预测在我们的生活中普遍都存在，譬如天气预报、地震预警，抑或是简单的入场预测、销售额预测等等。古有诸葛亮观星测天文生死，现有天文台预警自然灾害，道理其实都是一样的——通过经验估算事件发生的概率。

在数学上，是不承认预测的。举个例子，圆周率。我们从来没听闻预测圆周率有几位，一般会称为无限不循环小数；也没听闻预测圆周率是多少，只会估算为3.141592654。但我们会利用各种数学知识，预测我们世界未知的事情。

我所在的项目中，其中一个重点功能就是预测快件的动向。可是这个功能微微蛋疼，因为可以称得上为监控。先来对比预测与监控这两个词语的区别。预测上边已经解释，而监控则是对发生了的事情进行监测控制，两者完全不一样。项目中经常采用精准操作时间，来代表一个事件的完成时间。例如，通过最后一票装车时间代表一辆车的发车时间，预测下一网点到达时间。单看没怎么问题，但请注意关键词“最后一票”。“最后一票”意味着我们需要监控哪一票是最后的，才能得知发车时间。这个值是精确的，而计划行驶时间也是精确的，那么所谓的预测，也是精确的。更恶心的事情是，你根本不会知道什么时候才会出现最后一票，这个实时监控消耗的性能就浪费了。

上面提到了数学知识。我一直在思考，我们要实现预测应该使用更多的数学知识。其中概率是一个很好的解决方案。针对上面的例子，我们大可以分析以往的行驶记录，统计出某个时间进行发车的概率，进行预测。这样可以把大量的实时监控性能改为过后分析统计，释放的资源更好地用于其他更重要的实时计算中去。