საწარმოები გადადიან ზღვარზე, მაგრამ ზღვარი შეიძლება არ იყოს მზად

წლების განმავლობაში გვესმოდა, რომ ჩვენი საუკეთესო ვარიანტია ყველაფერი ღრუბელში ჩავდოთ. ახლა, როგორც ჩანს, გამოთვლითი მოქმედება შორდება ცენტრალიზებულ სერვისებს ზღვარზე -- ჩაშენებული სისტემები, სენსორები, კიოსკები, გაყიდვების ტერმინალები, მობილური მოწყობილობები, ტარებადი მოწყობილობები, რობოტები, ნივთების ინტერნეტი, თქვენ დაასახელე. ისინი ითხოვენ რეზიდენტურ პროგრამულ უზრუნველყოფას და აწარმოებენ და ინახავენ ადგილობრივ მონაცემებს. ეს ნიშნავს, რომ პროგრამული უზრუნველყოფა და მონაცემები მუშაობს -- და საჭიროებს მხარდაჭერას -- მილიონ სხვადასხვა ადგილას. როგორ უნდა მოემზადონ ტექნოლოგიების პროფესიონალები ამ მუდმივი მდგომარეობისთვის?

ეს დიდი საქმეა. IDG/Foundry-ის შეფასებით, აშშ-ს გამოთვლითი რესურსების საშუალოდ 35% ახლა ზღვარზეა. გამოკითხვა Insight Enterprises-ის დაკვეთით და იტყობინება მეგან კრუზის მიერ TechRepublic-ში. გარდა ამისა, 36%-მა დაასახელა edge მოწყობილობებიდან მონაცემების დამუშავების აუცილებლობა, როგორც მთავარი მიზანი, რაც წინა წელთან შედარებით 27%-ით გაიზარდა. არსებობს დაბალი შეყოვნება ლოკალიზებული მონაცემთა დამუშავებისას, ისევე როგორც უსაფრთხოება მონაცემთა მოძრაობის გარეშე.

ასევე: ეს არის ყველაზე მოთხოვნადი ტექნიკური როლები 2023 წელს

დარგის დამკვირვებლები ამას თანხმდებიან კიდეების სისტემები სულ უფრო მეტად შეასრულებს საინფორმაციო ტექნოლოგიების მუშაობის ძირითად ნაწილს. „მანქანური სწავლა და აგრეგაციის ტიპის გამოთვლები სულ უფრო და უფრო მეტად გამოიყენება ზღვარზე“, - ამბობს რობ მესიროვი, პარტნიორი და დაკავშირებული გადაწყვეტილებები/IoT ლიდერი PwC-სთვის. ”მთავარი იდეა არის შემცირდეს მოვლენის ზომა და რაოდენობა, რომლებიც უნდა გაიგზავნოს ღრუბელში. გამოთვლები, რომლებიც შეიძლება შესრულდეს სტრიმინგის რეჟიმში მონაცემთა ნაკადების შეზღუდულ რაოდენობაზე, შეიძლება ადვილად გადაიტანოს ზღვარზე."

რეალურ დროში რეაგირების დრო "ძნელია მიღწეული მასშტაბით ერთი ცენტრალიზებული ღრუბლოვანი გამოთვლითი კლასტერით", - ნათქვამია ჯეფ ფრიდი, პროდუქტის მენეჯმენტის დირექტორი InterSystems-ში. "მსგავსად, რეალურ დროში და თითქმის რეალურ დროში ანალიტიკა მიღწევადია და რეალურ დროში ინსტალაცია ძალიან პოპულარულია, როგორც კი გააცნობიერებ, რომ შეგიძლია მიაღწიო მას." 

ზღვარზე ბიძგი არის ტენდენცია, რომელიც მალე არ დაიშლება. „როგორც ქსელები აშენდება, ფანჯარა უფრო ფართოდ გაიხსნება, რათა დანერგოთ შემდეგი დიდი ტექნოლოგიები და შესაძლებლობები. ადამ კომპტონიSchneider Electric-ის სტრატეგიის დირექტორი. "ეს შესაძლებლობები ექნება ღრმა გავლენას ჩვენზე ყველა, მაგრამ დასჭირდება უზარმაზარი, ლოკალიზებული გამოთვლითი შესაძლებლობები, რათა უზრუნველყოს შეყოვნება თითქმის არ არსებობს."

ასევე: გაიცანით პოსტ-AI დეველოპერი: უფრო კრეატიული, უფრო ბიზნესზე ორიენტირებული

ამავდროულად, ზღვარი უბრალოდ შეიძლება ჯერ არ იყოს მზად მთელი გამოთვლითი სიმძლავრისა და მონაცემებისთვის, რომელიც თავის გზაზე გადადის. „გენერირებული მონაცემების დიდი ნაწილი ჯერ კიდევ არ არის გამოყენებული ისე, რომ აერთიანებს AI და მნიშვნელოვან შედეგებს“, - გვაფრთხილებს კომპტონი. „ქსელები კვლავ იზრდება. შეფერხებები ნელ-ნელა აღმოიფხვრება. გამტარუნარიანობა და შეყოვნება უმჯობესდება, მაგრამ ჯერ კიდევ ბევრი სამუშაოა გასაკეთებელი, სანამ ყველაფერი ზღვარზე აფეთქდება. ”

შედეგად, შემდეგი თაობის killer edge აპლიკაციების წარმატებული განვითარება დამოკიდებული იქნება "ბოჭკოვანი და ბოჭკოების მუდმივ განახლებაზე". ქსელის ინფრასტრუქტურა, ჭკვიანი ქალაქების დაბადება და ხელოვნური ინტელექტისა და AR-ის ევოლუცია მიგვიყვანს შემდეგ მკვლელ აპლიკაციებამდე“, - ამბობს კომპტონი.

ზღვიდან შემოსული ყველა მონაცემის ეფექტურად გამოყენება არის კიდევ ერთი გამოწვევა, რომელიც საწარმოებს სჭირდებათ თავიანთი იარაღის გადასაჭრელად. „მიუხედავად იმისა, რომ IoT უკვე რამდენიმე წელია ყურადღების ცენტრშია, კომპანიების უმეტესობას ჯერ კიდევ არ აქვს სრულად ისარგებლოს IoT–ით, მიუხედავად იმისა, აქვთ თუ არა უკვე დანერგილი IoT გადაწყვეტილებები“, ამბობს მესიროუ. „პრობლემის ნაწილი არის ის, რომ თავად IoT მონაცემები უსარგებლოა, თუ ის არ არის დაკავშირებული კონკრეტული ბიზნეს პრობლემის გადაწყვეტასთან. ოპერაციული IoT მონაცემების შეგროვებიდან IoT ინსაითებამდე ნახტომი არა ტრივიალურია და ბევრი კომპანია ებრძვის ამას. ” 

ასევე: დაბალი და კოდის გარეშე პროგრამული უზრუნველყოფა შესაძლოა მალე გამოსცადოს IT-ის ხელმისაწვდომობის საზღვრები

ტექნოლოგიური პერსონალი „მიჩვეულია ხელმისაწვდომობაზე ფოკუსირებას, უნდა დაიწყონ უფრო მეტი ფოკუსირება რეაგირების დროზე“, ამბობს ფრიდი. „როგორც წესი, მოწყობილობებიდან მიღებული მონაცემები უნდა იყოს შერწყმული სხვა წყაროების მონაცემებთან, რათა მნიშვნელოვანი იყოს. მაგალითად, საწოლთან არსებული სამედიცინო მოწყობილობის მონაცემები უნდა იყოს დაკავშირებული მონაცემებთან, როგორიცაა პაციენტის დრო, მდებარეობა და ვინაობა. უმეტეს შემთხვევაში, ეს მონაცემები იკეტება სხვადასხვა სისტემებსა და ლოკაციებში. ”

კომპტონი ეთანხმება, რომ მონაცემთა ასეთი უზარმაზარი ნაკადების მართვას დრო დასჭირდება. „ჩვენ ყველას გვქონია იმის გამოცდილება, რომ ვიცოდით, რომ ღირებული მონაცემთა ნაკრები არსებობს, მაგრამ არ ვიცით, როგორ მივიღოთ მასზე წვდომა, ორგანიზება და დანახვა“, - ამბობს ის. „დიდი მონაცემები შეიძლება უკვე ძველი ტერმინი იყოს, მაგრამ ეს არ ნიშნავს რომ ეპოქა დასრულდა“.