क्या नवाचार क्लाउड में, किनारे या अन्य जगहों पर दिखाई देगा?

नवाचार उन संगठनों के लिए महत्वपूर्ण है जो व्यावसायिक प्रासंगिकता बनाए रखते हैं और व्यावसायिक व्यवधानों से बचते हैं, लेकिन वे नवाचार कहां से आएंगे?

उद्योग के विशेषज्ञों का मानना ​​है कि नवाचार क्लाउड में नहीं, बल्कि कगार पर होता है। हालांकि, एज कंप्यूटिंग केवल क्लाउड कंप्यूटिंग का एक विस्तार है। अच्छा तो इसका क्या मतलब है? क्योंकि क्लाउड कंप्यूटिंग और एज कंप्यूटिंग एक साथ काम कर सकते हैं।

इसके अलावा, Apple के iPhone X मोबाइल फोन ने हाल ही में फेशियल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी की शुरुआत की, जैसे कि तकनीक उपयोगकर्ताओं को अधिक व्यक्तिगत सूचना जोखिम देगी, जिससे लोगों का ध्यान आकर्षित हुआ।

इससे पहले, Apple के स्मार्ट उपकरणों ने फिंगरप्रिंटिंग का उपयोग किया, जबकि कुछ Android स्मार्ट डिवाइस ने IRIS मान्यता का उपयोग किया। इसलिए, विज्ञान कथा में कथानक जल्द ही एक वैज्ञानिक तथ्य बन गया।

व्यवसायों को सक्रिय होने की आवश्यकता है, विशेष रूप से यूरोपीय संघ के सामान्य डेटा संरक्षण विनियम (GDPRS) के साथ, जो पांच महीने बाद प्रभावी होते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि खुदरा विक्रेताओं, सरकारी एजेंसियों, आपातकालीन सेवाओं और अन्य संगठन नियामक मानकों का उल्लंघन नहीं करते हैं, किसी को यह विचार करने की आवश्यकता है कि क्या चेहरे की मान्यता, लाइसेंस प्लेट मान्यता, वाहन सेंसर और अन्य प्रौद्योगिकियां जीडीपीआर की आवश्यकताओं और आवश्यकताओं को पूरा कर सकती हैं।

नागरिकों को सशक्त बनाना

इंडेक्स इंजन में मार्केटिंग एंड बिजनेस डेवलपमेंट के उपाध्यक्ष जिम मैकगैन ने इन कानूनी आवश्यकताओं पर अपनी सोच को आगे बढ़ाया: 'जीडीपीआर नागरिकों को व्यक्तिगत डेटा की शक्ति देता है, इसलिए संयुक्त राज्य अमेरिका सहित यूरोपीय संघ में व्यापार करने वाली कंपनियां इस नियम का पालन करना चाहिए' '

उन्होंने कहा कि GDPR संगठन के डेटा प्रबंधन के लिए एक महत्वपूर्ण मुद्दा है। कई मामलों में, संगठनों को अपने सिस्टम या पेपर रिकॉर्ड में व्यक्तिगत डेटा ढूंढना मुश्किल लगता है। और आमतौर पर वे नहीं जानते कि क्या डेटा को सहेजने, हटाने, संशोधित या सही करने की आवश्यकता है या नहीं। इसलिए, जीडीपीआर संगठन की जिम्मेदारी को एक नई ऊंचाई पर धकेल देगा, जो कि इसका सामना कर सकता है।

हालाँकि, उन्होंने प्रासंगिक समाधानों को अपनाने के लिए सिफारिशें प्रदान कीं: 'हम संगठन के व्यवसाय को डेटा सुरक्षा नियमों के साथ अनुपालन करने के लिए यह सुनिश्चित करने के लिए सूचना प्रबंधन समाधान और अनुप्रयोग रणनीति प्रदान करते हैं। ' PB- स्तरीय डेटा को टकराने की आवश्यकता है, लेकिन संगठन के पास वास्तविक समझ के बारे में कोई डेटा नहीं है। कुशलता से। संगठन को प्रभावी ढंग से डेटा का प्रबंधन करके, वे उपयुक्त नीतियों और उपायों को लागू कर सकते हैं क्योंकि अधिकांश कंपनियों को पता है कि किस प्रकार की फाइलों में व्यक्तिगत डेटा होता है। '

स्पष्ट डेटा

McGann ने जारी रखा: 'अधिकांश डेटा बहुत संवेदनशील है, इसलिए कई कंपनियां इसके बारे में बात करने के लिए अनिच्छुक हैं, लेकिन हम संगठन को अनुपालन में रखने के लिए कानूनी परामर्श फर्मों के साथ बहुत काम करते हैं।

उदाहरण के लिए, इंडेक्स इंजन, एक फॉर्च्यून 500 कंपनी, ने डेटा क्लीनअप को पूरा किया और पाया कि इसके 40% डेटा में अब कोई व्यावसायिक मूल्य नहीं है। इसलिए कंपनी ने इसे साफ करने का फैसला किया।

उन्होंने कहा: 'यह डेटा सेंटर प्रबंधन लागत को बचाता है: वे डेटा को साफ करके सकारात्मक परिणाम प्राप्त करते हैं, लेकिन अगर यह सार्वजनिक कंपनी है, तो आप नियामक अनुपालन मुद्दों के कारण डेटा को हटाने के लिए स्वतंत्र नहीं हैं। ' कुछ मामलों में, फ़ाइल को 30 साल तक बचाने की आवश्यकता है। उन्होंने सुझाव दिया कि 'व्यवसायों को यह पूछने की आवश्यकता है कि क्या इन फ़ाइलों में वाणिज्यिक मूल्य है या कोई अनुपालन आवश्यकताएं हैं। ' उदाहरण के लिए, डेटा को इसे बचाने के लिए एक वैध कारण के बिना हटा दिया जा सकता है। कुछ कंपनियां डेटा सेंटर से डेटा हटाने के लिए अपने डेटा को क्लाउड पर भी माइग्रेट कर रही हैं।

इस प्रक्रिया में, कई कंपनियों को यह जांचने की आवश्यकता है कि क्या डेटा अपने डेटा माइग्रेशन निर्णय लेने के लिए व्यावसायिक मूल्य का है या नहीं। संगठनों को यह सोचने की जरूरत है कि उनकी फ़ाइलों में क्या है - चाहे वह एज कंप्यूटिंग हो या डेटा प्रबंधन, बैकअप और स्टोरेज के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग।

सुनिश्चित करें कि जानकारी आज्ञाकारी है

इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि संगठन नई तकनीकों को उपभोक्ताओं और नागरिकों द्वारा उपयोग किए जाने से रोकने के तरीकों का पता लगाते हैं और इस बात पर विचार करते हैं कि संगठनों और उपभोक्ताओं के लिए मूल्य बनाने के लिए उस डेटा का उपयोग कैसे करें। इस डेटा का उपयोग करने वाले संगठनों को डिजिटल सेवाओं को प्रदान करने, उपयोग करने और सुधारने में सूचना सुरक्षा के बारे में पता होना चाहिए।

उदाहरण के लिए, फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी में कई एप्लिकेशन हैं जो न केवल उपयोगकर्ताओं को अपने स्मार्टफोन पर एप्लिकेशन को अनलॉक करने की अनुमति देने के लिए काम करते हैं, बल्कि उनके लिए भी भुगतान करते हैं। छवियों को स्मार्टफोन की चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग करके स्थानीय रूप से तैनात डेटा सेंटर में संग्रहीत किया जाता है। इसके बावजूद, लोगों को अभी भी डेटाबेस पर एक निश्चित मात्रा में डेटा रखने की आवश्यकता है, जिसे हैकर्स को दुर्भावनापूर्ण हमलों के लिए व्यक्तिगत डेटा का शोषण करने से रोकने के लिए भी संरक्षित किया जाना चाहिए।

एज कम्प्यूटिंग में नवाचार

चूंकि संगठन तेजी से स्वायत्त और स्मार्ट शहरों में निवेश करते हैं, साथ ही ऑटोमोटिव टेक्नोलॉजीज जैसे स्वचालित आपातकालीन ब्रेकिंग (AEB) नेटवर्किंग, 2018 के नवाचार साइटों पर विचार करने और अनुपालन और नवाचार संतुलन को प्राप्त करने की आवश्यकता पर भी विचार करने की आवश्यकता है।

इसके अलावा, अधिक से अधिक लोग सोचते हैं कि नवाचार क्लाउड के बजाय सीमांत कंप्यूटिंग में दिखाई देगा, और एज कंप्यूटिंग केवल क्लाउड कंप्यूटिंग का एक विस्तार है। भले ही डेटा को स्रोत के करीब पहुंचने की आवश्यकता है, लेकिन बड़ी मात्रा में डेटा को अभी भी कहीं और विश्लेषण करने की आवश्यकता है। डेटा और नेटवर्क देरी एक ऐतिहासिक बाधा है, और एक उम्मीद है कि देरी के प्रभाव को कम या समाप्त किया जा सकता है।

एज कंप्यूटिंग बड़ी संख्या में छोटे डेटा केंद्रों को स्टोर करने, प्रबंधित करने और विश्लेषण करने की अनुमति देकर डेटा सेंटर की क्षमता का विस्तार करता है, जबकि कुछ डेटा को प्रबंधित करने और स्थानीय रूप से डिस्कनेक्ट किए गए डिवाइस या सेंसर (जैसे कि कनेक्टेड ऑटोनॉमस वाहनों) द्वारा विश्लेषण किया जाता है। एक बार नेटवर्क कनेक्शन, इसके डेटा को आगे की कार्रवाई के लिए क्लाउड तक बैकअप दिया जा सकता है।

आंकड़ा त्वरण

नेटवर्क विलंबता और डेटा विलंबता को कम करने से ग्राहक अनुभव में सुधार हो सकता है। हालांकि, क्लाउड में डेटा ट्रांसफर के लिए अधिक क्षमता के कारण, नेटवर्क विलंबता और पैकेट लॉस का डेटा थ्रूपुट पर काफी नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है। मशीन इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस जैसे कि पोर्टॉक इट के बिना, विलंबता और पैकेट लॉस के प्रभाव डेटा और बैकअप प्रदर्शन को रोक सकते हैं।

यदि चेहरे की पहचान तकनीक का डेटाबेस नागरिकता और आव्रजन जानकारी को जल्दी से प्रसारित करने में असमर्थ है, तो इससे हवाई अड्डों और संभावित दुर्घटनाओं या स्वायत्त वाहनों के साथ तकनीकी समस्याओं में देरी हो सकती है।

स्वायत्त कार प्रौद्योगिकी के आगमन के साथ, कारों द्वारा उत्पन्न डेटा वाहनों के बीच एक निरंतर तरीके से यात्रा करेगा। इनमें से कुछ डेटा, जैसे कि आलोचना और सुरक्षा डेटा, को त्वरित टर्नअराउंड की आवश्यकता होती है, जबकि अन्य डेटा आमतौर पर सड़क की जानकारी जैसे ट्रैफ़िक प्रवाह और गति होती है। ऑटो-ड्राइविंग कारें अपने सभी सुरक्षा-आलोचनात्मक डेटा को 4 जी या 5 जी नेटवर्क पर केंद्रीय क्लाउड पर वापस भेजती हैं, संभावित रूप से नेटवर्क में देरी के कारण डेटा प्राप्त करने से पहले टर्नअराउंड में महत्वपूर्ण डेटा विलंबता को जोड़ते हैं। वर्तमान में नेटवर्क के बीच विलंबता को कम करने के लिए कोई सरल और किफायती तरीका नहीं है। प्रकाश की गति एक प्रमुख कारक है जिसे लोग नहीं बदल सकते। इसलिए, नेटवर्क और डेटा में देरी को प्रभावी ढंग से और कुशलता से कैसे प्रबंधित किया जाए, यह बहुत महत्वपूर्ण है।

बड़े आंकड़े चुनौती

हिताची ने कहा कि ऑटो-ड्राइविंग कारें प्रति दिन लगभग 2pb डेटा बनाएगी। यह अनुमान लगाया जाता है कि एक नेटवर्क कार प्रति घंटे लगभग 25TB बाइट्स डेटा बनाएगी। यह देखते हुए कि संयुक्त राज्य अमेरिका, चीन और यूरोप में 800 मिलियन से अधिक कारें हैं। नतीजतन, निकट भविष्य में एक अरब इकाइयाँ पार हो जाएंगी, और यदि आधी कारों को पूरी तरह से नेटवर्क किया जाता है, तो दिन में 3 घंटे का औसत उपयोग करते हुए, प्रति दिन 37.5 बिलियन गीगाबाइट डेटा होगा।

यदि, जैसा कि अपेक्षित था, 1920 के दशक के मध्य में अधिकांश नई कारों को स्वायत्त रूप से संचालित कारें थीं, तो यह संख्या तुच्छ होगी। जाहिर है, सभी डेटा को तुरंत डेटा सत्यापन और कमी के कुछ स्तर के बिना क्लाउड पर वापस नहीं भेजा जा सकता है। एक समझौता समाधान होना चाहिए, और एज कंप्यूटिंग इस तकनीक का समर्थन कर सकती है और इसे स्वायत्त वाहनों में लागू किया जा सकता है।

भौतिक दृष्टिकोण से, कभी-कभी बढ़ती मात्रा में डेटा को संग्रहीत करना एक चुनौती होगी। डेटा का आकार और आकार कभी -कभी बहुत महत्वपूर्ण होता है। यह प्रति जीबी लागत प्रति वित्तीय और आर्थिक समस्याएं पैदा करता है। उदाहरण के लिए, जबकि इलेक्ट्रिक वाहनों को भविष्य की मुख्यधारा माना जाता है, बिजली की खपत बढ़ने के लिए बाध्य है।

इसके अलावा, यह सुनिश्चित करना भी आवश्यक है कि व्यक्तियों या उपकरणों द्वारा बनाई गई बड़ी मात्रा में डेटा डेटा सुरक्षा कानून का उल्लंघन नहीं करते हैं।