클라우드, 가장자리 또는 다른 곳에 혁신이 나타날 것입니까?

비즈니스 관련성을 유지하고 비즈니스 중단을 방지하는 조직에서는 혁신이 중요하지만 이러한 혁신은 어디서 발생합니까?

업계 전문가들은 클라우드에서 혁신이 일어나지 않고 위기가 발생했다고 믿습니다. 그러나 에지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 확장 일뿐입니다. 그렇다면이게 무슨 뜻입니까? 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅이 함께 작동 할 수 있기 때문입니다.

또한, 애플의 아이폰 엑스 휴대 전화는 최근 기술과 같은 얼굴 인식 기술을 도입하여 사람들에게 더 많은 개인 정보 위험을 줄 것이며 사람들의 관심을 끌고 있습니다.

이전에는 애플의 스마트 장치가 지문을 사용하는 반면, 일부 안드로이드 스마트 장치는 아이리스 인식 기능을 사용했습니다. 따라서 공상 과학 소설은 곧 과학적 사실이되었습니다.

특히 5 개월 후에 효력을 발휘하는 EU의 GDPR (General Data Protection Regulations)을 통해 기업은 적극적으로 대응해야합니다. 소매 업체, 정부 기관, 응급 서비스 및 기타 조직이 규제 기준을 위반하지 않도록하려면 안면 인식, 차량 번호판 인식, 차량 센서 및 기타 기술이 GDPR의 요구 사항 및 요구 사항을 충족시킬 수 있는지 고려해야합니다.

시민에게 힘을 부여하십시오.

Index Engines의 마케팅 및 사업 개발 담당 부사장 인 Jim McGann은 다음과 같은 법적 요구 사항에 대한 자신의 생각을 밝혔습니다. "GDPR은 시민들에게 개인 정보의 힘을 부여하므로 미국을 비롯한 유럽 연합 (EU) 이 규칙을 준수해야한다 "

그는 GDPR이 조직의 데이터 관리에 중요한 문제를 제기한다고 덧붙였다. 대부분의 경우 조직에서는 시스템 또는 종이 기록에서 개인 데이터를 찾기가 어렵습니다. 그리고 대개 데이터를 저장, 삭제, 수정 또는 수정해야하는지 여부는 알지 못합니다. 따라서 GDPR은 직면 할 수있는 엄청난 벌금으로 인해 조직의 책임을 새로운 높이로 끌어 올릴 것입니다.

그러나 그는 관련 솔루션 채택을위한 권장 사항을 제시했습니다. "우리는 조직의 비즈니스가 데이터 보호 규정을 준수하도록 정보 관리 솔루션과 응용 전략을 제공합니다." PB 수준의 데이터를 대조해야하지만 조직은 실제 이해에 대한 데이터가 없습니다 .Inxx Engines는 다른 데이터 소스를 조사하여 정리 가능한 것을 확인함으로써 정리 서비스를 제공합니다. 많은 조직이 데이터를 사용하면 데이터를보다 효율적으로 관리 할 수 ​​있습니다. 조직에서 데이터를 효과적으로 관리함으로써 대부분의 회사에서 개인 데이터가 포함 된 파일 유형을 알기 때문에 적절한 정책과 조치를 구현할 수 있습니다. "

데이터를 지우다

맥간 (McGann)은 다음과 같이 계속했다. "대부분의 데이터는 매우 민감하므로 많은 기업들이 이에 대해 이야기하기를 꺼리고 있지만 법률 컨설팅 회사와의 협조를 통해 많은 노력을 기울이고 있습니다."

예를 들어 Fortune 지 선정 500 대 기업인 Index Engine은 데이터 정리를 완료했으며 데이터의 40 %가 더 이상 상업적 가치를 갖지 않음을 알게되었습니다. 그래서 회사는 그것을 정리하기로 결정했습니다.

그는 "데이터 센터 관리 비용을 절감 할 수 있습니다. 데이터를 정리하면 긍정적 인 결과를 얻을 수 있지만 공개 회사 인 경우 규제 준수 문제로 인해 데이터를 삭제할 수 없습니다." 어떤 경우에는 파일을 최대 30 년 저장해야합니다. 그는 "기업들은이 파일들이 상업적 가치를 지니고 있는지 또는 규정 준수 요구 사항이 있는지 질문 할 필요가있다"고 제안했다. 예를 들어 데이터를 저장할 올바른 이유없이 데이터를 삭제할 수 있습니다. 일부 기업들은 데이터 센터에서 데이터를 삭제하기 위해 데이터를 클라우드로 마이그레이션하고 있습니다.

이 과정에서 많은 회사는 데이터 마이그레이션 결정을 내리기 위해 데이터가 상업적 가치가 있는지 확인해야합니다. 조직은 데이터 관리, 백업 및 저장을위한 엣지 컴퓨팅 (edge ​​computing) 또는 클라우드 컴퓨팅과 같은 파일의 내용을 생각할 필요가 있습니다.

정보가 준수하는지 확인하십시오.

따라서 조직은 새로운 기술이 소비자와 시민 모두에 의해 사용되는 것을 방지하는 방법을 모색하고 해당 데이터를 사용하여 조직과 소비자에게 가치를 창출하는 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 이 데이터를 사용하는 조직은 디지털 서비스를 제공, 사용, 보호 및 개선하는 데있어서 정보 보안에 대해 알고 있어야합니다.

예를 들어, 얼굴 인식 기술은 사용자가 스마트 폰에서 응용 프로그램을 잠금 해제 할 수있을뿐만 아니라 비용을 지불 할 수 있도록 해주는 많은 응용 프로그램을 제공합니다. 이미지는 스마트 폰의 안면 인식 기술을 사용하여 로컬에 배치 된 데이터 센터에 저장됩니다. 그럼에도 불구하고 사람들은 여전히 ​​데이터베이스에 일정량의 데이터를 보관해야하며 해커가 악성 공격에 개인 데이터를 악용하지 못하도록 보호해야합니다.

에지 컴퓨팅의 혁신

조직이 AEB (Automated Emergency Braking) 네트워킹과 같은 자동차 기술뿐만 아니라 자치 도시 및 스마트 도시에 대한 투자를 늘리면서 2018 년 혁신 사이트와 규제 준수 및 혁신 균형을 달성해야 할 필요성을 고려해야 할 필요가 있습니다.

또한 혁신이 클라우드가 아닌 한계 컴퓨팅에서 나타나고 에지 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅의 확장이라고 생각하는 사람들이 점점 더 많아지고 있습니다. 데이터를 소스에 더 가깝게 소싱해야 할 필요가 있더라도 많은 양의 데이터를 다른 곳에서 분석해야합니다. 데이터 및 네트워크 지연은 역사적인 장벽이며 지연의 영향을 줄이거 나 없애기를 희망합니다.

엣지 컴퓨팅은 다수의 소규모 데이터 센터가 데이터를 저장, 관리 및 분석 할 수 있도록 허용하면서 연결되지 않은 장치 또는 센서 (예 : 연결된 자 동차)를 통해 일부 데이터를 관리하고 로컬로 분석 할 수 있도록함으로써 데이터 센터의 용량을 확장합니다. 일단 네트워크 연결, 그 데이터는 추가 조치를 위해 클라우드에 백업 할 수 있습니다.

데이터 가속화

네트워크 대기 시간 및 데이터 대기 시간을 줄이면 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 클라우드로의 데이터 전송 가능성이 높기 때문에 네트워크 지연 및 패킷 손실은 데이터 처리량에 상당한 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. PORTRock IT와 같은 기계 인텔리전스 솔루션이 없으면 지연 및 패킷 손실의 영향으로 데이터 및 백업 성능이 저하 될 수 있습니다.

안면 인식 기술 데이터베이스가 시민권 및 이민 정보를 신속하게 전송할 수없는 경우 공항에서의 지연 및 자율 차량과 관련된 사고 또는 기술적 문제가 발생할 수 있습니다.

자율적 인 자동차 기술의 출현으로 인해 자동차가 생성 한 데이터는 지속적으로 차량 사이를 여행하게됩니다. 중요성 및 안전성 데이터와 같은 일부 데이터는 빠른 처리가 필요하고 다른 데이터는 일반적으로 교통 흐름 및 속도와 같은 도로 정보입니다. 자동 차는 4G 또는 5G 네트워크를 통해 모든 안전 관련 데이터를 중앙 클라우드로 되돌려 보낼 수 있으므로 네트워크 지연으로 인해 데이터 수신을 시작하기 전에 처리 시간에 중요한 데이터 대기 시간이 추가 될 수 있습니다. 현재 네트워크 간 대기 시간을 줄이는 간단하고 경제적 인 방법은 없습니다. 빛의 속도는 사람들이 바꿀 수없는 주요 요인입니다. 따라서 네트워크 및 데이터 지연을 효과적이고 효율적으로 관리하는 방법이 매우 중요합니다.

대규모 데이터 문제

히타치는 자동차 자동 차가 하루에 약 2PB의 데이터를 생성 할 것이라고 말했다. 네트워크 차량은 시간당 약 25TB의 데이터를 생성합니다. 미국, 중국 및 유럽에는 8 억 대가 넘는 자동차가 있다고 생각합니다. 결과적으로 조만간 10 억 개가 초과 될 것이며 자동차 절반이 완전히 네트워크화되면 하루 3 시간의 평균 사용량을 가정하면 하루에 375 억 기가 바이트의 데이터가 제공 될 것입니다.

예상대로, 대부분의 신차가 1920 년대 중반에 자율 주행 차량 이었으면, 그 수는 사소한 것입니다. 분명히 모든 데이터를 일정 수준의 데이터 유효성 검사 및 감축없이 즉시 클라우드로 되돌릴 수있는 것은 아닙니다. 절충안이 있어야하며 에지 컴퓨팅은이 기술을 지원할 수 있으며 자율 차량에 적용 할 수 있습니다.

물리적 관점에서 점점 더 많은 양의 데이터를 저장하는 것은 어려울 것입니다. 데이터의 크기와 크기가 때로는 매우 중요합니다. 이로 인해 GB 비용 당 경제적 및 경제적 문제가 발생합니다. 예를 들어 전기 자동차는 미래의 주류로 간주되지만 전력 소비는 증가 할 것입니다.

또한 개인이나 장치가 생성 한 많은 양의 데이터가 데이터 보호 법규를 위반하지 않도록해야합니다.