Hoće li se inovacija pojaviti u oblaku, na rubu ili negdje drugdje?

Inovacija je ključna za organizacije koje održavaju poslovnu relevantnost i izbjegavaju poslovne smetnje, ali odakle će te inovacije doći?

Stručnjaci iz industrije vjeruju da se inovacije ne događaju u oblaku, već na rubu. Međutim, rubno računalstvo samo je proširenje računalstva u oblaku. Dakle, što ovo znači? Budući da računalstvo u oblaku i rubno računalstvo mogu raditi zajedno.

Osim toga, Appleov iPhone X mobilni telefon nedavno je predstavio tehnologiju prepoznavanja lica, kao što je tehnologija koja će korisnicima dati više osobnih informacija rizik, koji je privukao pažnju ljudi.

Prije toga, Appleovi pametni uređaji koristili su otiske prstiju, dok su neki Android pametni uređaji koristili prepoznavanje šarenice oka. Stoga je zaplet u znanstvenoj fantastici ubrzo postao znanstvena činjenica.

Poduzeća moraju biti proaktivna, posebno s Općim propisima EU-a o zaštiti podataka (GDPR), koji stupaju na snagu pet mjeseci kasnije. Kako bi se osiguralo da trgovci na malo, vladine agencije, hitne službe i druge organizacije ne krše regulatorne standarde, potrebno je razmotriti mogu li prepoznavanje lica, prepoznavanje registarskih tablica, senzori vozila i druge tehnologije ispuniti zahtjeve i zahtjeve GDPR-a.

Osnažite građane

Jim McGann, potpredsjednik marketinga i poslovnog razvoja u Index Enginesu, iznosi vlastito razmišljanje o ovim pravnim zahtjevima: 'GDPR daje moć osobnih podataka građanima, tako da tvrtke koje posluju u Europskoj uniji, uključujući Sjedinjene Države, moraju poštovati ovo pravilo'

Dodao je da GDPR predstavlja ključno pitanje za upravljanje podacima organizacije. U mnogim slučajevima organizacijama je teško pronaći osobne podatke u svojim sustavima ili papirnatim evidencijama. I obično ne znaju treba li podatke spremiti, izbrisati, izmijeniti ili ispraviti. Stoga će GDPR podići odgovornost organizacije na novu visinu zbog ogromne kazne s kojom bi se mogla suočiti.

Međutim, dao je preporuke za usvajanje relevantnih rješenja: 'Pružamo rješenja za upravljanje informacijama i aplikacijske strategije kako bismo osigurali da je poslovanje organizacije u skladu s propisima o zaštiti podataka.' Podaci na razini PB-a moraju se prikupiti, ali organizacija nema podatke o tome što je stvarno razumijevanje. Index Engines nudi usluge čišćenja gledajući različite izvore podataka kako bi vidjeli što se može izbrisati. Mnoge organizacije mogu objaviti 30% podataka, što im omogućuje bolje upravljanje podacima učinkovito. Jednom kada organizacija može. Učinkovitim upravljanjem podacima može implementirati odgovarajuće politike i mjere jer većina tvrtki zna koje vrste datoteka sadrže osobne podatke. '

jasni podaci

McGann je nastavio: 'Većina podataka je vrlo osjetljiva, tako da mnoge tvrtke nerado govore o tome, ali mi puno radimo s pravnim konzultantskim tvrtkama kako bismo održali organizaciju u skladu s propisima.'

Na primjer, Index Engine, tvrtka s liste Fortune 500, dovršila je čišćenje podataka i otkrila da 40% njenih podataka više nema nikakvu komercijalnu vrijednost. Stoga je tvrtka odlučila to raščistiti.

Rekao je: 'Ovim se štede troškovi upravljanja podatkovnim centrom: oni postižu pozitivne rezultate čišćenjem podataka, ali ako se radi o javnoj tvrtki, ne možete slobodno izbrisati podatke zbog problema s usklađenošću s propisima.' U nekim slučajevima potrebno je spremiti datoteku do 30 godina. Predložio je da se 'poduzeća trebaju zapitati imaju li te datoteke komercijalnu vrijednost ili bilo kakve zahtjeve usklađenosti'. Na primjer, podaci se mogu izbrisati bez valjanog razloga za spremanje. Neke tvrtke također migriraju svoje podatke u oblak kako bi izbrisale podatke iz podatkovnog centra.

U tom procesu mnoge tvrtke moraju provjeriti imaju li podaci komercijalnu vrijednost kako bi donijele svoje odluke o migraciji podataka. Organizacije moraju razmišljati o tome što se nalazi u njihovim datotekama - bilo da je riječ o rubnom računalstvu ili računalstvu u oblaku za upravljanje podacima, sigurnosno kopiranje i pohranu.

Provjerite jesu li informacije usklađene

Stoga je važno da organizacije istraže načine kako spriječiti korištenje novih tehnologija od strane potrošača i građana te razmotre kako koristiti te podatke za stvaranje vrijednosti za organizacije i potrošače. Organizacije koje koriste te podatke moraju biti svjesne informacijske sigurnosti u pružanju, korištenju, zaštiti i poboljšanju digitalnih usluga.

Na primjer, tehnologija prepoznavanja lica ima mnogo aplikacija koje služe ne samo za otključavanje aplikacija na svom pametnom telefonu, već i za njihovo plaćanje. Slike se pohranjuju u lokalno raspoređenom podatkovnom centru pomoću tehnologije prepoznavanja lica pametnog telefona. Unatoč tome, ljudi i dalje trebaju držati određenu količinu podataka u bazi podataka, koju također treba zaštititi kako bi se spriječilo hakersko iskorištavanje osobnih podataka za zlonamjerne napade.

Inovacije u rubnom računalstvu

Budući da organizacije sve više ulažu u autonomne i pametne gradove, kao i u automobilske tehnologije kao što je umrežavanje automatiziranog kočenja u nuždi (AEB), također postoji potreba za razmatranjem inovacijskih mjesta za 2018. te potreba za postizanjem usklađenosti i ravnoteže inovacija.

Osim toga, sve više ljudi misli da će se inovacije pojaviti u marginalnom računalstvu, a ne u oblaku, a rubno računalstvo je samo produžetak računarstva u oblaku. Iako podatke treba prikupiti bliže izvoru, velike količine podataka i dalje je potrebno analizirati negdje drugdje. Kašnjenja podataka i mreže povijesna su prepreka i nadamo se da se utjecaj kašnjenja može smanjiti ili eliminirati.

Rubno računalstvo proširuje kapacitet podatkovnog centra dopuštajući velikom broju manjih podatkovnih centara da pohranjuju, upravljaju i analiziraju podatke dok dopušta da se nekim podacima upravlja i lokalno analizira odspojeni uređaj ili senzor (kao što su povezana autonomna vozila). Nakon povezivanja s mrežom, podaci se mogu sigurnosno kopirati u oblak za daljnje radnje.

Ubrzanje podataka

Smanjenje latencije mreže i podataka može poboljšati korisničko iskustvo. Međutim, zbog veće mogućnosti prijenosa podataka u oblak, latencija mreže i gubitak paketa mogu imati znatan negativan utjecaj na protok podataka. Bez rješenja strojne inteligencije kao što je PORTRock IT, učinci latencije i gubitka paketa mogu inhibirati performanse podataka i sigurnosne kopije.

Ako baza podataka tehnologije prepoznavanja lica ne može brzo prenijeti informacije o državljanstvu i imigraciji, to može rezultirati kašnjenjima u zračnim lukama i mogućim nesrećama ili tehničkim problemima s autonomnim vozilima.

S pojavom tehnologije autonomnih automobila, podaci koje generiraju automobili putovat će između vozila na kontinuirani način. Neki od tih podataka, kao što su podaci o kritičnosti i sigurnosti, zahtijevaju brzu obradu, dok su drugi podaci obično informacije o cestama kao što su protok i brzina prometa. Automobili za automatsku vožnju šalju sve svoje podatke kritične za sigurnost natrag u središnji oblak preko 4G ili 5G mreža, potencijalno dodajući značajnu latenciju podataka prije nego što počnu primati podatke zbog kašnjenja mreže. Trenutno ne postoji jednostavan i ekonomičan način za smanjenje kašnjenja između mreža. Brzina svjetlosti je glavni faktor koji ljudi ne mogu promijeniti. Stoga je vrlo važno kako učinkovito i djelotvorno upravljati kašnjenjem mreže i podataka.

Veliki podatkovni izazov

Hitachi je rekao da će automobili s automatskom vožnjom stvarati oko 2PB podataka dnevno. Procjenjuje se da će umreženi automobil stvoriti oko 25 TB bajtova podataka na sat. S obzirom da u SAD-u, Kini i Europi postoji više od 800 milijuna automobila. Kao rezultat toga, milijarda jedinica bit će premašena u bliskoj budućnosti, a ako je polovica automobila potpuno umrežena, uz pretpostavku prosječne upotrebe od 3 sata dnevno, bit će 37,5 milijardi gigabajta podataka dnevno.

Da su, kao što se očekivalo, većina novih automobila sredinom 1920-ih bili automobili s autonomnom vožnjom, taj bi broj bio trivijalan. Očito, ne mogu se svi podaci odmah poslati natrag u oblak bez određene razine provjere i redukcije podataka. Mora postojati kompromisno rješenje, a rubno računalstvo može podržati ovu tehniku ​​i može se primijeniti u autonomnim vozilima.

S fizičke točke gledišta, pohranjivanje sve većih količina podataka bit će izazov. Veličina i veličina podataka ponekad je vrlo važna. To stvara financijske i ekonomske probleme po GB trošku. Na primjer, dok se električna vozila smatraju glavnom strujom budućnosti, potrošnja energije će sigurno rasti.

Osim toga, također je potrebno osigurati da velike količine podataka koje su izradili pojedinci ili uređaji ne krše zakone o zaštiti podataka.