Благодаря подходу, основанному на данных, который в недавнем прошлом организации проникли на рынки, они больше полагаются на периферийные вычисления для обработки данных и реализации решений, которые формируют решения высшего уровня. Предсказания и прогнозы аналитиков стали актуальными и применены к реальной жизни, как следствие, во всем мире произойдет огромный рост данных , что будет отражено в совокупном годовом темпе роста (CAGR) в размере 80% до 2027 года, что делает будущее бизнеса глобальным уже сейчас.
Быстрое внедрение периферийных развертываний
Параллельно идет процесс усыновления. Об этом свидетельствует то, что примерно две трети предприятий переходят к пилотному развертыванию на периферии или к реальному развертыванию. Напротив, одна треть все еще рассматривает возможность работы и партнерства с передовыми технологиями. Промышленный сектор становится очевидным партнером CSP в предоставлении гибких и надежных приложений для машинного обучения, которые используют периферийный анализ данных для точной настройки общих требований сети, что значительно помогает минимизировать количество циклов.
Речь сейчас идет не о сотрудничестве между бизнесом, а о том, в какой степени будет организована деятельность вокруг КСО? В отличие от фильма, здесь есть центральная тема о том, как долго бизнес будет это понимать. Будущее периферийной обработки данных вполне очевидно по оценке 62% пути к большему прогрессу. Использование данных, отслеживаемое искусственным интеллектом с помощью мощного кода для ускорения операций и получения продукта с высококачественной аналитикой и четкой дифференциацией технологий, — это передовой процесс.
Чтобы бизнес мог в полной мере воспользоваться преимуществами периферийных данных и, в конечном итоге, превратиться в организацию, управляемую данными, необходима конвергенция этих технологий: периферийных вычислений, управления данными и интеллектуальных вычислений, включая искусственный интеллект. Слияние вышеупомянутых факторов может быть феноменальным, что приведет к новому образу мышления и формированию новых привычек, упрощению процесса творения и, наконец, к открытию человечества к другому образу жизни, по крайней мере, с точки зрения эффектов и инноваций.
Данные, полученные через точки наблюдения и системы Интернета вещей, объединяются в информационную область, показывая открытость данных во время принятия аналитических решений. Предоставление информации о качестве данных, наиболее ценных данных, с помощью передовых систем управления данными является инструментом повышения эффективности и ясности передачи данных. Такие данные затем готовы для дальнейшего анализа и используются для исследований. ИИ позволяет периферийным вычислениям получать и обрабатывать срочную информацию, а затем связываться с ней, что делает ее источником исходной ценности в самом источнике.
Синергия периферийных технологий, обработки данных и искусственного интеллекта, поддерживающая такие мероприятия, делает их основными компонентами проектов, в которых задействованы большие данные. Объединенная воедино, начинающаяся одновременно на расстоянии от центра системы и ставящая конечную точку для любого притока внешних факторов на границах, вся система будет, таким образом, функционировать как механизм, приводящий к ускорению скорости функционирования системы. .
Оптимизация стратегий вывода ИИ на периферии
Умные промышленные предприятия будут использовать ИИ для своей следующей тенденции, которая во многом defi их успех: значительное повышение эффективности и/или снижение производственных затрат. Долгосрочные инвестиции в передовые цифровые инструменты могут принести такие преимущества, как снижение затрат и использование ресурсов из отдаленных регионов для компании.
Алгоритм ИИ ранжирует различные фрагменты данных, используя данные, собранные из разных источников для разных случаев, что matic приводит к повышению производительности. Большинство бизнес-лидеров знают, что они будут преимуществом, поскольку экосистема искусственного интеллекта в их секторе будет улучшена после завершения переписывания нового кода Dell.
Эта статья первоначально появилась в Forbes
