イノベーションはクラウド、エッジ、または他の場所に現れますか？

ビジネスの関連性を維持し、ビジネスの混乱を避けるためには、革新が不可欠ですが、その革新はどこからもたらされますか？

業界の専門家は、クラウドでは技術革新が起こらず、危機に瀕していると考えています。しかし、エッジコンピューティングは、クラウドコンピューティングの拡張です。それはどういう意味ですか？クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングは連携して動作するため

さらに、アップルのiPhone Xの携帯電話は、最近の技術は、人々の注意を引くより多くの個人情報の危険性をユーザーに与えるなどの顔認識技術を導入した。

これに先立って、Appleのスマートデバイスは指紋を使用し、一部のAndroidスマートデバイスは虹彩認識を使用していました。したがって、SFのプロットはすぐに科学的事実となった。

企業は積極的に対応する必要があります。特に、5か月後に発効するEUのGDPR（General Data Protection Regulations）が必要です。小売業者、行政機関、緊急サービス、およびその他の組織が規制基準に違反しないようにするためには、顔認識、ナンバープレート認識、車両センサーなどの技術がGDPRの要件と要件を満たすことができるかどうかを検討する必要があります。

市民に力を与える

Index Enginesのマーケティングおよびビジネス開発担当バイスプレジデントであるJim McGann氏は、「GDPRは個人データの力を市民に提供するため、米国を含む欧州連合（EU）でビジネスを行う企業は、この規則に従わなければならない "

同氏は、GDPRが組織のデータ管理にとって重要な課題であると付け加えた。多くの場合、組織は自分のシステムや紙の記録で個人データを見つけるのが難しいと感じています。通常、データの保存、削除、修正、修正が必要かどうかはわかりません。したがって、GDPRは、それが直面するかもしれない巨額のペナルティのために、組織の責任を新たな高さに押し上げるでしょう。

しかし、同氏は、関連するソリューションの採用に関する推奨事項を提示しました。「当社は、組織のビジネスがデータ保護規制に準拠するための情報管理ソリューションとアプリケーション戦略を提供しています。 PBレベルのデータを照合する必要がありますが、組織は実際の理解のデータを持っていません.Index Enginesは、さまざまなデータソースを参照して、何がクリアできるかを調べることでクリーンアップサービスを提供します。データをより効率的に管理することができます。組織ができることデータを効果的に管理することによって、個人データを含むファイルの種類が分かっているため、適切なポリシーと手段を実装できます。 "

データをクリアする

McGann氏は次のように述べています。「データの大部分は非常に敏感なので、多くの企業は話題に戸惑っていますが、コンプライアンスをコンプライアンスに保つために法律コンサルティング会社と多くの仕事をしています。

たとえば、Fortune 500企業であるIndex Engineはデータのクリーンアップを完了し、そのデータの40％に商用価値が含まれていないことが判明しました。だから同社はそれをクリアすることに決めた。

同氏は、「これによりデータセンターの管理コストが削減されます。データをクリーンアップすることで肯定的な結果が得られますが、公開企業の場合は、規制遵守の問題によりデータを自由に削除することはできません」場合によっては、ファイルを最大30年保存する必要があります。同氏は、「企業は、これらのファイルが商用価値を持っているのか、コンプライアンスの要件があるのか​​を尋ねる必要があります。たとえば、データを保存する正当な理由なく削除することができます。また、データセンターからデータを削除するために、データをクラウドに移行する企業もあります。

このプロセスでは、データ移行の意思決定を行うために、データが商業的価値であるかどうかを確認する必要があります。組織は、データ管理、バックアップ、およびストレージのためのエッジコンピューティングかクラウドコンピューティングなのか、ファイルに含まれるものについて考える必要があります。

情報が準拠していることを確認する

したがって、組織は、消費者や市民が新技術を使用するのを防ぐ方法を模索し、そのデータを使って組織や消費者の価値を創造する方法を検討することが重要です。このデータを使用する組織は、デジタルサービスの提供、使用、保護、および改善における情報セキュリティに注意する必要があります。

例えば、顔認識技術は、ユーザがスマートフォンでアプリケーションのロックを解除するだけでなく、スマートフォンでの支払いを可能にする多くのアプリケーションを備えています。画像は、スマートフォンの顔認識技術を使用して、ローカルに配置されたデータセンターに保存されます。それにもかかわらず、人々は依然としてデータベース上に一定量のデータを保持する必要があります。ハッカーが悪意のある攻撃に対して個人データを悪用するのを防ぐために保護する必要もあります。

エッジコンピューティングにおける革新

組織が自律的でスマートな都市や自動緊急ブレーキング（AEB）ネットワークなどの自動車技術にますます投資するにつれて、2018年のイノベーションサイトとコンプライアンスとイノベーションのバランスを達成する必要性を検討する必要があります。

さらに、クラウドよりもむしろ限界的なコンピューティングにイノベーションが登場すると思う人が増えており、エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングの延長線上にあります。データをソースの近くで調達する必要があるにもかかわらず、大量のデータを他の場所で分析する必要があります。データとネットワークの遅延は歴史的なハードルであり、遅延の影響を低減または排除することが期待されています。

エッジコンピューティングは、多数の小規模なデータセンターがデータの格納、管理、および分析を可能にし、切断されたデバイスやセンサー（接続された自律型車両など）によって一部のデータを管理およびローカル分析できるようにすることによって、ネットワーク接続が確立されると、そのデータはクラウドにバックアップされ、それ以降の操作が可能になります。

データアクセラレーション

ネットワーク待ち時間とデータ待ち時間を削減することで、顧客体験を向上させることができます。ただし、クラウドへのデータ転送の可能性が高いため、ネットワークの待ち時間とパケット損失は、データスループットに大きな悪影響を及ぼす可能性があります。 PORTRock ITのようなマシンインテリジェンスソリューションがなければ、レイテンシやパケットロスの影響がデータやバックアップのパフォーマンスを阻害する可能性があります。

顔認識技術のデータベースが市民権と移民情報を迅速に送信できない場合、空港での遅延や自発車による事故や技術的問題が発生する可能性があります。

自律型自動車技術の出現により、自動車によって生成されたデータは、車両間を連続的に移動します。重要度データや安全性データなど、これらのデータの一部には迅速な処理が必要ですが、他のデータは通例、交通量や速度などの道路情報です。自動車の自動運転は、4Gまたは5Gネットワ​​ークを介してすべての安全に重要なデータを中央のクラウドに戻し、ネットワーク遅延のためにデータ受信を開始する前にターンアラウンドに大きなデータ待ち時間を追加する可能性があります。現在、ネットワーク間のレイテンシを減らすための単純で経済的な方法はありません。光の速度は人々が変えることができない主な要因です。したがって、ネットワークとデータの遅延を効果的かつ効率的に管理する方法は非常に重要です。

大規模なデータチャレンジ

日立は、自動車で1日あたり約2PBのデータを作成すると述べた。ネットワーク化された車は1時間に約25TBバイトのデータを作成すると推定されています。米国、中国、そしてヨーロッパには8億台以上の車があることを考えると、その結果、近い将来に十億台が超過し、自動車の半分が完全にネットワーク接続されている場合、平均使用時間を1日3時間と仮定すると、1日あたり375億ギガバイトのデータがあります。

予想通り、1920年代半ばに新車のほとんどが自律走行車だったとすると、その数は自明ではないでしょう。明らかに、あるレベルのデータの検証と削減がなければ、すべてのデータをただちにクラウドに戻すことはできません。妥協の解決策が必要であり、エッジコンピューティングはこの技術をサポートすることができ、自律型車両に適用することができます。

物理的な観点から、ますます増え続けるデータの格納は難題になります。データのサイズとサイズは時には非常に重要です。これにより、GBコストあたりの経済的および経済的問題が発生します。例えば、電気自動車は将来の主流と考えられているが、消費電力は増加することになる。

さらに、個人またはデバイスによって作成された大量のデータがデータ保護の法律に違反しないようにすることも必要です。