¿Aparecerá la innovación en la nube, en el borde o en otro lugar?

La innovación es fundamental para las organizaciones que mantienen la relevancia comercial y evitan las interrupciones comerciales, pero pero ¿de dónde vendrán esas innovaciones?

Los expertos de la industria creen que la innovación no ocurre en la nube, sino al borde. Sin embargo, la computación de borde es solo una extensión de la computación en la nube. Entonces, ¿qué significa esto? Porque la computación en la nube y la computación de borde pueden funcionar juntos.

Además, el teléfono móvil iPhone X de Apple introdujo recientemente la tecnología de reconocimiento facial, como la tecnología, brindará a los usuarios más riesgos de información personal, lo que atrajo la atención de las personas.

Antes de esto, los dispositivos inteligentes de Apple usaban huellas dactilares, mientras que algunos dispositivos Smart Android utilizaron el reconocimiento de Iris. Por lo tanto, la trama en ciencia ficción pronto se convirtió en un hecho científico.

Las empresas deben ser proactivas, especialmente con las Regulaciones Generales de Protección de Datos de la UE (GDPR), que surtan efecto cinco meses después. Para garantizar que los minoristas, las agencias gubernamentales, los servicios de emergencia y otras organizaciones no violen los estándares regulatorios, uno debe considerar si el reconocimiento facial, el reconocimiento de matrículas, los sensores de vehículos y otras tecnologías pueden cumplir con los requisitos y requisitos del GDPR.

Empoderar a los ciudadanos

Jim McGann, vicepresidente de marketing y desarrollo de negocios de los motores índice, presenta su propio pensamiento sobre estos requisitos legales: 'GDPR da el poder de los datos personales a los ciudadanos, por lo que las empresas que hacen negocios en la Unión Europea, incluida las Estados Unidos, deben cumplir con esta regla '

Agregó que GDPR plantea un problema clave para la gestión de datos de la organización. En muchos casos, a las organizaciones les resulta difícil encontrar datos personales en su sistema o registros en papel. Y generalmente no saben si los datos deben guardar, eliminar, modificar o corregir. Por lo tanto, GDPR empujará la responsabilidad de la organización a una nueva altura debido a la gran penalización que puede enfrentar.

Sin embargo, proporcionó recomendaciones para adoptar soluciones relevantes: 'Proporcionamos soluciones de gestión de información y estrategias de aplicación para garantizar que el negocio de la organización cumpla con las regulaciones de protección de datos. Administrando efectivamente los datos, pueden implementar las políticas y medidas apropiadas porque la mayoría de las empresas saben qué tipos de archivos contienen datos personales. '

datos claros

McGann continuó: 'La mayoría de los datos son muy sensibles, por lo que muchas empresas son reacias a hablar de ello, pero trabajamos mucho con las empresas de consultoría legal para mantener a la organización de cumplimiento'.

Por ejemplo, Index Engine, una compañía Fortune 500, completó la limpieza de datos y descubrió que el 40% de sus datos ya no contenían ningún valor comercial. Entonces la compañía decidió aclararlo.

Él dijo: 'Esto ahorra costos de gestión del centro de datos: obtienen resultados positivos al limpiar los datos, pero si es una compañía pública, no es libre de eliminar los datos debido a problemas de cumplimiento regulatorio. ' En algunos casos, necesita guardar el archivo hasta 30 años. Sugirió que 'Las empresas deben preguntar si estos archivos tienen valor comercial o algún requisito de cumplimiento. ' Por ejemplo, los datos se pueden eliminar sin una razón válida para guardarlo. Algunas compañías también están migrando sus datos a la nube para eliminar los datos del centro de datos.

En el proceso, muchas empresas deben verificar si los datos son de valor comercial para tomar sus decisiones de migración de datos. Las organizaciones deben pensar en lo que hay en sus archivos, ya sea la computación de borde o la computación en la nube para la gestión de datos, la copia de seguridad y el almacenamiento.

Asegúrese de que la información cumpla

Por lo tanto, es importante que las organizaciones exploren formas de evitar que las nuevas tecnologías sea utilizada por consumidores y ciudadanos por igual y consideren cómo usar esos datos para crear valor para las organizaciones y los consumidores. Las organizaciones que utilizan estos datos deben conocer la seguridad de la información para proporcionar, usar, proteger y mejorar los servicios digitales.

Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento facial tiene muchas aplicaciones que sirven no solo para permitir a los usuarios desbloquear aplicaciones en su teléfono inteligente, sino también para pagarlas. Las imágenes se almacenan en el centro de datos implementado localmente utilizando la tecnología de reconocimiento facial del teléfono inteligente. A pesar de esto, las personas aún necesitan mantener una cierta cantidad de datos en la base de datos, que también debe protegerse para evitar que los piratas informáticos exploten los datos personales para ataques maliciosos.

Innovación en la computación de borde

A medida que las organizaciones invierten cada vez más en ciudades autónomas e inteligentes, así como en tecnologías automotrices como las redes de frenado de emergencia automatizada (AEB), también es necesario considerar en los sitios de innovación de 2018 y la necesidad de lograr el equilibrio de cumplimiento e innovación.

Además, cada vez más personas piensan que la innovación aparecerá en la computación marginal en lugar de la nube, y la computación de borde es solo una extensión de la computación en la nube. A pesar de que los datos deben ser más cercanos a la fuente, aún deben analizarse grandes cantidades de datos en otro lugar. Los datos y los retrasos en la red son un obstáculo histórico, y se espera que el impacto de los retrasos pueda reducirse o eliminar.

Edge Computing expande la capacidad del centro de datos al permitir que una gran cantidad de centros de datos más pequeños almacenen, administren y analicen los datos al tiempo que permiten que algunos datos sean administrados y analizados localmente por un dispositivo o sensor desconectado (como vehículos autónomos conectados). Una vez que la conexión de red, sus datos se pueden hacer una copia de seguridad de la nube para una acción adicional.

Aceleración de datos

La reducción de la latencia de la red y la latencia de datos pueden mejorar la experiencia del cliente. Sin embargo, debido al mayor potencial de transferencia de datos a la nube, la latencia de la red y la pérdida de paquetes pueden tener un impacto negativo considerable en el rendimiento de los datos. Sin soluciones de inteligencia de máquinas como Portrick It, los efectos de la latencia y la pérdida de paquetes pueden inhibir los datos y el rendimiento de la copia de seguridad.

Si la base de datos de la tecnología de reconocimiento facial no puede transmitir rápidamente la información de ciudadanía e inmigración, esto puede dar lugar a demoras en los aeropuertos y posibles accidentes o problemas técnicos con vehículos autónomos.

Con el advenimiento de la tecnología autónoma de automóviles, los datos generados por los automóviles viajarán entre vehículos de manera continua. Algunos de estos datos, como la criticidad y los datos de seguridad, requieren un cambio rápido, mientras que otros datos suelen ser información de carretera, como el flujo de tráfico y la velocidad. Los automóviles de conducción automática envían todos sus datos críticos de seguridad a la nube central a través de redes 4G o 5G, lo que puede agregar una latencia de datos significativa a los cambios antes de comenzar a recibir datos debido a retrasos en la red. Actualmente no existe una forma simple y económica de reducir la latencia entre las redes. La velocidad de la luz es un factor importante que las personas no pueden cambiar. Por lo tanto, cómo administrar la red y el retraso de los datos de manera efectiva y eficiente es muy importante.

Gran desafío de datos

Hitachi dijo que los autos de conducción automática crearán alrededor de 2pb de datos por día. Se estima que un automóvil en red creará aproximadamente 25 bytes de datos por hora. Teniendo en cuenta que hay más de 800 millones de automóviles en los Estados Unidos, China y Europa. Como resultado, se superarán mil millones de unidades en el futuro cercano, y si la mitad de los automóviles están completamente en red, suponiendo un uso promedio de 3 horas al día, habrá 37.5 mil millones de gigabytes de datos por día.

Si, como se esperaba, la mayoría de los autos nuevos fueran autos autónomos a mediados de la década de 1920, ese número sería trivial. Obviamente, no todos los datos se pueden enviar de inmediato a la nube sin algún nivel de validación y reducción de datos. Debe haber una solución de compromiso, y la computación de borde puede soportar esta técnica y puede aplicarse en vehículos autónomos.

Desde un punto de vista físico, almacenar cantidades cada vez mayores de datos será un desafío. El tamaño y el tamaño de los datos a veces son muy importantes. Esto crea problemas financieros y económicos por costo de GB. Por ejemplo, mientras que los vehículos eléctricos se consideran la corriente principal del futuro, el consumo de energía aumentará.

Además, también es necesario garantizar que grandes cantidades de datos creados por individuos o dispositivos no violen la legislación de protección de datos.