بواسطة Techopedia Staff ، 22 سبتمبر 2016
الوجبات الجاهزة: يناقش المضيف ريبيكا جوزويك تحليلات الحافة مع د. روبن بلور وديز بلانشفيلد وشون روجرز من ديل ستاتيتيكا.
أنت لم تسجل الدخول حاليًا. يرجى تسجيل الدخول أو التسجيل لمشاهدة الفيديو.
ريبيكا جوزويك: سيداتي وسادتي ، مرحبًا بكم في Hot Technologies لعام 2016. واليوم لدينا "تحليلات الحافة: اقتصاد إنترنت الأشياء في النهاية". اسمي ريبيكا جوزويك. سوف أكون مشرفك على البث الشبكي اليوم. نقوم بالتغريد باستخدام علامة # HOTTECH16 # إذا كنت ترغب في الانضمام إلى محادثة Twitter.
لذا فإن إنترنت الأشياء ، وهو بالتأكيد موضوع ساخن هذا العام وإنترنت الأشياء ، يتعلق حقًا ببيانات الماكينة ، وبيانات المستشعر ، وبيانات السجل ، وبيانات الجهاز. ليس أي منها جديدًا ، فلدينا هذا النوع من البيانات إلى الأبد ، لكن لم نتمكن حقًا من استخدامه ونرى الآن الكثير من الطرق الجديدة لاستخدام تلك البيانات. لا سيما في الصناعة الطبية ، والأسواق المالية ، مع النفط والغاز والسلع ، إنها مجرد ثروة من المعلومات التي لم يتم استغلالها من قبل. وليس الكثير من الناس قد فهموا جيدًا كيفية القيام بذلك بشكل جيد. نحن نتحدث عن الكثير من البيانات القليلة ، ولكن هناك الكثير من البيانات ، وكما تعلمون ، هناك مشكلات متعلقة بالشبكة ، وهناك أجهزة ، أو بحاجة إلى المعالجة ، وكيف يمكنك القيام بذلك دون عرقلة نظامك؟ حسنًا ، هذا ما سنتعلمه اليوم.
وهنا تشكيلة من الخبراء لدينا. لدينا الدكتور روبن بلور ، كبير المحللين لدينا في مجموعة بلور. لدينا أيضًا Dez Blanchfield ، عالم البيانات لدينا في The Bloor Group. ونحن سعداء بوجود شون روجرز ، مدير التسويق العالمي والقنوات من Dell Statistica. ومع ذلك ، سأمرر الكرة إلى روبن.
د. روبن بلور: حسنًا ، شكرًا لك جيدًا على ذلك. يجب علي الضغط على زر ورمي شريحة. ليس لدي أي فكرة لماذا خلقت هذه الصورة المروعة لشبكة الإنترنت من الأشياء. ربما لأنني أعتقد أنها ستصبح فوضوية في النهاية. سأنتقل مباشرة. هذا هو الاسمية للدورة في أي عرض تقديمي إنترنت الأشياء. لديك ، بطريقة أو بأخرى ، أن تقول شيئًا مثيرًا للغضب حول الاتجاه الذي يسير فيه كل شيء. وفي الواقع ، ربما يكون معظم هذا صحيحًا. إذا نظرت بالفعل إلى الطريقة التي تتوسع بها هذه المنحنيات تدريجياً. كما تعلمون ، من المحتمل أن تستمر أجهزة الكمبيوتر الشخصية والهواتف الذكية والأجهزة اللوحية في الارتفاع. ربما ترتفع أجهزة التلفاز الذكية. الأجهزة القابلة للارتداء ، ربما تنفجر الآن ، مقارنة بما كانت عليه قبل بضع سنوات. السيارات المتصلة ، أمر لا مفر منه أن جميع السيارات سوف يتم توصيلها بشكل واسع تمامًا وتنقل البيانات تمامًا طوال الوقت. وكل شيء آخر. وهذا الرسم البياني المحدد من قبل BI Intelligence يشير إلى أن كل شيء آخر سيفوق الأشياء الواضحة بسرعة كبيرة جدًا.
إذن ماذا أقول عن إنترنت الأشياء؟ أول شيء هو مجرد نقطة معمارية. كما تعلمون ، عندما تحصل على البيانات وتعالجك بطريقة أو بأخرى ، يجب عليك تجميع الاثنين. ومع وجود البيانات الموجودة في المجلدات الآن ، والتي يتم تجميعها في أماكن مختلفة ، لم يعد الاثنان معًا طبيعيًا بعد الآن. اعتادوا أن يكونوا في الأيام المركزية القديمة ، كما أعتقد. لذلك يمكنك التفكير فيما يتعلق بوجود طبقة معالجة وطبقة نقل وطبقة بيانات. وبطريقة أو بأخرى ، تقوم طبقة النقل هذه الأيام بنقل المعالجة أو نقل البيانات عبر الشبكات. لذلك فيما يلي الخيارات: يمكنك نقل البيانات إلى المعالجة ، أو يمكنك نقل المعالجة إلى البيانات ، أو يمكنك نقل المعالجة والبيانات إلى نقطة تنفيذ ملائمة ، أو يمكنك مشاركة البيانات وتقسيمها. وفيما يتعلق بإنترنت الأشياء ، فإن البيانات إلى حد كبير قد تمت مشاركتها بالفعل عند الولادة ، والاحتمال هو أن الكثير من المعالجة ستتم مشاركتها من أجل أن تتم التطبيقات التي تحتاج إلى تشغيل.
لذلك لقد رسمت صورة. الشيء المثير للاهتمام بالنسبة لي بشأن إنترنت الأشياء ، أنني أتحدث عن مجال تجميع في هذا المخطط ، وأشير إلى أن هناك مجالات فرعية. لذلك يمكنك أن تتخيل أن نطاق IoT 1 هنا عبارة عن سيارة من نوع ما ، وأن المجال 2 والمجال 3 والمجال 4 عبارة عن سيارات من نوع ما ، وستقوم بتجميع البيانات محليًا ، وستقوم بتشغيل تطبيقات محلية على تلك البيانات ، و سوف تضع أشياء مختلفة موضع التنفيذ. ولكن من أجل إجراء تحليلات حول جميع السيارات ، سيتعين عليك نقل البيانات إلى المركز ، وليس بالضرورة جميع البيانات ، ولكن سيتعين عليك تجميعها في المركز. وإذا كنت تفكر في هذا ، فقد ترغب في الحصول على العديد من مجالات التجميع المختلفة لنفس المجموعة من أشياء إنترنت الأشياء. والمجالات نفسها قد تتراكم أكثر. لذلك يمكن أن يكون هذا التسلسل الهرمي المتكررة. وأساسا ما لدينا هناك شبكة معقدة بشكل لا يصدق. أكثر تعقيدا بكثير من أي شيء كان لدينا من قبل.
لدي ملاحظة في الأسفل هنا. يمكن أن تكون جميع عقد الشبكة ، بما في ذلك العقد الورقية ، منشئي البيانات ومخازن البيانات ونقاط المعالجة. وهذا يمنحك إمكانية التوزيع ، مثل الذي لم نر من قبل. سيتحدث ديز أكثر قليلاً عن ذلك ، لذا سأنتقل إلى هذه النقطة بالذات. بمجرد أن نكون على شبكة الإنترنت من الأشياء وتحل جميع البيانات بالفعل إلى أحداث ، فإن النقطة حول هذه الشريحة هي مجرد الإشارة إلى أنه سيتعين علينا توحيد الأحداث. سيتعين علينا ذلك ، على الأقل ، سيتعين علينا القيام بذلك. سنحصل على الوقت الذي وقع فيه الحدث ، والموقع الجغرافي الذي حدث فيه ، والموقع الافتراضي أو المنطقي للعملية التي أنشأته ، والجهاز المصدر الذي أنشأه ، ومعرف الجهاز حتى تعرف بالضبط أي جهاز مصدر أنشأه ، والملكية من البيانات والجهات الفاعلة ، هؤلاء الأشخاص الذين لديهم الحق في استخدام البيانات بطريقة أو بأخرى ، سيتعين عليهم تحمل أذوناتها معها ، مما يعني حقًا أنه سيتعين عليهم حمل الأمان معها ، ثم هناك البيانات نفسها. وعندما تنظر إلى هذا ، فأنت تدرك أنه ، حتى لو كان لديك جهاز استشعار لا يفعل شيئًا أكثر من الإبلاغ عن درجة حرارة شيء ما كل ثانية أو نحو ذلك ، فهناك بالفعل الكثير من البيانات فقط لتحديد مكان البيانات بالضبط نشأت وما هو في الواقع. بالمناسبة ، هذه ليست قائمة شاملة.
لذلك ، فيما يتعلق بمشهد تكنولوجيا المعلومات في المستقبل ، فإن الطريقة التي أراها هي: أنه ليس مجرد إنترنت للأشياء ، هناك أيضًا حقيقة أننا سنكون في عالم من النشاط الذي يحركه الحدث ، وبالتالي نحن سيتعين أن يكون لها بنى مبنية على الأحداث ، وسوف يتعين على تلك البنى أن تمتد إلى شبكات كبيرة. والأمر الآخر هو كل شيء في الوقت الفعلي ، فليس بالضرورة أن يكون الوقت حقيقيًا ، لكن هناك شيء أشير إليه كوقت عمل وهو الوقت الذي يجب فيه تقديم البيانات فعليًا وجاهزة لمعالجتها. قد لا يكون ذلك ، كما تعلمون ، ميلي ثانية واحدة بعد إنشائه. ولكن هناك دائمًا مثل هذا الوقت لكل جزء من البيانات وبمجرد أن يكون لديك بنية تستند إلى الحدث ، فإنه يصبح أكثر منطقية للتفكير فيما يتعلق بنهج في الوقت الحقيقي للطريقة التي يعمل بها العالم.
لذا غليها ، لأن ما نتحدث عنه بالفعل هو تحليلات على إنترنت الأشياء. على الرغم من كل ذلك ، لا يزال الأمر يتعلق بوقت التبصر ، وهو ليس وقت التبصر فقط ، بل يجب أن تتبع البصيرة إجراءات. لذا ، فإن وقت التبصر ووقت العمل هو ما سأغلي فيه. بعد قولي هذا ، سأمرر الكرة إلى ديز.
ديز بلانشفيلد: شكرًا لك ، روبن. الثاقبة كما هو الحال دائما. أحب حقيقة أنه من الصعب متابعة كل حالة ، لكنني سأبذل قصارى جهدي.
أحد الأشياء التي أراها ، وأستمتع بها كثيرًا ، أن أكون صادقًا ، وليس في صورة مقلقة وسلبية ، ولكن هناك الكثير من القلق والفزع بشأن إنترنت الأشياء التي تستحوذ على العالم وبدء العمل بفقدان بياناتك ، فستبدأ في فقدان بياناتك ، لذلك أريد إلقاء نظرة سريعة على بعض الأشياء التي قمنا بها من قبل خلال العقدين أو الثلاثة عقود الماضية والتي كانت بمثابة فاكس قريب من الإنترنت من الأشياء ، ولكن ربما ليس تماما على نفس النطاق. ولكي نظهر لأنفسنا أننا هنا بالفعل وحلنا بعض المشكلات ، وليس على هذا المستوى من الحجم وليس بهذه السرعة. لأنه يعني أنه يمكننا بالفعل حل المشكلة وأننا نعرف ما هي بعض الإجابات ؛ علينا فقط أن نتعقب ونعيد تطبيق بعض الدروس التي تعلمناها من قبل. وأنا أعلم أن هذه هي المحادثة بأكملها التي نوشك أن نجريها ولدي مجموعة كاملة من الأشياء الممتعة لمجرد الدردشة عنها في قسم الأسئلة والأجوبة.
ولكن عندما نفكر في إنترنت الأشياء الموجودة في الدائرة ، يوجد قدر كبير من المركزية حاليًا عند مستوى تصميم تم كتابته في الأيام الأولى جدًا. تميل أجهزة Fitbit ، على سبيل المثال ، جميعها إلى الانتقال إلى مكان مركزي واحد ، ومن المحتمل أن يتم استضافتها في نظام أساسي سحابي في مكان ما وجميع البيانات الواردة من جميع هذه الأجهزة تضرب نفس الشيء ، دعنا نقول فقط ، الواجهة الأمامية لمجموعة مكدسة ، بما في ذلك الويب و التطبيق والخدمات المستندة إلى البيانات. ولكن مع مرور الوقت ، سيتطلب هذا المقياس إعادة هندسة للتعامل مع كمية البيانات التي ستحصل عليها وسيعيدون تصميمها بحيث تكون هناك عدة واجهات أمامية ونسخ متعددة من الرصة في مواقع ومناطق متعددة. ونحن نرى هذا وهناك عدد من الأمثلة التي سأقدمها لك والتي يمكننا مناقشتها.
النقطة الأساسية في ذلك هي أنه على الرغم من أننا رأينا بعض هذه الحلول التي أنا على وشك تغطيتها ، إلا أن حجم وحجم البيانات وحركة مرور الشبكة التي ستنشئها إنترنت الأشياء لا تتطلب على وجه السرعة تحولاً من المركز إلى البنى الموزعة في نظري ، ونحن نعرف ذلك ولكننا لم ندرك بالضرورة ماهية الحل. عندما نفكر في مفهوم ماهية إنترنت الأشياء ، فهو نموذج شبكة واسع النطاق. إنه الكثير والكثير من الأشياء التي تحدث ضجة الآن. الأشياء التي لم تحدث ضجة حتى وقت قريب. وفي الواقع ، أعتقد أن الأمر كان بالأمس ، كنت أتحدث مازحًا عن المكدس ، لكنني ذهبت لشراء محمصة خبز جديدة وقد أتت مع خيار يمكن أن يخبرني بأشياء مختلفة ، بما في ذلك عندما تحتاج إلى التنظيف. وميكروويف جديد مع ميزة مشابهة للغاية ويمكن حتى في الواقع تنفيذ الأمر ping تطبيق على هاتفي ليقول أن الشيء الذي كنت تسخين تم القيام به الآن. وأنا أرى أنه إذا كان هناك أمران لا أريد التحدث إلي ، فهو ثلاجتي وميكروويفي ومحمصاتي. أنا مرتاح جدا لأنهم أجهزة غبية. لكنني حصلت على سيارة جديدة مؤخرًا ، أودي صغيرة ، وهي تتحدث معي وأنا سعيد جدًا بذلك ، لأن الأشياء التي تتحدث عنها هي أمور تهمني. مثل تحديث الخرائط في الوقت الفعلي لتخبرني أين يوجد طريق أفضل للانتقال من النقطة "أ" إلى النقطة "ب" لأنه تم اكتشاف حركة المرور من خلال آليات مختلفة مع البيانات التي يتم إرسالها إليها.
لدي هذه الشريحة. لقد رأينا بالفعل أن نماذج الشبكات ذات الحجم الكبير تتطلب تحولًا من عمليات التقاط البيانات الموزعة إلى النماذج المركزية وتحليلها وتوزيعها. لقد رأينا الأشياء تتحرك من الرسوم البيانية الثلاثة الصغيرة الموجودة على الحافة اليمنى حيث لدينا ، واحد على اليسار من الثلاثة ، هناك نموذج مركزي مع جميع الأجهزة الصغيرة تأتي إلى الموقع المركزي و جمع البيانات والحجم ليس كبيرا ، فهم يتعاملون بشكل جيد هناك. في المنتصف ، لدينا نموذج ومحور أكثر قليلاً من اللامركزية وتحدثنا ، وهو ما أعتقد أننا سنحتاج إليه مع إنترنت الأشياء في الجيل القادم. ثم على الجانب الأيمن ، لدينا هذه الشبكة الموزعة والشبكة بشكل كامل ، حيث ستذهب الإنترنت من الأشياء ومن آلة إلى أخرى على المدى القصير جداً في المستقبل ، لكننا لسنا تمامًا هناك لمجموعة من الأسباب. وفي الغالب لأننا نستخدم منصات الإنترنت لمعظم الاتصالات حتى الآن ولم نقم بالفعل بإنشاء شبكة ثانية لنقل الكثير من هذه البيانات.
هناك شبكات ثانية موجودة بالفعل مثل شبكة بتلكو. الكثير من الناس لا يفكرون في حقيقة أن شبكات الاتصالات ليست الإنترنت. الانترنت هو شيء منفصل جدا في نواح كثيرة. إنهم يقومون بتوجيه البيانات من الهواتف الذكية عبر شبكات الهاتف ، ثم عبر شبكات الهاتف وإلى الإنترنت بشكل عام حيث يضعونها بالفعل في شبكتين. لكن من الممكن تمامًا ومن المحتمل أن تحتاج إنترنت الأشياء إلى شبكة أخرى. نتحدث عن الإنترنت الصناعي كموضوع عام ، ولن نتناوله بالتفصيل الآن ، لكننا نتحدث بشكل أساسي عن شبكة أخرى مصممة خصيصًا لأنواع النقل للبيانات أو الإنترنت من الأشياء ومن آلة إلى آلة الاتصالات.
لكن بعض الأمثلة التي أردت مشاركتها حيث رأينا الشبكات ذات الحجم الكبير والبيانات الموزعة تعمل جيدًا هي أشياء مثل الإنترنت. صُممت الإنترنت وأُرشيت على وجه التحديد منذ اليوم الأول لتكون قادرة على النجاة من الحرب النووية. إذا تم تفجير أجزاء من الولايات المتحدة ، فقد تم تصميم الإنترنت بحيث يمكن أن تتحرك البيانات في جميع أنحاء الإنترنت دون فقدان الحزمة لأسباب ما زلنا متواصلين. وهذا لا يزال موجودا اليوم على نطاق عالمي. لدى الإنترنت قدرات متعددة حول حزم التكرار والتوجيه. وفي الواقع ، فإن شبكة الإنترنت التي يتحكم فيها شيء يسمى BGP ، بروتوكول بوابة الحدود ، وبروتوكول بوابة الحدود ، BGP ، صُممت خصيصًا للتعامل مع أي جهاز توجيه أو مفتاح تبديل أو توقف الخادم. عند إرسال أو تلقي بريد إلكتروني ، إذا قمت بإرسال ثلاث رسائل بريد إلكتروني على التوالي ، فلا يوجد ضمان بأن كل من هذه الرسائل الإلكترونية ستتبع نفس المسار إلى نفس الوجهة النهائية. قد ينتقلون عبر أجزاء مختلفة من الإنترنت لأسباب مختلفة. قد يكون هناك انقطاع في الخدمة ، قد يكون هناك نوافذ للصيانة تكون فيها الأمور غير متصلة بالإنترنت للترقية ، ويمكن أن يكون هناك ازدحام في الشبكة ، ونرى أنه مع أشياء مثل شبكات المرور مع السيارات ووسائل النقل العام والسفن والطائرات. نحصل على المحتوى على أجهزتنا مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر لدينا من خلال المتصفحات وما إلى ذلك كل يوم من خلال شبكات توصيل المحتوى. تتعلق شبكات توصيل المحتوى بأخذ نسخ من المحتوى من منصة التقديم الأساسية الخاصة بك مثل خادم الويب ونقل نسخ منها وذاكرة التخزين المؤقت بكميات صغيرة إلى حافة الشبكة وتسليمها إليك فقط من أقرب جزء من الحافة.
مكافحة البريد العشوائي والأمن السيبراني - إذا حدث حدث غير مرغوب فيه في كندا واكتشفته Microsoft ورأيت أن هناك الكثير من نسخ البريد الإلكتروني نفسه التي يتم إرسالها إلى مجموعة من الأشخاص العشوائيين ، يتم أخذ الفحوصات على ذلك ، والتوقيع على تلك الرسالة هو خلق ووضعها في شبكة وتوزيعها على الفور. وبالتالي ، لا يتم وضع البريد الإلكتروني في صندوق الوارد الخاص بي ، أو إذا حدث ذلك ، فسيتم وضع علامة باسم البريد العشوائي فورًا لأنه تم اكتشافه في مكان آخر على حافة الشبكة. وهكذا يتم إعلام أجزاء أخرى من حافة الشبكة بتوقيع رسالة البريد العشوائي ويتم وضعها في فهرس قاعدة البيانات وإذا بدأت تلك الرسائل في الظهور على الجانب الآخر من الكوكب ، فإننا نكتشفها ونعلم أنها غير مرغوب فيها. وينطبق الشيء نفسه على الأمن السيبراني. يتم اكتشاف الاختراق الذي يحدث على جانب واحد من الكوكب وتسجيله وتعيينه ، وفجأة في الجزء الآخر من الشبكة يمكننا محاربته وتقديم قواعد وسياسات وتغيير لمعرفة ما إذا كان يمكننا حظره. خاصةً مع التأثير الجديد لأشياء مثل رفض الخدمة أو رفض الخدمة الموزع حيث يتم استخدام الآلاف من الأجهزة لمهاجمة موقع ويب مركزي.
Bitcoin و blockchain ، بشكل افتراضي ، بطبيعتهما هما دفتر الأستاذ الموزع ، و blockchain ، ويتواءمان مع أي انقطاع أو انقطاع في الشبكة. الكشف عن الاحتيال والوقاية منه ، ومرافق الكهرباء والمياه - نرى ، أنت تعرف شبكة الكهرباء ، إذا كان جزء من الشبكة يحتوي على أرض شجرة عليها وأخرج قطبًا وسلكًا ، لا يزال منزلي يحصل على الطاقة. أنا لا أعرف حتى عن ذلك ، وأنا في كثير من الأحيان لا أراه حتى في الأخبار. وقد اعتدنا جميعًا على شبكات النقل حيث كان هناك في الأصل نموذج مركزي ، "كل الطرق قادت إلى روما" ، كما يقولون ، وبعد ذلك اضطررنا للذهاب إلى النموذج اللامركزي مع المحاور والناطق ، ثم ذهبنا إلى شبكة شبكية حيث يمكنك الانتقال من جانب واحد من المدينة إلى الجانب الآخر من خلال طرق شبكية مختلفة وتقاطعات مختلفة. وما نراه هنا هو أن هذا النموذج المركزي لما نقوم به الآن مع إنترنت الأشياء سيتعين عليه دفعه إلى حافة الشبكة. وهذا ينطبق على التحليلات أكثر من أي وقت مضى ، وهذا هو أننا نحتاج إلى دفع التحليلات إلى الشبكة. وللقيام بذلك ، يتطلب الأمر نهجًا جديدًا تمامًا في كيفية وصولنا إلى تلك البيانات وتدفقات البيانات ومعالجتها ، في رأيي. نحن نتحدث الآن عن سيناريو حيث أعتقد أننا نرى أن معلومات مخابرات محدودة يتم نقلها إلى حافة الشبكة على الأجهزة المتصلة بالإنترنت ، لكننا سنرى قريبًا زيادة في هذه الأجهزة في الذكاء وزيادة مستوى التحليلات التي يريدونها لكى يفعل. ونتيجة لذلك ، سنحتاج إلى دفع هؤلاء الأذكياء إلى أبعد من ذلك عبر الشبكة.
على سبيل المثال ، التطبيقات الذكية والوسائط الاجتماعية - إذا فكرنا في وسائل التواصل الاجتماعي وبعض التطبيقات الذكية ، فإنها لا تزال أساسية للغاية. كما تعلمون ، يوجد فقط مركزين أو ثلاثة مراكز بيانات لأمثال Facebook. حصلت Google على قدر أكبر من اللامركزية ، لكن لا يزال هناك عدد محدود من مراكز البيانات حول العالم. ثم عندما نفكر في تخصيص المحتوى ، عليك أن تفكر على المستوى المحلي جدًا. يتم إجراء الكثير من ذلك في متصفحك أو في طبقة شبكة توصيل محتوى محلية. ونحن نفكر في متتبعي الصحة واللياقة البدنية - يتم تحليل الكثير من البيانات التي يتم جمعها منها محليًا وبالتالي فإن الإصدارات الجديدة من أجهزة Garmin و Fitbit التي تضعها على معصمك ، تصبح أكثر ذكاءً وأكثر ذكاءً في الجهاز . لا يرسلون الآن جميع البيانات المتعلقة بمعدل ضربات القلب إلى خادم مركزي لمحاولة إنجاز التحليلات ؛ إنهم يبنون تلك الذكاء مباشرة في الجهاز. كان التنقل داخل السيارة هو أن السيارة ستحصل دائمًا على التحديثات والخرائط من موقع مركزي ، والآن أصبح الذكاء في السيارة وستتخذ السيارة قراراتها بنفسها وفي النهاية ستتواصل السيارات. ستتحدث السيارات مع بعضها البعض عبر شبكات لاسلكية من نوع ما ، والتي قد تكون عبر شبكة لاسلكية 3G أو 4G في الجيل القادم ، لكنها في النهاية ستكون جهازًا إلى جهاز. والطريقة الوحيدة للتعامل مع حجم ذلك هي جعل الأجهزة أكثر ذكاءً.
لدينا بالفعل أنظمة تحذير للطوارئ تقوم بجمع المعلومات محليًا وإرسالها مركزيًا أو إلى شبكة متشابكة واتخاذ القرارات بشأن ما يحدث محليًا. على سبيل المثال ، في اليابان ، هناك تطبيقات يقوم الأشخاص بتشغيلها على هواتفهم الذكية مع مقاييس التسارع في الهاتف الذكي. سوف تكتشف مقاييس التسارع في الهاتف الذكي الاهتزازات والحركة ، ويمكنها تحديد الفرق بين الحركة اليومية المعتادة والهزات والصدمات الناتجة عن الزلزال. وسيبدأ هذا الهاتف في تنبيهك على الفور ، محليًا. التطبيق الفعلي يعرف أنه يكتشف الزلازل. لكنه يشارك أيضًا تلك البيانات من خلال شبكة في نموذج موزع وتحدث بحيث يتم تحذير الأشخاص القريبين منك فورًا أو في أقرب وقت ممكن عندما تتدفق البيانات عبر الشبكة. ثم في النهاية عندما تصل إلى موقع مركزي أو نسخة موزعة من الموقع المركزي ، فإنها تدفع مرة أخرى إلى أشخاص ليسوا في المنطقة المجاورة ، ولم تكتشف حركة الكوكب ، لكن يجب تحذيرهم من ذلك بسبب ربما سيأتي تسونامي.
والبنية التحتية للمدن الذكية - مفهوم البنية التحتية الذكية ، نقوم بالفعل ببناء الفكر في المباني الذكية والبنية التحتية الذكية. في الحقيقة ، أمس توقفت سيارتي في المدينة في منطقة جديدة حيث يتم تجديد جزء من المدينة وإعادة بنائها. وقد أعادوا إتمام كل الشوارع ، وهناك أجهزة استشعار في الشوارع ، ويعرف عداد المواقف الفعلي أنه عندما أقود السيارة ، أعرف أنه عندما أذهب للتحديث لمدة ساعتين السيارة لم تتحرك ، ولن تسمح لي في الواقع بالبقاء لمدة ساعتين أخريين. اضطررت للدخول في السيارة ، والانسحاب من المكان ، ثم التراجع لخداعها للسماح لي بالبقاء هناك لمدة ساعتين أخريين. ولكن الأمر المثير للاهتمام هو أننا في النهاية سنصل إلى النقطة التي لا يقتصر فيها على اكتشاف السيارة التي تدخل المنطقة كجهاز استشعار موضعي ، ولكن أشياء مثل الخصائص البصرية حيث سيتم تطبيق التعرف على الكاميرات التي تبحث في لوحة الترخيص الخاصة بي ، وسوف تعرف أنني في الحقيقة انسحبت وسحبت للخارج وخدعت ، ولن يسمح لي بالتجديد وسأنتقل. وبعد ذلك ستقوم بتوزيع تلك البيانات والتأكد من أنني لا أستطيع القيام بذلك في أي مكان آخر وخداع الشبكة بشكل مستمر كذلك. لأنه يجب أن يكون بطبيعته أكثر ذكاءً ، وإلا سنواصل خداعنا جميعًا.
يوجد مثال على ذلك ، لقد عشت شخصياً في الواقع في تقنية جدار الحماية ، في أواخر الثمانينيات ومطلع التسعينيات ، منتج يسمى Check Point FireWall-1. تقنية جدار حماية بسيطة جدًا استخدمناها لإنشاء قواعد وبناء سياسات وقواعد حول بعض الأشياء لقول أنواع المرور عبر منافذ معينة وعناوين IP وشبكات للوصول من وإلى بعضها البعض ، حركة مرور الويب من مكان إلى آخر ، الانتقال من المتصفح ونهاية العميل إلى نهاية الخادم الخاص بنا. لقد حللنا هذه المشكلة عن طريق إخراج المنطق الفعلي من جدران الحماية نفسها ونقلها فعليًا إلى ASIC ، الدائرة المتكاملة الخاصة بالتطبيق. كان يتحكم في المنافذ في مفاتيح إيثرنت. لقد وجدنا أن أجهزة كمبيوتر الخادم ، وأجهزة الكمبيوتر التي كنا نستخدمها فعليًا كخوادم لاتخاذ القرارات كجدران حماية ، لم تكن قوية بما يكفي للتعامل مع حجم حركة المرور التي تمر بها في كل عملية تفتيش صغيرة للحزم. لقد قمنا بحل المشكلة عن طريق نقل المنطق المطلوب لإجراء فحص الحزمة والكشف عن الإنترنت إلى محولات الشبكة التي تم توزيعها وقادرة على التعامل مع حجم البيانات التي تمر عبر مستوى الشبكة. لم نكن قلقين بشأنه على المستوى المركزي بجدران الحماية ، بل نقلناه إلى المفاتيح.
وبالتالي ، تمكنا من قيام الشركات المصنعة ببناء القدرة لنا على دفع المسارات والقواعد والسياسات إلى محول Ethernet حتى لا يكون هذا المستوى على مستوى منفذ Ethernet الفعلي ، وربما الكثير من الأشخاص في المجموعة ، على دراية بذلك لأننا جميعهم يعيشون في عالم لاسلكي الآن ، ولكن ذات مرة كان على كل شيء توصيله عبر الإيثرنت. الآن على مستوى منفذ Ethernet ، كنا نقوم بفحص الحزم لمعرفة ما إذا كان قد تم السماح للحزم بالانتقال إلى المحول وإلى الشبكة. بعض هذا هو ما نحله الآن حول هذا التحدي المتمثل في التقاط البيانات في الشبكة ، وتحديداً من أجهزة IRT ، وفحصها وإجراء التحليل عليها ، وربما التحليلات عليها في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات بشأنها. وبعضها يكمن في اكتساب رؤية ثاقبة في ذكاء الأعمال ومعلومات حول كيفية اتخاذ البشر لقرارات أفضل وتحليلات وأداء لأشياء من مستوى لآخر حيث تتحدث الأجهزة إلى الأجهزة وتتخذ القرارات.
وسيكون هذا اتجاهًا يجب أن ننظر فيه إلى حل في المستقبل القريب لأننا إذا لم نفعل ذلك ، فسوف ينتهي بنا المطاف إلى هذا الطوفان من الضوضاء. وقد رأينا في عالم البيانات الضخمة ، لقد رأينا أن أشياء مثل بحيرات البيانات تتحول إلى مستنقعات للبيانات انتهى بنا للتو إلى طوفان من الضوضاء لم نتوصل إلى معرفة كيفية حل تحليلات المعالجة في مركزية موضه. إذا لم نحل هذه المشكلة ، في رأيي ، مع إنترنت الأشياء على الفور والحصول على حل النظام الأساسي بسرعة كبيرة سننتهي في مكان سيء للغاية.
ومع وضع ذلك في الاعتبار ، سأختتم وجهة نظري وهي أنني أعتقد أن أحد أكبر التغييرات التي تحدث في مساحة البيانات والتحليلات الكبيرة الآن هو الدافع وراء الحاجة الفورية للرد على تأثير الإنترنت من الأشياء في التحليلات كبيرة الحجم وفي الوقت الفعلي ، حيث نحتاج إلى نقل التحليلات إلى الشبكة ومن ثم إلى حافة الشبكة لمجرد التعامل مع الحجم الكبير لها ، فقط لمعالجتها. وفي النهاية ، على أمل ، وضعنا المعلومات الاستخباراتية في الشبكة وحافة الشبكة في محور وتحدثنا عن نموذج يمكننا من إدارته فعليًا واكتساب رؤى في الوقت الفعلي والحصول على قيمة منه. ومع ذلك ، سأنتقل إلى ضيفنا ونرى إلى أين تأخذنا هذه المحادثة.
شون روجرز: شكرا جزيلا لك. هذا هو Shawn Rogers من Dell Statistica ، وفتى ، فقط ، أوافق تمامًا على جميع الموضوعات الرئيسية التي تم التطرق إليها هنا. وريبيكا ، لقد بدأت مع فكرة واحدة حول فكرة ، كما تعلمون ، هذه البيانات ليست جديدة ، ومن الرائع بالنسبة لي كم من الوقت والطاقة تنفق في مناقشة البيانات والبيانات وبيانات إنترنت الأشياء. وهذا أمر مهم بالتأكيد ، كما تعلمون ، لقد أوضح روبن نقطة جيدة ، حتى لو كنت تفعل شيئًا بسيطًا حقًا وكنت تستغل جهاز ترموستات مرة واحدة في الثانية ، كما تعلمون ، أنت تفعل ذلك على مدار 24 ساعة في اليوم ، وقد فعلت ذلك بالفعل ، كما تعلمون ، بعض تحديات البيانات المثيرة للاهتمام. لكن ، كما تعلمون ، في النهاية - وأعتقد أن الكثير من الأشخاص في الصناعة يتحدثون عن البيانات بهذه الطريقة - أنه ليس من المثير للاهتمام حقًا ، ومن وجهة نظر ريبيكا ، فقد كان الوقت مناسبًا للغاية ، ولكن لم نكن في الماضي قادرين على الاستفادة منه. وأعتقد أن صناعة التحليلات المتقدمة وصناعة استقصاء المعلومات بشكل عام قد بدأت بالفعل في توجيه انتباهها نحو إنترنت الأشياء. و Dez ، إلى النقطة الأخيرة ، هذا جزء من أو واحدة من النقاط الصعبة في مشهد البيانات الكبير أعتقد أنه حقيقي للغاية. أعتقد أن الجميع متحمس جدًا لما يمكننا القيام به مع هذا النوع من البيانات ، ولكن في نفس الوقت ، إذا لم نتمكن من معرفة كيفية تطبيق البصيرة ، واتخاذ الإجراءات ، وكما تعلم ، احصل على تحليلات حيث توجد البيانات ، أعتقد سنواجه تحديات لا يراها الأشخاص في طريقهم حقًا.
ومع ذلك ، في فضاء التحليلات المتقدم ، نحن معجبون للغاية بما نعتقد أنه يمكن أن يحدث مع بيانات إنترنت الأشياء ، وخاصة إذا كنا نطبق التحليلات عليها. وهناك الكثير من المعلومات في هذه الشريحة وسأسمح للجميع بالتعقب والتصفح ، لكن إذا نظرت إلى قطاعات مختلفة مثل البيع بالتجزئة إلى أقصى اليمين ، ترى فرصتهم تظهر حول القدرة على أن يكونوا أكثر ابتكارا أو لديهم بعض يعد توفير التكاليف أو تحسين العملية أو تحسينها مهمًا للغاية ويرون الكثير من حالات الاستخدام لذلك. إذا نظرت ، كما تعلمون ، من اليسار إلى اليمين عبر الشريحة ، سترى كيف تطالب كل من هذه الصناعات الفردية بقدرات جديدة وفرص تمييز جديدة لأنفسها عند تطبيق التحليلات على إنترنت الأشياء. وأعتقد أن بيت القصيد هو ، إذا كنت ستسعى إلى السير في هذا المسار ، فلا داعي للقلق فقط بشأن البيانات ، كما نناقشنا ، والهندسة المعمارية ، ولكن عليك أيضًا أن تبحث عن أفضل السبل ل تطبيق التحليلات عليها وحيث يلزم إجراء التحليلات.
بالنسبة للكثيرين منا في مكالمة اليوم ، كما تعلمون ، لقد تعرفت أنا وروبن على بعضنا البعض منذ فترة طويلة وأجرينا محادثات لا حصر لها حول الهياكل التقليدية في الماضي ، وتلك المتعلقة بقواعد البيانات المركزية أو مستودعات بيانات المؤسسة وما إلى ذلك ، وكما نعلم ، لقد وجدنا على مدار العقد الماضي أو نحو ذلك قيامنا بعمل جيد في توسيع حدود تلك البنى التحتية. وهي ليست ثابتة أو قوية كما نود أن نكون اليوم من أجل دعم جميع التحليلات العظيمة التي نطبقها على المعلومات وبالطبع كسر المعلومات في الهندسة المعمارية ، كما تعلمون ، من المؤكد أن سرعة البيانات وحجم البيانات وما شابه ، تعمل على توسيع حدود بعض الأساليب والاستراتيجيات التقليدية الخاصة بنا لهذا النوع من العمل. ولذا أعتقد أنه من البدايات الدعوة إلى حاجة الشركات لاتخاذ وجهة نظر أكثر مرونة وربما أكثر مرونة في هذا ، وهذا هو الجزء ، أعتقد ، أود أن أتحدث قليلاً حول جانب إنترنت الأشياء.
قبل أن أفعل ذلك ، سوف أتوقف لحظة فقط للسماح للجميع بالاتصال ، وإعطائك القليل من المعلومات الأساسية حول ماهية Statistica وماذا نفعل. كما ترون على عنوان هذه الشريحة ، فإن Statistica عبارة عن تحليلات تنبؤية وبيانات كبيرة وتصور لمنصة إنترنت الأشياء. يبلغ عمر المنتج نفسه أكثر من 30 عامًا بقليل ، ونتنافس مع الزعماء الآخرين في السوق الذين ربما تكون على دراية على أساس القدرة على تطبيق التحليلات التنبؤية والتحليلات المتقدمة على البيانات. لقد رأينا فرصة لتوسيع نطاق وصولنا إلى حيث كنا نضع تحليلاتنا وبدأنا العمل على بعض التقنيات التي تعود بنا إلى وضع جيد للغاية للاستفادة مما تحدث عنه كل من Dez و Robin اليوم ، وهو هذا النهج الجديد و حيث ستضع التحليلات وكيف ستقوم بدمجها مع البيانات. إلى جانب هذا الجانب ، تأتي الأشياء الأخرى التي يجب أن تكون قادرًا على معالجتها مع المنصة ، وكما ذكرت ، كانت Statistica موجودة في السوق منذ وقت طويل. نحن جيدون للغاية في جانب مزج البيانات من الأشياء ، وأعتقد ، كما تعلمون ، أننا لم نتحدث كثيرًا عن الوصول إلى البيانات اليوم ، لكننا قادرون على الوصول عبر هذه الشبكات المتنوعة والحصول على البيانات الصحيحة في الوقت المناسب أصبح أكثر وأكثر إثارة للاهتمام وأهمية للمستخدمين النهائيين.
أخيرًا ، سأعلق على جزء آخر هنا ، لأن Dez أوضح نقطة جيدة حول الشبكات نفسها ، حيث يتمتع بمستوى معين من التحكم والأمان على النماذج التحليلية في جميع بيئتك وكيف يعلقون أنفسهم على أن تصبح البيانات مهمة جدًا. عندما دخلت هذه الصناعة قبل بضع سنوات - ما يقرب من 20 أعتقد في هذه المرحلة - عندما تحدثنا عن التحليلات المتقدمة ، كان ذلك بطريقة منظمة للغاية. قام شخصان فقط في المؤسسة بأيديهم ، وقاموا بنشرها وقدموا للناس الإجابة كما هو مطلوب أو قدموا رؤى كما هو مطلوب. هذا يتغير حقًا وما نراه هو أن الكثير من الأشخاص كانوا يعملون بطريقة أو أكثر تنوعًا وأكثر مرونة للوصول إلى البيانات ، وتطبيق الأمن والحوكمة على البيانات ومن ثم التعاون معهم. هذه بعض الأشياء المهمة التي تنظر إليها Dell Statistica.
لكنني أريد أن أغوص في الموضوع الأقرب قليلاً إلى عنوان اليوم ، وهو كيف ينبغي أن نتعامل مع البيانات التي تأتي من إنترنت الأشياء وما قد ترغب في البحث عنه عندما تبحث عن حلول مختلفة. الشريحة التي استيقظتها أمامك الآن هي نوع من النظرة التقليدية ، وقد تطرقت كل من Dez و Robin إلى هذا ، كما تعلمون ، فكرة التحدث إلى جهاز استشعار ، سواء كانت سيارة أو محمصة أو توربينات الرياح ، أو ما الذي لديك ، ثم نقل هذه البيانات من مصدر البيانات إلى شبكتك مرة أخرى إلى نوع مركزي من التكوين ، كما ذكر Dez. وشبكاتها جيدة جدًا وبدأت الكثير من الشركات في مجال إنترنت الأشياء في البداية بدأت تفعل ذلك باستخدام هذا النموذج.
الشيء الآخر الذي حدث ، إذا نظرت إلى أسفل الشريحة ، هو فكرة أخذ مصادر بيانات تقليدية أخرى ، وزيادة بيانات إنترنت الأشياء ثم في هذا النوع الأساسي ، سواء كان مركزك الأساسي هو مركز بيانات أم أنه قد تكون في السحابة ، لا يهم حقًا ، فأنت تأخذ منتجًا مثل Statistica ثم تقوم بتطبيق التحليلات عليه في تلك المرحلة ثم تقدم تلك الرؤى للمستهلكين إلى اليمين. وأعتقد أن هذه حصص مائدة في هذه المرحلة. هذا شيء يجب أن تكون قادرًا على القيام به وعليك أن يكون لديك بنية مفتوحة بما يكفي لمنصة تحليلات متطورة والتحدث مع كل هذه ، مصادر بيانات متنوعة ، كل هذه المستشعرات وجميع هذه الوجهات المختلفة حيث لديك البيانات. وأعتقد أن هذا شيء يجب أن تكون قادرًا على فعله وأعتقد أنك ستجد أنه من الصحيح أن العديد من القادة في السوق قادرون على القيام بهذا النوع من الأشياء. هنا في Statistica نتحدث عن هذا الأمر باعتباره تحليلات أساسية. انتقل للحصول على البيانات ، وجلب البيانات مرة أخرى إلى جوهرها ، وقم بمعالجتها ، وإضافة المزيد من البيانات إذا لزم الأمر أو إذا كان مفيدًا ، وقم بإجراء تحليلاتك ، ثم شارك هذه المعلومات لاتخاذ إجراء أو للحصول على رؤية ثاقبة.
ولذا أعتقد أن هذه بالتأكيد من وجهة نظر وظيفية ، ربما نتفق جميعًا على أن هذه هي الضرورة العارية والجميع بحاجة إلى القيام بذلك. عندما تبدأ في الحصول على نوع من الاهتمام ، يكون لديك كميات هائلة من البيانات ، كما تعلمون ، تأتي من مصادر بيانات متنوعة ، مثل أجهزة استشعار IoT ، كما ذكرت ، سواء كانت سيارة أو كاميرا أمنية أو عملية تصنيع ، حيث تبدأ ميزة القدرة على القيام بالتحليل حيث يتم بالفعل إنتاج البيانات. وأعتقد أن الميزة التي يتمتع بها معظم الناس عندما نبدأ في نقل التحليل من الأساس إلى النهاية هي القدرة على نشر بعض تحديات البيانات التي تحدث ، ومن المحتمل أن يعلق Dez and Robin على ذلك في النهاية اليوم ، لكنني أعتقد أنه يجب أن تكون قادرًا على مراقبة البيانات واتخاذ إجراءات بشأنها على الحافة بحيث لا يكون من الضروري دائمًا نقل جميع هذه البيانات عبر شبكتك. تحدث روبن عن هذا في صوره الخاصة بالهندسة المعمارية التي رسمها ، حيث لديك كل هذه المصادر المختلفة ولكن عادة ما تكون هناك نقطة تجميع. نقطة التجميع التي نراها في كثير من الأحيان هي إما على مستوى المستشعر ، ولكن في كثير من الأحيان على مستوى البوابة. وتوجد هذه العبّارات كنوع من الوسيط في تدفق البيانات من مصادر البيانات قبل العودة إلى النواة.
إحدى الفرص التي استفادت منها Dell Statistica هي أن قدرتنا على تصدير نموذج من منصة التحليلات المتقدمة المركزية الخاصة بنا لتكون قادرة على اتخاذ نموذج ثم تنفيذ هذا الطراز على الحافة على منصة مختلفة ، مثل بوابة أو داخل من قاعدة البيانات ، أو ما لديك. وأعتقد أن المرونة التي تمنحنا هي ما هي النقطة المثيرة للاهتمام في محادثة اليوم ، هل لديك ذلك في البنية التحتية الخاصة بك اليوم؟ هل أنت قادر على نقل تحليل إلى حيث تعيش البيانات مقابل نقل البيانات دائمًا إلى المكان الذي تعيش فيه تحليلاتك؟ وهذا شيء ركزت عليه Statistica لبعض الوقت ، وبينما تنظر عن قرب إلى الشرائح ، سترى أن هناك بعض التقنيات الأخرى من شركتنا الشقيقة Dell Boomi. Dell Boomi عبارة عن نظام أساسي لتكامل البيانات وتكامل التطبيقات في السحابة ، ونحن في الواقع نستخدم Dell Boomi كجهاز تهريب لنقل نماذجنا من Dell Statistica ، عبر Boomi وإيقاف تشغيلها على الأجهزة المتطورة. ونعتقد أن هذا هو أسلوب رشيق ستطلبه الشركات ، بقدر ما تحب النسخة التي عرضتها عليك منذ دقيقة ، وهي الفكرة الأساسية لنقل البيانات من المستشعرات إلى الخلف المركز ، وفي الوقت نفسه تريد الشركات أن تكون قادرة على القيام بذلك بالطريقة التي أوضحها هنا. ومزايا القيام بذلك تتمثل في بعض النقاط التي ذكرها كل من روبن وديز ، وهي ، هل يمكنك اتخاذ قرار واتخاذ إجراءات في سرعة عملك؟ يمكنك نقل التحليلات من مكان إلى آخر وتكون قادرة على توفير الوقت والمال والطاقة وتعقيد نقل تلك الحافة باستمرار إلى جوهرها.
الآن أنا أول من قال إن بعض بيانات الحافة ستكون دائمًا مرتفعة بما يكفي حيث يكون من المنطقي تخزين تلك البيانات والاحتفاظ بها وإعادتها إلى شبكتك ، ولكن ما هي التحليلات التي تتيح لك الحافة هل القدرة على اتخاذ القرارات بالسرعة التي تصل بها البيانات بالفعل ، أليس كذلك؟ قدرتك على تطبيق البصيرة والإجراء بسرعة حيث تكون أعلى قيمة ممكنة. وأعتقد أن هذا شيء سنبحث عنه جميعًا عندما يتعلق الأمر باستخدام التحليلات المتقدمة وبيانات إنترنت الأشياء هي هذه الفرصة للتحرك بسرعة العمل أو السرعة التي يطلبها العميل. أعتقد أن موقفنا هو ، هو أنني أعتقد أنك بحاجة إلى أن تكون قادرًا على القيام بالأمرين معا. وأعتقد أنه في وقت قريب جدًا وبسرعة كبيرة نظرًا لأن المزيد من الشركات تبحث في مجموعات بيانات أكثر تنوعًا ، خاصة تلك من جانب إنترنت الأشياء ، فإنها ستبدأ في النظر إلى مساحة البائع وتطلب ما تستطيع Statistica القيام به. أي نشر نموذج في الأساس ، كما فعلنا تقليديًا لسنوات عديدة ، أو نشره على منصات ربما ربما تكون غير تقليدية ، مثل بوابة إنترنت الأشياء ، وتكون قادرًا فعليًا على تسجيل وتطبيق التحليلات على البيانات على الحافة كما تنتج البيانات. وأعتقد أن هذا هو المكان الذي يأتي فيه الجزء المثير من هذه المحادثة. لأنه من خلال التمكن من تطبيق التحليل على الحافة في الوقت الذي تنطلق فيه البيانات من جهاز استشعار ، يتيح لنا اتخاذ إجراء بأسرع ما نحتاج إليه ، ولكن يسمح لنا أيضًا بأن نقرر ، هل تحتاج هذه البيانات إلى العودة إلى جوهرها على الفور؟ هل يمكننا تجميعها هنا ثم إعادة إرسالها على شكل قطع وأجزاء وإجراء مزيد من التحليل لاحقًا؟ وهذا ما نراه كثيرًا من عملائنا البارزين.
الطريقة التي تقوم بها شركة Stat Statica من Dell هي أن لدينا القدرة على الاستفادة منها ، لذلك على سبيل المثال ، يمكنك إنشاء شبكة عصبية داخل Statistica وكنت ترغب في وضع الشبكة العصبية في مكان آخر في مشهد البيانات الخاص بك. لدينا القدرة على إخراج هذه النماذج وجميع اللغات التي لاحظتها في الركن الأيمن هناك - Java و PPML و C و SQL وما إلى ذلك ، نحن أيضًا نضم Python ويمكننا تصدير البرامج النصية الخاصة بنا أيضًا - وبينما تقوم بنقل ذلك خارج منصتنا المركزية ، يمكنك نشر هذا النموذج أو تلك الخوارزمية أينما كنت في حاجة إليها. وكما ذكرت سابقًا ، فإننا نستخدم Dell Boomi لوضعه وإيقافه حيث نحتاج إلى تشغيله وبعد ذلك يمكننا إعادة النتائج ، أو يمكننا المساعدة في إعادة البيانات ، أو تسجيل البيانات واتخاذ الإجراءات باستخدام محرك قواعدنا . كل هذه الأشياء تصبح مهمة نوعًا ما عندما نبدأ في النظر في هذا النوع من البيانات ونفكر مرة أخرى.
هذا شيء سيكون على معظمكم على الهاتف القيام به لأنه سيكون مكلفًا للغاية وفرض ضرائب على شبكتك ، كما ذكر Dez ، لنقل البيانات من يسار هذه المخططات إلى يمين هذه المخططات عبر زمن. لا يبدو هذا كثيرًا ولكننا رأينا عملاء التصنيع بعشرة آلاف جهاز استشعار في مصانعهم. وإذا كان لديك عشرة آلاف جهاز استشعار في المصنع الخاص بك ، حتى لو كنت تقوم بذلك واحدًا من النوع الثاني من الاختبارات أو الإشارات ، فأنت تتحدث عن أربعة وثمانين ألف صف من البيانات من كل جهاز من هذه المستشعرات يوميًا. وبالتالي فإن البيانات تتراكم بالتأكيد وروبن ذكر ذلك. لقد أشرت مقدمًا إلى اثنين من الصناعات التي نشاهد فيها أشخاص يقومون ببعض الأشياء المهمة جدًا باستخدام برامجنا وبيانات إنترنت الأشياء: بناء الأتمتة ، والطاقة ، والمرافق العامة هي مساحة مهمة حقًا. نرى الكثير من العمل يتم تنفيذه على تحسين النظام ، حتى خدمة العملاء وبالطبع العمليات والصيانة العامة ، داخل مرافق الطاقة وداخل البناء للتشغيل الآلي. وهذه بعض حالات الاستخدام التي نراها قوية جدًا.
لقد تم إجراء تحليلات متطورة من قبل ، كما أعتقد ، تمت صياغة المصطلح. كما ذكرت ، لدينا جذور عميقة في Statistica. تأسست الشركة منذ ما يقرب من 30 عامًا ، لذا فقد حصلنا على عملاء يعودون منذ فترة طويلة يقومون بدمج بيانات إنترنت الأشياء مع تحليلاتهم وقد تم لفترة من الوقت. و Alliant Energy هي إحدى حالات الاستخدام أو العملاء المرجعيين. ويمكنك أن تتخيل المشكلة التي تواجهها شركة الطاقة في مصنع مادي. يعد التوسع خارج الجدران المبنية من الطوب للمصنع أمرًا صعبًا ، لذا تبحث شركات الطاقة مثل Alliant عن طرق لتحسين إنتاجها من الطاقة ، وتعزيز عملية التصنيع الخاصة بها وتحسينها إلى أعلى مستوى. ويستخدمون Statistica لإدارة الأفران داخل مصانعهم. ولجميعنا الذين نعود إلى أيامنا الأولى في فصل العلوم ، نعلم جميعًا أن الأفران تصنع الحرارة ، وأن الحرارة تبخر ، وتدور التوربينات ، ونحصل على الكهرباء. تكمن مشكلة شركات مثل Alliant في تحسين الطريقة التي تسخن بها الأشياء وتحترق داخل أفران الأعاصير الكبيرة هذه. وتعظيم الناتج لتجنب التكاليف الإضافية للتلوث ، وتشريد الكربون ، وهلم جرا. وبالتالي يجب أن تكون قادرًا على مراقبة الجزء الداخلي من أحد أفران الأعاصير هذه باستخدام جميع هذه الأجهزة ، وأجهزة الاستشعار ، ثم أخذ جميع بيانات المستشعر تلك وإجراء تغييرات على عملية الطاقة بشكل مستمر. وهذا بالضبط ما تفعله شركة Statistica لصالح Alliant منذ عام 2007 ، قبل أن يكون مصطلح إنترنت الأشياء مشهورًا جدًا.
إلى نقطة ريبيكا في وقت مبكر ، فإن البيانات ليست جديدة بالتأكيد. إن القدرة على معالجتها واستخدامها بشكل صحيح هي في الحقيقة الأشياء التي تحدث فيها الأشياء المثيرة. لقد تحدثنا قليلاً عن الرعاية الصحية في ما قبل المكالمة اليوم ونرى جميع أنواع التطبيقات للأشخاص للقيام بأشياء مثل رعاية المرضى بشكل أفضل ، والصيانة الوقائية ، وإدارة سلسلة التوريد ، والكفاءات التشغيلية في الرعاية الصحية. وهذا مستمر تمامًا وهناك الكثير من حالات الاستخدام المختلفة. واحد أننا نفخر به هنا في Statistica هو مع عملائنا Shire Biopharmaceuticals. و Shire يصنع أدوية متخصصة للأمراض التي يصعب علاجها حقًا. وعندما ينشئون مجموعة من الأدوية لعملائهم ، فإن هذه العملية باهظة الثمن للغاية وتستغرق هذه العملية باهظة الثمن أيضًا وقتًا. عندما تفكر في عملية تصنيع كما ترى ، فإن التحديات توحيد جميع البيانات ، وتتسم بالمرونة الكافية عبر طرق مختلفة لوضع البيانات في النظام ، والتحقق من صحة المعلومات ، ثم التمكن من التنبؤ بالكيفية التي نساعد بها ذلك العميل. والعمليات التي كانت تسحب معظم المعلومات من أنظمة التصنيع الخاصة بنا وبالطبع الأجهزة وأجهزة الاستشعار التي تدفع أنظمة التصنيع هذه. وهي حالة استخدام كبيرة لكيفية تجنب الشركات الفقد وتحسين عمليات التصنيع الخاصة بها باستخدام مزيج من بيانات المستشعر وبيانات إنترنت الأشياء والبيانات المنتظمة من عملياتها.
تعلمون ، مثال جيد على المكان الذي يستفيد فيه التصنيع ، وخاصة التصنيع عالي التقنية ، من صناعة الرعاية الصحية حول هذا النوع من العمل والبيانات. أعتقد أن لدي بعض النقاط الأخرى التي أود إثارتها قبل أن أختتمها وأعيدها إلى Dez و Robin. لكنك تعلم ، أعتقد أن هذه الفكرة المتمثلة في القدرة على دفع التحليل الخاص بك في أي مكان داخل بيئتك هي أمر سيصبح بالغ الأهمية بالنسبة لمعظم الشركات. سيكون ربطك بالتنسيق التقليدي لبيانات ETL-ing من المصادر إلى المواقع المركزية دائمًا مكانًا في استراتيجيتك ، ولكن لا ينبغي أن يكون استراتيجيتك الوحيدة. عليك أن تأخذ نهجا أكثر مرونة تجاه الأشياء اليوم. من أجل تطبيق الأمان الذي ذكرته ، تجنب فرض ضرائب على شبكتك ، لتتمكن من إدارة البيانات وتصفيتها كما تأتي من الحافة ، وتحديد البيانات التي تستحق حفظها على المدى الطويل ، ما هي البيانات التي تستحق نقلها عبر لشبكتنا أو البيانات التي تحتاج فقط إلى تحليلها في وقت إنشائها ، حتى يتسنى لنا اتخاذ أفضل القرارات الممكنة. هذا النهج التحليلي في كل مكان وفي أي مكان هو شيء نأخذه بعين الاعتبار في Statistica وهو شيء نحن بارعون للغاية فيه. ويعود إلى إحدى الشرائح التي ذكرتها سابقًا ، القدرة على تصدير النماذج الخاصة بك بعدة لغات ، حتى يتمكنوا من التطابق والمواءمة مع الأنظمة الأساسية حيث يتم إنشاء البيانات. ثم بالطبع امتلاك جهاز توزيع لتلك الطرز ، وهو أيضًا شيء نطرحه على الطاولة ونحن متحمسون للغاية. أعتقد أن المحادثة اليوم ، إذا أردنا بالفعل أن نكون جادين بشأن هذه البيانات التي كانت في أنظمتنا وقتاً طويلاً ونرغب في العثور على ميزة تنافسية وزاوية مبتكرة للاستفادة منها ، يجب عليك تقديم طلب تتيح لك تقنية ما الابتعاد عن بعض هذه النماذج التقييدية التي استخدمناها في الماضي.
مرة أخرى ، فأنا أرى أنه إذا كنت ستفعل إنترنت الأشياء ، فأعتقد أنك يجب أن تكون قادرًا على القيام بذلك في القلب ، وإحضار البيانات ومطابقتها مع البيانات الأخرى وإجراء تحليلاتك. ولكن أيضًا ، بنفس القدر من الأهمية أو ربما الأهم من ذلك ، يجب أن تكون لديك هذه المرونة لوضع التحليل مع البيانات ونقل التحليل إلى الخارج من الجانب المركزي للهندسة المعمارية إلى الخارج للحصول على المزايا التي ذكرتها قبل. هذا قليلاً حول من نحن وماذا نفعل في السوق. ونحن متحمسون للغاية بشأن إنترنت الأشياء ، ونعتقد أنه قد حان بالتأكيد سن الرشد وهناك فرص كبيرة للجميع هنا للتأثير على تحليلاتهم وعملياتهم الحرجة باستخدام هذا النوع من البيانات.
ريبيكا جوزويك: شون ، شكراً جزيلاً ، لقد كان عرضًا رائعًا حقًا. وأنا أعلم أن Dez ربما يموت ليطرح عليك بعض الأسئلة لذلك Dez ، سأدعك تذهب أولاً.
ديز بلانشفيلد: لديّ مليون سؤال ولكني سأحتوي على نفسي لأنني أعلم أن روبن سيكون لديه كذلك. أحد الأشياء التي أراها بعيدًا وواسعًا هو السؤال الذي يطرح نفسه وأنا حريص حقًا على الحصول على نظرة ثاقبة على تجربتك في هذا نظرًا لأنك على صواب في قلب الأشياء. تكافح المنظمات مع هذا التحدي ، ويبدو أن بعضها قد قرأ للتو أمثال "الثورة الصناعية الرابعة" لكلاوس شواب ثم تعرض لهجوم فزع. وأولئك الذين ليسوا على دراية بهذا الكتاب ، هو في الأساس نظرة ثاقبة من قبل السادة ، لكلاوس شواب ، الذي أعتقد أنه أستاذ ، وهو مؤسس ورئيس المنتدى الاقتصادي العالمي من الذاكرة ، والكتاب بشكل أساسي حول هذا كله في كل مكان إنترنت انفجار الأشياء وبعض التأثير على العالم بشكل عام. المنظمات التي أتحدث إليها غير متأكدة مما إذا كان عليها أن تعمل وتحديث البيئة الحالية أو تستثمر كل شيء في بناء جميع البيئة والبنية التحتية والأنظمة الأساسية الجديدة. في Dell Statistica أيضًا ، هل ترى أشخاص يقومون بتحديث البيئات الحالية ونشر النظام الأساسي الخاص بك في البنية التحتية الحالية ، أو هل ترونهم يحولون تركيزهم إلى بناء كل البنية الأساسية الجديدة والاستعداد لهذا الطوفان؟
شون روجرز: أنت تعرف ، لقد أتيحت لنا الفرصة لخدمة كلا النوعين من العملاء والوجود في السوق طالما لدينا ، تحصل على هذه الفرص إلى حد ما. لدينا عملاء قاموا بإنشاء مصانع رائعة جديدة في العامين الماضيين وتزويدهم ببيانات الاستشعار ، إنترنت الأشياء ، التحليلات من الحافة ، من النهاية إلى النهاية خلال تلك العملية. لكن يجب أن أقول إن معظم عملائنا هم أشخاص يقومون بهذا النوع من العمل لفترة من الوقت ولكنهم أجبروا على تجاهل تلك البيانات. كما تعلمون ، لقد أوضحت ريبيكا النقطة مباشرة - هذه ليست بيانات جديدة ، فقد كان هذا النوع من المعلومات متاحًا في الكثير من التنسيقات المختلفة لفترة طويلة جدًا ، لكن حيث كانت المشكلة تتعلق به ، تحريكه ، وجعله في مكان ما حيث يمكنك الحصول على شيء ذكي به.
ولذا أود أن أقول إن معظم عملائنا ينظرون إلى ما لديهم اليوم ، و Dez ، لقد أوضحت هذه النقطة من قبل ، أن هذا جزء من ثورة البيانات الكبيرة وأعتقد أن ما يدور حوله بالفعل ، هو الأمر بالنسبة للجميع ثورة البيانات ، أليس كذلك؟ لم يعد من الضروري أن نتجاهل بعض بيانات النظام أو نقوم بتصنيع البيانات أو بناء بيانات التشغيل الآلي بعد الآن ، فلدينا الآن الأدوات والأدوات المناسبة للذهاب إليها ثم القيام بأشياء ذكية معها. وأعتقد أن هناك الكثير من السائقين في هذا الفضاء يحققون ذلك وبعضهم تكنولوجي. كما تعلمون ، فإن حلول البنية التحتية للبيانات الكبيرة مثل Hadoop وغيرها جعلتها أقل تكلفة وأسهل قليلاً بالنسبة لبعضنا للتفكير في إنشاء بحيرة بيانات من هذا النوع من المعلومات. ونحن الآن نبحث في جميع أنحاء المؤسسة للذهاب ، "مهلا ، لدينا تحليلات في عملية التصنيع لدينا ، ولكن هل سيتم تعزيزها إذا استطعنا إضافة بعض البصيرة من هذه العمليات؟" عملائنا يفعلون. لا يتم إنشاء الكثير من الألف إلى الياء ، ولكن زيادة وتحسين التحليلات التي لديهم بالفعل مع البيانات الجديدة لهم.
Dez Blanchfield: نعم ، هناك بعض الأشياء المثيرة التي تأتي في بعض من أكبر الصناعات التي رأيناها ، وقد ذكرت ، القوة والمرافق العامة. يمر الطيران بهذه الطفرة ، حيث إن أحد أجهزتي المفضلة التي أتحدث عنها بانتظام ، وهي Boeing 787 Dreamliner ، وبالتأكيد ما يعادل Airbus ، فإن A330 قد سلكت نفس المسار. كان هناك مثل ستة آلاف جهاز استشعار في 787 عندما تم إصداره لأول مرة ، وأعتقد أنهم يتحدثون الآن عن خمسة عشر ألف جهاز استشعار في الإصدار الجديد منه. والشيء الغريب في التحدث مع بعض القوم الموجودين في هذا العالم هو أن فكرة وضع أجهزة استشعار في الأجنحة وما إلى ذلك ، والشيء المدهش حول 787 في منصة التصميم هو ، كما تعلمون ، أنهم أعادوا اختراع كل شيء في الطائرة. مثل الأجنحة ، على سبيل المثال ، عندما تقلع الطائرة الأجنحة يصل طولها إلى 12 مترًا ونصف. لكن في أقصى الحدود ، يمكن للأجنحة أن تنعطف عند الطرف الذي يصل طوله إلى 25 مترًا. هذا الشيء يشبه طائر الخفقان. ولكن ما لم يكن لديهم وقت لإصلاحه هو هندسة تحليلات كل هذه البيانات ، لذلك لديهم أجهزة استشعار تجعل المصابيح تومض باللونين الأخضر والأحمر في حالة حدوث شيء سيئ ، لكنها لا تنتهي في الواقع برؤى عميقة في في الوقت الحالى. كما أنهم لم يحلوا مشكلة كيفية نقل حجم البيانات لأن هناك في المجال الجوي المحلي في الولايات المتحدة يوميًا 87،400 رحلة. عندما تستوعب كل طائرة عمليات شراء 787 دريملاينر ، فإن هذه البيانات تبلغ 43 بيتابايت في اليوم ، لأن هذه الطائرات تنشئ حاليًا حوالي نصف تيرابايت من البيانات لكل منها. وعندما تضرب تلك 87،400 رحلة يوميًا في الولايات المتحدة بنقطة 5 أو نصف تيرابايت ، ينتهي بك الأمر باستخدام 43.5 بيتابايت من البيانات. نحن جسديا لا نستطيع تحريك ذلك. لذا ، فنحن بحاجة إلى دفع التحليلات إلى خارج الجهاز حسب التصميم.
لكن أحد الأشياء المثيرة للاهتمام عندما أنظر إلى هذا الهيكل بالكامل - وأنا حريص على رؤية رأيك حول هذا الأمر - هو أننا نتحرك نحو إدارة البيانات الرئيسية ، ونوع ما ، المبادئ الأولى لإدارة البيانات ، والسحب كل شيء في موقع مركزي. لدينا بحيرات البيانات ، ثم نقوم بإنشاء أحواض بيانات صغيرة إذا أردت ، نستخلص من ذلك التحليلات التي نقوم بها ، ولكن من خلال التوزيع على الحافة ، أحد الأشياء التي تستمر في الظهور ، لا سيما من قاعدة البيانات ومديري البيانات أو الأشخاص في مجال إدارة المعلومات ، ما الذي يحدث عندما يكون لدي الكثير من بحيرات البيانات المصغرة الموزعة؟ ما نوع الأشياء التي تم تطبيقها على هذا التفكير فيما يتعلق بالتحليلات المتطورة في الحل الخاص بك ، حيث أن كل شيء عادةً ما يأتي مركزيًا مع بحيرة البيانات ، والآن ننتهي بهذه البرك الصغيرة من البيانات في كل مكان ، وعلى الرغم من أننا نستطيع إجراء تحليلات عليها محليًا للحصول على بعض الأفكار المحلية ، ما هي بعض التحديات التي واجهتها وكيف حلتها ، بعد أن وزعت مجموعة البيانات ، وخاصة عندما تحصل على صور مصغرة لبحيرات البيانات والمناطق الموزعة؟
شون روجرز: حسنًا ، أعتقد أن هذا أحد التحديات ، أليس كذلك؟ بينما نبتعد عن ذلك ، كما تعلم ، نقل جميع البيانات بالشاحنات إلى موقع المركز أو المثال التحليلي الأساسي الذي قدمته وبعد ذلك نقوم بالنسخة الموزعة هل انتهيت بكل هذه الصوامع الصغيرة ، أليس كذلك؟ تماما كما صورت ، أليس كذلك؟ إنهم يقومون ببعض العمل ، وبعض التحليلات تعمل ، لكن كيف تجمعهم معًا؟ وأعتقد أن المفتاح سيكون التنسيق بين كل ذلك وأعتقد أنكم ستوافقون معي ، لكنني سعيد إذا لم تفعل ذلك ، وأعتقد أننا نراقب هذا التطور إلى الأبد بعض الاحيان.
بالعودة إلى أيام أصدقائنا السيد Inmon والسيد Kimball الذين ساعدوا الجميع في هندسة استثماراتهم في مستودع البيانات في وقت مبكر ، النقطة المهمة هي أننا قد ابتعدنا عن هذا النموذج المركزي لفترة طويلة. لقد اعتمدنا هذه الفكرة الجديدة المتمثلة في السماح للبيانات بإظهار جاذبيتها للمكان الذي ينبغي أن يكون فيه داخل نظامك الإيكولوجي أفضل ومواءمة البيانات مع أفضل منصة ممكنة للحصول على أفضل نتيجة ممكنة. وأعتقد أننا بدأنا في الإنفاق بطريقة أكثر تنظيماً في نظامنا الإيكولوجي كنوع شامل من طريقة القيام بالأشياء ، كما نحاول محاذاة جميع هذه القطع دفعة واحدة. ما نوع التحليل أو العمل الذي سأقوم به بالبيانات ، ونوع البيانات الموجودة ، التي ستساعد على تحديد المكان الذي يجب أن تعيش فيه. أين يتم إنتاجها وما نوع الثقل الموجود في البيانات؟
كما تعلمون ، نرى الكثير من هذه الأمثلة الكبيرة للبيانات حيث يتحدث الناس عن وجود بحيرات بيانات بحجم 10 و 15 بيتابايت. حسنًا ، إذا كانت لديك بحيرة بيانات كبيرة جدًا ، فمن غير العملي أن تقوم بنقلها وبالتالي يجب أن تكون قادرًا على جلب التحليلات إليها. ولكن عندما تفعل ذلك ، في لب سؤالك ، أعتقد أنه يثير الكثير من التحديات الجديدة للجميع لتدبير البيئة وتطبيق الحوكمة والأمن ، وفهم ما يجب القيام به مع تلك البيانات لتنظيمها و الحصول على أعلى قيمة للخروج منه. ولكي أكون صادقا معك - أحب أن أسمع رأيك هنا - أعتقد أننا في الأيام الأولى هناك وأعتقد أن هناك الكثير من العمل الجيد الذي يتعين القيام به. أعتقد أن برامج مثل Statistica تركز على منح المزيد من الأشخاص إمكانية الوصول إلى البيانات. نحن بالتأكيد نركز على هذه الشخصيات الجديدة مثل عالم بيانات المواطن الذي يريد توجيه التحليلات التنبؤية إلى أماكن داخل المنظمة ربما لم تكن موجودة من قبل. وأعتقد أن هذه هي بعض الأيام الأولى حول هذا ، لكنني أعتقد أن قوس النضج سوف يتعين عليه إظهار مستوى عالٍ أو تنسيق وتنسيق بين هذه المنصات ، وفهم ما هو عليها ولماذا. وهذه مشكلة قديمة بالنسبة لنا جميعًا.
ديز بلانشفيلد: إنها بالفعل وأنا أتفق معك تمامًا في ذلك وأعتقد أن الشيء العظيم الذي نسمعه هنا اليوم هو على الأقل الواجهة الأمامية لمشكلة التقاط البيانات بالفعل على مستوى البوابة ، على ما أعتقد ، على البوابة من الشبكة والقدرة على القيام التحليلات في تلك المرحلة يتم حلها أساسا الآن. وهو الآن يحررنا للبدء فعلاً في التفكير في التحدي التالي ، وهو توزيع بحيرات البيانات. شكرا جزيلا على ذلك ، لقد كان عرضا رائعا. أقدر حقًا فرصة الدردشة معك حول هذا الموضوع.
سأنتقل الآن إلى روبن لأنني أعلم أنه لديه ، ثم حصلت ريبيكا أيضًا على قائمة طويلة من الأسئلة العظيمة من الجمهور بعد روبن. روبن؟
د. روبن بلور: حسنًا. شون ، أود منك أن تقول أكثر قليلاً وأنا لا أحاول أن أعطيك الفرصة للإعلان عنها ، لكنها في الواقع مهمة للغاية. أنا مهتم بمعرفة الوقت الذي ولدت فيه Statistica بالفعل القدرة على تصدير النموذج. لكنني أيضًا ، أود منك أن تقول شيئًا عن Boomi لأن كل ما قلته حتى الآن عن Boomi هو أنه ETL ، وهو بالفعل ETL. لكنها في الواقع ETL قادرة تمامًا وعلى هذا النوع من التوقيتات التي نتحدث عنها ، وبعض المواقف التي نناقشها هنا ، هذا شيء مهم للغاية. هل يمكنك التحدث إلى هذين الأمرين بالنسبة لي؟
شون روجرز: بالتأكيد ، نعم ، يمكنني ذلك تمامًا. كما تعلمون ، فإن حركتنا في هذا الاتجاه كانت بالتأكيد تكرارية وكانت عملية تدريجية. نحن نستعد هذا الأسبوع المقبل لإطلاق الإصدار 13.2 من Statistica. ولديه أحدث التحديثات لجميع القدرات التي نتحدث عنها اليوم. لكن بالعودة إلى الإصدار 13 ، منذ شهر أكتوبر ، أعلنا قدرتنا على تصدير النماذج من منصتنا ، وقد أطلقنا عليها اسم NDAA في ذلك الوقت. وقفت اختصار لعمارة التحليلات الموزعة الأصلية. ما فعلناه هو أننا نخصص الكثير من الوقت والطاقة ونركز على فتح منصتنا مع إتاحة الفرصة لاستخدامها كمركز قيادة مركزي لتحليلاتك المتقدمة ، ولكن أيضًا للنشر من هناك. والأماكن الأولى ، روبن ، التي قمنا بنشرها ، قمنا بعمل إضافة رائعة حقًا إلى المنصة حول التعلم الآلي. وهكذا كان لدينا القدرة على الانتشار من Statistica إلى Microsoft Azure Cloud لاستخدام قوة Azure في تعلم الآلة ، كما تعلمون ، فهي مكثفة للغاية وهي طريقة رائعة لاستخدام التقنيات السحابية. وكان هذا أول شيء.
الآن ، كنا نصدر نماذجنا إلى Azure ونستخدم Azure لتشغيلها ثم نرسل البيانات ، أو النتائج ، إلى منصة Statistica. ثم انتقلنا إلى اللغات الأخرى التي أردنا أن نكون قادرين على التصدير منها ، وبالطبع واحدة منها هي Java التي تفتح الباب أمامنا للبدء الآن في تصدير نماذجنا إلى الخارج إلى مواقع أخرى مثل Hadoop ، لذلك أعطى لنا مسرحية هناك كذلك.
وأخيرًا ركزنا على القدرة على إنتاج نماذجنا مع هذا الإصدار في قواعد البيانات. وكانت تلك هي التكرار الأول ولكي أكون صادقا معك ، كانت لعبة النهاية هي إنترنت الأشياء ولكننا لم نصل بعد إلى الإصدار 13 في أكتوبر الماضي. منذ ذلك الحين وصلنا إلى هناك ، وهذا يتعلق بالقدرة على القيام بكل الأشياء التي ذكرتها للتو ، ولكن بعد ذلك لدينا نوع من وسائل النقل. وبالرجوع إلى سؤال ديز ، كما تعلمون ، ما هو التحدي وكيف نفعل ذلك عندما يكون لدينا كل هذه التحليلات تدور حولها؟ حسنًا ، نستخدم Boomi كنوع من مراكز التوزيع ، ولأنه في السحابة ولأنه قوي للغاية ، كما ذكرت سابقًا ، فهو عبارة عن منصة تكامل بيانات ، لكنه أيضًا نظام تكامل تطبيقي ، ويستخدم JVMs للسماح لنا للتوقف عن العمل والقيام بأي مكان يمكنك الهبوط فيه على جهاز Java افتراضي. هذا ما فتح الباب فعلاً لجميع هذه البوابات ومنصات الحوسبة الحافة وخوادم الحافة ، لأن كل منهم لديه حساب والنظام الأساسي المتاح لتشغيل JVM. ولأنه يمكننا تشغيل JVM في أي مكان ، فقد تحول Boomi ليكون توزيع رائع ، وباستخدام كلامي من وقت سابق ، جهاز تزامن.
وهذا مهم للغاية لأننا جميعًا ، كما تعلمون ، أعتقد أن سيناريو الطائرة قبل دقيقة كان سيناريو رائعًا ، وقد ذكرت ، كما تعلمون ، شركات مثل شيري التي لديها عشرة آلاف جهاز استشعار في أحد مصانعها ، أنت يجب أن نبدأ في معالجة نوع النهج المركزي للتحليلات المتقدمة في مرحلة ما. كونه مخصص حول هذا الموضوع لا يعمل حقا بعد الآن. كانت تستخدم عندما كان حجم النماذج والخوارزميات التي كنا نشغلها في حده الأدنى ، ولكن الآن هو الحد الأقصى. هناك الآلاف منهم في المنظمة. لذلك لدينا ، جزء من نظامنا الأساسي قائم على الخادم وعندما يكون لديك برنامج مؤسسي لديك ، يمكنك أيضًا تعديل وتسجيل وإدارة نماذجك عبر البيئة. وهذا أيضًا جزء من هذا الشيء الموسيقي. لقد احتجنا إلى وجود طبقة ، Robin ، في مكان لم يسمح لك فقط بالحصول على نموذج هناك في المقام الأول ، ولكن أيضًا منحك قناة لتعديل النماذج واستبدالها بشكل مستمر كلما احتجت ، لأن هذا ليس شيئًا يمكنك القيام به يدويًا. لا يمكنك التجول في إحدى مصافي التكرير بمحرك إبهامي يحاول تحميل النماذج إلى المعابر. يجب أن يكون لديك نظام نقل وإدارة بينه ، وبالتالي فإن الجمع بين Statistica و Boomi يعطي ذلك لعملائنا.
الدكتور روبن بلور: نعم. حسنًا ، سأكون مختصراً للغاية ، لكن ، كما تعلمون ، هذا البيان الذي تم تقديمه من قبل حول بحيرة البيانات وفكرة تجميع الببايتات في أي مكان معين ، وحقيقة أنه يحتوي على خطورة. كما تعلمون ، عندما بدأت الحديث عن تزامن ، بدأ الأمر يجعلني أفكر في حقيقة بسيطة للغاية وهي ، كما تعلمون ، أن وضع بحيرة بيانات كبيرة جدًا في مكان واحد ربما يعني أنه يتعين عليك بالفعل نسخها احتياطيًا وربما يعني ذلك يجب عليك نقل الكثير من البيانات حول أي حال. كما تعلمون ، فإن بنية البيانات الحقيقية هي أكثر بكثير ، في رأيي على أي حال ، أكثر بكثير في الاتجاه الذي تتحدث عنه. وهو توزيعه على أماكن معقولة ، وربما هو الشيء الذي أود قوله. ويبدو أنك تمتلك قدرة جيدة جدًا على القيام بذلك. أعني أنني أطلعكم جيدًا على Boomi ، لذا فمن غير اللائق أن أراها وربما الجمهور لا يستطيع ذلك بطريقة أو بأخرى. ولكن Boomi ضروري للغاية ، من وجهة نظري ، من حيث ما تفعله لأنه يحتوي على إمكانيات تطبيقية. وأيضًا لأن حقيقة الأمر هي أنك لا تقوم بهذه الحسابات التحليلية دون الرغبة في القيام بشيء ما في مكان ما لسبب أو لآخر. وبومي يلعب دورا في ذلك ، أليس كذلك؟
شون روجرز: نعم ، بالتأكيد. وكما تعلم من المحادثات السابقة ، لدى Statistica محرك قواعد أعمال كامل. وأعتقد أن هذا أمر مهم حقًا عندما نتحدث عن سبب قيامنا بذلك. كما تعلمون ، قلت مازحًا أنه لا يوجد أي سبب يدعو إلى القيام بإنترنت الأشياء على الإطلاق ، إلا إذا كنت ستحلل البيانات أو تستخدمها لاتخاذ قرارات أفضل أو اتخاذ إجراءات. وهكذا فإن ما ركزنا عليه لم يكن مجرد القدرة على وضع النموذج هناك ، بل القدرة على وضع علامة معه ، مجموعة القواعد. ونظرًا لأن Boomi قوية جدًا في قدراتها على نقل الأشياء من مكان إلى آخر ، في داخل ذرة Boomi ، يمكننا أيضًا تضمين القدرة على التنبيه والتنبيه واتخاذ الإجراءات.
وهذا هو المكان الذي بدأنا فيه بالحصول على هذا النوع من النظرة المتطورة لبيانات إنترنت الأشياء حيث نقول ، "حسنًا ، هذه البيانات تستحق الاستماع إليها." ولكن في الحقيقة ، أنت تعرف ، مع العلم أن "الضوء قيد التشغيل ، كان الضوء قيد التشغيل ، الضوء في وضع التشغيل ، الضوء في وضع التشغيل "ليس مثيراً للاهتمام بالنسبة إلى وقت خروج الضوء أو عندما ينفجر كاشف الدخان أو عندما يحدث أي شيء يحدث لعملية التصنيع لدينا. عندما يحدث ذلك ، نريد أن نكون قادرين على اتخاذ إجراءات فورية. وتصبح البيانات ثانوية تقريبًا هنا في هذه المرحلة. لأنه ليس من الأهمية بمكان أن ننقذ كل هؤلاء ، "إنه بخير ، إنه بخير ، إنه بخير" ، المهم هو أن نلاحظ "مهلا ، إنه سيئ" واتخذنا إجراءً فوريًا. سواء كان ذلك بإرسال رسالة بريد إلكتروني إلى شخص ما أو يمكننا إشراك خبرة المجال ، أو ما إذا كنا قد بدأنا سلسلة من العمليات الأخرى أو لم نقم باتخاذ إجراءات فورية ، سواء كانت تصحيحية أو ردًا على المعلومات. وأعتقد أن هذا هو السبب في أنه يجب أن يكون لديك وجهة النظر المدبرة عنه. لا يمكنك التركيز فقط على التعامل مع الخوارزميات الخاصة بك في كل مكان. يجب أن تكون قادرًا على تنسيقها وتنظيمها. يجب أن تكون قادرًا على رؤية أدائها. وبالفعل ، والأهم من ذلك ، أعني ، لماذا ستقوم هيك بهذا إذا لم تتمكن من إضافة الفرصة لاتخاذ بعض الإجراءات الفورية ضد البيانات؟
د. روبن بلور: حسنًا ، ريبيكا ، أعتقد أن لديك أسئلة من الجمهور؟
ريبيكا جوزويك: أفعل. لدي الكثير من أسئلة الجمهور. شون ، أنا أعلم أنك لا تريد التمسك لفترة طويلة بعد قمة الساعة. ماذا تعتقد؟
شون روجرز: أنا سعيد. إنطلق. يمكنني الإجابة على عدد قليل.
ريبيكا جوزويك: دعنا نرى. أعلم أن أحد الأشياء التي ذكرتها هو أن إنترنت الأشياء في الأيام الأولى ولديها درجة من النضج التي يجب أن تحدث وأن هذا النوع من الحديث يتحدث عن هذا السؤال الذي طرحه أحد الحضور. إذا كان إطار IPv6 قويًا بما يكفي لاستيعاب نمو إنترنت الأشياء في السنوات الخمس أو العشر القادمة؟
شون روجرز: أوه ، سأترك ديز يتردد في إجابتي لأنني أعتقد أنه أقرب إلى هذا النوع من المعلومات التي أنا عليها. لكنني كنت دائماً أفكر في أننا نسير على طريق سريع للغاية لثني وكسر معظم الأطر الموجودة لدينا. وعلى الرغم من أنني أعتقد أن إضافة هذا النوع الجديد من المواصفات أو الاتجاه الذي نتبعه مع أطر عمل IPv6 أمر مهم ، فإنه يفتح الباب أمامنا للحصول على المزيد من الأجهزة ، وأن نكون قادرين على إعطاء كل ما نوفره تريد إعطاء عنوان. أعتقد أن كل ما أقرأه وأراه مع زبائني ، وعدد العناوين المطلوبة ، أعتقد أنه في مرحلة ما ستتسبب في تحول آخر في هذا المشهد. لكنني لست خبيرا في مجال الشبكات ، لذلك لا يمكنني القول مئة في المئة أننا سنقوم بتجاوزها في مرحلة ما. لكن تجربتي تخبرني أننا سنقوم بتعطيل هذا النموذج في مرحلة ما.
ريبيكا جوزويك: لن أفاجأ. أعتقد أن الأطر هي نوع من كسر تحت وطأة كل أنواع الأشياء. وهذا منطقي ، أليس كذلك؟ أعني ، لا يمكنك إرسال بريد إلكتروني مع آلة كاتبة. يسأل مشارك آخر ، "هل يمكنك استخدام إطار عمل Hadoop؟" ولكن أعتقد أنني قد أغير ذلك لأقول ، كيف يمكنك استخدام إطار عمل Hadoop للتحليلات الموزعة؟
شون روجرز: حسنًا ، لقد أعطاني روبن فضلًا أن أطرح عليّ سؤالًا تاريخيًا ، ولذا فمنذ الإصدار 13 منذ عام تقريبًا لـ Statistica ، كانت لدينا القدرة على إخراج النماذج من نظامنا إلى Hadoop. ونحن نعمل عن كثب مع جميع النكهات الكبيرة من Hadoop. لدينا قصص نجاح رائعة حقًا حول القدرة على العمل مع Cloudera كأحد توزيعات Hadoop الرئيسية التي نعمل معها. ولكن نظرًا لأننا قادرون على الإخراج في Java ، فإنه يمنحنا هذه القدرة على الانفتاح ووضع تحليلاتنا في أي مكان. وضعهم في مجموعة Hadoop هو شيء نقوم به على أساس عادي ومنتظم يوميًا للعديد من عملائنا. الجواب القصير هو نعم ، بالتأكيد.
ريبيكا جوزويك: ممتاز. وانا ذاهب فقط لرمي واحدة خارج لك والسماح لك المضي قدما في عطلتك. يسأل مشارك آخر ، من خلال IoT analytics بالإضافة إلى التعلم الآلي ، هل تعتقد أن جميع البيانات تحتاج إلى تخزينها لأغراض تاريخية وكيف سيؤثر ذلك على بنية الحلول؟
شون روجرز: حسنًا ، لا أعتقد أنه يجب تخزين جميع البيانات. لكنني أعتقد أنه من المثير للاهتمام للغاية أن تكون لدينا القدرة على الترفيه والاستماع إلى أي مصدر بيانات نريده داخل مؤسستنا أينما كان. وأعتقد أن التغييرات التي شهدناها في السوق خلال السنوات القليلة الماضية مكنتنا من اتباع نهج البيانات الشامل في الأمور ، ويبدو أنه نوع من الدفع. ولكن ستكون مختلفة لكل شركة وكل حالة استخدام. كما تعلمون ، عندما ننظر إلى البيانات الصحية ، هناك الآن الكثير من المشكلات التنظيمية ، والكثير من مشكلات الامتثال التي يجب أن نشغلها ، وهذا يجعلنا نحفظ البيانات التي قد لا تفهم الشركات الأخرى سبب حاجتها إلى حفظها ، صحيح ؟ في عمليات التصنيع ، بالنسبة للعديد من عملائنا في مجال التصنيع ، هناك جانب حقيقي لتتمكن من فحص عملياتك تاريخياً وتتمكن من الاطلاع على كميات كبيرة من هذه البيانات للتعلم منها وبناء نماذج أفضل منها.
أعتقد أن هناك حاجة إلى الاحتفاظ بالكثير من البيانات وأعتقد أن لدينا حلولًا تجعل ذلك أكثر اقتصادا وقابلية للتطوير اليوم. لكن في الوقت نفسه ، أعتقد أن كل شركة ستجد قيمة في البيانات التي لا يتعين عليها الاحتفاظ بها في المستوى الذري ، لكنهم يريدون تحليلها في الوقت الفعلي بطريقة ما واتخاذ القرارات المتعلقة بها لدفع الابتكار داخل شركتهم.
ريبيكا جوزويك: حسنًا. لا ، أيها الحضور ، لم أحصل على أسئلة الجميع اليوم ، لكنني سأرسلها إلى شون حتى يتمكن من الوصول إليك مباشرة والإجابة على هذه الأسئلة. ولكن شكرا لكم جميعا لحضوركم. شكرًا جزيلاً لشون روجرز من Dell Statistica ومن جميع المحللين لدينا ، Dez Blanchfield و Dr. Robin Bloor. يمكنك العثور على الأرشيف هنا في insideanalysis.com ، SlideShare ، لقد بدأنا في إعادة وضع المواد الخاصة بنا مرة أخرى هناك ، ونحن نقوم بتجديد موقع YouTube الخاص بنا لذا ابحث عن ذلك أيضًا. شكرا جزيلا للناس. ومع ذلك سأقدم لك وداعًا وسنراك في المرة القادمة.
