A inovação aparecerá na nuvem, na borda ou em outro lugar?

A inovação é fundamental para as organizações que mantêm a relevância dos negócios e evitam interrupções nos negócios, mas de onde virão essas inovações?

Especialistas do setor acreditam que a inovação não acontece na nuvem, mas à beira. No entanto, a computação de borda é apenas uma extensão da computação em nuvem. Então o que isso quer dizer? Porque a computação em nuvem e a computação de borda podem funcionar juntas.

Além disso, o iPhone X da Apple recentemente introduziu tecnologia de reconhecimento facial, como a tecnologia vai dar aos usuários mais risco de informações pessoais, o que atraiu a atenção das pessoas.

Antes disso, os dispositivos inteligentes da Apple usavam impressões digitais, enquanto alguns dispositivos inteligentes Android usavam o reconhecimento de íris. Portanto, o enredo da ficção científica logo se tornou um fato científico.

As empresas precisam ser pró-ativas, especialmente com os Regulamentos Gerais de Proteção de Dados da UE (GDPRs), que entram em vigor cinco meses depois. Para garantir que varejistas, agências governamentais, serviços de emergência e outras organizações não violem os padrões regulatórios, é preciso considerar se o reconhecimento facial, o reconhecimento de placas, os sensores de veículos e outras tecnologias podem atender aos requisitos e requisitos do GDPR.

Capacitar os cidadãos

Jim McGann, vice-presidente de marketing e desenvolvimento de negócios da Index Engines, apresenta seu próprio pensamento sobre esses requisitos legais: "O GDPR concede o poder dos dados pessoais aos cidadãos, para empresas que fazem negócios na União Européia, inclusive nos Estados Unidos, deve cumprir esta regra "

Ele acrescentou que o GDPR representa uma questão fundamental para o gerenciamento de dados da organização. Em muitos casos, as organizações acham difícil encontrar dados pessoais em seus sistemas ou registros em papel. E geralmente eles não sabem se os dados precisam ser salvos, excluídos, modificados ou corrigidos. Portanto, o GDPR elevará a responsabilidade da organização a um novo patamar devido à grande penalidade que poderá enfrentar.

No entanto, ele forneceu recomendações para adotar soluções relevantes: "Fornecemos soluções de gerenciamento de informações e estratégias de aplicação para garantir que os negócios da organização estejam em conformidade com os regulamentos de proteção de dados". Os dados no nível do PB precisam ser agrupados, mas a organização não possui nenhum dado sobre o que é o Real. O Indice Engines oferece serviços de limpeza examinando diferentes fontes de dados para ver o que pode ser limpo. Muitas organizações podem liberar 30% dos dados. dados, o que lhes permite gerenciar os dados de forma mais eficiente.Uma vez que a organização pode gerenciar eficazmente os dados, eles podem implementar as políticas e medidas adequadas porque a maioria das empresas sabe quais tipos de arquivos contêm dados pessoais. "

apagar os dados

McGann continuou: "A maioria dos dados é muito sensível, então muitas empresas relutam em falar sobre isso, mas trabalhamos muito com empresas de consultoria jurídica para manter a organização em conformidade".

Por exemplo, a Index Engine, uma empresa da Fortune 500, concluiu a limpeza de dados e descobriu que 40% de seus dados não continham mais nenhum valor comercial. Então a empresa decidiu esclarecer.

Ele disse: "Isso economiza os custos de gerenciamento do data center: eles obtêm resultados positivos limpando os dados, mas se for uma empresa pública, você não está livre para excluir os dados devido a problemas de conformidade regulamentar". Em alguns casos, precisa salvar o arquivo em até 30 anos. Ele sugeriu que "as empresas precisam perguntar se esses arquivos têm valor comercial ou qualquer requisito de conformidade". Por exemplo, os dados podem ser excluídos sem um motivo válido para salvá-los. Algumas empresas também estão migrando seus dados para a nuvem para excluir dados do data center.

No processo, muitas empresas precisam verificar se os dados têm valor comercial para tomar suas decisões de migração de dados. As organizações precisam pensar sobre o que está em seus arquivos - seja computação de borda ou computação em nuvem para gerenciamento de dados, backup e armazenamento.

Certifique-se de que as informações sejam compatíveis

Portanto, é importante que as organizações explorem maneiras de impedir que novas tecnologias sejam usadas por consumidores e cidadãos e considere como usar esses dados para criar valor para organizações e consumidores. As organizações que usam esses dados precisam estar cientes da segurança das informações no fornecimento, uso, proteção e melhoria dos serviços digitais.

Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento facial tem muitos aplicativos que servem não apenas para permitir que os usuários desbloqueiem aplicativos em seus smartphones, mas também paguem por eles. As imagens são armazenadas no data center implantado localmente usando a tecnologia de reconhecimento facial do smartphone. Apesar disso, as pessoas ainda precisam manter uma certa quantidade de dados no banco de dados, o que também precisa ser protegido para impedir que hackers explorem dados pessoais em busca de ataques mal-intencionados.

Inovação na Edge Computing

À medida que as organizações investem cada vez mais em cidades autônomas e inteligentes, bem como em tecnologias automotivas, como a rede automatizada de frenagem de emergência (AEB), há também a necessidade de considerar em 2018 os locais de inovação e a necessidade de atingir o equilíbrio de conformidade e inovação.

Além disso, cada vez mais pessoas pensam que a inovação aparecerá na computação marginal e não na nuvem, e a computação de ponta é apenas uma extensão da computação em nuvem. Mesmo que os dados precisem ser obtidos mais próximos da fonte, grandes quantidades de dados ainda precisam ser analisados ​​em outro lugar. Atrasos de dados e de rede são um obstáculo histórico, e espera-se que o impacto dos atrasos possa ser reduzido ou eliminado.

A computação de borda expande a capacidade do data center permitindo que um grande número de data centers menores armazene, gerencie e analise dados, permitindo que alguns dados sejam gerenciados e analisados ​​localmente por um dispositivo ou sensor desconectado (como veículos autônomos conectados). Uma vez que a conexão de rede, seus dados podem ser copiados para a nuvem para outras ações.

Aceleração de dados

Reduzir a latência de rede e a latência de dados pode melhorar a experiência do cliente. No entanto, devido ao maior potencial de transferência de dados para a nuvem, a latência de rede e a perda de pacotes podem ter um impacto negativo considerável na taxa de transferência de dados. Sem as soluções de inteligência de máquina, como o PORTRock IT, os efeitos de latência e perda de pacotes podem inibir o desempenho de dados e backup.

Se a base de dados da tecnologia de reconhecimento facial for incapaz de transmitir rapidamente informações sobre cidadania e imigração, isso pode resultar em atrasos nos aeroportos e possíveis acidentes ou problemas técnicos com veículos autônomos.

Com o advento da tecnologia de carros autônomos, os dados gerados pelos carros viajam entre os veículos de forma contínua. Alguns desses dados, como dados de criticidade e segurança, exigem um retorno rápido, enquanto outros dados são tipicamente informações de estrada, como fluxo de tráfego e velocidade. Os carros que dirigem automaticamente enviam todos os dados críticos para a segurança de volta à nuvem central através de redes 4G ou 5G, adicionando potencialmente uma latência de dados significativa a paradas antes de começarem a receber dados devido a atrasos na rede. Atualmente, não há uma maneira simples e econômica de reduzir a latência entre as redes. A velocidade da luz é um fator importante que as pessoas não podem mudar. Portanto, como gerenciar a rede e o atraso de dados com eficiência e eficiência é muito importante.

Grande desafio de dados

A Hitachi disse que os carros que dirigem automaticamente vão criar cerca de 2 PB de dados por dia. Estima-se que um carro em rede criará cerca de 25 TB de dados por hora. Considerando que existem mais de 800 milhões de carros nos Estados Unidos, China e Europa. Como resultado, um bilhão de unidades será ultrapassado em um futuro próximo, e se metade dos carros estiver totalmente conectada, assumindo um uso médio de 3 horas por dia, haverá 37,5 bilhões de gigabytes de dados por dia.

Se, como esperado, a maioria dos carros novos fossem carros autônomos em meados da década de 1920, esse número seria trivial. Obviamente, nem todos os dados podem ser imediatamente enviados de volta para a nuvem sem algum nível de validação e redução de dados. Deve haver uma solução de compromisso e a computação de borda pode suportar essa técnica e pode ser aplicada em veículos autônomos.

Do ponto de vista físico, armazenar quantidades cada vez maiores de dados será um desafio. O tamanho e o tamanho dos dados às vezes são muito importantes. Isso cria problemas financeiros e econômicos por custo de GB. Por exemplo, enquanto os veículos elétricos são considerados o fluxo principal do futuro, o consumo de energia deve aumentar.

Além disso, também é necessário garantir que grandes quantidades de dados criados por indivíduos ou dispositivos não violem a legislação de proteção de dados.