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              機加工零部件-精密零部件公司「中國機械加工網(wǎng)」

              時(shí)間:2020-03-04 點(diǎn)擊:4902

                創(chuàng )新對于保持業(yè)務(wù)相關(guān)性和避免業(yè)務(wù)中斷的企業(yè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要,但是這些創(chuàng )新將會(huì )在哪里出現呢?
                
                行業(yè)專(zhuān)家認為,創(chuàng )新不會(huì )發(fā)生在云端,而是在邊緣。然而,邊緣計算也只是云計算的一種延伸。那么這意味著(zhù)什么?因為云計算和邊緣計算可能會(huì )一起工作。
                
                另外,蘋(píng)果公司日前推出的iPhone X手機采用的面部識別技術(shù)之類(lèi)的技術(shù)是否會(huì )給用戶(hù)個(gè)人信息帶來(lái)更大的風(fēng)險,這引起了人們的關(guān)注。
                
                在此之前,蘋(píng)果公司的智能設備使用了指紋識別技術(shù),而一些安卓智能設備采用虹膜識別技術(shù)。因此,科幻小說(shuō)中的情節很快成為了科學(xué)事實(shí)。
                
                企業(yè)需要未雨綢繆,尤其是需要應對五個(gè)月后生效的歐盟“通用數據保護條例(GDPR)”。為了確保零售商、政府機構、緊急服務(wù)機構,以及其他組織不違反法規標準,人們需要考慮采用面部識別、車(chē)牌識別、車(chē)輛傳感器等技術(shù)是否能夠符合GDPR的規定和要求。
                
                賦予公民權力
                
                Index Engines公司營(yíng)銷(xiāo)和業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁Jim McGann就這些法律規定提出了自己的想法:“GDPR將個(gè)人數據的權力交給了公民。所以,那些在歐盟(包括美國)開(kāi)展業(yè)務(wù)的公司必須遵守這個(gè)法規。”
                
                他補充說(shuō),GDPR對于組織進(jìn)行數據管理提出了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。很多時(shí)候,組織很難在他們的系統或紙質(zhì)記錄中查找個(gè)人數據。而且通常他們無(wú)法知道數據是否需要保存、刪除、修改或糾正。因此,由于可能面臨巨大的罰金,GDPR將把組織的責任推到一個(gè)新的高度。
                
                不過(guò),他提供了采用相關(guān)解決方案的建議:“我們提供信息管理解決方案和應用策略來(lái)確保組織的業(yè)務(wù)符合數據保護條例。需要對PB級數據進(jìn)行整理,但是組織對于存在什么樣的數據并沒(méi)有真正的理解。Index Engines公司通過(guò)查看不同的數據源來(lái)了解可以清除的內容,從而提供清除這些數據的服務(wù)。許多組織可以釋放30%的數據,這使得他們可以更有效地管理數據。一旦組織可以有效地管理數據,他們就可以對其實(shí)施相應的策略和措施,因為大多數公司都知道什么類(lèi)型的文件包含個(gè)人數據。”
                
                清除數據
                
                McGann繼續說(shuō)道:“其中大部分數據是非常敏感的,所以很多公司不愿意談?wù)撨@些,但是我們通過(guò)法律咨詢(xún)公司也做了很多工作,以使組織遵守法規。”
                
                例如,財富500強電子制造商Index Engine公司完成了數據清理工作,該公司發(fā)現其40%的數據不再包含任何商業(yè)價(jià)值。因此,該公司決定將其清除。
                
                他指出:“這樣可以節省數據中心的管理成本:他們通過(guò)清理數據獲得了積極的結果,但如果是一家上市公司,就不能隨意刪除數據,因為存在法規遵從性問(wèn)題。”在某些情況下,需要保存文件長(cháng)達30年。他建議,“企業(yè)需要詢(xún)問(wèn)這些文件是否具有商業(yè)價(jià)值或任何法規遵從要求。”例如,如果沒(méi)有合法的理由保存數據,那么它就可以被刪除。一些公司也正在將其數據遷移到云端,以便從數據中心刪除數據。
                
                在這個(gè)過(guò)程中,很多公司需要檢查數據是否具有商業(yè)價(jià)值,以便做出他們的數據遷移決定。組織需要考慮他們的文件中存在什么內容——無(wú)論是用于數據管理、備份和存儲的邊緣計算還是云計算。
                
                確保信息合規
                
                因此,重要的是組織要探索如何防止新技術(shù)被消費者和公民所不喜歡的方式使用,并考慮如何使用這些數據為組織和消費者創(chuàng )造價(jià)值,這是非常重要的。而使用這些數據的組織需要在提供、使用、保護,以及改進(jìn)數字服務(wù)方面注意信息安全。
                
                例如,面部識別技術(shù)有許多應用程序,其作用不僅僅是允許用戶(hù)解鎖智能手機上的應用程序,也可以用于支付費用。通過(guò)智能手機的面部識別技術(shù),其圖像被保存在本地部署的數據中心中。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,以防止黑客利用個(gè)人數據進(jìn)行惡意攻擊。
                
                在邊緣計算中的創(chuàng )新
                
                隨著(zhù)組織對自主汽車(chē)和智能城市的投入日益增加,以及自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)等聯(lián)網(wǎng)的汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展,2018年也需要考慮創(chuàng )新的場(chǎng)所,以及是否需要在法規遵從和創(chuàng )新之間取得平衡。
                
                此外,越來(lái)越多的人認為,創(chuàng )新將出現在邊緣計算而不是云端,而邊緣計算只是云計算的一種延伸。即使數據要靠近源頭進(jìn)行分析,大量數據仍然需要在其他場(chǎng)所進(jìn)行分析。數據和網(wǎng)絡(luò )延遲是一種歷史的障礙,人們希望延遲的影響可以減少或消除。
                
                邊緣計算可以擴展數據中心的能力,允許大量規模較小的數據中心來(lái)存儲、管理和分析數據,同時(shí)允許一些數據可以由一個(gè)斷開(kāi)的設備或傳感器進(jìn)行管理和本地分析(例如連接的自主汽車(chē))。一旦出現網(wǎng)絡(luò )連接,其數據就可以備份到云端,以便進(jìn)一步采取行動(dòng)。
                
                數據加速
                
                減少網(wǎng)絡(luò )延遲和數據延遲可以改善客戶(hù)體驗。但是,由于數據傳輸到云端的可能性較大,網(wǎng)絡(luò )延遲和數據包丟失可能會(huì )對數據吞吐量產(chǎn)生相當大的負面影響。如果沒(méi)有諸如PORTrock IT等機器智能解決方案,延遲和數據包丟失的影響可能會(huì )抑制數據和備份性能。
                
                如果面部識別技術(shù)的數據庫無(wú)法快速傳送公民身份和移民信息,這可能會(huì )導致機場(chǎng)延誤,并可能發(fā)生事故或自動(dòng)駕駛汽車(chē)出現技術(shù)問(wèn)題。
                
                隨著(zhù)自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)的出現,汽車(chē)產(chǎn)生的數據將會(huì )以一種持續不斷的方式來(lái)往于車(chē)輛之間。這些數據中的一部分(例如關(guān)鍵狀態(tài)和安全數據)需要快速響應的周轉,而其他數據則通常是道路信息,例如交通流量和行駛速度。自動(dòng)駕駛汽車(chē)通過(guò)4G或5G網(wǎng)絡(luò )將安全關(guān)鍵數據全部發(fā)送回中央云位置,在開(kāi)始收到數據之前,由于網(wǎng)絡(luò )延遲,可能會(huì )在周轉時(shí)增加大量數據延遲。而目前還沒(méi)有簡(jiǎn)單而經(jīng)濟的方法來(lái)減少網(wǎng)絡(luò )間的延遲。光速是人們無(wú)法改變的主要因素。因此,如何有效和高效地管理網(wǎng)絡(luò )和數據延遲,這至關(guān)重要。
                
                大量數據的挑戰
                
                日立公司表示,自動(dòng)駕駛汽車(chē)每天將創(chuàng )造大約2PB的數據。預計聯(lián)網(wǎng)的汽車(chē)每小時(shí)將創(chuàng )建大約25TB字節的數據??紤]到目前在美國、中國和歐洲有8億多輛汽車(chē)。因此,在不久的將來(lái)突破10億輛,如果其中一半的汽車(chē)具備完全網(wǎng)絡(luò )連接,假設每天平均使用3小時(shí),那么每天將會(huì )創(chuàng )造375億千兆字節的數據。
                
                如果像預期的那樣,大部分的新車(chē)在21世紀20年代中期都是自主駕駛的汽車(chē),那么上述數字就顯得微不足道了。很明顯,并不是所有的數據都能夠在沒(méi)有一定程度的數據驗證和減少的情況下立即被傳送回云端。必須有一個(gè)折衷的方案,而邊緣計算可以支持這種技術(shù),可以應用在自動(dòng)駕駛車(chē)輛。
                
                從物理角度來(lái)看,存儲日益增多的數據將是一個(gè)挑戰。數據的大小和規模有時(shí)是十分重要的。由此產(chǎn)生了每GB成本的財務(wù)和經(jīng)濟問(wèn)題。例如,雖然人們認為電動(dòng)汽車(chē)是未來(lái)的主流,但耗電量必然會(huì )增加。
                
                此外,還需要確保個(gè)人或設備創(chuàng )建的大量數據不違反數據保護立法也是必要的。
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