A inovação aparecerá na nuvem, na periferia ou em outro lugar?

A inovação é fundamental para as organizações que mantêm a relevância empresarial e evitam interrupções nos negócios, mas de onde virão essas inovações?

Os especialistas do setor acreditam que a inovação não acontece na nuvem, mas no limite. No entanto, a computação de ponta é apenas uma extensão da computação em nuvem. Então, o que isso significa? Porque a computação em nuvem e a computação de ponta podem funcionar juntas.

Além disso, o telefone móvel iPhone X da Apple introduziu recentemente a tecnologia de reconhecimento facial, como a tecnologia que dará aos usuários mais risco de informações pessoais, o que atraiu a atenção das pessoas.

Antes disso, os dispositivos inteligentes da Apple usavam impressões digitais, enquanto alguns dispositivos inteligentes Android usavam reconhecimento de íris. Portanto, o enredo da ficção científica logo se tornou um fato científico.

As empresas precisam de ser proativas, especialmente com os Regulamentos Gerais de Proteção de Dados (RGPD) da UE, que entram em vigor cinco meses depois. Para garantir que varejistas, agências governamentais, serviços de emergência e outras organizações não violem os padrões regulatórios, é preciso considerar se o reconhecimento facial, o reconhecimento de placas de veículos, os sensores de veículos e outras tecnologias podem atender aos requisitos e exigências do GDPR.

Capacitar os cidadãos

Jim McGann, vice-presidente de marketing e desenvolvimento de negócios da Index Engines, apresenta seu próprio pensamento sobre esses requisitos legais: 'O GDPR dá o poder dos dados pessoais aos cidadãos, portanto, as empresas que fazem negócios na União Europeia, incluindo os Estados Unidos, devem cumprir esta regra '

Ele acrescentou que o GDPR representa uma questão fundamental para o gerenciamento de dados da organização. Em muitos casos, as organizações têm dificuldade em encontrar dados pessoais nos seus sistemas ou registos em papel. E geralmente eles não sabem se os dados precisam ser salvos, excluídos, modificados ou corrigidos. Portanto, o GDPR elevará a responsabilidade da organização a um novo patamar devido à enorme penalidade que ela pode enfrentar.

No entanto, ele forneceu recomendações para a adoção de soluções relevantes: 'Fornecemos soluções de gerenciamento de informações e estratégias de aplicação para garantir que os negócios da organização estejam em conformidade com os regulamentos de proteção de dados.' os dados, eles podem implementar as políticas e medidas apropriadas porque a maioria das empresas sabe quais tipos de arquivos contêm dados pessoais. '

limpar dados

McGann continuou: “A maioria dos dados é muito sensível, por isso muitas empresas relutam em falar sobre isso, mas trabalhamos muito com empresas de consultoria jurídica para manter a organização em conformidade”.

Por exemplo, a Index Engine, uma empresa Fortune 500, concluiu a limpeza de dados e descobriu que 40% dos seus dados já não continham qualquer valor comercial. Então a empresa decidiu esclarecer isso.

Ele disse: “Isso economiza custos de gerenciamento de data center: eles obtêm resultados positivos limpando os dados, mas se for uma empresa pública, você não está livre para excluir os dados devido a questões de conformidade regulatória”. Em alguns casos, é necessário salvar o arquivo por até 30 anos. Ele sugeriu que “as empresas precisam perguntar se esses arquivos têm valor comercial ou quaisquer requisitos de conformidade”. Por exemplo, os dados podem ser excluídos sem um motivo válido para salvá-los. Algumas empresas também estão migrando seus dados para a nuvem para excluir dados do data center.

No processo, muitas empresas precisam verificar se os dados têm valor comercial para tomarem decisões de migração de dados. As organizações precisam pensar sobre o que há em seus arquivos – seja computação de ponta ou computação em nuvem para gerenciamento, backup e armazenamento de dados.

Certifique-se de que as informações estejam em conformidade

Portanto, é importante que as organizações explorem formas de impedir que novas tecnologias sejam utilizadas tanto pelos consumidores como pelos cidadãos e considerem como utilizar esses dados para criar valor para as organizações e os consumidores. As organizações que utilizam estes dados precisam de estar conscientes da segurança da informação no fornecimento, utilização, proteção e melhoria dos serviços digitais.

Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento facial tem muitas aplicações que servem não só para permitir aos utilizadores desbloquear aplicações no seu smartphone, mas também para pagar por elas. As imagens são armazenadas no data center implantado localmente usando a tecnologia de reconhecimento facial do smartphone. Apesar disso, as pessoas ainda precisam manter uma certa quantidade de dados no banco de dados, que também precisa ser protegido para evitar que hackers explorem dados pessoais para ataques maliciosos.

Inovação em Edge Computing

À medida que as organizações investem cada vez mais em cidades autónomas e inteligentes, bem como em tecnologias automóveis, como a rede de Travagem Automatizada de Emergência (AEB), há também a necessidade de considerar em 2018 locais de inovação e a necessidade de alcançar conformidade e equilíbrio de inovação.

Além disso, mais e mais pessoas pensam que a inovação aparecerá na computação marginal e não na nuvem, e a computação de ponta é apenas uma extensão da computação em nuvem. Embora os dados precisem de ser obtidos mais perto da fonte, grandes quantidades de dados ainda precisam de ser analisadas noutro local. Os atrasos nos dados e na rede são um obstáculo histórico e espera-se que o impacto dos atrasos possa ser reduzido ou eliminado.

A edge computing expande a capacidade do data center, permitindo que um grande número de data centers menores armazenem, gerenciem e analisem dados, ao mesmo tempo que permite que alguns dados sejam gerenciados e analisados ​​localmente por um dispositivo ou sensor desconectado (como veículos autônomos conectados). Após a conexão de rede, seus dados podem ser copiados para a nuvem para ações futuras.

Aceleração de dados

Reduzir a latência da rede e dos dados pode melhorar a experiência do cliente. No entanto, devido ao maior potencial de transferência de dados para a nuvem, a latência da rede e a perda de pacotes podem ter um impacto negativo considerável no rendimento dos dados. Sem soluções de inteligência de máquina, como o PORTRock IT, os efeitos da latência e da perda de pacotes podem inibir o desempenho dos dados e do backup.

Se a base de dados da tecnologia de reconhecimento facial não conseguir transmitir rapidamente informações de cidadania e imigração, isso poderá resultar em atrasos nos aeroportos e em possíveis acidentes ou problemas técnicos com veículos autónomos.

Com o advento da tecnologia de automóveis autônomos, os dados gerados pelos carros viajarão entre os veículos de forma contínua. Alguns desses dados, como dados de criticidade e segurança, exigem resposta rápida, enquanto outros dados são normalmente informações rodoviárias, como fluxo e velocidade do tráfego. Os carros que dirigem automaticamente enviam todos os seus dados críticos de segurança de volta para a nuvem central através de redes 4G ou 5G, potencialmente adicionando latência de dados significativa às paradas antes de começarem a receber dados devido a atrasos na rede. Atualmente não existe uma forma simples e económica de reduzir a latência entre redes. A velocidade da luz é um fator importante que as pessoas não podem mudar. Portanto, como gerenciar o atraso da rede e dos dados de maneira eficaz e eficiente é muito importante.

Grande desafio de dados

A Hitachi disse que os carros autônomos criarão cerca de 2 PB de dados por dia. Estima-se que um carro em rede crie cerca de 25 TB de bytes de dados por hora. Considerando que existem mais de 800 milhões de carros nos Estados Unidos, China e Europa. Como resultado, num futuro próximo, serão ultrapassados ​​mil milhões de unidades e, se metade dos carros estiverem totalmente ligados em rede, assumindo uma utilização média de 3 horas por dia, haverá 37,5 mil milhões de gigabytes de dados por dia.

Se, como esperado, a maioria dos carros novos fossem carros com condução autónoma em meados da década de 1920, esse número seria trivial. Obviamente, nem todos os dados podem ser imediatamente enviados de volta para a nuvem sem algum nível de validação e redução de dados. Deve haver uma solução de compromisso, e a computação de ponta pode apoiar esta técnica e ser aplicada em veículos autônomos.

Do ponto de vista físico, armazenar quantidades cada vez maiores de dados será um desafio. O tamanho e o tamanho dos dados às vezes são muito importantes. Isto cria problemas financeiros e económicos por custo de GB. Por exemplo, embora os veículos eléctricos sejam considerados a corrente principal do futuro, o consumo de energia deverá aumentar.

Além disso, também é necessário garantir que grandes quantidades de dados criados por indivíduos ou dispositivos não violem a legislação de proteção de dados.