Se bodo inovacije pojavile v oblaku, na robu ali kje drugje?

Inovacije so ključnega pomena za organizacije, ki ohranjajo poslovno pomembnost in se izogibajo motnjam v poslovanju, toda od kod prihajajo te inovacije?

Strokovnjaki iz industrije verjamejo, da se inovacije ne zgodijo v oblaku, ampak na robu. Vendar pa je robno računalništvo le razširitev računalništva v oblaku. Kaj torej to pomeni? Ker lahko računalništvo v oblaku in robno računalništvo delujeta skupaj.

Poleg tega je Appleov mobilni telefon iPhone X pred kratkim predstavil tehnologijo za prepoznavanje obrazov, kot je tehnologija, ki bo uporabnikom dala več osebnih informacij, tveganje, ki je pritegnilo pozornost ljudi.

Pred tem so Applove pametne naprave uporabljale prstne odtise, medtem ko so nekatere pametne naprave Android uporabljale prepoznavanje šarenice. Zato je zaplet v znanstveni fantastiki kmalu postal znanstveno dejstvo.

Podjetja morajo biti proaktivna, zlasti glede splošnih uredb EU o varstvu podatkov (GDPR), ki začnejo veljati pet mesecev pozneje. Da bi zagotovili, da trgovci na drobno, vladne agencije, službe za nujne primere in druge organizacije ne kršijo regulativnih standardov, je treba razmisliti, ali lahko prepoznavanje obraza, prepoznavanje registrskih tablic, senzorji vozil in druge tehnologije izpolnjujejo zahteve in zahteve GDPR.

Opolnomočite državljane

Jim McGann, podpredsednik trženja in poslovnega razvoja pri Index Engines, predstavi svoje razmišljanje o teh pravnih zahtevah: 'GDPR daje moč osebnih podatkov državljanom, zato morajo podjetja, ki poslujejo v Evropski uniji, vključno z Združenimi državami, upoštevati to pravilo '

Dodal je, da GDPR predstavlja ključno vprašanje za upravljanje podatkov organizacije. V mnogih primerih organizacije težko najdejo osebne podatke v svojem sistemu ali papirnatih evidencah. In običajno ne vedo, ali je treba podatke shraniti, izbrisati, spremeniti ali popraviti. Zato bo GDPR dvignila odgovornost organizacije na novo višino zaradi velike kazni, s katero se lahko sooči.

Vendar je podal priporočila za sprejetje ustreznih rešitev: 'Zagotavljamo rešitve za upravljanje informacij in strategije aplikacij, da zagotovimo, da je poslovanje organizacije v skladu s predpisi o varstvu podatkov.' Podatke na ravni PB je treba zbrati, vendar organizacija nima nobenih podatkov o tem, kaj je resnično razumevanje. Index Engines ponuja storitve čiščenja tako, da pogleda različne vire podatkov, da vidi, kaj je mogoče izbrisati. Številne organizacije lahko izdajo 30 % podatkov, kar jim omogoča boljše upravljanje s podatki. Z učinkovitim upravljanjem podatkov lahko izvaja ustrezne politike in ukrepe, saj večina podjetij ve, katere vrste datotek vsebujejo osebne podatke. '

jasni podatki

McGann je nadaljeval: 'Večina podatkov je zelo občutljivih, zato številna podjetja o njih nerada govorijo, vendar veliko delamo s pravnimi svetovalnimi podjetji, da bi organizacija ostala skladna.'

Na primer, podjetje Index Engine s seznama Fortune 500 je zaključilo čiščenje podatkov in ugotovilo, da 40 % njegovih podatkov nima več nobene komercialne vrednosti. Zato se je podjetje odločilo, da to razčisti.

Rekel je: 'To prihrani stroške upravljanja podatkovnega centra: dobijo pozitivne rezultate s čiščenjem podatkov, a če gre za javno podjetje, podatkov ne morete izbrisati zaradi težav s skladnostjo s predpisi.' V nekaterih primerih je treba datoteko shraniti do 30 let. Predlagal je, da se morajo 'podjetja vprašati, ali imajo te datoteke komercialno vrednost ali kakršne koli zahteve glede skladnosti'. Podatke je na primer mogoče izbrisati brez veljavnega razloga za shranjevanje. Nekatera podjetja tudi selijo svoje podatke v oblak, da bi izbrisala podatke iz podatkovnega centra.

Pri tem morajo številna podjetja preveriti, ali so podatki komercialne vrednosti, da lahko sprejmejo odločitve o selitvi podatkov. Organizacije morajo razmisliti o tem, kaj je v njihovih datotekah – ali gre za robno računalništvo ali računalništvo v oblaku za upravljanje podatkov, varnostno kopiranje in shranjevanje.

Prepričajte se, da so informacije skladne

Zato je pomembno, da organizacije raziščejo načine, kako preprečiti, da bi nove tehnologije uporabljali tako potrošniki kot državljani, ter razmislijo, kako te podatke uporabiti za ustvarjanje vrednosti za organizacije in potrošnike. Organizacije, ki uporabljajo te podatke, se morajo zavedati varnosti informacij pri zagotavljanju, uporabi, zaščiti in izboljšanju digitalnih storitev.

Tehnologija za prepoznavanje obrazov ima na primer veliko aplikacij, ki uporabnikom omogočajo ne samo odklepanje aplikacij na pametnem telefonu, temveč tudi plačilo zanje. Slike so shranjene v lokalno razporejenem podatkovnem centru z uporabo tehnologije za prepoznavanje obraza pametnega telefona. Kljub temu morajo ljudje v bazi še vedno hraniti določeno količino podatkov, ki jih je treba tudi zaščititi, da hekerjem preprečimo, da bi osebne podatke izrabili za zlonamerne napade.

Inovacije v Edge Computing

Ker organizacije vedno bolj vlagajo v avtonomna in pametna mesta, pa tudi v avtomobilske tehnologije, kot je omrežje avtomatiziranega zaviranja v sili (AEB), je treba upoštevati tudi inovacijska mesta 2018 ter potrebo po doseganju skladnosti in ravnotežja med inovacijami.

Poleg tega vse več ljudi misli, da se bodo inovacije pojavile v obrobnem računalništvu in ne v oblaku, robno računalništvo pa je le razširitev računalništva v oblaku. Čeprav je treba podatke pridobiti bližje viru, je treba velike količine podatkov še vedno analizirati drugje. Zakasnitve pri podatkih in omrežju so zgodovinska ovira in upamo, da bo vpliv zamud mogoče zmanjšati ali odpraviti.

Robno računalništvo širi zmogljivost podatkovnega centra tako, da velikemu številu manjših podatkovnih centrov omogoča shranjevanje, upravljanje in analizo podatkov, hkrati pa omogoča upravljanje in lokalno analizo nekaterih podatkov z odklopljeno napravo ali senzorjem (kot so povezana avtonomna vozila). Ko je vzpostavljena omrežna povezava, je mogoče njegove podatke varnostno kopirati v oblak za nadaljnje ukrepanje.

Pospeševanje podatkov

Zmanjšanje zakasnitve omrežja in zakasnitve podatkov lahko izboljša uporabniško izkušnjo. Zaradi večje možnosti prenosa podatkov v oblak pa lahko zakasnitev omrežja in izguba paketov precej negativno vplivata na pretok podatkov. Brez rešitev strojne inteligence, kot je PORTRock IT, lahko učinki zakasnitve in izgube paketov zavirajo zmogljivost podatkov in varnostnega kopiranja.

Če zbirka podatkov tehnologije za prepoznavanje obrazov ne more hitro prenesti informacij o državljanstvu in priseljevanju, lahko to povzroči zamude na letališčih in morebitne nesreče ali tehnične težave z avtonomnimi vozili.

S prihodom tehnologije avtonomnih avtomobilov bodo podatki, ki jih ustvarijo avtomobili, neprekinjeno potovali med vozili. Nekateri od teh podatkov, kot so podatki o kritičnosti in varnosti, zahtevajo hitro obdelavo, medtem ko so drugi podatki običajno informacije o cestah, kot sta pretok in hitrost prometa. Samodejno vozeči avtomobili pošiljajo vse svoje varnostno pomembne podatke nazaj v osrednji oblak prek omrežij 4G ali 5G, kar lahko povzroči znatno zakasnitev podatkov pri preobratih, preden začnejo prejemati podatke zaradi zamud v omrežju. Trenutno ni preprostega in ekonomičnega načina za zmanjšanje zakasnitve med omrežji. Hitrost svetlobe je glavni dejavnik, ki ga ljudje ne moremo spremeniti. Zato je zelo pomembno, kako učinkovito in uspešno upravljati zakasnitev omrežja in podatkov.

Velik podatkovni izziv

Hitachi je dejal, da bodo samodejni avtomobili ustvarili približno 2PB podatkov na dan. Ocenjuje se, da bo omrežni avtomobil ustvaril približno 25 TB bajtov podatkov na uro. Glede na to, da je v ZDA, na Kitajskem in v Evropi več kot 800 milijonov avtomobilov. Posledično bo v bližnji prihodnosti presežena milijarda enot in če bo polovica avtomobilov popolnoma omreženih, ob predpostavki povprečne uporabe 3 ure na dan, bo 37,5 milijarde gigabajtov podatkov na dan.

Če bi sredi dvajsetih let prejšnjega stoletja, kot je bilo pričakovano, večina novih avtomobilov predstavljala avtonomno gnani avtomobili, bi bila ta številka nepomembna. Očitno ni mogoče vseh podatkov takoj poslati nazaj v oblak brez določene ravni preverjanja in zmanjšanja podatkov. Obstajati mora kompromisna rešitev in robno računalništvo lahko podpira to tehniko in se lahko uporablja v avtonomnih vozilih.

S fizičnega vidika bo shranjevanje vedno večjih količin podatkov izziv. Velikost in velikost podatkov je včasih zelo pomembna. To ustvarja finančne in gospodarske težave na strošek GB. Medtem ko na primer električna vozila veljajo za glavni tok prihodnosti, bo poraba energije zagotovo naraščala.

Poleg tega je treba tudi zagotoviti, da velike količine podatkov, ki jih ustvarijo posamezniki ali naprave, ne kršijo zakonodaje o varstvu podatkov.