イノベーションは、ビジネスの関連性を維持し、ビジネスの中断を避ける組織にとって重要ですが、それら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はなく、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単なる拡張です。それで、これはどういう意味ですか？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する可能性があるためです。
さらに、AppleのiPhone X携帯電話は最近、テクノロジーなどの顔認識技術を導入し、ユーザーがより多くの個人情報リスクをもたらし、人々の注目を集めました。
これに先立ち、Appleのスマートデバイスはフィンガープリントを使用していましたが、一部のAndroidスマートデバイスはIRIS認識を使用していました。したがって、サイエンスフィクションの陰謀はすぐに科学的事実になりました。
特に、5か月後に有効になるEUの一般的なデータ保護規則（GDPRS）では、企業は積極的に積極的である必要があります。小売業者、政府機関、緊急サービス、および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、その他の技術がGDPRの要件と要件を満たすことができるかどうかを検討する必要があります。
市民に力を与えます
インデックスエンジンのマーケティングおよびビジネス開発担当副社長であるジムマクガンは、これらの法的要件について自分の考えを提唱しています。「GDPRは市民に個人データの力を与えているため、米国を含む欧州連合でビジネスを行う企業は、この規則を遵守しなければなりません」
彼は、GDPRが組織のデータ管理に重要な問題を提起すると付け加えました。多くの場合、組織はシステムまたは紙の記録に個人データを見つけること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、または修正する必要があるかどうかはわかりません。したがって、GDPRは、直面する可能性のある大きなペナルティのために、組織の責任を新たな高さに押し上げます。
しかし、彼は関連するソリューションを採用するための推奨事項を提供しました：「私たちは、組織のビジネスがデータ保護規制に準拠することを保証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ます。」 'PBレベルのデータを照合する必要はありますが、組織は実際の理解に関するデータを持っていません。システムを効果的に管理することにより、組織は適切なポリシーと測定を実装することができます。ほとんどの企業は、どのタイプ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です。 '
データをクリアします
McGannは続きます：「データのほとんどは非常に敏感であるため、多くの企業はそれについて話すことに消極的ですが、私たちは組織をコンプライアンスに保つために法律コンサルティング会社と多くの仕事をしています。」
たとえば、Fortune 500企業であるIndex Engineは、データのクリーンアップを完了し、データの40％に商業的価値が含まれなくなったことがわかりました。それで、会社はそれを片付けることにしました。
彼は次のように述べています。「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肯定的な結果が得られますが、公開会社の場合、規制のコンプライアンスの問題のためにデータを自由に削除することはできません。彼は、「これらのファイルが商業的価値とコンプライアンス要件を持っているかどうかを尋ねる必要があると示唆した。たとえば、それを保存する正当な理由なしにデータを削除できる。一部の企業は、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しています。
その過程で、多くの企業は、データの移行決定を行うために、データが商業的価値で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、ストレージのためのエッジコンピューティングであろうとクラウドコンピューティングであろうと、ファイルに何が含まれているかを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、組織が消費者と市民が新しいテクノロジーを使用することを防ぎ、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方法を探求することが重要です。このデータを使用する組織は、デジタルサービスを提供、使用、保護、改善する際に情報セキュリティを認識する必要があります。
たとえば、Face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できるだけでなく、支払いを行うための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ています。これにもかかわらず、人々は依然としてデータベースに一定量のデータを保持する必要があります。これは、ハッカーが悪意のある攻撃のために個人データを悪用するのを防ぐために保護する必要があります。
エッジコンピューティングのイノベーション
組織が自律的およびスマートな都市にますます投資し、自動化された緊急ブレーキ（AEB）ネットワーキングなどの自動車技術に投資するにつれて、2018年のイノベーションサイトで考慮する必要があり、コンプライアンスとイノベーションバランスを達成する必要があります。
さらに、ますます多くの人々が、クラウドではなく限界コンピューティングにイノベーションが現れると考えており、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拡張にすぎません。データをソースに近づける必要がある場合でも、他の場所で大量のデータを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ハードルであり、遅延の影響を削減または排除できることを期待しています。
エッジコンピューティングは、多数の小型データセンターを保存、管理、分析できるようにしながら、データセンターの容量を拡大し、切断されたデバイスまたはセンサー（接続された自律車両など）によってデータを管理およびローカルに分析できるようにします。ネットワーク接続が入ると、そのデータをクラウドにバックアップして、さらなるアクションを実行できます。
データ加速
ネットワークの遅延とデータの遅延を削減すると、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いため、ネットワークの遅延とパケットの損失は、データスループットに大きなマイナスの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ければ、レイテンシとパケット損失の影響は、データとバックアップパフォーマンスを阻害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と移民情報を迅速に送信できない場合、これにより、空港での遅延や自律車両の事故や技術的な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、自動車によって生成されたデータは、継続的に車両間で移動します。重要性や安全性データなどのこれらのデータの一部は、迅速なターンアラウンドを必要としますが、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。自動駆動車は、すべての安全性クリティカルなデータを4Gまたは5Gネットワークを介して中央クラウドに送り返し、ネットワークの遅延によりデータの受信を開始する前に、ターンアラウンドに重要なデータレイテンシを追加する可能性があります。現在、ネットワーク間の遅延を減らすための簡単で経済的な方法はありません。光の速度は、人々が変えることができない主要な要因です。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は非常に重要です。
大規模なデータチャレンジ
日立は、自動運転車が1日あたり約2pbのデータを作成すると述べた。ネットワーク化された車は、1時間あたり約25TBのデータを作成すると推定されています。米国、中国、ヨーロッパには8億台以上の車があることを考慮しています。その結果、近い将来、10億ユニットが超えられ、車の半分が完全にネットワーク化されている場合、1日3時間の平均使用量を想定すると、1日あたり375億ギガバイトのデータがあります。
予想どおり、新しい車のほとんどが1920年代半ばに自律的に駆動された車だった場合、その数は些細なことです。明らかに、すべてのデータが、ある程度のデータの検証と削減なしに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。妥協ソリューションが必要であり、エッジコンピューティングはこの手法をサポートし、自律車両に適用できます。
物理的な観点からは、増え続ける量のデータを保存することが課題になります。データのサイズとサイズは非常に重要な場合があります。これにより、GBコストごとに経済的および経済的問題が発生します。たとえば、電気自動車は将来の主流と見なされますが、消費電力は増加するに違いありません。
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。
