Появятся ли инновации в облаке, на краю или в другом месте?

Инновации имеют решающее значение для организаций, которые поддерживают деловую актуальность и избегают бизнес-сбоев, но откуда будут возникать эти нововведения?

Отраслевые эксперты считают, что инновации не происходят в облаке, но на грани. Однако краевые вычисления - это просто расширение облачных вычислений. Так что это значит? Потому что облачные вычисления и краевые вычисления могут работать вместе.

Кроме того, мобильный телефон Apple iPhone X недавно представил технологию распознавания лиц, такую ​​как технология, которая предоставит пользователям больше личного информационного риска, что привлекло внимание людей.

До этого смарт-устройства Apple использовали отпечатки пальцев, в то время как некоторые интеллектуальные устройства Android использовали распознавание радужной оболочки. Поэтому сюжет в научной фантастике вскоре стал научным фактом.

Предприятиям необходимо проявлять активность, особенно в соответствии с Общими правилами защиты данных (ВВП) ЕС, которые вступают в силу через пять месяцев. Чтобы розничные торговцы, государственные учреждения, службы экстренной помощи и другие организации не нарушали нормативные стандарты, необходимо учитывать, могут ли распознавание лица, распознавание номерных знаков, датчики транспортных средств и другие технологии соответствовать требованиям и требованиям ВВП.

Уполномочивать граждан

Джим МакГанн (Jim McGann), вице-президент по маркетингу и развитию бизнеса в Index Engines, излагает свое собственное мышление по этим правовым требованиям: «GDPR предоставляет власть персональным данным гражданам, поэтому компании, занимающиеся бизнесом в Европейском Союзе, включая США, должны соответствовать этому правилу "

Он добавил, что GDPR представляет собой ключевую проблему для управления данными организации. Во многих случаях организациям трудно найти персональные данные в своей системе или бумажных документах. И обычно они не знают, должны ли данные быть сохранены, удалены, изменены или исправлены. Таким образом, ВВП будет подталкивать ответственность организации к новой высоте из-за огромного штрафа, с которым она может столкнуться.

Тем не менее, он дал рекомендации для принятия соответствующих решений: «Мы предоставляем решения для управления информацией и стратегии применения, чтобы обеспечить соответствие бизнеса организации требованиям защиты данных». Данные уровня PB должны быть сопоставлены, но у организации нет данных о том, что такое Realstanding.Index Engines предлагает услуги по очистке, просматривая разные источники данных, чтобы узнать, что можно очистить. Многие организации могут выпускать 30% данных, что позволяет им более эффективно управлять данными. Когда организация может эффективно управлять данными, они могут реализовать соответствующие политики и меры, поскольку большинство компаний знают, какие типы файлов содержат персональные данные. "

очистить данные

МакГанн продолжил: «Большинство данных очень чувствительны, поэтому многие компании неохотно говорят об этом, но мы много работаем с юридическими консалтинговыми фирмами, чтобы поддерживать организацию».

Например, Index Engine, компания Fortune 500, завершила очистку данных и обнаружила, что 40% ее данных больше не содержат коммерческой ценности. Поэтому компания решила его расчистить.

Он сказал: «Это экономит затраты на управление центром обработки данных: они получают положительные результаты, очищая данные, но если это открытая компания, вы не можете удалять данные из-за проблем с соблюдением нормативных требований». В некоторых случаях необходимо сохранить файл до 30 лет. Он предположил, что «предприятиям необходимо спросить, имеют ли эти файлы коммерческую ценность или какие-либо требования к соблюдению». Например, данные могут быть удалены без уважительной причины для его сохранения. Некоторые компании также переносят свои данные в облако, чтобы удалить данные из центра обработки данных.

В ходе этого процесса многим компаниям необходимо проверить, имеет ли данные коммерческую ценность для принятия решений о переносе данных. Организации должны думать о том, что в их файлах - будь то краевые вычисления или облачные вычисления для управления данными, резервного копирования и хранения.

Убедитесь, что информация соответствует требованиям

Поэтому важно, чтобы организации изучали способы предотвращения использования новых технологий как потребителями, так и гражданами и рассматривали, как использовать эти данные для создания ценности для организаций и потребителей. Организации, использующие эти данные, должны знать об информационной безопасности при предоставлении, использовании, защите и улучшении цифровых услуг.

Например, технология распознавания лиц имеет множество приложений, которые служат не только для того, чтобы пользователи могли разблокировать приложения на своем смартфоне, но и оплачивать их. Изображения хранятся в локально развернутом центре обработки данных с использованием технологии распознавания лиц смартфона. Несмотря на это, людям по-прежнему необходимо хранить определенный объем данных в базе данных, что также необходимо защитить, чтобы хакеры не могли использовать персональные данные для вредоносных атак.

Инновации в Edge Computing

Поскольку организации все больше вкладывают средства в автономные и умные города, а также в автомобильные технологии, такие как автоматическое создание сетей экстренного торможения (AEB), также необходимо учитывать в инновационных сайтах 2018 года и необходимость достижения баланса соблюдения и инноваций.

Кроме того, все больше людей думают, что инновации появятся в маргинальных вычислениях, а не в облаке, а краевые вычисления - просто расширение облачных вычислений. Несмотря на то, что данные должны быть получены ближе к источнику, все еще необходимо проанализировать большое количество данных в другом месте. Задержки данных и сети являются историческим препятствием, и можно надеяться, что последствия задержек могут быть уменьшены или устранены.

Edge computing расширяет возможности центра обработки данных, позволяя большому количеству небольших центров обработки данных хранить, управлять и анализировать данные, позволяя управлять некоторыми данными и локально анализировать с помощью отключенного устройства или датчика (например, подключенных автономных транспортных средств). После подключения к сети его данные могут быть скопированы в облако для дальнейших действий.

Ускорение данных

Снижение латентности сети и задержки данных может улучшить качество обслуживания клиентов. Однако из-за большего потенциала для передачи данных в облако, латентность сети и потеря пакетов могут иметь значительное негативное влияние на пропускную способность данных. Без решений для интеллектуального анализа, таких как PORTRock IT, последствия задержки и потери пакетов могут препятствовать работе данных и резервного копирования.

Если база данных технологии распознавания лиц не может быстро передавать информацию о гражданстве и иммиграции, это может привести к задержкам в аэропортах и ​​возможным авариям или техническим проблемам с автономными транспортными средствами.

С появлением автономных автомобильных технологий данные, производимые автомобилями, будут перемещаться между транспортными средствами в непрерывном режиме. Некоторые из этих данных, такие как данные о критичности и безопасности, требуют быстрого поворота, в то время как другие данные обычно являются дорожной информацией, такой как поток трафика и скорость. Автомобили с автоматическим приводом отправляют все свои критически важные для безопасности данные в центральное облако по сетям 4G или 5G, что потенциально увеличивает значительную задержку данных до поворота, прежде чем они начнут получать данные из-за сетевых задержек. В настоящее время нет простого и экономичного способа сокращения задержки между сетями. Скорость света является основным фактором, который люди не могут изменить. Поэтому очень важно эффективно управлять эффективностью и эффективностью управления сетью и данными.

Большая проблема с данными

Hitachi сказал, что авто-вождение автомобилей будет создавать около 2PB данных в день. Предполагается, что сетевой автомобиль создаст около 25 ТБ байт данных в час. Учитывая, что в Соединенных Штатах, Китае и Европе насчитывается более 800 миллионов автомобилей. В результате в ближайшем будущем будет превышено миллиард единиц, и если половина автомобилей будет полностью подключена к сети, при среднем использовании 3 часа в день будет составлять 37,5 миллиарда гигабайт данных в день.

Если, как и ожидалось, большинство новых автомобилей были автономными машинами в середине 1920-х годов, это число было бы тривиальным. Очевидно, что не все данные могут быть немедленно отправлены обратно в облако без некоторого уровня валидации и сокращения данных. Должно быть компромиссное решение, и краевые вычисления могут поддерживать эту технику и могут применяться в автономных транспортных средствах.

С физической точки зрения сохранение постоянно растущего количества данных будет проблемой. Размер и размер данных иногда очень важны. Это создает финансовые и экономические проблемы на стоимость ГБ. Например, в то время как электромобили считаются основным направлением будущего, потребление энергии неизбежно увеличится.

Кроме того, необходимо также обеспечить, чтобы большие объемы данных, созданных отдельными лицами или устройствами, не нарушали законодательство о защите данных.