2017年の大部分では、クラウドコンピューティングと好意の終わりを予測した多くの記事を読むことができましたエッジコンピューティングその代わり。ただし、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングが互いに拡張であると考えているビューもあります。言い換えれば、2つの技術モデルは一緒に機能することが期待されています。したがって、クラウドコンピューティングにはまだ多くの生命があります。
Appleの10周年記念iPhone Xなどのスマートフォンで、接続および自律型の車両から虹彩認識まで、すべてを可能にするために、人工知能、機械学習、生体認証セキュリティ、センサーの使用が増えているため、ビッグブラザーが私生活にあまりにも一歩進んでいるかどうかについても疑問が生じています。体で覆われたビデオカメラ、センサー、バイオメトリクスの使用が増えていることは、毎日の動きが視聴されることを意味しますか？それは明確な可能性であり、ノックス砦のような生活を守りたい多くの人々に関係します。
エッジコンピューティング、フォグコンピューティング、クラウドコンピューティングなどの無数のイニシアチブは、デバイスを結び付けるために出現しました。
おそらく、スマートフォンでのバイオメトリクスの使用は新しいものではありません。一部のAndroidハンドセットは、しばらくの間IRIS認識を使用しています。しかし、欧州連合の一般的なデータ保護規則は、この記事を書いている時点で5か月も経たない今、プライバシーの問題と個人データを保護する方法はすべての人の唇にあります。ただし、イノベーションが発生するためには、今日のモバイルテクノロジーのいくつかは、居場所を示すためにロケーションベースのサービスに依存して、関心のあるポイントへの近さを決定するため、トレードオフが必要な場合があります。機械学習は、生活を楽にするために私たちの習慣を学ぶために展開されます。
先を見ています
したがって、サンタでさえ、2018年にイノベーションがクラウドに存在するかエッジに存在するかを検討していました。彼は、そりが自律運転を提供するためにアップグレードが必要になると考えています。それにもかかわらず、彼はルドルフと彼の赤い鼻のトナカイが自動運転のそりに置き換えることを好まないかもしれないので、彼は注意する必要があります。しかし、時間が経つにつれて自律型車両から生じるデータと多くの機会を分析するために、彼は、データ分析の多くをエッジで実施する必要があると考えています。
エッジで分析を実施することにより、レイテンシの効果の一部を緩和することが可能になり、接続された車両や自律的な車両がインターネットやクラウドサービスにアクセスせずに機能する必要がある場合があります。しばしば考慮されるもう1つの要因、およびますます多くの人々がイノベーションがエッジコンピューティングにあると主張している理由は、あなたのデータセントレがさらに離れているほど、より多くの遅延とパケットの損失が伝統的に増加する傾向があるという事実です。その結果、リアルタイムのデータ分析は達成することが不可能になります。
霧の時
ただし、デバイスを接続するために過去数年にわたって出現してきたエッジコンピューティング、フォグコンピューティング、クラウドコンピューティングなど、無数のイニシアチブが多くの混乱を生み出しています。あなたが誰かが外からITの世界を見ているかどうかを理解するのはしばしば難しいです。したがって、私たちは霧の時に住んでいると言うことができます。なぜなら、将来の商業化を可能にするための新しいバッジが与えられた古いテクノロジーにしばしば関連する新しい用語が跳ね返っているからです。
それにもかかわらず、私は間違いなく、パーソナライズされた場所を認識した広告、パーソナライズされた医薬品が、いくつかのイノベーションを挙げて、組織や個人がデータを生成および収集する方法、収集するデータの量、およびこのデータのクランチを根本的に変えようとしていることは間違いありません。間違いなく、彼らはデータのプライバシーに影響を与えるでしょう。したがって、膨大な量のデータに直面して膨大な量のデータに直面したとき、知覚された知恵は、クラウドからそれを実行することです。しかし、それは最良の解決策ではないかもしれません。したがって、組織は市場にあるすべての可能性を考慮する必要があります。それらのいくつかは、大規模なベンダーから発せられないかもしれません。それは、中小企業がしばしばより良いイノベーターとして宣伝されているからです。
自動運転車
日立によると、自動運転車は、1日に約2ペタバイトのデータを作成します。接続された車は、1時間あたり約25ギガバイトのデータを作成することも期待されています。現在、現在、米国、中国、ヨーロッパには約8億台以上の車があることを考えてください。したがって、近い将来10億台の車があり、その約半分が完全に接続されており、1日3時間の平均旅行に使用されると仮定して、1日あたり37,500,000,000ギガバイトを作成する必要があります。
予想通り、ほとんどの新しい車が2020年代半ばまでに自律的になる場合、その数は取るに足らないように見えます。明らかに、そのすべてのデータを、ある程度のデータ検証と削減なしにクラウドに即座に出荷できるわけではありません。妥協がなければなりません。それが、自動運転車などのそのような技術をサポートするためにエッジコンピューティングが提供できるものです。
増え続ける量のデータを保存することは、物理的な観点からの挑戦になるでしょう。もちろん、データサイズが重要な場合があります。それに伴い、ギガバイトあたりのコストの経済的および経済的問題があります。したがって、たとえば、電気自動車は未来の風味として宣伝されていますが、消費電力は増加します。同様に、個人またはデバイスが作成したデータがデータ保護法のファウルにならないようにする必要性もあります。
データ加速
しかし、接続された車両と自律車のデータの多くは、車両メーカーから保険会社まで、パートナーのエコシステムをより深く分析、バックアップ、ストレージ、データ共有して、クラウドサービスに送信する必要があるため、一部のデータはまだ車両に出入りできるようにする必要があります。この場合、ネットワークとデータレイテンシの影響を軽減するために、Portrockitなどのソリューションを使用してデータ加速が必要になる場合があります。
データがソースの近くで分析されるエッジコンピューティングとは異なり、データの加速により、機械学習と並列化を使用してパケットの損失と遅延を緩和することにより、速度と距離でのデータのバックアップ、ストレージ、分析が可能になります。このアプローチを通じてデータを加速することにより、組織が感じる痛みを軽減することが可能になります。 CVSヘルスケアは、このような革新的なアプローチをとることの利点を見てきた1つの組織に過ぎません。
会社の問題は次のとおりでした。バックアップRPOとRTO。ネットワーク上の86ミリ秒のレイテンシ（> 2,000マイル）; 1％パケット損失; WAN全体で430GBの毎日のバックアップは完了していません。完了するまでに12時間かかる50GBの増分。 RTO SLAの外 - 容認できない商業リスク。 OC12パイプ（1秒あたり600MB）;余分な鉄の山のコスト。
これらの課題に対処するために、CVSはデータ加速ソリューションに変わり、その取り付けには15分しかかかりませんでした。その結果、元の50GBのバックアップを12時間から45分に減らしました。これは、バックアップ時間の94％の短縮に相当します。これにより、組織は1日4時間以内に430GBに相当するデータの毎日のバックアップを完了することができました。したがって、災難に直面して、すべてを完全に回復するために5時間以内に災害復旧を行うことができます。
とりわけ、データアクセラレーションを使用して作成された年間コスト削減は350,000ドルでした。興味深いことに、CVS Healthcareは現在、Aetnaと融合することを検討しているため、おそらく両方のマージなエンティティでこのソリューションを展開する必要があるでしょう。
ネットワークとデータの遅延を減らすと、顧客体験が改善される可能性があります。ただし、クラウドとの間の大規模な混雑データ転送の可能性があるため、レイテンシとパケットの損失は、データスループットにかなりの悪影響を与える可能性があります。マシンインテリジェンスソリューションがなければ、レイテンシとパケット損失の影響は、データとバックアップパフォーマンスを阻害する可能性があります。
データ値
ヘルスケアや自律車両からGDPRに戻ると、問題は、その真の価値を知らずにデータを照合、保存、アーカイブする組織が多すぎることです。インデックスエンジンのVPマーケティングおよびビジネス開発であるJim McGannは、ほとんどの組織は、システムまたは紙の記録に個人データを見つけるのが難しいと感じています。
この問題により、データを維持、変更、永続的に削除するか、修正できるかどうかを知ることができなくなり、GDPRに準拠するのが難しくなります。また、データを使用してイノベーションを合法的に促進できるかどうかを知ることも難しくなります。したがって、この状況の組織は、イノベーションのために予算を立てるのではなく、自分自身を発達させるのではなく、罰金にかなりのお金を費やす必要があることに気付くかもしれません。
したがって、組織は、限られたレベルのデータ計算とデータをエッジでふるいにかけるインフラストラクチャを必要とします。
彼は次のように説明しています。「これの多くは非常に敏感であり、多くの企業はこれについて記録について話すことを好まないが、私たちは法律諮問会社と多くの仕事をして、コンプライアンスを備えた組織を可能にする。」たとえば、インデックスエンジンは、Fortune 500 Electronicsメーカーとの作業を完了しました。これにより、データの40％にはビジネス価値が含まれていないことがわかりました。そこで、会社はデータセントレからそれをパージすることにしました。
限定エッジ
したがって、組織は、おそらく拡張されたベースステーションで、その後、拡張されたベースステーションで、またはクラウドから出荷されるデータの計算とデータのsieを提供するインフラストラクチャを必要とします。これには、たとえば、ハイブリッドクラウドエッジインフラストラクチャが含まれる場合があります。これはすべてを解決しますか？まったくない！特に個人的な暗号化されたデータが含まれている場合、世界中に膨大な量のデータを移動する方法について考える必要性など、いくつかの根本的な問題が残っています。
さらに重要なことに、イノベーションがどこにでもあるためには、適切なタイミングでデータをユーザーに取得する方法を検討し、データを将来に適切に保存する方法を計画することが引き続き重要になります。
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