비즈니스 타당성을 유지하고 비즈니스 중단을 방지하는 조직에 혁신은 매우 중요합니다. 하지만 이러한 혁신은 어디에서 나올까요?
업계 전문가들은 혁신은 클라우드가 아니라 클라우드의 벼랑 끝에서 일어난다고 믿습니다. 그러나 엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 확장일 뿐입니다. 그렇다면 이것은 무엇을 의미합니까? 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅이 함께 작동할 수 있기 때문입니다.
또한, 최근 애플이 선보인 아이폰X 휴대폰에는 안면인식 기술 등이 적용돼 개인정보의 위험성이 더욱 커져 눈길을 끌었다.
이전에는 Apple의 스마트 기기에서는 지문 인식을 사용했지만 일부 Android 스마트 기기에서는 홍채 인식을 사용했습니다. 따라서 SF의 줄거리는 곧 과학적 사실이 되었습니다.
기업은 특히 5개월 후에 발효되는 EU의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에 적극적으로 대처해야 합니다. 소매업체, 정부 기관, 응급 서비스 및 기타 조직이 규제 표준을 위반하지 않도록 하려면 얼굴 인식, 번호판 인식, 차량 센서 및 기타 기술이 GDPR의 요구 사항을 충족할 수 있는지 고려해야 합니다.
시민 역량 강화
Index Engines의 마케팅 및 비즈니스 개발 담당 부사장인 Jim McGann은 이러한 법적 요구 사항에 대한 자신의 생각을 다음과 같이 제시합니다. 'GDPR은 개인 데이터에 대한 권한을 시민에게 부여하므로 미국을 포함한 유럽 연합에서 사업을 수행하는 회사는 이 규칙을 준수해야 합니다.'
그는 GDPR이 조직의 데이터 관리에 중요한 문제를 제기한다고 덧붙였습니다. 많은 경우 조직에서는 시스템이나 종이 기록에서 개인 데이터를 찾는 데 어려움을 겪습니다. 그리고 일반적으로 그들은 데이터를 저장, 삭제, 수정 또는 수정해야 하는지 여부를 모릅니다. 따라서 GDPR은 직면할 수 있는 막대한 처벌로 인해 조직의 책임을 새로운 차원으로 끌어올릴 것입니다.
그러나 그는 관련 솔루션 채택에 대한 권장 사항을 제시했습니다. '조직의 비즈니스가 데이터 보호 규정을 준수할 수 있도록 정보 관리 솔루션 및 응용 전략을 제공합니다.' PB 수준의 데이터를 수집해야 하지만 조직은 실제로 무엇을 이해하고 있는지에 대한 데이터가 없습니다. 인덱스 엔진은 다양한 데이터 소스를 살펴보고 무엇을 지울 수 있는지 확인하여 정리 서비스를 제공합니다. 많은 조직에서는 데이터의 30%를 공개할 수 있으므로 데이터를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 일단 조직이 효과적으로 관리할 수 있게 되면 대부분의 회사는 어떤 유형의 파일에 개인 데이터가 포함되어 있는지 알고 있으므로 적절한 정책과 조치를 구현할 수 있습니다. '
데이터 지우기
McGann은 계속해서 다음과 같이 덧붙였습니다. '대부분의 데이터는 매우 민감하기 때문에 많은 기업이 이에 대해 이야기하기를 꺼립니다. 하지만 우리는 조직의 규정 준수를 유지하기 위해 법률 컨설팅 회사와 많은 작업을 수행합니다.'
예를 들어, Fortune 500대 기업인 Index Engine은 데이터 정리를 완료한 후 데이터의 40%에 더 이상 상업적 가치가 없음을 발견했습니다. 그래서 회사는 이를 정리하기로 결정했습니다.
그는 “이렇게 하면 데이터센터 관리 비용이 절약된다. 데이터를 정리하면 긍정적인 결과를 얻지만 공기업이라면 규정 준수 문제 때문에 데이터를 삭제할 여유가 없다”고 말했다. 최대 30년까지 파일을 저장해야 하는 경우도 있다. 그는 '기업은 이러한 파일이 상업적 가치가 있는지 또는 규정 준수 요구 사항이 있는지 물어볼 필요가 있습니다.'라고 제안했습니다. 예를 들어, 데이터를 저장할 타당한 이유 없이 데이터가 삭제될 수 있습니다. 일부 회사에서는 데이터 센터에서 데이터를 삭제하기 위해 데이터를 클라우드로 마이그레이션하고 있습니다.
그 과정에서 많은 기업은 데이터 마이그레이션 결정을 내리기 위해 데이터가 상업적 가치가 있는지 확인해야 합니다. 조직은 데이터 관리, 백업 및 저장을 위한 엣지 컴퓨팅이든 클라우드 컴퓨팅이든 파일에 무엇이 있는지 생각해야 합니다.
정보가 규정을 준수하는지 확인하세요.
따라서 조직은 소비자와 시민 모두가 신기술을 사용하는 것을 방지하는 방법을 모색하고 해당 데이터를 사용하여 조직과 소비자를 위한 가치를 창출하는 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 이 데이터를 사용하는 조직은 디지털 서비스를 제공, 사용, 보호 및 개선하는 과정에서 정보 보안에 대해 인식해야 합니다.
예를 들어, 얼굴 인식 기술에는 사용자가 스마트폰에서 애플리케이션의 잠금을 해제할 수 있을 뿐만 아니라 비용을 지불할 수 있는 역할을 하는 많은 애플리케이션이 있습니다. 이미지는 스마트폰의 얼굴 인식 기술을 사용하여 로컬에 배치된 데이터 센터에 저장됩니다. 그럼에도 불구하고 사람들은 여전히 일정량의 데이터를 데이터베이스에 보관해야 하며, 해커가 악의적인 공격을 위해 개인 데이터를 이용하는 것을 방지하기 위해 데이터베이스도 보호해야 합니다.
엣지 컴퓨팅의 혁신
조직이 자동 긴급 제동(AEB) 네트워킹과 같은 자동차 기술뿐만 아니라 자율적이고 스마트한 도시에 점점 더 많은 투자를 함에 따라 2018년 혁신 사이트에서는 규정 준수와 혁신 균형을 달성해야 할 필요성도 고려해야 합니다.
또한, 클라우드보다는 마진컴퓨팅에서 혁신이 나타날 것이라고 생각하는 사람들이 늘어나고 있으며, 엣지 컴퓨팅은 단지 클라우드 컴퓨팅의 확장에 불과합니다. 데이터를 소스에 더 가까운 곳에서 가져와야 하지만 여전히 많은 양의 데이터를 다른 곳에서 분석해야 합니다. 데이터 및 네트워크 지연은 역사적 장애물이며 지연으로 인한 영향이 줄어들거나 제거될 수 있기를 바랍니다.
엣지 컴퓨팅은 다수의 소규모 데이터 센터에서 데이터를 저장, 관리 및 분석하는 동시에 연결이 끊긴 장치나 센서(예: 연결된 자율주행차)를 통해 일부 데이터를 관리하고 로컬에서 분석할 수 있도록 하여 데이터 센터의 용량을 확장합니다. 네트워크에 연결되면 추가 작업을 위해 해당 데이터를 클라우드에 백업할 수 있습니다.
데이터 가속
네트워크 대기 시간과 데이터 대기 시간을 줄이면 고객 경험이 향상될 수 있습니다. 그러나 클라우드로의 데이터 전송 가능성이 더 크기 때문에 네트워크 대기 시간 및 패킷 손실은 데이터 처리량에 상당히 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. PORTRock IT와 같은 머신 인텔리전스 솔루션이 없으면 대기 시간 및 패킷 손실로 인해 데이터 및 백업 성능이 저하될 수 있습니다.
안면인식 기술 데이터베이스가 시민권 및 출입국 정보를 신속하게 전송하지 못할 경우 공항에서 지연이 발생할 수 있으며 자율주행차에 사고나 기술적 문제가 발생할 수 있습니다.
자율주행차 기술의 출현으로 자동차에서 생성된 데이터는 차량 간에 연속적으로 이동하게 됩니다. 중요도 및 안전 데이터와 같은 일부 데이터는 빠른 처리가 필요한 반면, 다른 데이터는 일반적으로 교통 흐름 및 속도와 같은 도로 정보입니다. 자동 운전 자동차는 안전에 중요한 모든 데이터를 4G 또는 5G 네트워크를 통해 중앙 클라우드로 다시 전송하므로 네트워크 지연으로 인해 데이터 수신을 시작하기 전에 처리 시간에 상당한 데이터 대기 시간이 추가될 가능성이 있습니다. 현재 네트워크 간 대기 시간을 줄이는 간단하고 경제적인 방법은 없습니다. 빛의 속도는 사람이 바꿀 수 없는 중요한 요소이다. 따라서 네트워크 및 데이터 지연을 어떻게 효과적이고 효율적으로 관리하는가가 매우 중요합니다.
대용량 데이터 문제
히타치는 자율주행차가 하루에 약 2PB의 데이터를 생성할 것이라고 말했다. 네트워크로 연결된 자동차는 시간당 약 25TB 바이트의 데이터를 생성하는 것으로 추정됩니다. 미국, 중국, 유럽의 자동차 보유 대수가 8억 대가 넘는다는 점을 감안하면 말이다. 결과적으로 가까운 시일 내에 10억 대를 넘어설 것이며, 하루 평균 3시간 사용한다고 가정할 때 자동차의 절반이 완전히 네트워크화된다면 하루 375억 기가바이트의 데이터가 발생하게 될 것입니다.
예상대로 1920년대 중반 신차의 대부분이 자율주행차였다면 그 숫자는 미미할 것이다. 분명히, 일정 수준의 데이터 검증 및 축소 없이 모든 데이터를 즉시 클라우드로 다시 보낼 수 있는 것은 아닙니다. 절충안 솔루션이 있어야 하며 엣지 컴퓨팅은 이 기술을 지원하고 자율주행차에 적용될 수 있습니다.
물리적인 관점에서 볼 때 점점 더 많은 양의 데이터를 저장하는 것은 어려울 것입니다. 데이터의 크기와 크기는 때때로 매우 중요합니다. 이로 인해 GB 비용당 재정적, 경제적 문제가 발생합니다. 예를 들어, 전기차가 미래의 주류로 여겨지는 가운데, 전력 소비는 증가할 수밖에 없습니다.
또한, 개인이나 기기에서 생성되는 대량의 데이터가 데이터 보호법을 위반하지 않도록 하는 것도 필요합니다.
