近年、組織によるデータドリブンのアプローチが市場に浸透しているため、データの処理とトップレベルの意思決定を形作る意思決定の実装において、エッジ コンピューティングへの依存が高まっています。 アナリストの予測と予測は現実のものとなり、現実の生活に適用されています。その結果、データストアが膨大に増加し、それが 2027 年まで 80% の年間平均成長率 (CAGR) で示されるでしょう。ビジネスの未来を今、グローバルにします。
エッジ展開の急速な導入
それと並行して、養子縁組のプロセスも行われています。 これは、企業の約 3 分の 2 がエッジ展開のパイロットまたはライブ展開に移行していることからもわかります。 対照的に、3 分の 1 は依然としてエッジ テクノロジーとの連携や提携を検討しています。 産業部門は、エッジ データ マイニングを使用してネットワークの共通要件を微調整し、サイクル数を最小限に抑えるのに大きく役立つ機敏で信頼性の高い機械学習アプリケーション機能を提供する CSP の明らかなパートナーとして浮上しています。
これは企業間の協力の問題ではなく、CSR を中心とした活動をどの程度組織化するのでしょうか。 映画とは異なり、企業がそれをどれだけ理解するかという中心的なテーマがあります。 エッジからのデータ処理の将来は、さらなる進歩への道への 62% の道のりを見積もることではっきりと見えてきます。 高品質の洞察とテクノロジーの明確な差別化を備えた製品を得るために、処理を迅速化するための有能なコードを備えた AI によるデータ利用は、最先端のプロセスです。
ビジネスがエッジ データを最大限に活用し、最終的にはデータドリブンな組織に変革するには、エッジ コンピューティング、データ管理、AI を含むスマート コンピューティングなどのテクノロジーを統合する必要があります。 上で述べた要素の融合は驚異的なものになる可能性があり、それによって新しい考え方や新しい習慣がもたらされ、創造プロセスが簡素化され、最終的には少なくとも効果と革新の点で人類が異なるライフスタイルに触れることができるでしょう。
観測ポイントとモノのインターネット システムを通じて生成されたデータは情報ドメインに統合され、データ分析の決定におけるデータのオープン性を示します。 高度なデータ管理システムを通じて最も価値のあるデータであるデータ品質情報を提供することは、データ送信の効率と明瞭性を実現する手段です。 このようなデータは、さらなる分析の準備が整い、研究に使用されます。 AI機械学習により、エッジ コンピューティングによってタイム クリティカルな情報とその関係を取得および処理できるようになり、情報がソース自体で独自の価値を生み出すようになります。
このようなイベントを支援するエッジ テクノロジー、データ処理、AI の相乗効果により、これらはビッグデータが関与するプロジェクトの主要なコンポーネントになります。 システムの中心から離れたところから同時に始まり、外部要因の流入の終点を境界に置くことでシステム全体がプールされ、システムの動作速度の加速につながる仕組みとして機能します。 。
エッジでの AI 推論戦略の最適化
スマートな産業企業は、次のトレンドとして AI エッジ推論を使用することになります。これは、効率の大幅な向上や生産コストの削減という成功を大きくdefiします。 高度なデジタル ツールへの長期投資は、コストの削減や広範囲の場所からのインプットなどのメリットを企業にもたらす可能性があります。
AI アルゴリズムは、さまざまなケースに対してさまざまなソースから蓄積されたデータを使用してさまざまなデータ断片をランク付けし、自動的にmaticパフォーマンスの向上につながります。 ほとんどのビジネスリーダーは、デルの新しいコード書き換えが完了したことで、自分たちの部門のAIエコシステムが強化されるため、自分たちが有利になることを知っています。
この記事はもともとフォーブス
