Будут ли инновации появляться в облаке, на периферии или где-то еще?

Инновации имеют решающее значение для организаций, которые поддерживают актуальность бизнеса и избегают сбоев в бизнесе, но откуда возьмутся эти инновации?

Эксперты отрасли считают, что инновации происходят не в облаке, а на грани. Однако периферийные вычисления — это всего лишь расширение облачных вычислений. Так что же это значит? Потому что облачные и периферийные вычисления могут работать вместе.

Кроме того, в мобильном телефоне Apple iPhone X недавно была представлена ​​технология распознавания лиц, такая как технология, которая даст пользователям больше риска для личной информации, что привлекло внимание людей.

До этого в интеллектуальных устройствах Apple использовалось распознавание отпечатков пальцев, а в некоторых интеллектуальных устройствах Android — распознавание радужной оболочки глаза. Поэтому сюжет в научной фантастике вскоре стал научным фактом.

Предприятиям необходимо проявлять инициативу, особенно в связи с Общими правилами защиты данных ЕС (GDPR), которые вступают в силу через пять месяцев. Чтобы гарантировать, что ритейлеры, государственные учреждения, службы экстренной помощи и другие организации не нарушают нормативные стандарты, необходимо задуматься, могут ли распознавание лиц, распознавание номерных знаков, датчики транспортных средств и другие технологии соответствовать требованиям и требованиям GDPR.

Расширение прав и возможностей граждан

Джим МакГанн, вице-президент по маркетингу и развитию бизнеса компании Index Engines, излагает свое мнение по поводу этих юридических требований: «GDPR дает право доступа к персональным данным гражданам, поэтому компании, ведущие бизнес в Европейском Союзе, включая США, должны соблюдать это правило».

Он добавил, что GDPR представляет собой ключевую проблему для управления данными организации. Во многих случаях организациям сложно найти персональные данные в своей системе или в бумажных записях. И обычно они не знают, нужно ли сохранять, удалять, изменять или исправлять данные. Таким образом, GDPR поднимет ответственность организации на новый уровень из-за огромных штрафов, с которыми она может столкнуться.

Тем не менее, он предоставил рекомендации по принятию соответствующих решений: «Мы предоставляем решения по управлению информацией и стратегии приложений, чтобы гарантировать, что бизнес организации соответствует правилам защиты данных». Данные на уровне PB необходимо сопоставлять, но у организации нет никаких данных о том, что такое Реальное понимание. Index Engines предлагает услуги очистки, просматривая различные источники данных, чтобы увидеть, что можно очистить. они могут реализовать соответствующие политики и меры, поскольку большинство компаний знают, какие типы файлов содержат персональные данные. '

очистить данные

Макганн продолжил: «Большая часть данных очень конфиденциальна, поэтому многие компании не хотят об этом говорить, но мы много работаем с юридическими консалтинговыми фирмами, чтобы обеспечить соблюдение организацией требований».

Например, компания Index Engine, входящая в список Fortune 500, завершила очистку данных и обнаружила, что 40% ее данных больше не содержат никакой коммерческой ценности. Поэтому компания решила прояснить ситуацию.

Он сказал: «Это экономит затраты на управление центром обработки данных: они получают положительные результаты, очищая данные, но если это публичная компания, вы не имеете права удалять данные из-за проблем с соблюдением нормативных требований». В некоторых случаях необходимо сохранять файл до 30 лет. Он предположил, что «предприятиям необходимо задаться вопросом, имеют ли эти файлы коммерческую ценность или какие-либо требования соответствия». Например, данные могут быть удалены без веской причины для их сохранения. Некоторые компании также переносят свои данные в облако, чтобы удалить данные из центра обработки данных.

При этом многим компаниям необходимо проверять, имеют ли данные коммерческую ценность, чтобы принять решение о переносе данных. Организациям необходимо задуматься о том, что хранится в их файлах — будь то периферийные вычисления или облачные вычисления для управления данными, их резервного копирования и хранения.

Убедитесь, что информация соответствует требованиям

Поэтому важно, чтобы организации изучили способы предотвращения использования новых технологий как потребителями, так и гражданами, и рассмотрели, как использовать эти данные для создания ценности для организаций и потребителей. Организации, использующие эти данные, должны помнить об информационной безопасности при предоставлении, использовании, защите и совершенствовании цифровых услуг.

Например, технология распознавания лиц имеет множество приложений, которые позволяют пользователям не только разблокировать приложения на своем смартфоне, но и платить за них. Изображения хранятся в локальном центре обработки данных с использованием технологии распознавания лиц смартфона. Несмотря на это, людям по-прежнему необходимо хранить определенный объем данных в базе данных, которую также необходимо защитить, чтобы хакеры не могли использовать личные данные для вредоносных атак.

Инновации в области периферийных вычислений

Поскольку организации все больше инвестируют в автономные и умные города, а также в автомобильные технологии, такие как сети автоматического экстренного торможения (AEB), в 2018 году также необходимо учитывать инновационные площадки и необходимость достижения баланса между соблюдением требований и инновациями.

Кроме того, все больше и больше людей думают, что инновации появятся в области маргинальных вычислений, а не в облаке, а периферийные вычисления — это всего лишь продолжение облачных вычислений. Несмотря на то, что данные необходимо получать ближе к источнику, большие объемы данных все равно необходимо анализировать в другом месте. Задержки передачи данных и сетей являются историческим препятствием, и можно надеяться, что влияние задержек можно уменьшить или устранить.

Периферийные вычисления расширяют возможности центра обработки данных, позволяя большому количеству небольших центров обработки данных хранить, управлять и анализировать данные, в то же время позволяя управлять некоторыми данными и локально анализировать их с помощью отключенного устройства или датчика (например, подключенных автономных транспортных средств). После подключения к сети его данные можно сохранить в облаке для дальнейших действий.

Ускорение передачи данных

Уменьшение задержки в сети и задержки передачи данных может улучшить качество обслуживания клиентов. Однако из-за большего потенциала передачи данных в облако задержка в сети и потеря пакетов могут оказать значительное негативное влияние на пропускную способность данных. Без решений машинного интеллекта, таких как PORTRock IT, эффекты задержки и потери пакетов могут снизить производительность данных и резервного копирования.

Если база данных технологии распознавания лиц не сможет быстро передавать информацию о гражданстве и иммиграции, это может привести к задержкам в аэропортах и ​​возможным авариям или техническим проблемам с автономными транспортными средствами.

С появлением технологии беспилотных автомобилей данные, генерируемые автомобилями, будут непрерывно передаваться между транспортными средствами. Некоторые из этих данных, такие как данные о критичности и безопасности, требуют быстрого анализа, в то время как другие данные обычно представляют собой дорожную информацию, такую ​​​​как поток движения и скорость. Автомобили с автоматическим управлением отправляют все свои критически важные для безопасности данные обратно в центральное облако через сети 4G или 5G, что потенциально увеличивает задержку передачи данных при выполнении ремонтных работ, прежде чем они начнут получать данные из-за задержек в сети. В настоящее время не существует простого и экономичного способа уменьшить задержку между сетями. Скорость света является основным фактором, который люди не могут изменить. Поэтому очень важно эффективно и результативно управлять сетью и задержкой данных.

Проблема больших данных

В Hitachi заявили, что автомобили с автоматическим управлением будут создавать около 2 ПБ данных в день. Подсчитано, что подключенный к сети автомобиль будет создавать около 25 ТБ данных в час. Учитывая, что в США, Китае и Европе более 800 миллионов автомобилей. В результате в ближайшем будущем будет превышен миллиард единиц, и если половина автомобилей будет полностью подключена к сети, то при среднем использовании 3 часов в день будет передаваться 37,5 миллиардов гигабайт данных в день.

Если бы, как и ожидалось, в середине 1920-х годов большинство новых автомобилей были автономными, это число было бы тривиальным. Очевидно, что не все данные можно немедленно отправить обратно в облако без определенного уровня проверки и сокращения данных. Должно быть компромиссное решение, и периферийные вычисления могут поддержать эту технику и применяться в автономных транспортных средствах.

С физической точки зрения хранение постоянно растущих объемов данных будет непростой задачей. Размер и размер данных иногда очень важны. Это создает финансовые и экономические проблемы в пересчете на стоимость ГБ. Например, хотя электромобили считаются основным направлением будущего, потребление энергии неизбежно увеличится.

Кроме того, также необходимо обеспечить, чтобы большие объемы данных, создаваемые отдельными лицами или устройствами, не нарушали законодательство о защите данных.