イノベーションは、ビジネスの関連性を維持し、ビジネスの中断を回避する組織にとって不可欠ですが、そのイノベーションはどこから来るのでしょうか?
業界の専門家は、イノベーションはクラウドで起こるのではなく、その瀬戸際で起こると考えています。ただし、エッジ コンピューティングはクラウド コンピューティングの拡張にすぎません。では、これは何を意味するのでしょうか？クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングが連携して機能する可能性があるためです。
さらに、最近導入されたAppleの携帯電話iPhone Xには、この技術がユーザーにさらなる個人情報リスクを与えるなど、人々の注目を集めた。
これ以前は、Apple のスマート デバイスは指紋認証を使用していましたが、一部の Android スマート デバイスは虹彩認識を使用していました。したがって、SF のプロットはすぐに科学的事実になりました。
企業は、特に 5 か月後に発効する EU の一般データ保護規則 (GDPR) に対して、積極的に取り組む必要があります。小売業者、政府機関、緊急サービス、その他の組織が規制基準に違反しないようにするには、顔認識、ナンバープレート認識、車両センサー、その他のテクノロジーが GDPR の要件と要件を満たせるかどうかを検討する必要があります。
市民に力を与える
Index Engines のマーケティングおよび事業開発担当副社長であるジム・マクガン氏は、これらの法的要件について独自の考えを提唱しています。「GDPR は個人データの権限を国民に与えているため、米国を含む欧州連合で事業を行う企業はこの規則に従う必要があります」
同氏は、GDPRが組織のデータ管理にとって重要な問題を提起していると付け加えた。多くの場合、組織はシステムや紙の記録で個人データを見つけるのが難しいと感じています。そして通常、データを保存、削除、変更、修正する必要があるかどうかもわかりません。したがって、GDPR は、組織が直面する可能性のある巨額のペナルティにより、組織の責任を新たな高みに押し上げることになります。
ただし、同氏は、関連ソリューションを導入するための推奨事項を示しました。「当社は、組織のビジネスがデータ保護規制に準拠していることを確認するための情報管理ソリューションとアプリケーション戦略を提供しています。」 PB レベルのデータを照合する必要がありますが、組織は実際に何を理解しているのかについてのデータを持っていません。インデックス エンジンは、さまざまなデータ ソースを調べて何をクリアできるかを確認するクリーンアップ サービスを提供します。多くの組織はデータの 30% を解放でき、これによりデータをより効率的に管理できるようになります。組織が効果的に管理できるようになれば、ほとんどの企業は、どのような種類のファイルに個人データが含まれているかを知っているため、適切なポリシーや対策を導入できます。 「
データをクリア
マクガン氏は続けて、「データのほとんどは非常に機密性の高いものであるため、多くの企業はそれについて話すことに消極的ですが、私たちは組織のコンプライアンスを維持するために法律コンサルティング会社と多くの協力を行っています。」
たとえば、フォーチュン 500 企業の Index Engine はデータのクリーンアップを完了しましたが、データの 40% には商業的価値がまったく含まれていないことがわかりました。そこで同社はそれを解消することにした。
同氏は、「これにより、データセンターの管理コストが節約されます。データをクリーンアップすることで良い結果が得られますが、上場企業の場合、規制遵守の問題があるため、自由にデータを削除することはできません。」場合によっては、ファイルを最長 30 年間保存する必要があると述べています。同氏は、「企業はこれらのファイルに商業的価値があるのか、それともコンプライアンス要件があるのかを検討する必要がある」と述べています。たとえば、データは保存する正当な理由がなければ削除される可能性があります。データセンターからデータを削除するために、データをクラウドに移行する企業もあります。
その過程で、多くの企業はデータ移行を決定するために、データが商業的価値があるかどうかを確認する必要があります。組織は、データ管理、バックアップ、ストレージにエッジ コンピューティングを使用するかクラウド コンピューティングを使用するかなど、ファイルの内容について考える必要があります。
情報が準拠していることを確認してください
したがって、組織は消費者と国民の両方による新しいテクノロジーの使用を防ぐ方法を模索し、そのデータを使用して組織と消費者に価値を生み出す方法を検討することが重要です。このデータを使用する組織は、デジタル サービスの提供、使用、保護、改善において情報セキュリティを意識する必要があります。
たとえば、顔認識テクノロジーには、ユーザーがスマートフォンでアプリケーションのロックを解除するだけでなく、アプリケーションの料金を支払うことを可能にする多くのアプリケーションがあります。画像は、スマートフォンの顔認識技術を使用して、ローカルに展開されたデータセンターに保存されます。それにもかかわらず、人々は依然として一定量のデータをデータベース上に保持する必要があり、ハッカーが悪意のある攻撃に個人データを悪用するのを防ぐためにデータベースを保護する必要もあります。
エッジ コンピューティングのイノベーション
組織が自動緊急ブレーキ (AEB) ネットワーキングなどの自動車テクノロジーだけでなく、自律都市やスマート シティへの投資を増やすにつれ、2018 年のイノベーション サイトや、コンプライアンスとイノベーションのバランスを達成する必要性も考慮する必要があります。
さらに、イノベーションはクラウドではなくマージナルコンピューティングに現れると考える人が増えており、エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングの延長にすぎません。データはソースに近い場所から入手する必要がありますが、依然として大量のデータを別の場所で分析する必要があります。データとネットワークの遅延は歴史的な障害であり、遅延の影響を軽減または排除できることが期待されています。
エッジ コンピューティングは、多数の小規模なデータ センターでデータを保存、管理、分析できるようにすると同時に、一部のデータを切断されたデバイスやセンサー (接続された自動運転車など) で管理およびローカルで分析できるようにすることで、データ センターの容量を拡張します。ネットワークに接続すると、さらなるアクションのためにそのデータをクラウドにバックアップできます。
データアクセラレーション
ネットワーク遅延とデータ遅延を短縮すると、カスタマー エクスペリエンスが向上します。ただし、クラウドへのデータ転送の可能性が高まるため、ネットワーク遅延とパケット損失がデータ スループットに重大な悪影響を与える可能性があります。 PORTRock IT などのマシン インテリジェンス ソリューションがないと、遅延やパケット損失の影響により、データやバックアップのパフォーマンスが低下する可能性があります。
顔認識技術のデータベースが市民権や移民情報を迅速に送信できない場合、空港での遅延や、自動運転車の事故や技術的問題が発生する可能性があります。
自動運転車技術の出現により、車によって生成されたデータは継続的に車両間を移動するようになります。これらのデータの中には、重要度や安全性のデータなど、迅速な対応が必要なものもありますが、その他のデータは通常、交通の流れや速度などの道路情報です。自動運転車は安全上重要なデータをすべて 4G または 5G ネットワーク経由で中央クラウドに送り返すため、ネットワークの遅延によりデータの受信を開始するまでに大幅なデータ遅延が発生する可能性があります。現在、ネットワーク間の遅延を短縮する簡単で経済的な方法はありません。光の速度は人間が変えることができない大きな要素です。したがって、ネットワークとデータの遅延を効果的かつ効率的に管理する方法が非常に重要です。
大規模データの課題
日立製作所は、自動運転車は1日あたり約2PBのデータを生成すると述べた。ネットワーク化された自動車は、1 時間あたり約 25 TB バイトのデータを作成すると推定されています。米国、中国、欧州には8億台以上の自動車があることを考えると。その結果、近い将来に10億台を超え、半数の自動車が完全にネットワーク化された場合、1日平均3時間の使用を想定した場合、1日あたり375億ギガバイトのデータが発生することになります。
予想どおり、1920 年代半ばに新車のほとんどが自動運転車だったとしたら、その数は取るに足らないものになるでしょう。明らかに、ある程度のデータ検証と削減を行わなければ、すべてのデータをすぐにクラウドに送り返すことができるわけではありません。妥協の解決策が必要であり、エッジ コンピューティングはこの技術をサポートし、自動運転車に適用できます。
物理的な観点から見ると、増え続けるデータを保存するのは困難になります。データのサイズとサイズが非常に重要になる場合があります。これにより、GB コストあたりの財務的および経済的問題が生じます。例えば、将来の主流は電気自動車であると考えられていますが、消費電力は増加するのは必至です。
さらに、個人またはデバイスによって作成された大量のデータがデータ保護法に違反しないようにすることも必要です。
