行業專家認為，創新不會發生在云端，而是在邊緣。然而，邊緣計算也只是云計算的一種延伸。那么這意味著什么?云計算和邊緣計算可能會一起工作。

另外，蘋果公司日前推出的iPhone X手機采用的面部識別技術之類的技術是否會給用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，蘋果公司的智能設備使用了指紋識別技術，而一些安卓智能設備采用虹膜識別技術。因此，科幻小說中的情節很快成為了科學事實。

企業需要未雨綢繆，尤其是需要應對五個月后生效的歐盟“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、車牌識別、車輛傳感器等技術是否能夠符合GDPR的規定和要求。

賦予公民權力

Index Engines公司營銷和業務發展副總裁Jim McGann就這些法律規定提出了自己的想法：“GDPR將個人數據的權力交給了公民。所以，那些在歐盟(包括美國)開展業務的公司必須遵守這個法規。”

他補充說，GDPR對于組織進行數據管理提出了一個關鍵問題。很多時候，組織很難在他們的系統或紙質記錄中查找個人數據。而且通常他們無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新的高度。

不過，他提供了采用相關解決方案的建議：“我們提供信息管理解決方案和應用策略來確保組織的業務符合數據保護條例。需要對PB級數據進行整理，但是組織對于存在什么樣的數據并沒有真正的理解。Index Engines公司通過查看不同的數據源來了解可以清除的內容，從而提供清除這些數據的服務。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，他們就可以對其實施相應的策略和措施，因為大多數公司都知道什么類型的文件包含個人數據。”

清除數據

McGann繼續說道：“其中大部分數據是非常敏感的，所以很多公司不愿意談論這些，但是我們通過法律咨詢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，該公司發現其40%的數據不再包含任何商業價值。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題。”在某些情況下，需要保存文件長達30年。他建議，“企業需要詢問這些文件是否具有商業價值或任何法規遵從要求。”例如，如果沒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。

在這個過程中，很多公司需要檢查數據是否具有商業價值，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造價值，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，以及改進數字服務方面注意信息安全。

例如，面部識別技術有許多應用程序，其作用不僅僅是允許用戶解鎖智能手機上的應用程序，也可以用于支付費用。通過智能手機的面部識別技術，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，以防止黑客利用個人數據進行惡意攻擊。

在邊緣計算中的創新

隨著組織對自主汽車和智能城市的投入日益增加，以及自動緊急制動(AEB)等聯網的汽車技術的發展，2018年也需要考慮創新的場所，以及是否需要在法規遵從和創新之間取得平衡。

此外，越來越多的人認為，創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行分析，大量數據仍然需要在其他場所進行分析。數據和網絡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存儲、管理和分析數據，同時允許一些數據可以由一個斷開的設備或傳感器進行管理和本地分析(例如連接的自主汽車)。一旦出現網絡連接，其數據就可以備份到云端，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以改善客戶體驗。但是，由于數據傳輸到云端的可能性較大，網絡延遲和數據包丟失可能會對數據吞吐量產生相當大的負面影響。如果沒有諸如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抑制數據和備份性能。

如果面部識別技術的數據庫無法快速傳送公民身份和移民信息，這可能會導致機場延誤，并可能發生事故或自動駕駛汽車出現技術問題。

隨著自動駕駛汽車技術的出現，汽車產生的數據將會以一種持續不斷的方式來往于車輛之間。這些數據中的一部分(例如關鍵狀態和安全數據)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。自動駕駛汽車通過4G或5G網絡將安全關鍵數據全部發送回中央云位置，在開始收到數據之前，由于網絡延遲，可能會在周轉時增加大量數據延遲。而目前還沒有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，如何有效和高效地管理網絡和數據延遲，這至關重要。

大量數據的挑戰

日立公司表示，自動駕駛汽車每天將創造大約2PB的數據。預計聯網的汽車每小時將創建大約25TB字節的數據。考慮到目前在美國、中國和歐洲有8億多輛汽車。因此，在不久的將來突破10億輛，如果其中一半的汽車具備完全網絡連接，假設每天平均使用3小時，那么每天將會創造375億千兆字節的數據。

如果像預期的那樣，大部分的新車在21世紀20年代中期都是自主駕駛的汽車，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。必須有一個折衷的方案，而邊緣計算可以支持這種技術，可以應用在自動駕駛車輛。

從物理角度來看，存儲日益增多的數據將是一個挑戰。數據的大小和規模有時是十分重要的。由此產生了每GB成本的財務和經濟問題。例如，雖然人們認為電動汽車是未來的主流，但耗電量必然會增加。

此外，還需要確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。

霧計算的應用

過去幾年出現的諸如邊緣計算、霧計算和云計算等諸多舉措將設備連接在一起已經造成了很多混亂。IT世界之外的人通常對此很難理解。現在人們也生活在霧計算的時代，因為使用新的術語也往往與傳統技術有關，這些傳統技術已經被賦予了一個新的標志，以實現其未來的商業化。

預測未來

也有很多公司在使用傳統或舊技術，例如也有一些公司通過磁帶存儲備份數據。Index Engines這樣的公司可以確保企業在遵守GDPR的同時，使用這些數據來維護和創造價值，查找可能用于激發創新的數據。

通過定位和利用可能浪費的歷史數據，就有可能創造或改進新產品、解決方案，以及服務。在每一種情況下，云計算都可能涉及到某個階段，而在一些應用程序中，邊緣計算和云計算也起到關鍵的作用。

回顧幾年來未來主義者對技術如何與現實相聯系的預測是很有意思的。在許多情況下，這些預測在時間尺度上是樂觀的，但往往低估了這種影響。

例如，互聯網和移動設備是對組織和個人生活有著巨大影響的技術。4G技術與當前的5G技術正在推出更高的帶寬。這將對物聯網以及如何對物聯網進行管理產生重大影響。

毫無疑問，自動駕駛汽車，個性化位置感知廣告，以及個性化藥物將徹底改變組織和個人生成和收集數據的方式、數據量以及如何收集數據。它們會對數據隱私產生影響。當面對龐大的新數據存儲和壓縮時，人們想到的方法就是在云端運行。

但這可能不是一個最好的解決方案。所以，組織應該考慮市場上的所有可能性——其中一些可能不是來自大型供應商。這是因為一些小公司可能是更好的創新者。

無人駕駛的習慣

回到網絡連接和自動駕駛汽車的主題。如果這些汽車得到大量應用，正如許多支持者所期望的那樣，司機們將成為乘客，汽車就像他們每天上班乘坐的地鐵一樣快捷舒適。因此，隨著駕駛的負擔減輕，乘客將有更多的時間來進行娛樂，他們能夠在汽車中觀看電視節目或電影，或使用流媒體服務收聽音樂。

流媒體技術正在迅速成為向消費者提供內容的方式。這些服務將會讓自動駕駛汽車的網絡連接數據激增。因此，這些汽車的支持者(也許出于自身的利益考慮)預測消費者會同意從汽車擁有權轉向汽車共享訂購模式，這與Uber公司和Lyft公司所采用的模式類似。這些公司通過移動應用程序提供車輛按需服務。而預示著未來的個人交通的優勢目前還沒有發揮出來。

眾所周知，移動通信覆蓋率一直存在漏洞。因此，提供這種信息娛樂服務的組織也將需要考慮如何為他們的高清服務提供順暢的網絡。

定位廣告

在這個世界上，像Facebook、Google、Twitter和Snapchat這樣的社交媒體組織將尋求提供基于位置的廣告，而無人駕駛車輛的乘客將成為忠實的聽眾或消費者。但是，這也引發了隱私和數據保護問題。

例如，國際隱私權組織最近發布的一份報告，對汽車租賃公司在處理車載娛樂系統積累的數據方面可能會收集個人的信息提出了質疑。

這些信息娛樂系統通過藍牙設備與移動設備同步，存儲大量數據，例如位置日志，以及來自車載系統的信息，以及瀏覽網頁，打電話或播放的音樂。因此，自動駕駛車輛生態系統內的廠家需要同意維護透明的數據共享實踐，特別是在自動駕駛車輛的制造商、保險公司，以及市場中的其他相關廠商。

提出的問題

那么，在GDPR即將到來的時候，企業是否會要求個人同意使用這些數據的協議呢?企業將如何管理收集、管理和使用自動汽車數據，以及如何管理世界各地的攝像頭和面部識別系統創建的數據?這是否可以在全球少數幾個云計算站點上實現?這些只是一些需要回答的問題。總的來說，透明度將成為關鍵詞。

在很多方面，這正是歐洲核子中心 (CERN)的大型強子對撞機面臨的問題。其每次運行將生成數PB的原始數據，但是沒有現場的處理能力來運行數據的全面分析。而從原始數據出發，在將數據傳遞給其他組織進行最終和詳細分析之前，它運行了一系列的算法來去除真實數據周圍的所有噪聲數據。

組織將需要更多的基礎設施，在邊緣提供有限的數據計算和數據篩選，這可能在擴展的基站中，然后從云中返回或從云中傳輸。例如，這可能涉及混合云和邊緣基礎架構。這能解決一切問題嗎?并不能。例如需要考慮如何在全球范圍內移動大量數據，特別是如果包含個人加密數據的話。

如今創新隨處可見。企業需要考慮如何在適當的時間向用戶提供數據，并且計劃如何將數據存儲到未來的場所，這仍然是至關重要的。

本文出處：暢享網 本文來自云棲社區合作伙伴暢享網，了解相關信息可以關注vsharing.com網站。

總結

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