Данные в основе умных городов
Важно определять правильные решения для хранения данных при внедрении технологий видеонаблюдения для повышения безопасности умных городов и использования данных в реальном времени.
Сегодняшние города - это живые существа. Они развиваются, растут и усложняются с течением времени, но многие из их самых насущных, но приземленных проблем, таких как потребность в улучшении коммунальных услуг и мониторинг преступности, остаются неизменными. Как никогда раньше, у городских властей есть возможности внедрять аналитические технологии, чтобы помочь справиться с множеством повседневных городских потребностей, в дополнение к более сложным задачам, связанным с безопасностью, здравоохранением, мобильностью, энергетикой и экономическим развитием.
Поскольку более половины населения мира проживает в городах, потребность в более умном и точном понимании их повседневной работы огромна. Должностные лица городского управления могли бы многому научиться у таких лидеров, как Cisco, Amazon и Google, которые сделали своим бизнесом не только сбор данных, но и их постоянное использование для улучшения условий жизни. По мере того, как мы смотрим на их успехи, становится все более очевидным, что ответ на создание более умных городов лежит в основном в технологиях наблюдения, которые собирают аналитические данные.
С развитием технологий наблюдения и прогнозной аналитики мы можем сделать умные города еще умнее и эффективнее, повысить их качество. В то же время очень важно понимать, что возможность подключения никогда не является гарантией, и когда требуются решения в режиме реального времени, необходимые данные должны присутствовать независимо от подключения. В результате должно существовать достаточное количество локального хранилища для размещения наиболее восприимчивых данных ближе всего к точке вычисления - это говорит о возрастающей важности периферийного хранилища, а также встроенного хранилища.
Рост объема данных в режиме реального времени за счет периферийной аналитики приводит к сдвигу в типе цифровых хранилищ, необходимых городам: быстрый, бескомпромиссный доступ к данным становится все более важным.
Глобальная сфера данных (показатель того, сколько новых данных создается и реплицируется каждый год) вырастет более чем в пять раз в течение следующих семи лет. Основные движущие силы этого роста в значительной степени совпадают в различных регионах мира, но происходят с разной скоростью. Развлекательные данные и кадры видеонаблюдения уже давно являются важными движущими силами глобальной информационной сферы. Однако сигналы от устройств Интернета вещей (IoT), метаданные (жизненно важные для аналитики, контекстуализации и искусственного интеллекта) и данные о производительности демонстрируют еще более быстрый рост в современном более цифровом мире.
Благодаря всем этим доступным данным у нас никогда не было большего объема информации, и города должны активизировать усилия, чтобы разработать способы использования этих данных во благо. Во многих отношениях города уже делают это - от интеллектуальных уличных фонарей, оптимизирующих маршруты на основе схем движения, чтобы сократить время реагирования на чрезвычайные ситуации на 20-30%, до передовых камер наблюдения с аналитикой, развернутой для повышения безопасности операций, ведущих к снижению преступности на 30-40%.
Однако мы можем сделать гораздо больше!
Чтобы сегодня стать по-настоящему умным городом, городам потребуется подход «пограничного уровня» для хранения, фильтрации и управления данными ближе к датчикам. Чтобы получить более глубокое понимание, данные хранятся и анализируются в течение более длительных периодов времени в пограничном домене, а также в облаке или серверной части. У города будет возможность действовать в режиме реального времени только для поиска пропавших без вести, уведомлять жителей о ближайших чрезвычайных ситуациях и рассылать предупреждения о заторах с помощью периферийной аналитики ближе к тому месту, где данные фиксируются и собираются на сетевых видеорегистраторах.
Существующие возможности анализа данных и улучшения городского хозяйства на основе данных чрезвычайно увлекательны, и их невозможно игнорировать. Поведенческая аналитика, тепловизионные камеры и движки искусственного интеллекта в периферийных устройствах, таких как сетевые видеорегистраторы, - это лишь некоторые из технологий, которые дали нам возможность оставаться постоянно подключенными к обширной сети. Горизонтально связывая отдельные системы, мы теперь можем получить представление о различных механизмах, включая закономерности в электричестве, водоснабжении, санитарии, транспорте, мониторинге окружающей среды и метеорологической разведке.
Городам нужны данные в данный момент и на ходу, что предъявляет повышенный спрос на периферию для получения прогнозируемой и надежной информации, которая требуется, часто в режиме реального времени. Фактически, отчеты предсказывают, что из-за вливания данных в рабочие процессы нашего города и личные потоки жизни к 2025 году почти 30% «глобальной сферы данных» будет в режиме реального времени.
Это много данных в режиме реального времени - так как же город может внедрить технологию наблюдения, чтобы лучше защитить город и обеспечить более разумный анализ? Первым шагом является определение правильных решений для хранения данных, расположенных в центре приложения видеонаблюдения умного города, которое обеспечивает запись, хранение данных, прогнозную аналитику и оповещения в реальном времени. Следующим шагом является обеспечение того, чтобы эти данные были расположены на границе, что дает городам достаточно времени для анализа и осмысления шаблонов, чтобы затем информировать о действиях.
Однако это еще не конец истории. Пограничные вычисления - это новый и сложный способ организации ИТ-инфраструктуры, и есть несколько важных проблем, связанных с управлением данными, которые необходимо решить, прежде чем предприятия смогут воспользоваться положительными дивидендами этой новой эры распределенных сетей.
Экспоненциальные данные, экспоненциальная сложность: готовимся к периферийным вычислениям
К 2022 году более половины данных, генерируемых предприятиями, будут создаваться и обрабатываться вне центра обработки данных или облака; однако будут другие места, которые мы обычно связываем с обработкой и управлением данными. Это вводит дополнительные уровни сложности: у каждой компании будет свой набор потребностей и приоритетов в отношении данных, и не существует единого отраслевого стандарта для управления экосистемами Интернета вещей от периферии к ядру, чтобы помочь.
Многие организации переместили по крайней мере часть своих данных в общедоступное облако, чему способствовали удобство и быстрая масштабируемость. Но по мере увеличения количества производимых данных общедоступное облако может привести к ряду проблем, связанных с безопасностью, сложностью и финансовыми затратами. Решения для частного и гибридного облака решают эту проблему и создают свои собственные проблемы, что затрудняет управление данными от периферии к ядру. Заглядывая в будущее, мы увидим новые способы решения, сочетающие аппаратное и программное обеспечение, чтобы удалить ненужные шаги и упростить перемещение данных туда, где они должны быть быстрее и надежнее.
Защита от нападения
На самом деле все просто: чем больше ваша сеть, тем больше возможностей открывается для кибератак. Для любого бизнеса преимущества периферийных вычислений должны быть сопоставлены с рисками безопасности, и должны быть приняты меры для снижения этих рисков. Хотя данные, хранящиеся в общедоступном или частном облаке, вероятно, достаточно безопасны, данные на периферии по умолчанию гораздо менее защищены.
К счастью, есть варианты, подходящие для большинства предприятий, стремящихся повысить безопасность своих данных. Аппаратное обеспечение играет ключевую роль: не имеет значения, насколько защищено ваше программное обеспечение, если данные могут быть извлечены кем-то, у кого есть физический носитель, на котором они хранятся. Шифрование неактивных данных должно быть стандартным для всех данных в сети, а ключи для его разблокировки должны храниться отдельно от защищаемых данных. При таком уровне шифрования, даже если сама сеть скомпрометирована, лежащие в основе данные остаются в безопасности. В ближайшие годы аппаратная защита будет становиться все более важным компонентом более широкой стратегии безопасности корпоративных данных, и предприятия, которые серьезно к этому относятся сейчас, будут в прочном положении на будущее.
Понимание ценности ваших данных
Чем больше данных хранится на периферии, тем сложнее предприятиям получить полное представление о своих данных и понять их ценность. Например, производитель может иметь несколько различных встроенных устройств на умной фабрике, каждое из которых производит разные типы данных. Эти данные можно использовать для определения эффективности производственного процесса или выявления неисправностей в режиме реального времени. Проблема состоит в том, чтобы предотвратить разрозненность этих данных.
Еще одна сложность заключается в том, что разные типы данных имеют разную ценность для бизнеса. В среднем байт данных на границе будет иметь меньшее значение, чем типичный байт данных в современных центрах обработки данных. Это связано с тем, что большая часть данных представляет собой шум, требующий предварительной фильтрации или базового анализа. На этом фоне очевидно, что необходимо сделать больше, чтобы помочь предприятиям анализировать эти данные на периферии и безопасно и надежно перемещать их по сети туда, где они больше всего нужны.
Корпоративные сети становятся все более рассредоточенными и сложными, становится труднее понять, какие данные важны. Хранение данных и управление ими на периферии станет важным способом для предприятий управлять ростом объема данных сейчас и в ближайшие годы, но это связано со своим набором проблем. Настало критическое время: многие компании находятся на начальной или ранней стадии этого пути, и размышления об управлении данными, безопасности и ценности на этом этапе значительно упростят процесс управления данными от периферии к ядру в долгосрочной перспективе.
В то же время, более чем когда-либо прежде, городам необходимо будет объединиться, чтобы интегрировать свои технологии и, в конечном итоге, сделать свои сети умнее, используя все доступные данные в режиме реального времени - задача, которая потребует широкого сотрудничества между их системами. В основе этой стратегии лежит умное, гибкое и эффективное решение для хранения данных, обеспечивающее своевременный доступ к данным и их доступность от периферии к облаку.
