“再差的东西，用着用着或许就顺手了；再好的东西，用着用着总会有不称心如意的地方。技术总是将就着前行，生活也一样。”
这里列举了最近比较热门的二十项IT技术，有些可能并不是技术，仅仅是技术概念或者理念，有些其实是应用场景。但每一项拿出来都可以是一门独立的学科或课程，或者包含很多门学科，所以只能概要介绍一下其基础内容。
从“端-管-边-云-网-智”顺序依次简单介绍一下，以及个人对这些技术发展趋势的一些理解。
1物联网
简介
物联网概念最早出现于比尔盖茨年《未来之路》一书。
物联网（InternetofThings，简称IoT）的功能主要是物-物、物-人之间的信息交互，核心是通过各种传感器等设备，采集、连接、甚至控制对象物体的各种状态信息。
物联网是新的基础设施，是工业互联网的底座，是数据来源。
当然，作为数据来源，物联网本身是不够的，还包括产能、产线、工艺、专家知识经验等等，所有的这些构成了工业互联网的数据边缘层。
不联网的硬件会越来越少，原来的哑终端，要么淘汰，要么都逐渐物联成为智能终端，物联能力会成为终端的标配。
电视、门锁、汽车、音箱、插座、开关都在逐渐发展成智能硬件，未来趋势是所有硬件都是智能硬件，物联网成为互联网的延伸，人联网进入物联网时代。
个人理解
物联网面临的挑战和困难比较多，特别是在工业物联网领域。
工业设备多样化，接口、协议都不同，工业数据多源异构问题比较突出；
物联设备投入成本也比较大，很多老旧设备的物联数据采集改造必须增加传感器、数据通讯模块等，在企业看来，性价比不高；
还有安全性问题，受限于工业环境限制，物联设备自身的防控等级能不能合格、物联网络有没有漏洞、如何防止被恶意攻击、物联信息数据的保密性等等，都存在不少问题。
25G
简介
海量数据采集之后，需要进行传输和存储。
我们可以很简单的理解：数据量实在是过于庞大了，而5G技术增加了数据传输的能力，能够满足海量数据的传输和交互。
在当前的生活里，5G是被专家妖魔化的技术之一。
它并不能直接产生某些能力，只是在传输能力和速度上有所增加，仅此而已。
但是为此所付出的代价是很巨大的，因为我们不能违反物理定律，所以我们需要更高的无线频率，基站密度也随之增加。
5G对于目前民用的意义不大，因为一个已经很流畅还原度很高的画面，其实是无法做到更流畅。
比如一首歌3分钟听完，流畅不卡顿，还怎么更快呢。
对基础应用的一切幻想4G几乎都已经能够满足。
5G民用是伪刚需，但是工业互联网对于带宽和速度的追求是没有止境的，这才是5G技术的用武之地。
个人理解
5G标准在制定之初就是瞄准垂直行业的需求，所以5G的三大特性：多连接、低延时、大带宽都是为了toB场景设计的。
比如工业数字孪生，需要大量的传感器、摄像头和操控设备，对上下行流量带宽和延时有很高的要求，这个时候4G、WiFi是不能满足的，只能使用5G了。
5G也有其使用限制，私有化部署成本很高，而且没有独立的频段可以使用。
目前看国内是批准了第一张行业5G专网频谱牌照给了中国商飞，但不出意外专网的建设及运营还是托管给运营商来做。
5G如果失去移动蜂窝的特性，只做成一个内网、一个大WiFi，那就是是大材小用了，性价比非常低，所以5G专网有可能会面临下一代WiFi的挑战。
3Wifi7
简介
最大带宽30Gbps、支持16条空间流、时延低于5ms的性能指标是WiFi7技术工作组定义的工作目标。相比WiFi6的最大9.6Gbps带宽、8条空间流、时延20ms的技术指标来说是个巨大的飞跃。
WiFi7通过引入了新的6GHz频段(5.GHz~7.GHz)，将最大带宽提高到MHz。把调制阶数升级到了-QAM，让一个符号承载的信息量从10bits提升到了12bits，理论上有20%的吞吐提升。把空间流的数从Wi-Fi6的8个增加到16个等。通过上述这些物理层技术的改进提升，使得无线传输最高的理论链接速率超过了46.Gbps。
在WiFi7的新技术特性中加入了允许将多个RU(ResourceUnit)分配给单用户的机制，进一步提升频谱效率,而WiFi6的RU只能分配给固定的RU。
在Wi-Fi7版本中，工作组新定义了多链路设备(MultilinkDevice，MLD)，即能够同时和AP建立多个Radio数据链路。Wi-Fi7的STA和AP同时在2.4GHz、5GHz和6GHz上建立链路，并且三条链路能够“同时”工作，提升Sta的整体吞吐能力。
个人理解
WiFi最大的优势也是缺点，就是使用的频段是民用频段，所以大家都可以用，导致安全问题突出。
而且因为是公有频段，大家都可以架设WiFi节点，很容易彼此干扰。
受限于使用场景，普通的WiFi接入点也不会设置用户接入管理限制，所以在服务质量、无线切换上面跟4G、5G还有一定差距。
有一定实力的WiFi厂商可以在接入鉴权、用户管理、mesh组网等技术特性上深耕挖掘，毕竟WiFi的建设成本低，说不定可以在企业专网的应用部署上大放异彩。
4边缘计算
简介
即便有5G的存在，数据量仍然是太大了。
而且日常生活中我们都知道，很多数据都是没有意义的数据，比如视频监控的视频数据，在没有人经过的时候，永远都是不变的马路照片，这些数据传回到云服务器存储其实是很浪费带宽、存储资源的。
为了减少带宽的需求，我们采用了一个取巧的办法，就是边缘计算。
边缘计算指的是在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
简单来说，边缘计算消除了将数据传输到云端进行处理和分析的需要，减少了网络和服务器的压力。
所以说，边缘计算不是什么高大上的技术，是因为传输能力不足，或者后面服务器计算能力受限的一个变通的方法，这才导致了边缘计算技术的诞生。
个人理解
有线网络通信里面做边缘计算相对来讲比较容易，配置一个路由就能搞定。
4G、5G等无线通信里面做边缘计算就比较复杂，因为涉及到运营商流量收费，所以会采用数据面下沉等本地流量卸载技术方案配合边缘计算一起实施。边缘计算技术可以满足物联网等领域日益增长的数据量的需要，一度被认为是云计算的未来。
边缘计算的优势是在于有云边协同使用需求的场景，如车联网等。
对于纯私有化部署场景，直接将云计算服务本地化部署就可以解决，所以边缘计算在私有化部署的场景里面是比较鸡肋的。
5行业云平台
简介
行业云平台（IndustryCloudPlatforms）通过组合SaaS（软件服务）、PaaS（平台服务）和IaaS（基础设施服务）提供支持行业应用场景的行业模块化能力。
企业可以将行业云平台的打包功能作为基础模块，组合成独特、差异化的数字业务项目，有助于提高敏捷性、推动创新和缩短产品上市时间。
行业云平台和云平台是两回事，有本质的差别。
日常我们接触到的云平台以提供基础设施和数据存储为核心，而行业云平台主要指的是针对某一行业的应用。
比如压缩机云，它集成的就是目前运行的压缩机运行状态以及相关参数分析等等。
目前钢铁云、石油石化云、烟草云等等，各种云满天飞，但真正有用的应用其实还是比较少的。行业处在起步期，发展前景很大。
到年所有的应用都将长在云上。这几年国家在云计算的发展上分别做了政务上云规划，企业上云规划，政务上云基本完成，企业上云还有3年，也就是在年都完成了。
个人理解
行业应用上云有一定的优势，不管是私有云还是公有云。
服务器资源可以统一管理，提供资源分配、弹性缩扩容、负载均衡、多活备份等功能，成本更低，使用便捷。
当然，在一定规模程度下，比如中小企业自建私有云平台，成本是不划算的。
这就带来矛盾的地方，中小企业如果使用其他企业的公有云平台，怎么来保障自己数据的安全？
目前不管是亚马逊云、阿里云、华为云的推广都遇到这个问题。
6云原生
简介
云原生（CloudNative）是一个组合词，Cloud+Native。
Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，在云上以最佳姿势运行，充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。
云原生是一种“建立在云上的多种效率提升技术的复合体”，而不是单一的技术创新。
主要就是在云技术摆脱物理存储限制的基础上，进一步实现应用的专业优化（比如按功能切分）和生产效率的提升（比如弹性扩容），从而解放人力。
类似于制造业的自动化生产，只不过现在轮到IT技术，由机器算法代替部分人力。
个人理解
云原生应用开发成为新的趋势，就是用用云服务作为新业务的架构基础，选择微服务、容器、k8s等基础分布式架构来构建应用系统。
系统天生就是分布式的，就是并发，高可用的。
但是有利就有弊，云原生的灵活带来的缺点就是部署复杂，工具繁多，开发和运维成本比较高，应用版本管理、数据备份难度也增加了。
7开发运营(DevOps)
简介
DevOps(开发运营)不是一种技术，而是一种文化、方法论或者软件管理模式。
DevOps是开发（development）和运营（operations）的结合，将开发、运维与测试结合一起，通过采用“敏捷”方法，透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。
DevOps利用自动化工具，致力于利用越来越多的可编程的动态基础设施。它基本上是一个持续改进的过程，用于缩短软件开发的生命周期。
很多组织将开发和运营划分成不同的部门。开发部门的驱动力通常是“频繁交付新特性”，而运营部门则更
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