創新(xīn)将會出現在雲端，邊緣還是其他(tā)地方?
發布日期:2020-03-04
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創新(xīn)對于保持業務(wù)相關性和避免業務(wù)中(zhōng)斷的企業來說至關重要，但是這些創新(xīn)将會在哪裏出現呢(ne)？
行業專家認為(wèi)，創新(xīn)不會發生在雲端，而是在邊緣。然而，邊緣計算也隻是雲計算的一種延伸。那麽這意味着什麽？因為(wèi)雲計算和邊緣計算可(kě)能(néng)會一起工(gōng)作(zuò)。
另外，蘋果公(gōng)司日前推出的iPhone X手機采用(yòng)的面部識别技(jì )術之類的技(jì )術是否會給用(yòng)戶個人信息帶來更大的風險，這引起了人們的關注。
在此之前，蘋果公(gōng)司的智能(néng)設備使用(yòng)了指紋識别技(jì )術，而一些安(ān)卓智能(néng)設備采用(yòng)虹膜識别技(jì )術。因此，科(kē)幻小(xiǎo)說中(zhōng)的情節很(hěn)快成為(wèi)了科(kē)學(xué)事實。
企業需要未雨綢缪，尤其是需要應對五個月後生效的歐盟“通用(yòng)數據保護條例（GDPR）”。為(wèi)了确保零售商(shāng)、政府機構、緊急服務(wù)機構，以及其他(tā)組織不違反法規标準，人們需要考慮采用(yòng)面部識别、車(chē)牌識别、車(chē)輛傳感器等技(jì )術是否能(néng)夠符合GDPR的規定和要求。
賦予公(gōng)民(mín)權力
Index Engines公(gōng)司營銷和業務(wù)發展副總裁Jim McGann就這些法律規定提出了自己的想法：“GDPR将個人數據的權力交給了公(gōng)民(mín)。所以，那些在歐盟（包括美國(guó)）開展業務(wù)的公(gōng)司必須遵守這個法規。”
他(tā)補充說，GDPR對于組織進行數據管理(lǐ)提出了一個關鍵問題。很(hěn)多(duō)時候，組織很(hěn)難在他(tā)們的系統或紙質(zhì)記錄中(zhōng)查找個人數據。而且通常他(tā)們無法知道數據是否需要保存、删除、修改或糾正。因此，由于可(kě)能(néng)面臨巨大的罰金，GDPR将把組織的責任推到一個新(xīn)的高度。
不過，他(tā)提供了采用(yòng)相關解決方案的建議：“我們提供信息管理(lǐ)解決方案和應用(yòng)策略來确保組織的業務(wù)符合數據保護條例。需要對PB級數據進行整理(lǐ)，但是組織對于存在什麽樣的數據并沒有(yǒu)真正的理(lǐ)解。Index Engines公(gōng)司通過查看不同的數據源來了解可(kě)以清除的内容，從而提供清除這些數據的服務(wù)。許多(duō)組織可(kě)以釋放30％的數據，這使得他(tā)們可(kě)以更有(yǒu)效地管理(lǐ)數據。一旦組織可(kě)以有(yǒu)效地管理(lǐ)數據，他(tā)們就可(kě)以對其實施相應的策略和措施，因為(wèi)大多(duō)數公(gōng)司都知道什麽類型的文(wén)件包含個人數據。”
清除數據
McGann繼續說道：“其中(zhōng)大部分(fēn)數據是非常敏感的，所以很(hěn)多(duō)公(gōng)司不願意談論這些，但是我們通過法律咨詢公(gōng)司也做了很(hěn)多(duō)工(gōng)作(zuò)，以使組織遵守法規。”
例如，财富500強電(diàn)子制造商(shāng)Index Engine公(gōng)司完成了數據清理(lǐ)工(gōng)作(zuò)，該公(gōng)司發現其40％的數據不再包含任何商(shāng)業價值。因此，該公(gōng)司決定将其清除。
他(tā)指出：“這樣可(kě)以節省數據中(zhōng)心的管理(lǐ)成本：他(tā)們通過清理(lǐ)數據獲得了積極的結果，但如果是一家上市公(gōng)司，就不能(néng)随意删除數據，因為(wèi)存在法規遵從性問題。”在某些情況下，需要保存文(wén)件長(cháng)達30年。他(tā)建議，“企業需要詢問這些文(wén)件是否具(jù)有(yǒu)商(shāng)業價值或任何法規遵從要求。”例如，如果沒有(yǒu)合法的理(lǐ)由保存數據，那麽它就可(kě)以被删除。一些公(gōng)司也正在将其數據遷移到雲端，以便從數據中(zhōng)心删除數據。
在這個過程中(zhōng)，很(hěn)多(duō)公(gōng)司需要檢查數據是否具(jù)有(yǒu)商(shāng)業價值，以便做出他(tā)們的數據遷移決定。組織需要考慮他(tā)們的文(wén)件中(zhōng)存在什麽内容——無論是用(yòng)于數據管理(lǐ)、備份和存儲的邊緣計算還是雲計算。
确保信息合規
因此，重要的是組織要探索如何防止新(xīn)技(jì )術被消費者和公(gōng)民(mín)所不喜歡的方式使用(yòng)，并考慮如何使用(yòng)這些數據為(wèi)組織和消費者創造價值，這是非常重要的。而使用(yòng)這些數據的組織需要在提供、使用(yòng)、保護，以及改進數字服務(wù)方面注意信息安(ān)全。
例如，面部識别技(jì )術有(yǒu)許多(duō)應用(yòng)程序，其作(zuò)用(yòng)不僅僅是允許用(yòng)戶解鎖智能(néng)手機上的應用(yòng)程序，也可(kě)以用(yòng)于支付費用(yòng)。通過智能(néng)手機的面部識别技(jì )術，其圖像被保存在本地部署的數據中(zhōng)心中(zhōng)。盡管如此，人們仍然需要在數據庫上保留一定數量的數據，而這些數據也需要得到保護，以防止黑客利用(yòng)個人數據進行惡意攻擊。
在邊緣計算中(zhōng)的創新(xīn)
随着組織對自主汽車(chē)和智能(néng)城市的投入日益增加，以及自動緊急制動（AEB）等聯網的汽車(chē)技(jì )術的發展，2018年也需要考慮創新(xīn)的場所，以及是否需要在法規遵從和創新(xīn)之間取得平衡。
此外，越來越多(duō)的人認為(wèi)，創新(xīn)将出現在邊緣計算而不是雲端，而邊緣計算隻是雲計算的一種延伸。即使數據要靠近源頭進行分(fēn)析，大量數據仍然需要在其他(tā)場所進行分(fēn)析。數據和網絡延遲是一種曆史的障礙，人們希望延遲的影響可(kě)以減少或消除。
邊緣計算可(kě)以擴展數據中(zhōng)心的能(néng)力，允許大量規模較小(xiǎo)的數據中(zhōng)心來存儲、管理(lǐ)和分(fēn)析數據，同時允許一些數據可(kě)以由一個斷開的設備或傳感器進行管理(lǐ)和本地分(fēn)析（例如連接的自主汽車(chē)）。一旦出現網絡連接，其數據就可(kě)以備份到雲端，以便進一步采取行動。
數據加速
減少網絡延遲和數據延遲可(kě)以改善客戶體(tǐ)驗。但是，由于數據傳輸到雲端的可(kě)能(néng)性較大，網絡延遲和數據包丢失可(kě)能(néng)會對數據吞吐量産(chǎn)生相當大的負面影響。如果沒有(yǒu)諸如PORTrock IT等機器智能(néng)解決方案，延遲和數據包丢失的影響可(kě)能(néng)會抑制數據和備份性能(néng)。
如果面部識别技(jì )術的數據庫無法快速傳送公(gōng)民(mín)身份和移民(mín)信息，這可(kě)能(néng)會導緻機場延誤，并可(kě)能(néng)發生事故或自動駕駛汽車(chē)出現技(jì )術問題。
随着自動駕駛汽車(chē)技(jì )術的出現，汽車(chē)産(chǎn)生的數據将會以一種持續不斷的方式來往于車(chē)輛之間。這些數據中(zhōng)的一部分(fēn)（例如關鍵狀态和安(ān)全數據）需要快速響應的周轉，而其他(tā)數據則通常是道路信息，例如交通流量和行駛速度。自動駕駛汽車(chē)通過4G或5G網絡将安(ān)全關鍵數據全部發送回中(zhōng)央雲位置，在開始收到數據之前，由于網絡延遲，可(kě)能(néng)會在周轉時增加大量數據延遲。而目前還沒有(yǒu)簡單而經濟的方法來減少網絡間的延遲。光速是人們無法改變的主要因素。因此，如何有(yǒu)效和高效地管理(lǐ)網絡和數據延遲，這至關重要。
大量數據的挑戰
日立公(gōng)司表示，自動駕駛汽車(chē)每天将創造大約2PB的數據。預計聯網的汽車(chē)每小(xiǎo)時将創建大約25TB字節的數據。考慮到目前在美國(guó)、中(zhōng)國(guó)和歐洲有(yǒu)8億多(duō)輛汽車(chē)。因此，在不久的将來突破10億輛，如果其中(zhōng)一半的汽車(chē)具(jù)備完全網絡連接，假設每天平均使用(yòng)3小(xiǎo)時，那麽每天将會創造375億千兆字節的數據。
如果像預期的那樣，大部分(fēn)的新(xīn)車(chē)在21世紀20年代中(zhōng)期都是自主駕駛的汽車(chē)，那麽上述數字就顯得微不足道了。很(hěn)明顯，并不是所有(yǒu)的數據都能(néng)夠在沒有(yǒu)一定程度的數據驗證和減少的情況下立即被傳送回雲端。必須有(yǒu)一個折衷的方案，而邊緣計算可(kě)以支持這種技(jì )術，可(kě)以應用(yòng)在自動駕駛車(chē)輛。
從物(wù)理(lǐ)角度來看，存儲日益增多(duō)的數據将是一個挑戰。數據的大小(xiǎo)和規模有(yǒu)時是十分(fēn)重要的。由此産(chǎn)生了每GB成本的财務(wù)和經濟問題。例如，雖然人們認為(wèi)電(diàn)動汽車(chē)是未來的主流，但耗電(diàn)量必然會增加。
此外，還需要确保個人或設備創建的大量數據不違反數據保護立法也是必要的。
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