A inovação aparecerá na nuvem, no limite ou em outro lugar?

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

Especialistas do setor acreditam que a inovação não acontece na nuvem, mas à beira. No entanto, a computação de borda é apenas uma extensão da computação em nuvem. Então, o que isso significa? Porque a computação em nuvem e a computação de borda podem funcionar juntos.

Além disso, o telefone celular do iPhone X da Apple introduziu recentemente a tecnologia de reconhecimento facial, como a tecnologia, dará aos usuários mais riscos 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 o reconhecimento da íris. Portanto, a trama da ficção científica logo se tornou um fato científico.

As empresas precisam ser proativas, especialmente com os regulamentos gerais de proteção de dados da UE (GDPRs), 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, os sensores de veículos e outras tecnologias pode atender aos requisitos e requisitos do GDPR.

Capacitar cidadãos

Jim McGann, vice -presidente de marketing e desenvolvimento de negócios da Index Motores, apresenta seu próprio pensamento sobre esses requisitos legais: 'O GDPR fornece 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 -chave para o gerenciamento de dados da organização. Em muitos casos, as organizações acham difícil encontrar dados pessoais em seus registros de sistema ou papel. E geralmente eles não sabem se os dados precisam ser salvos, excluídos, modificados ou corrigidos. Portanto, o GDPR levará a responsabilidade da organização a uma nova altura devido à enorme penalidade que pode enfrentar.

No entanto, ele forneceu recomendações para a adoção de soluções relevantes: 'Fornecemos soluções de gerenciamento de informações e estratégias de aplicativos para garantir que os negócios da organização cumpram os regulamentos de proteção de dados. ' Os dados do nível de PB precisam ser coletados, mas a organização não pode ser divulgada. A organização pode gerenciar efetivamente os dados, eles podem implementar as políticas e medidas apropriadas, porque a maioria das empresas sabe quais tipos de arquivos contêm dados pessoais. '

dados claros

McGann continuou: 'A maioria dos dados é muito sensível, muitas empresas relutam em falar sobre isso, mas fazemos muito trabalho com empresas de consultoria legal para manter a organização em conformidade. '

Por exemplo, o Index Engine, uma empresa da Fortune 500, concluiu a limpeza de dados e descobriu que 40% de seus dados não continham mais nenhum valor comercial. Então a empresa decidiu esclarecer.

Ele disse: 'Isso salva os custos de gerenciamento de data center: eles obtêm resultados positivos limpando os dados, mas se é uma empresa pública, você não é livre para excluir os dados devido a problemas de conformidade regulatória. ' Em alguns casos, precisam salvar o arquivo em 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 -lo. 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 são de valor comercial para tomar suas decisões de migração de dados. As organizações precisam pensar sobre o que está em seus arquivos - seja computação de borda ou computação em nuvem para gerenciamento, backup e armazenamento de dados.

Verifique se a informação é compatível

Portanto, é importante que as organizações explorem maneiras de impedir que novas tecnologias sejam usadas por consumidores e cidadãos e considerem como usar esses dados para criar valor para organizações e consumidores. As organizações que usam esses dados precisam estar cientes da segurança da informação ao fornecer, usar, proteger e melhorar os serviços digitais.

Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento de rosto tem muitos aplicativos que servem não apenas para permitir que os usuários desbloqueie aplicativos em seus smartphones, mas também para pagar por eles. 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 precisam ser protegidos para impedir que os hackers explorem dados pessoais para ataques maliciosos.

Inovação na computação de borda

À medida que as organizações investem cada vez mais em cidades autônomas e inteligentes, bem como tecnologias automotivas, como a rede de frenagem de emergência automatizada (AEB), também é necessário considerar nos sites de inovação de 2018 e a necessidade de alcançar o equilíbrio de conformidade e inovação.

Além disso, mais e mais pessoas pensam que a inovação aparecerá na computação marginal, e não na nuvem, e a computação de borda é apenas uma extensão da computação em nuvem. Embora os dados precisem estar mais próximos da fonte, grandes quantidades de dados ainda precisam ser analisadas em outros lugares. Os atrasos de dados e redes são um obstáculo histórico e espera -se que o impacto dos atrasos possa ser reduzido ou eliminado.

A computação de borda expande a capacidade do data center, permitindo que um grande número de data centers menores armazenasse, gerencie e analise dados, permitindo que alguns dados sejam gerenciados e analisados ​​localmente por um dispositivo ou sensor desconectado (como veículos autônomos conectados). Depois que a conexão de rede, seus dados podem ser backups da nuvem para mais ações.

Aceleração de dados

Reduzir a latência da rede e a latência 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 na taxa de transferência de dados. Sem soluções de inteligência de máquina, como retratar, os efeitos da latência e perda de pacotes podem inibir dados e desempenho de backup.

Se o banco de dados de tecnologia de reconhecimento facial não conseguir transmitir rapidamente informações de cidadania e imigração, isso pode resultar em atrasos nos aeroportos e possíveis acidentes ou problemas técnicos com veículos autônomos.

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

Grande desafio de dados

Hitachi disse que os carros de direção automática criarão cerca de 2pb 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, um bilhão de unidades será excedido em um futuro próximo e, se metade dos carros estiver totalmente em rede, assumindo um uso médio de 3 horas por dia, haverá 37,5 bilhões de gigabytes de dados por dia.

Se, como esperado, a maioria dos carros novos eram carros orientados autonomamente em meados da década de 1920, esse número seria trivial. Obviamente, nem todos os dados podem ser imediatamente enviados de volta à nuvem sem algum nível de validação e redução de dados. Deve haver uma solução de compromisso, e a computação de borda pode suportar essa técnica e pode 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. Isso cria problemas financeiros e econômicos por custo de GB. Por exemplo, enquanto os veículos elétricos são considerados o mainstream do futuro, o consumo de energia deve 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.