최근 조직에서 시장에 침투한 데이터 기반 접근 방식으로 인해 데이터 처리 및 의사 결정 구현을 위해 엣지 컴퓨팅에 더 많이 의존하고 있으며 이는 최상위 의사 결정을 형성합니다. 데이터 가 엄청나게 성장할 것이며 , 이는 2027년까지 연평균 성장률(CAGR) 80%로 표시될 것입니다. 이제 비즈니스의 미래를 글로벌하게 만듭니다.
엣지 배포의 신속한 채택
이와 함께 입양 절차가 진행되고 있습니다. 이는 기업의 약 3분의 2가 엣지 배포 파일럿 또는 라이브 배포로 이동하는 것으로 입증됩니다. 이와 대조적으로 3분의 1은 여전히 엣지 기술과 협력하고 협력하는 것을 고려하고 있습니다. 산업 부문은 엣지 데이터 마이닝을 사용하여 네트워크의 공통 요구 사항을 미세 조정하여 주기 수를 크게 최소화하는 민첩하고 안정적인 기계 학습 애플리케이션 시설을 제공하는 CSP의 확실한 파트너로 부상하고 있습니다.
이것은 이제 B2B 협력의 문제가 아니라 CSR을 중심으로 어느 정도 활동을 조직할 것인가? 영화와는 달리 기업이 이를 언제까지 이해할 것인가에 대한 중심 주제가 있다. 에지에서 데이터 처리의 미래는 더 많은 발전 경로를 향한 62% 방식의 추정으로 상당히 가시적입니다. 고품질 통찰력과 기술의 명확한 차별화를 갖춘 제품을 얻기 위해 작업을 더 빠르게 수행할 수 있는 코드를 사용하여 AI를 추적하는 데이터 사용은 최첨단 프로세스입니다.
기업이 엣지 데이터를 최대한 활용하고 궁극적으로 데이터 중심 조직으로 전환하려면 엣지 컴퓨팅, 데이터 관리, AI를 포함한 스마트 컴퓨팅 등의 기술 융합이 필요합니다. 위에서 언급한 요소들의 융합은 경이적일 수 있으며, 이는 새로운 사고 방식과 새로운 습관을 가져오고, 창조 과정을 단순화하며, 적어도 효과와 혁신 측면에서 인류를 다른 라이프 스타일에 노출시킬 것입니다.
관찰 지점과 사물 인터넷 시스템을 통해 생성된 데이터는 정보 영역으로 통합되어 데이터 분석 결정 중에 데이터의 개방성을 보여줍니다. 첨단 데이터 관리 시스템을 통해 가장 가치 있는 데이터인 데이터 품질 정보를 제공하는 것은 데이터 전송의 효율성과 명확성을 위한 수단입니다. 그런 다음 이러한 데이터는 추가 분석을 위해 준비되고 연구에 사용됩니다. AI 머신러닝을 통해 엣지 컴퓨팅은 시간이 중요한 정보를 획득하고 처리한 후 그와의 관계를 통해 소스 자체에서 원래 가치의 소스가 됩니다.
이러한 이벤트를 뒷받침하는 엣지 기술, 데이터 처리 및 AI의 시너지 효과는 이를 빅 데이터와 관련된 프로젝트의 주요 구성 요소로 만듭니다. 전체 시스템은 시스템 중심에서 떨어진 곳에서 동시에 시작되고 외부 요인의 유입에 대한 최종 지점을 경계에 두는 방식으로 시스템 전체가 시스템 기능 속도를 가속화하는 메커니즘으로 기능합니다. .
엣지에서 AI 추론 전략 최적화
스마트 산업 기업은 효율성의 대폭 증가 및/또는 생산 비용 절감이라는 성공을 크게 defi 하는 다음 트렌드에 AI 에지 추론을 사용할 것입니다. 고급 디지털 도구에 대한 장기 투자는 비용 절감 및 광범위한 곳에서 회사로 유입되는 입력과 같은 이점을 가져올 수 있습니다.
AI 알고리즘은 다양한 사례에 대해 다양한 소스에서 축적된 데이터를 사용하여 다양한 데이터 조각의 순위를 매기고 matic 으로 더 나은 성능을 제공합니다. 대부분의 비즈니스 리더는 Dell의 새로운 코드 재작성이 완료됨에 따라 해당 부문의 AI 생태계가 향상되므로 이점을 누릴 수 있다는 것을 알고 있습니다.
이 기사는 원래 Forbes
