息都可以通过云平台共享和显示。大数据分析处理分发系统，按照作战指挥、部队行动和武器平台使用中的不同需求，依托云环境将各作战单元、要素所需数据实时分发到位，做到有用即给、无用不发。

精准预测战场态势发展

掌握先机，先敌行动，必须对战场态势发展有精准预判。根据特定数据的细小变化，预测分析某一目标或某一行动的发展，可以确定其对作战进程和结局产生的影响，从而预测战场态势发展。数据容量越大越能反映事物的本质，预测战场态势的发展，必须掌握大量、准确的实时态势数据信息。传统数据背景下，由于数据获取、分析和利用技术的限制，主要依靠指挥员分析判断，预测战局的可能发展。
 

并发

并发是Go的主要优势之一。 Go具有Goroutines³以实现并发。 Goroutines是可以同时独立运行的函数。

Goroutine重量轻，仅占用2 kB的内存。 由于Goroutine轻巧，因此可以同时运行数千个。

Go还有很多其他优点。 查看Keval Patel撰写的这篇深入文章。

为什么要学习Go?

" Go将成为未来的服务器语言。" — TobiasLütke，Shopify

是什么使Go适用于AI研究

将Go专门用于AI研究或数据科学并没有什么特别的。 为什么应将Go用于AI和数据科学? 我会告诉你的……但是等一下，

30年前，尚未开发Python来构建机器学习或深度学习算法或进行数据可视化。

之所以如此，是因为开发人员和学生喜欢用Python进行编码，并且喜欢使用语言来开发开发人员想要的内容。

Go旨在提高程序员的生产力。 与Python相比，它具有多个优点。 它可以轻松地在未来几年中取代Python成为最受欢迎和最受欢迎的语言。

因此，它可以归结为1行，

Go可以支持" 20世纪20年代的开发者"发展他们的想法，远胜于其他任何语言。

（编辑：保山站长网）

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