Чи з’являться інновації в хмарі, на межі чи деінде?

Інновації мають вирішальне значення для організацій, які підтримують ділову актуальність і уникають збоїв у бізнесі, але звідки візьмуться ці інновації?

Експерти галузі вважають, що інновації відбуваються не в хмарі, а на межі. Однак периферійні обчислення є лише розширенням хмарних обчислень. Отже, що це означає? Оскільки хмарні обчислення та периферійні обчислення можуть працювати разом.

Крім того, мобільний телефон Apple iPhone X нещодавно представив технологію розпізнавання обличчя, таку як технологія дасть користувачам більше особистого інформаційного ризику, який привернув увагу людей.

До цього смарт-пристрої Apple використовували відбитки пальців, тоді як деякі інтелектуальні пристрої Android використовували розпізнавання райдужної оболонки ока. Тому незабаром сюжет у фантастиці став науковим фактом.

Підприємства мають бути проактивними, особливо з Загальними правилами захисту даних ЄС (GDPR), які набувають чинності через п’ять місяців. Щоб гарантувати, що роздрібні торговці, державні установи, екстрені служби та інші організації не порушують нормативні стандарти, потрібно розглянути, чи можуть розпізнавання обличчя, розпізнавання номерних знаків, датчики автомобіля та інші технології відповідати вимогам і вимогам GDPR.

Розширюйте можливості громадян

Джим Макганн, віце-президент з маркетингу та розвитку бізнесу в Index Engines, висловлює власну думку щодо цих законодавчих вимог: 'GDPR надає право особистих даних громадянам, тому компанії, які ведуть бізнес в Європейському Союзі, включаючи Сполучені Штати, повинні дотримуватися цього правила'

Він додав, що GDPR є ключовою проблемою для управління даними організації. У багатьох випадках організаціям важко знайти особисті дані в системі або паперових документах. І зазвичай вони не знають, чи потрібно дані зберегти, видалити, змінити або виправити. Тому GDPR підніме відповідальність організації на нову висоту через величезні штрафи, які їй можуть загрожувати.

Проте він надав рекомендації щодо прийняття відповідних рішень: «Ми надаємо рішення для управління інформацією та стратегії застосування, щоб гарантувати, що бізнес організації відповідає правилам захисту даних». Дані на рівні PB потрібно зібрати, але організація не має жодних даних про те, що таке Справжнє розуміння. Index Engines пропонує послуги очищення, дивлячись на різні джерела даних, щоб побачити, що можна очистити. Багато організацій можуть оприлюднити 30% даних, що дозволяє їм краще керувати даними. ефективно. Щойно організація зможе, ефективно керуючи даними, вона зможе запровадити відповідні політики та заходи, оскільки більшість компаній знають, які типи файлів містять особисті дані. '

чіткі дані

МакГанн продовжив: 'Більшість даних є дуже конфіденційними, тому багато компаній не бажають про це говорити, але ми багато працюємо з юридичними консалтинговими фірмами, щоб забезпечити відповідність організації'.

Наприклад, Index Engine, компанія зі списку Fortune 500, завершила очищення даних і виявила, що 40% її даних більше не мають жодної комерційної цінності. Тому компанія вирішила прояснити це.

Він сказав: «Це заощаджує витрати на управління центром обробки даних: вони отримують позитивні результати, очищаючи дані, але якщо це публічна компанія, ви не можете видалити дані через проблеми з дотриманням нормативних вимог». У деяких випадках потрібно зберігати файл до 30 років. Він припустив, що «бізнесу слід запитати, чи мають ці файли комерційну цінність або якісь вимоги відповідності». Наприклад, дані можуть бути видалені без поважної причини для їх збереження. Деякі компанії також переносять свої дані в хмару, щоб видалити дані з центру обробки даних.

Під час цього процесу багатьом компаніям потрібно перевірити, чи мають дані комерційну цінність, щоб прийняти рішення щодо міграції даних. Організаціям потрібно думати про те, що міститься в їхніх файлах – чи це периферійні обчислення, чи хмарні обчислення для керування даними, резервного копіювання та зберігання.

Переконайтеся, що інформація відповідає вимогам

Тому важливо, щоб організації досліджували способи запобігання використанню нових технологій як споживачами, так і громадянами, і розглядали, як використовувати ці дані для створення цінності для організацій і споживачів. Організації, які використовують ці дані, повинні знати про безпеку інформації під час надання, використання, захисту та вдосконалення цифрових послуг.

Наприклад, технологія розпізнавання обличчя має багато додатків, які не тільки дозволяють користувачам розблоковувати програми на своєму смартфоні, але й оплачують їх використання. Зображення зберігаються в локальному центрі обробки даних за допомогою технології розпізнавання обличчя смартфона. Незважаючи на це, людям все одно потрібно зберігати певну кількість даних у базі даних, яку також потрібно захищати, щоб запобігти використанню хакерами особистих даних для зловмисних атак.

Інновації в периферійних обчисленнях

Оскільки організації все більше інвестують в автономні та розумні міста, а також в автомобільні технології, такі як мережа автоматичного екстреного гальмування (AEB), також необхідно враховувати інноваційні сайти 2018 року та потребу досягти відповідності та балансу інновацій.

Крім того, все більше і більше людей думають, що інновації з’являться в маргінальних обчисленнях, а не в хмарі, а периферійні обчислення є лише розширенням хмарних обчислень. Незважаючи на те, що дані потрібно отримувати ближче до джерела, великі обсяги даних все одно потрібно аналізувати в іншому місці. Затримки даних і мережі є історичною перешкодою, і можна сподіватися, що вплив затримок можна зменшити або усунути.

Граничні обчислення розширюють ємність центру обробки даних, дозволяючи великій кількості менших центрів обробки даних зберігати, керувати й аналізувати дані, одночасно дозволяючи деяким даним керувати й локально аналізувати їх відключеним пристроєм або датчиком (наприклад, підключеними автономними транспортними засобами). Після підключення до мережі його дані можуть бути скопійовані в хмару для подальших дій.

Прискорення даних

Зменшення затримки мережі та даних може покращити взаємодію з клієнтами. Однак через більший потенціал для передачі даних у хмару затримка мережі та втрата пакетів можуть мати значний негативний вплив на пропускну здатність даних. Без рішень машинного інтелекту, таких як PORTRock IT, ефекти затримки та втрати пакетів можуть перешкоджати продуктивності даних і резервного копіювання.

Якщо база даних технології розпізнавання облич не зможе швидко передавати інформацію про громадянство та імміграцію, це може призвести до затримок в аеропортах і можливих аварій або технічних проблем з автономними транспортними засобами.

З появою технології автономних автомобілів дані, що генеруються автомобілями, переміщатимуться між автомобілями безперервно. Деякі з цих даних, як-от дані про критичність і безпеку, вимагають швидкої обробки, тоді як інші дані зазвичай є інформацією про дороги, як-от потік і швидкість руху. Автомобілі надсилають усі свої критично важливі для безпеки дані назад у центральну хмару через мережі 4G або 5G, потенційно додаючи значної затримки передавання даних до того, як вони почнуть отримувати дані через затримки мережі. Наразі не існує простого та економічного способу зменшити затримку між мережами. Швидкість світла є основним фактором, який люди не можуть змінити. Тому дуже важливим є те, як ефективно та ефективно керувати мережею та затримкою даних.

Великий виклик даних

У Hitachi заявили, що автомобілі створюватимуть близько 2 ПБ даних на день. Підраховано, що підключений до мережі автомобіль створюватиме близько 25 Тбайт даних на годину. З огляду на те, що в США, Китаї та Європі більше 800 мільйонів автомобілів. Як наслідок, у найближчому майбутньому буде перевищено мільярд одиниць, і якщо половина автомобілів буде повністю об’єднана в мережу, припускаючи середнє використання 3 години на день, буде 37,5 мільярдів гігабайт даних на день.

Якби, як і очікувалося, у середині 1920-х років більшість нових автомобілів були автомобілями з автономним керуванням, це число було б незначним. Очевидно, що не всі дані можна негайно надіслати назад у хмару без певного рівня перевірки та зменшення даних. Має бути компромісне рішення, і периферійні обчислення можуть підтримувати цю техніку та застосовуватися в автономних транспортних засобах.

З фізичної точки зору зберігання постійно зростаючих обсягів даних буде проблемою. Розмір і розмір даних іноді дуже важливі. Це створює фінансові та економічні проблеми на вартість ГБ. Наприклад, незважаючи на те, що електромобілі вважаються основною тенденцією майбутнього, споживання електроенергії неодмінно зросте.

Крім того, також необхідно переконатися, що великі обсяги даних, створених особами або пристроями, не порушують законодавство про захист даних.