Արդյոք նորամուծությունը կհայտնվի ամպի մեջ, եզրին կամ այլուր:

Նորարարությունը շատ կարեւոր է բիզնեսի արդիականությունը պահպանող կազմակերպությունների համար եւ խուսափում է բիզնեսի խանգարումներից, բայց որտեղից են այդ նորամուծությունները:

Արդյունաբերության փորձագետները կարծում են, որ նորարարությունը չի պատահում ամպի մեջ, բայց եզրին: Այնուամենայնիվ, Edge Computing- ը պարզապես ամպային հաշվարկման երկարացում է: Այսպիսով, ինչ է սա նշանակում: Քանի որ ամպի հաշվարկային եւ եզրային հաշվարկները կարող են միասին աշխատել:

Բացի այդ, Apple- ի iPhone X Mobile Phone- ը վերջերս ներկայացրեց դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիան, ինչպիսին է տեխնոլոգիաները օգտվողներին ավելի շատ անձնական տեղեկատվության ռիսկ կտան, ինչը գրավեց մարդկանց ուշադրությունը:

Դրանից առաջ Apple- ի խելացի սարքերը մատնահետքերն օգտագործեցին, մինչդեռ որոշ Android խելացի սարքեր օգտագործում էին իրիսի ճանաչումը: Հետեւաբար, գիտական ​​ֆանտաստիկայի սյուժեն շուտով դարձավ գիտական ​​փաստ:

Բիզնեսը պետք է լինի ակտիվ, հատկապես ԵՄ տվյալների պաշտպանության ընդհանուր կանոնակարգերով (GDPRS), որն ուժի մեջ է մտնում հինգ ամիս անց: Ապահովել, որ մանրածախ վաճառողները, պետական ​​գործակալությունները, արտակարգ իրավիճակների ծառայությունները եւ այլ կազմակերպություններ չեն խախտում կարգավորող ստանդարտները, պետք է հաշվի առնել, թե արդյոք դեմքի ճանաչումը, լիցենզիայի ափսեի ճանաչումը, տրանսպորտային միջոցների ցուցիչները եւ այլ տեխնոլոգիաները կարող են բավարարել GDPR- ի պահանջները եւ պահանջները:

Հզորացնել քաղաքացիներին

Ide ուցանիշի շարժիչների շուկայավարման եւ բիզնեսի զարգացման փոխնախագահ Jim իմ Մակգանն իր իրավական պահանջների վերաբերյալ առաջ է մղում.

Նա հավելեց, որ GDPR- ն առանց հիմնական խնդիր է առաջացնում կազմակերպության տվյալների կառավարման համար: Շատ դեպքերում կազմակերպությունները դժվարանում են գտնել իրենց համակարգում կամ թղթային գրառումներում անձնական տվյալներ: Եվ սովորաբար նրանք չգիտեն, թե արդյոք տվյալները պետք է պահպանվեն, ջնջվեն, փոփոխված կամ շտկվեն: Հետեւաբար, Հեփերը կազմակերպության պատասխանատվությունը կուղղեն նոր բարձրության, այն հսկայական տույժի պատճառով, որը կարող է բախվել:

Այնուամենայնիվ, նա հանձնարարականներ է տվել համապատասխան լուծումներ ընդունելու համար. Տվյալների արդյունավետ կառավարումը նրանք կարող են իրականացնել համապատասխան քաղաքականություն եւ միջոցներ, քանի որ ընկերությունների մեծամասնությունը գիտի, թե ինչ տեսակի ֆայլեր են պարունակում անձնական տվյալներ: '

Մաքրել տվյալները

McGann- ը շարունակեց.

Օրինակ, ինդեքսի շարժիչը, Fortune 500 ընկերությունը, լրացված տվյալների մաքրումը եւ գտավ, որ դրա տվյալների 40% -ը այլեւս չի պարունակում որեւէ առեւտրային արժեք: Այսպիսով, ընկերությունը որոշեց մաքրել այն:

Նա ասաց. Նա առաջարկեց, որ «բիզնեսները պետք է հարցնեն, արդյոք այդ ֆայլերը ունեն առեւտրային արժեք կամ համապատասխանության որեւէ պահանջ»: Որոշ ընկերություններ նույնպես արտագաղթում են իրենց տվյալները ամպի վրա, տվյալների կենտրոնից տվյալները ջնջելու համար:

Գործընթացում շատ ընկերություններ պետք է ստուգեն, տվյալները առեւտրային արժեք ունեն, իրենց տվյալների միգրացիայի որոշումները կայացնելու համար: Կազմակերպությունները պետք է մտածեն, թե ինչն է իրենց ֆայլերում `լինի դա եզրային հաշվարկային կամ ամպի հաշվարկներ տվյալների կառավարման, պահուստավորման եւ պահպանման համար:

Համոզվեք, որ տեղեկատվությունը համապատասխանում է

Հետեւաբար, կարեւոր է, որ կազմակերպությունները ուսումնասիրեն նոր տեխնոլոգիաները `կանխելու համար նոր տեխնոլոգիաները սպառողների եւ քաղաքացիների կողմից օգտագործվելուց եւ հաշվի առնել, թե ինչպես օգտագործել այդ տվյալները, կազմակերպությունների եւ սպառողների համար արժեք ստեղծելու համար: Այս տվյալները օգտագործող կազմակերպությունները պետք է տեղյակ լինեն տեղեկատվական անվտանգության մասին թվային ծառայությունների մատուցման, օգտագործման, պաշտպանելու եւ բարելավման գործում:

Օրինակ, դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիան ունի բազմաթիվ դիմումներ, որոնք ծառայում են ոչ միայն օգտագործողներին թույլ տալ ապակողպել դիմումները իրենց սմարթֆոնի վրա, այլեւ վճարել դրանց համար: Պատկերները պահվում են տեղակայված տվյալների կենտրոնում `օգտագործելով սմարթֆոնի դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիան: Չնայած դրան, մարդիկ դեռ պետք է պահեն տվյալների բազայում որոշակի քանակությամբ տվյալներ, որոնք նույնպես պետք է պաշտպանված լինեն հակերներին վնասակար գրոհների համար չօգտագործելու համար:

Նորարարություն եզրային հաշվարկներում

Քանի որ կազմակերպությունները ավելի ու ավելի են ներդրումներ կատարում ինքնավար եւ խելացի քաղաքներում, ինչպես նաեւ ավտոմոբիլային տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են ավտոմատացված արտակարգ իրավիճակների արգելակումը (AEB) ցանցային ցանցը, անհրաժեշտ է նաեւ հաշվի առնել 2018 թվականի նորարարական կայքերը եւ համապատասխանության եւ նորարարական հաշվեկշիռի հասնելու անհրաժեշտություն:

Բացի այդ, ավելի ու ավելի շատ մարդիկ կարծում են, որ նորամուծությունը կհայտնվի մարգինալ հաշվարկներում, այլ ոչ թե ամպի, իսկ ծայրերի հաշվարկը պարզապես ամպային հաշվարկման երկարացում է: Չնայած որ տվյալները պետք է ավելի մոտ լինեն աղբյուրին, մեծ քանակությամբ տվյալներ դեռ պետք է վերլուծվեն այլուր: Տվյալների եւ ցանցի հետաձգումները պատմական խոչընդոտ են, եւ մեկը հույս ունի, որ ձգձգումների ազդեցությունը կարող է կրճատվել կամ վերացվել:

Edge Computing- ը ընդլայնում է տվյալների կենտրոնի կարողությունները `թույլ տալով մեծ թվով տվյալների կենտրոններ պահել, կառավարել եւ վերլուծել տվյալները, միաժամանակ որոշ տվյալներ կարող են կառավարվել եւ տեղում վերլուծվել անջատված սարքի կամ սենսորի միջոցով (օրինակ, ինքնավար տրանսպորտային միջոցներ): Անցային կապից հետո դրա տվյալները կարող են հետ մղվել ամպի հետագա գործողությունների համար:

Տվյալների արագացում

Network անցի լատենտության եւ տվյալների լատենտության նվազեցումը կարող է բարելավել հաճախորդների փորձը: Այնուամենայնիվ, ամպի փոխանցման ավելի մեծ ներուժի պատճառով ցանցի լատենտային եւ փաթեթային կորուստը կարող է զգալի բացասական ազդեցություն ունենալ տվյալների միջոցով: Առանց մեքենայի հետախուզական լուծումների, ինչպիսիք են դիմանալը, լատենտության եւ փաթեթների կորստի հետեւանքները կարող են խանգարել տվյալների եւ կրկնօրինակման կատարողականի:

Եթե ​​դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիայի տվյալների բազան ի վիճակի չէ արագ փոխանցել քաղաքացիությունը եւ ներգաղթի տեղեկատվությունը, դա կարող է հանգեցնել օդանավակայանների ձգձգումների եւ ինքնավար տրանսպորտային միջոցների հնարավոր վթարների կամ տեխնիկական խնդիրների:

Ինքնավար ավտոմեքենաների տեխնոլոգիայի գալուստով մեքենաների կողմից առաջացած տվյալները շարունակական կերպով ճանապարհորդելու են տրանսպորտային միջոցների միջեւ: Այս տվյալներից մի քանիսը, ինչպիսիք են քննադատության եւ անվտանգության տվյալները, պահանջում են արագ շրջադարձ, իսկ մյուս տվյալները, որպես կանոն, ճանապարհային տեղեկատվություն, ինչպիսիք են երթեւեկության հոսքը եւ արագությունը: Ավտոմեքենաների վարորդական մեքենաները իրենց անվտանգության բոլոր կարեւոր տվյալներն են ուղարկում կենտրոնական ամպի վրա 4G կամ 5G ցանցերի ավելի քան 4G կամ 5G ցանցեր, որոնք հնարավորություն են տալիս տարածվել էական տվյալների ուշացումով, նախքան նրանք սկսեն տվյալներ ստանալ ցանցի ձգձգումների պատճառով: Ներկայումս ցանցերի միջեւ լատենտությունը նվազեցնելու պարզ եւ տնտեսական միջոց չկա: Լույսի արագությունը մեծ գործոն է, որը մարդիկ չեն կարող փոխել: Հետեւաբար, ինչպես կառավարել ցանցը եւ տվյալների հետաձգումը արդյունավետ եւ արդյունավետորեն շատ կարեւոր է:

Տվյալների մեծ մարտահրավեր

Հիտաչին ասում է, որ ավտոմատ վարող մեքենաները օրական կստեղծեն 2PB տվյալներ: Հաշվարկվում է, որ ցանցային մեքենան կստեղծի ժամում մոտ 25TB բայթ տվյալներ: Հաշվի առնելով, որ Միացյալ Նահանգներում, Չինաստանում եւ Եվրոպայում ավելի քան 800 միլիոն մեքենա կա: Արդյունքում, մոտ ապագայում մեկ միլիարդ միավորը կգերազանցվի, եւ եթե ավտոմեքենաների կեսը ամբողջությամբ ցանցավորված լինի, ստանձնելով օրական 3 ժամվա միջին օգտագործումը:

Եթե, ինչպես եւ սպասվում էր, նոր մեքենաների մեծ մասը 1920-ականների կեսերին ինքնավար մեքենաներ էին, այդ թիվը չնչին կլիներ: Ակնհայտ է, որ ոչ բոլոր տվյալները կարող են անմիջապես ուղարկվել ամպի, առանց տվյալների վավերացման եւ նվազեցման որոշակի մակարդակի: Պետք է լինի փոխզիջումային լուծում, եւ Edge Computing- ը կարող է աջակցել այս տեխնիկային եւ կարող է կիրառվել ինքնավար տրանսպորտային միջոցներում:

Ֆիզիկական տեսանկյունից `տվյալների մեծ քանակությամբ քանակությամբ տվյալների պահելը մարտահրավեր կլինի: Տվյալների չափը եւ չափը երբեմն շատ կարեւոր է: Սա ֆինանսական եւ տնտեսական խնդիրներ է ստեղծում ԳԲ արժեքի համար: Օրինակ, մինչդեռ էլեկտրական տրանսպորտային միջոցները համարվում են ապագայի հիմնական հոսքը, էլեկտրաէներգիայի սպառումը պարտավոր է աճել:

Բացի այդ, անհրաժեշտ է նաեւ ապահովել, որ անհատների կամ սարքերի կողմից ստեղծված տվյալների մեծ քանակությունը չի խախտում տվյալների պաշտպանության օրենսդրությունը: