IoT მოწყობილობების სწრაფმა გაფართოებამ, ისევე როგორც მათმა გამოთვლითი შესაძლებლობების გაფართოებამ, გამოიწვია მონაცემთა დიდი რაოდენობით. და რადგან 5G ქსელები აფართოებენ დაკავშირებული მობილური მოწყობილობების რაოდენობას, მონაცემთა მოცულობა გაიზრდება.
ღრუბლისა და ხელოვნური ინტელექტის დაპირება წარსულში იყო, რომ ისინი ავტომატიზირებდნენ და დააჩქარებდნენ ინოვაციებს მონაცემებიდან ქმედითი ხედვის გამომუშავებით.
თუმცა, ქსელისა და ინფრასტრუქტურის სიმძლავრეები გადალახულია არაჩვეულებრივი რაოდენობით და სირთულით მოწოდებული მონაცემები დაკავშირებული მოწყობილობებით. გამტარუნარიანობის და შეყოვნების სირთულეები ვითარდება, როდესაც მოწყობილობის ყველა მონაცემი გადაეცემა მონაცემთა ცენტრალიზებულ ცენტრში ან ღრუბელში.
Edge Computing უფრო ეფექტურია, რადგან მონაცემები მუშავდება და ანალიზდება წარმოშობის წერტილთან უფრო ახლოს. შეყოვნება მნიშვნელოვნად შემცირდა, რადგან მონაცემები არ გადაიგზავნება ქსელში ღრუბელში ან მონაცემთა ცენტრში დასამუშავებლად.
ეს პოსტი აგიხსნით, თუ როგორ მუშაობს Edge computing, რატომ არის ის არსებითი და უზრუნველყოფს Edge computing-ის სხვადასხვა შემთხვევებს უპირატესობებით და უარყოფითი მხარეებით.
რა არის Edge computing?
Edge computing არის განაწილებული გამოთვლითი პლატფორმა, რომელიც აახლოებს კორპორატიულ აპლიკაციებს მონაცემთა წყაროებთან, როგორიცაა IoT მოწყობილობები ან ადგილობრივი Edge სერვერები. მის წყაროსთან არსებულ მონაცემებთან ამ სიახლოვეს შეუძლია მნიშვნელოვანი ბიზნეს სარგებელი მოახდინოს, როგორიცაა უფრო სწრაფი ხედვა, სწრაფი რეაგირების დრო და გამტარუნარიანობის გაზრდილი ხელმისაწვდომობა.
ყველაზე საფუძვლიანად, Edge Computing აახლოებს დამუშავებას და მონაცემთა შენახვას იმ მოწყობილობებთან, რომლებიც აგროვებენ მონაცემებს, ვიდრე დაეყრდნონ ცენტრალურ მდებარეობას, რომელიც შესაძლოა ათასობით მილის დაშორებით იყოს.
ეს კეთდება იმის უზრუნველსაყოფად, რომ მონაცემები, განსაკუთრებით რეალურ დროში არსებული მონაცემები, არ ექვემდებარება ლატენტურ პრობლემებს, რამაც შეიძლება შეაფერხოს აპლიკაციის შესრულება. გარდა ამისა, ადგილობრივად დამუშავების შესრულებით, ბიზნესს შეუძლია დაზოგოს ფული მონაცემთა რაოდენობის შემცირებით, რომელიც უნდა გაიგზავნოს ცენტრალიზებულ ან ღრუბელზე დაფუძნებულ ადგილას.
განვიხილოთ მოწყობილობები, რომლებიც აკონტროლებენ სამრეწველო აღჭურვილობას ქარხნის იატაკზე ან ინტერნეტთან დაკავშირებული ვიდეოკამერა ავრცელებს ვიდეოს პირდაპირ ეთერში შორეული ოფისიდან. მიუხედავად იმისა, რომ ერთ მოწყობილობას, რომელიც აწარმოებს მონაცემებს, შეუძლია ადვილად გადაიტანოს მონაცემები ქსელში, პრობლემები წარმოიქმნება მაშინ, როდესაც იზრდება მონაცემთა ერთდროულად გადამცემი მოწყობილობების რაოდენობა.
გაამრავლეთ ერთი ცოცხალი ვიდეოკამერა ასობით ან ათასობით ერთეულზე. შეფერხება არა მხოლოდ ხარისხს დააქვეითებს, არამედ გამტარუნარიანობის გადასახადები შეიძლება გახდეს აკრძალულად მაღალი.
ამ სისტემებიდან ბევრი სარგებლობს გამოთვლითი ტექნიკით და სერვისებით, რომლებიც უზრუნველყოფენ დამუშავებისა და შენახვის ადგილობრივ წყაროს. მაგალითად, edge gateway-ს შეუძლია დაამუშავოს მონაცემები edge მოწყობილობიდან და შემდეგ გადასცეს მხოლოდ შესაბამისი მონაცემები ღრუბელში. რეალურ დროში აპლიკაციის გამოყენების შემთხვევაში, მას ასევე შეუძლია მონაცემების დაბრუნება edge მოწყობილობაში.
როგორ მუშაობს Edge computing?
Edge-ის ფიზიკური არქიტექტურა რთულია, მაგრამ ძირითადი კონცეფცია არის ის, რომ კლიენტის მოწყობილობები უკავშირდება ახლომდებარე კიდეების მოდულს უფრო სწრაფი დამუშავებისა და გამარტივებული ოპერაციებისთვის. IoT სენსორები, თანამშრომლის კომპიუტერი, მათი უახლესი სმარტფონი, უსაფრთხოების კამერები ან თუნდაც სამუშაო ადგილის შესვენების ოთახის ინტერნეტთან დაკავშირებული მიკროტალღური ღუმელი არის ზღვრული მოწყობილობების მაგალითები.
ავტონომიური მოძრავი რობოტი, როგორიცაა რობოტის მკლავი საავტომობილო ქარხანაში, შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც გვერდითი მოწყობილობა ინდუსტრიულ კონტექსტში. ეს შეიძლება იყოს მაღალი დონის ქირურგიული ტექნოლოგია, რომელიც საშუალებას აძლევს ქირურგებს გააკეთონ ოპერაცია ჯანდაცვის შორეული ადგილებიდან. ზღვარზე გამოთვლითი ინფრასტრუქტურის ფარგლებში, კიდეების კარიბჭეები განიხილება კიდეების მოწყობილობებად.
მოდულები შეიძლება ეწოდოს როგორც edge სერვერები ან edge gateways, გამოყენებული ტერმინოლოგიიდან გამომდინარე. მიუხედავად იმისა, რომ სერვისის პროვაიდერები დააინსტალირებენ რამდენიმე გვერდის კარიბჭეს ან სერვერს, რათა ჩართონ ზღვრული ქსელი (მაგალითად, Verizon, მისი 5G ქსელისთვის), ორგანიზაციებმა, რომლებიც აპირებენ კერძო პირის ქსელის დანერგვას, ასევე უნდა განიხილონ ეს მექანიზმი.
ნორმალურ კონფიგურაციაში მონაცემები იქმნება მომხმარებლის კომპიუტერზე ან სხვა კლიენტის აპლიკაციაზე. შემდეგ ის გადადის სერვერზე ისეთი არხებით, როგორიცაა ინტერნეტი, ინტრანეტი, LAN და ა.შ., სადაც მონაცემები ინახება და მუშავდება. ეს ჯერ კიდევ გამოცდილი და ჭეშმარიტი მიდგომაა კლიენტ-სერვერის გამოთვლებისთვის.
Edge Computing-ის იდეა მარტივია: მონაცემთა ცენტრთან უფრო ახლოს გადატანის ნაცვლად, მონაცემთა ცენტრი გადაადგილდება მონაცემებთან უფრო ახლოს. მონაცემთა ცენტრის შენახვისა და დამუშავების რესურსები განლაგებულია მონაცემთა წყაროსთან რაც შეიძლება ახლოს (სასურველია იმავე ტერიტორიაზე).
რატომ არის Edge computing მნიშვნელოვანი?
დღევანდელი გამოთვლების დიდი ნაწილი ხდება ზღვარზე, ისეთ ადგილებში, როგორიცაა საავადმყოფოები, ქარხნები და საცალო მაღაზიები, ამუშავებს ყველაზე მგრძნობიარე მონაცემებს და აძლიერებს მისიის კრიტიკულ მოწყობილობებს, რომლებიც უნდა მუშაობდნენ თანმიმდევრულად და უსაფრთხოდ.
ეს ადგილები საჭიროებს დაბალი ლატენტურ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც არ საჭიროებს ქსელურ კავშირს. Edge-ის პოტენციალი, დაარღვიოს კომპანია ყველა სექტორში და ფუნქციაში, მომხმარებელთა ჩართულობიდან და მარკეტინგიდან დაწყებული, წარმოებამდე და ოფისის ოპერაციებამდე, არის ის, რაც მას ასე დამაინტრიგებლად აქცევს. ამ სიტუაციებში, edge საშუალებას აძლევს პროაქტიულ და ადაპტირებულ ბიზნეს პროცესებს, ხშირად რეალურ დროში, რაც იწვევს მომხმარებლის ახალ და გაუმჯობესებულ გამოცდილებას.
ბიზნესებს შეუძლიათ გამოიყენონ Edge ციფრული სამყაროს რეალურ სამყაროში მოსაყვანად. საცალო ვაჭრობის გამოცდილების გაუმჯობესება ვებ მონაცემებისა და ანალიტიკის ფიზიკურ დაწესებულებებში შემოტანით. მეთოდების შექმნა, რომლებშიც თანამშრომლებს შეუძლიათ ტრენინგი და სცენარები, რომლებშიც რობოტები ასწავლიან მუშებს.
ინტელექტუალური პარამეტრების შექმნა, რომლებიც პრიორიტეტულნი არიან ჩვენს უსაფრთხოებასა და კომფორტს. Edge computing, რომელიც საშუალებას აძლევს საწარმოებს აწარმოონ აპლიკაციები საიმედოობის უმაღლესი დონის, რეალურ დროში და მონაცემთა საჭიროებით დაუყოვნებლივ ადგილზე, ყველა ამ შემთხვევის მსგავსია. დაბოლოს, ეს საშუალებას აძლევს ბიზნესებს უფრო სწრაფად განახორციელონ ინოვაციები, უფრო სწრაფად გამოუშვან ახალი საქონელი და მომსახურება და შექმნან შემოსავლის ახალი ნაკადები.
Edge Computing და AI/ML
მონაცემების შეგროვებასა და რეალურ დროში დამუშავებაზე აქცენტით, edge computing-ს შეუძლია დაეხმაროს მონაცემთა ინტენსიური ინტელექტუალური აპლიკაციების წარმატებას. ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების (AI/ML) ოპერაციები, როგორიცაა გამოსახულების ამოცნობის ალგორითმები, შეიძლება უფრო ეფექტურად განხორციელდეს მონაცემთა წყაროსთან უფრო ახლოს, რაც გამორიცხავს მონაცემთა დიდი მოცულობის ცენტრალიზებულ მონაცემთა ცენტრში ტრანსპორტირების აუცილებლობას.
ეს აპლიკაციები აერთიანებს მონაცემთა დიდ რაოდენობას, რათა მიიღონ უფრო მაღალი ღირებულების ინფორმაცია, რომელიც დაეხმარება საწარმოებს უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღებაში. ეს ფუნქცია დაგეხმარებათ სხვადასხვა კომპანიის ურთიერთქმედებაში, მათ შორის მომხმარებელთა მომსახურება, პრევენციული შენარჩუნება, თაღლითობისგან დაცვა, კლინიკური გადაწყვეტილებების მიღება და სხვა.
ორგანიზაციებს შეუძლიათ გამოიყენონ გადაწყვეტილების მენეჯმენტი და AI/ML დასკვნის მიდგომები, რათა გაფილტრონ, გაანალიზონ, დააკმაყოფილონ და დააკავშირონ მონაცემთა წერტილები უმაღლესი რიგის ინფორმაციის მისაღებად, თითოეული შემომავალი მონაცემთა წერტილის მოვლენად განხილვით.
მონაცემთა ინტენსიური აპლიკაციები შეიძლება დაიყოს ფაზებად, რომელთაგან თითოეული ხორციელდება ცალკეულ ადგილას IT გარემოში. როდესაც მონაცემთა შეგროვება, წინასწარი დამუშავება და გადაცემა ხდება, უპირატესობას ტექნოლოგია ამოქმედდება.
შემდეგ მონაცემები ინახება, გარდაიქმნება და გამოიყენება მანქანათმცოდნეობის მოდელის ტრენინგისთვის ინჟინერიისა და ანალიტიკის ეტაპების გავლის შემდეგ, რომლებიც ჩვეულებრივ ხორციელდება საჯარო ან კერძო ღრუბლოვან გარემოში. შემდეგ ის დაბრუნდება ზღვარზე გაშვების დროის დასკვნის საფეხურისთვის, რომელიც ემსახურება და აკონტროლებს მანქანა სწავლის მოდელები.
ამ მრავალრიცხოვანი მიზნების დასაკმაყოფილებლად და ამ განსხვავებულ ფაზებს შორის კავშირის შეთავაზებისთვის საჭიროა მოქნილი, ადაპტირებული და ელასტიური ინფრასტრუქტურისა და აპლიკაციების განვითარების პლატფორმა.
მოქნილობა ოპტიმალურად უზრუნველყოს მონაცემთა აღრიცხვისა და ინტელექტუალური დასკვნის დატვირთვა გარემოს კიდეზე, რესურსებზე ინტენსიური მონაცემთა დამუშავებისა და ტრენინგის დატვირთვა ღრუბლოვან გარემოში და ბიზნეს ღონისძიებებისა და ბიზნეს მომხმარებლებთან ახლოს მყოფი საქმიანი ღონისძიებების მართვის სისტემები უზრუნველყოფილია ჰიბრიდული ღრუბელით. მიდგომა, რომელიც უზრუნველყოფს თანმიმდევრულ გამოცდილებას საჯარო და კერძო ღრუბლებში.
Edge კომპიუტერული არის ჰიბრიდული ღრუბლის კონცეფციის გადამწყვეტი კომპონენტი, რომელიც მიზნად ისახავს უზრუნველყოს თანმიმდევრული აპლიკაციისა და ექსპლუატაციის გამოცდილება.
Edge Computing გამოყენების შემთხვევები
Edge Computing გამოიყენება უამრავ ტექნოლოგიაში, რომელსაც დღეს ვიყენებთ სიამოვნებისთვის და ბიზნესისთვის, შინაარსის მიწოდების სისტემებიდან და ჭკვიანი ტექნოლოგიებიდან თამაშებამდე, 5G-მდე და პროგნოზირებად მოვლა-პატრონობამდე. მუსიკისა და ვიდეო სერვისების სტრიმინგი, მაგალითად, ხშირად ქეშირებს მონაცემებს, რათა შეამციროს შეყოვნება და უზრუნველყოს ქსელის მეტი მოქნილობა მომხმარებლის ტრაფიკის საჭიროებების საპასუხოდ.
Edge computing მწარმოებლებს საშუალებას აძლევს უფრო ახლოს აკონტროლონ თავიანთი ოპერაციები. Edge computing საშუალებას აძლევს ბიზნესს, ყურადღებით აკონტროლონ აღჭურვილობა და საწარმოო ხაზები ეფექტურობისთვის და, გარკვეულ სიტუაციებში, იწინასწარმეტყველონ ხარვეზები, სანამ ისინი წარმოიქმნება, რაც ამცირებს დროის ხარჯებს.
Edge computing ასევე გამოიყენება ჯანდაცვის სფეროში, რათა უკეთ იზრუნონ პაციენტებზე, რაც ექიმებს სთავაზობს მათ ჯანმრთელობას რეალურ დროში, მათი მონაცემების მესამე მხარის მონაცემთა ბაზაში გადასამუშავებლად წარდგენის გარეშე. ნავთობისა და გაზის კორპორაციებს შეუძლიათ თვალყური ადევნონ თავიანთ აქტივებს და თავიდან აიცილონ ძვირადღირებული სირთულეები სხვა ადგილებში.
Edge გამოთვლითი ტექნოლოგიები ასევე გამოიყენება ჭკვიანი სახლების შესაქმნელად. სულ უფრო მეტ გაჯეტს, განსაკუთრებით ხმოვან ასისტენტს, სჭირდება მონაცემთა დაკავშირება და ანალიზი ჩაკეტილ ქსელში. Amazon Alexa-ს და Google Assistant-ს გაცილებით მეტი დრო დასჭირდებოდა მომხმარებლებისთვის პასუხების აღმოჩენას, თუ მათ არ ჰქონოდათ წვდომა დეცენტრალიზებულ გამოთვლით ძალაზე.
ზღვარზე გამოთვლის კიდევ ერთი ტიპიური მაგალითია დაკავშირებული მანქანები. კომპიუტერები დამონტაჟებულია ავტობუსებსა და რკინიგზაზე მგზავრების გადაადგილებისა და მომსახურების მიწოდების თვალყურის დევნებისთვის. მათი მანქანების ტექნოლოგიით, მიწოდების მძღოლებს შეუძლიათ განსაზღვრონ ყველაზე ეფექტური მარშრუტები. Edge Computing სტრატეგიის გამოყენებისას, თითოეული მანქანა მუშაობს იმავე სტანდარტიზებულ პლატფორმაზე, როგორც დანარჩენი ფლოტი, აუმჯობესებს სერვისის საიმედოობას და უზრუნველყოფს მონაცემთა უსაფრთხოებას მთელს დაფაზე.
Edge Computing-ის კიდევ ერთი მაგალითია ავტონომიური მანქანები, რომლებიც ამუშავებენ რეალურ დროში მონაცემთა დიდ რაოდენობას გარემოში, სადაც კავშირი შეიძლება იყოს წყვეტილი. ავტონომიური მანქანები, როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები, აანალიზებენ სენსორების მონაცემებს მანქანაზე, რათა შეამცირონ შეყოვნება მონაცემთა დიდი მოცულობის გამო. თუმცა, მათ შეუძლიათ დაუკავშირდნენ ცენტრალურ ადგილს პროგრამული უზრუნველყოფის განახლებისთვის ჰაერში.
Edge computing ასევე ხელს უწყობს პოპულარული ინტერნეტ სერვისების ხელმისაწვდომობას. კონტენტის მიწოდების ქსელები (CDN) ათავსებენ მონაცემთა სერვერებს კლიენტების მდებარეობებთან ახლოს, რაც საშუალებას აძლევს დატვირთულ ვებსაიტებს სწრაფად ჩატვირთოს და ჩართოს სწრაფი ვიდეო ნაკადის სერვისები.
უპირატესობები
- Edge Computing-მა შეიძლება გამოიწვიოს უფრო იაფი, სწრაფი და უფრო საიმედო სერვისები. Edge computing უზრუნველყოფს უფრო სწრაფ, უფრო თანმიმდევრულ გამოცდილებას მომხმარებლებისთვის. Edge გულისხმობს დაბალ ლატენტურ, მაღალ ხელმისაწვდომ აპებს კომპანიებისა და სერვისის პროვაიდერებისთვის რეალურ დროში მონიტორინგით.
- Edge Computing-ს შეუძლია დაზოგოს ქსელის ხარჯები, თავიდან აიცილოს გამტარუნარიანობის ლიმიტები, შეამციროს გადაცემის დრო, აღმოფხვრას სერვისის წარუმატებლობები და მოგცეთ მეტი კონტროლი მგრძნობიარე მონაცემთა გადაცემაზე. დატვირთვის დრო მცირდება და ონლაინ სერვისები მომხმარებლებთან მიახლოებაა, რაც საშუალებას იძლევა როგორც დინამიური, ასევე სტატიკური ქეშირება.
- ზღვარზე გამოთვლა სარგებლობს აპლიკაციებით, რომლებიც სარგებლობენ უფრო სწრაფი რეაქციის დროით, როგორიცაა გაძლიერებული რეალობა და ვირტუალური რეალობა.
- დიდი მონაცემების ანალიტიკისა და აგრეგაციის ადგილზე გაკეთების შესაძლებლობა, რაც თითქმის რეალურ დროში გადაწყვეტილების მიღების საშუალებას იძლევა, ზღვარზე გამოთვლის კიდევ ერთი უპირატესობაა. მთელი ამ გადამამუშავებელი სიმძლავრის ლოკალური შენარჩუნებით, edge computing კიდევ უფრო ამცირებს მგრძნობიარე მონაცემების გამოვლენის შანსს, რაც საშუალებას აძლევს ბიზნესს დაიცვან უსაფრთხოების სტანდარტები და დაიცვან მარეგულირებელი წესები.
- საიმედოობა და ხარჯების დაზოგვა, რომელიც დაკავშირებულია ზღვრულ გამოთვლებთან, სარგებელს მოუტანს საწარმოს მომხმარებლებს. რეგიონალურ საიტებს შეუძლიათ გააგრძელონ ფუნქციონირება ძირითადი საიტისგან დამოუკიდებლად, ადგილობრივი გადამამუშავებელი სიმძლავრის შენარჩუნებით, მაშინაც კი, თუ ძირითადი საიტი რაიმე მიზეზით გაქრება. გამოთვლითი დამუშავების სიმძლავრის წყაროსთან უფრო ახლოს შენარჩუნებით, საგრძნობლად შემცირდება მონაცემთა გადაცემის სიჩქარეზე გადახდის ღირებულება ძირითად და რეგიონულ საიტებს შორის.
- Edge პლატფორმას შეუძლია დაეხმაროს ოპერაციებისა და აპლიკაციების განვითარების ერთგვაროვნებაში. მონაცემთა ცენტრისგან განსხვავებით, მან უნდა შესთავაზოს თავსებადობა ტექნიკისა და პროგრამული უზრუნველყოფის გარემოს უფრო ფართო მრავალფეროვნებისთვის. ღია ეკოსისტემაში, კარგი მიდგომა ასევე საშუალებას აძლევს მრავალი მიმწოდებლის პროდუქტს ერთად იმოქმედონ.
ნაკლი
- Edge Computing აფართოებს ქსელის საერთო თავდასხმის ზედაპირს. კიბერთავდასხმებს შეუძლიათ გამოიყენონ ზღვრული მოწყობილობები, როგორც შესასვლელი წერტილი, რაც თავდამსხმელს საშუალებას აძლევს შეიყვანოს მავნე პროგრამა და დააინფიციროს ქსელი.
- სამწუხაროდ, ეფექტური უსაფრთხოების შექმნა განაწილებულ კონტექსტში რთულია. მონაცემთა დამუშავების უმეტესობა ხდება უსაფრთხოების ჯგუფისა და ცენტრალური სერვერის პირდაპირი ხედვის მიღმა. როდესაც კორპორაცია ამატებს ახალ აღჭურვილობას, თავდასხმის ზედაპირიც ფართოვდება.
- Edge Computing-ის ღირებულება კიდევ ერთი მთავარი საკითხია. ინფრასტრუქტურის დაყენება ძვირი და რთულია, თუ კორპორაცია არ მუშაობს ადგილობრივ პარტნიორთან. ტექნიკური ხარჯები ხშირად ძვირია, რადგან გუნდმა უნდა შეინახოს მრავალი მოწყობილობა შესანიშნავ სამუშაო მდგომარეობაში სხვადასხვა ადგილას.
გამოწვევები
- შეიძლება უფრო რთული იყოს ზღვრული სერვერების მასშტაბირება რამდენიმე პაწაწინა საიტებზე, ვიდრე იგივე სიმძლავრის დამატება ერთი ძირითადი მონაცემთა ცენტრისთვის. ფიზიკურ საიტებს მეტი ზედნადები აქვთ, რაც შეიძლება რთული იყოს მცირე ბიზნესისთვის.
- Edge გამოთვლითი ინსტალაციები, როგორც წესი, განლაგებულია შორეულ ადგილებში, მცირე ტექნოლოგიური ცოდნით. თუ ადგილზე რამე არასწორედ მოხდება, დაგჭირდებათ ინფრასტრუქტურა, რომელიც შეიძლება სწრაფად გამოსწორდეს არატექნიკური ადგილობრივი მუშაკებით და შემდეგ ცენტრალიზებულად გაკონტროლდეს პროფესიონალთა მცირე ჯგუფის მიერ.
- მენეჯმენტის გასაადვილებლად და პრობლემების უფრო სწრაფი აღმოფხვრის ჩასართავად, საიტის მართვის პროცედურები უნდა იყოს ძალიან განმეორებადი ყველა გამოთვლითი საიტისთვის. როდესაც პროგრამული უზრუნველყოფა განსხვავებულად განხორციელდება თითოეულ ადგილას, პრობლემები ვითარდება.
- Edge მდებარეობები ხშირად ნაკლებად დაცულია, ვიდრე ძირითადი საიტები ფიზიკური უსაფრთხოების თვალსაზრისით. ზღვრული მიდგომა უნდა ითვალისწინებდეს მავნე ან უნებლიე მოვლენების შესაძლებლობას.
დასკვნა
იმის გათვალისწინებით, რომ ნივთების ინტერნეტი და გამოთვლები ჯერ კიდევ საწყის ეტაპზეა, მათი სრული პოტენციალი ჯერ კიდევ შორს არის. ამავდროულად, ისინი აჩქარებენ ციფრულ ცვლილებას სხვადასხვა ინდუსტრიაში, ასევე ცვლიან ადამიანების ყოველდღიურ ცხოვრებას მთელ მსოფლიოში.
2025 წლისთვის ექსპერტები ვარაუდობენ, რომ მონაცემთა დამუშავების 75% მოხდება ტიპიური მონაცემთა ცენტრის ან ღრუბლის გარეთ. დაიწყეთ ახალი ბიზნესის შესაძლებლობების აღმოჩენა, ოპერაციული ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად და მომხმარებელთა თანმიმდევრული გამოცდილების უზრუნველსაყოფად.
დატოვე პასუხი