Kas innovatsioon ilmub pilves, servas või mujal?

Innovatsioon on kriitilise tähtsusega organisatsioonide jaoks, mis säilitavad ettevõtte olulisust ja väldivad ärihäireid, kuid kust need uuendused pärinevad?

Tööstuse eksperdid usuvad, et innovatsiooni ei toimu pilves, vaid äärel. Edge arvutamine on aga lihtsalt pilvandmetöötluse laiendus. Mida see tähendab? Sest pilvandmetöötlus ja servade arvutamine võivad koos töötada.

Lisaks tutvustas Apple'i iPhone X mobiiltelefon hiljuti näotuvastustehnoloogiat, näiteks tehnoloogia, kasutajatele rohkem isikliku teabe riski, mis köitis inimeste tähelepanu.

Enne seda kasutasid Apple'i nutikad seadmed sõrmejälgede võtmist, samas kui mõned Androidi nutikad seadmed kasutasid IRIS -i äratundmist. Seetõttu sai ulme süžee peagi teaduslikuks faktiks.

Ettevõtted peavad olema ennetavad, eriti ELi üldiste andmekaitseeeskirjade (GDPRS) korral, mis jõustuvad viis kuud hiljem. Tagamaks, et jaemüüjad, valitsusasutused, hädaabiteenistused ja muud organisatsioonid ei rikuks regulatiivseid standardeid, tuleb kaaluda, kas näotuvastus, numbrimärgi tunnustamine, sõidukiandurid ja muud tehnoloogiad suudavad täita GDPR -i nõudeid ja nõudeid.

Kodanikke volitama

Index Mootorite turunduse ja ettevõtluse arendamise asepresident Jim McGann esitab nende juriidiliste nõuete kohta oma mõtlemise: 'GDPR annab kodanikele isikuandmete võimu, nii et Euroopa Liidus, sealhulgas Ameerika Ühendriikides äri ajavad ettevõtted, peavad järgima seda reeglit '

Ta lisas, et GDPR on organisatsiooni andmehalduse võtmeküsimus. Paljudel juhtudel on organisatsioonidel keeruline leida isikuandmeid oma süsteemist või paberi kirjetest. Ja tavaliselt nad ei tea, kas andmed on vaja salvestada, kustutada, muuta või parandada. Seetõttu tõukab GDPR organisatsiooni vastutuse uuele kõrgusele tänu tohutule karistusele, millega see võib silmitsi seista.

Kuid ta esitas soovitused asjakohaste lahenduste vastuvõtmiseks: 'Pakume teabehalduslahendusi ja rakendusstrateegiaid tagamaks, et organisatsiooni ettevõte vastab andmekaitseeeskirjadele. ' PB-taseme andmed tuleb koguda, kuid organisatsioonil pole andmeid selle kohta, milliseid reaalseid mõistmist.index-mootorid pakuvad koristamisteenuseid, mis võimaldavad neid teha, mis saab teha, mida saab teha, mis saab teha, mis saab välja anda, mis saab 30-protsendilisi andmeid. Kas andmete tõhusa haldamise abil saavad nad rakendada sobivaid põhimõtteid ja meetmeid, kuna enamik ettevõtteid teab, millist tüüpi failid sisaldavad isikuandmeid. '

andmed

McGann jätkas: 'Enamik andmeid on väga tundlik, nii et paljud ettevõtted ei soovi sellest rääkida, kuid teeme palju tööd seaduslike konsultatsioonifirmadega, et organisatsiooni nõuetele vastavusse jätta. '

Näiteks Fortune 500 ettevõte Index Engine lõpetas andmete puhastamise ja leidis, et 40% selle andmetest ei sisalda enam mingit ärilist väärtust. Nii otsustas ettevõte selle kustutada.

Ta ütles: 'See säästab andmekeskuse halduskulusid: andmeid puhastades saavad nad positiivseid tulemusi, kuid kui see on aktsiaselts, ei saa te regulatiivse vastavuse probleemide tõttu andmeid vabastada.' Mõnel juhul peate salvestama faili kuni 30 aastat. Ta soovitas, et 'Ettevõtted peavad küsima, kas neil failidel on kaubanduslik väärtus või mis tahes vastavusnõuded. ' Näiteks saab andmed kustutada ilma selle salvestamise mõjuva põhjuseta. Mõned ettevõtted rändavad ka oma andmeid pilve, et andmekeskusest andmeid kustutada.

Protsessi käigus peavad paljud ettevõtted kontrollima, kas andmed on kommertslikud, et teha oma andmete migratsiooniotsuseid. Organisatsioonid peavad mõtlema, mis nende failides on - olgu see siis servade arvutamine või pilvandmetöötlus andmete haldamiseks, varundamiseks ja salvestamiseks.

Veenduge, et teave vastab

Seetõttu on oluline, et organisatsioonid uuriksid võimalusi nii tarbijate kui ka kodanike kasutamise vältimiseks ning kaaluda, kuidas neid andmeid kasutada organisatsioonidele ja tarbijatele väärtuse loomiseks. Neid andmeid kasutavad organisatsioonid peavad olema teadlikud infoturbest digitaalteenuste pakkumisel, kasutamisel, kaitsmisel ja täiustamisel.

Näiteks on näotuvastustehnoloogial palju rakendusi, mis ei võimalda mitte ainult kasutajatel oma nutitelefonis rakendusi avada, vaid ka nende eest maksta. Pildid salvestatakse nutitelefoni näotuvastustehnoloogia abil kohapeal kasutusele võetud andmekeskuses. Vaatamata sellele peavad inimesed endiselt andmebaasis hoidma teatud hulga andmeid, mis tuleb ka kaitsta, et häkkerid ei saaks pahatahtlike rünnakute jaoks isikuandmeid kasutada.

Innovatsioon servade arvutamisel

Kuna organisatsioonid investeerivad üha enam autonoomsetesse ja nutikatesse linnadesse, aga ka autotööstustehnoloogiatesse, näiteks automatiseeritud hädapidurduspidurdus (AEB) võrgustike loomine, on vaja kaaluda ka 2018. aasta innovatsioonisaiti ning vajadust saavutada vastavus- ja innovatsiooni tasakaal.

Lisaks arvab üha enam inimesi, et innovatsioon ilmub pigem marginaalses andmetöötluses kui pilves ning servade arvutamine on lihtsalt pilvandmetöötluse laiendus. Ehkki andmeid tuleb allikale lähemale hankida, tuleb mujal siiski analüüsida suuri andmeid. Andmed ja võrgu viivitused on ajalooline takistus ning loodetakse, et viivituste mõju saab vähendada või kõrvaldada.

Edge Computing laiendab andmekeskuse võimsust, võimaldades suurel hulgal väiksematel andmekeskustel andmeid salvestada, hallata ja analüüsida, võimaldades samal ajal mõnda andmeid hallata ja kohapeal analüüsida lahti ühendatud seadme või anduri abil (näiteks ühendatud autonoomsed sõidukid). Kui võrguühendus on, saab selle andmeid edasise tegevuse jaoks pilve toetada.

Andmete kiirendus

Võrgu latentsuse ja andmete latentsuse vähendamine võib parandada kliendikogemust. Pilve andmete edastamise suurema potentsiaali tõttu võib võrgu latentsus ja pakettide kadu anda andmete läbilaskevõimele märkimisväärne negatiivne mõju. Ilma masina intelligentsuse lahenduste, näiteks Portrock Itita, võivad latentsuse ja paketi kadude mõju pärssida andmeid ja varukoopia jõudlust.

Kui näotuvastustehnoloogia andmebaas ei suuda kiiresti kodakondsuse ja sisserändeteavet edastada, võib see põhjustada viivitusi lennujaamades ja autonoomsete sõidukite võimalike õnnetuste või tehniliste probleemide korral.

Autonoomse autotehnoloogia tulekuga sõidavad autode loodud andmed sõidukite vahel pidevalt. Mõned neist andmetest, näiteks kriitilisuse ja ohutuse andmed, nõuavad kiiret pöördeid, samas kui muud andmed on tavaliselt maanteeave, näiteks liiklusvoog ja kiirus. Automaatseid autosid saadavad kõik oma ohutusekriitilised andmed kesksesse pilve tagasi 4G või 5G võrku, lisades potentsiaalselt olulist andmelatentsusaega pöördetele, enne kui nad võrgu viivituste tõttu andmed saaksid. Praegu pole võrkude vahelise latentsuse vähendamiseks lihtsat ja ökonoomset viisi. Valguse kiirus on peamine tegur, mida inimesed ei saa muutuda. Seetõttu on väga oluline, kuidas võrgu ja andmete edasilükkamine tõhusalt ja tõhusalt hallata.

Suured andmete väljakutse

Hitachi ütles, et automaatsõiduautod loovad päevas umbes 2 pb andmeid. Arvatakse, et võrku ühendatud auto loob umbes 25TB baiti andmeid tunnis. Arvestades, et Ameerika Ühendriikides, Hiinas ja Euroopas on rohkem kui 800 miljonit autot. Selle tulemusel ületatakse lähitulevikus miljard ühikut ja kui pooled autod on täielikult võrku ühendatud, eeldades keskmist 3 tundi päevas, on päevas 37,5 miljardit gigabaiti.

Kui ootuspäraselt oleks suurem osa uutest autodest 1920. aastate keskel autonoomselt juhitud autod, oleks see arv triviaalne. Ilmselt ei saa kõiki andmeid kohe pilve tagasi saata ilma teatava andmete valideerimise ja redutseerimiseta. Peab olema kompromisslahendus ja servade arvutamine võib seda tehnikat toetada ja seda saab kasutada autonoomsetes sõidukites.

Füüsilisest küljest on väljakutseks üha suureneva summa andmete salvestamine. Andmete suurus ja suurus on mõnikord väga oluline. See tekitab rahalisi ja majanduslikke probleeme GB kulude kohta. Näiteks kui elektrisõidukeid peetakse tuleviku tavapäraseks, suureneb energiatarve.

Lisaks on vaja tagada ka, et üksikisikute või seadmete loodud suures koguses andmeid ei rikuks andmekaitseõigusakti.