Технический директор Hitachi Vantara — о прогнозах на следующий год и основных тенденциях в области виртуализации и Интернета вещей

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Технический директор Hitachi Vantara Хью Йошида поделился с читателями своего блога прогнозом развития ИТ на предстоящий год и назвал основные тенденции в области виртуализации и Интернета вещей.

Хью Йошида: «Именно в этом уходящем году многие из нас изменили свой подход к использованию технологий»

С точки зрения цифровых преобразований 2017 год стал для рынка переломным. Он не ознаменовался крупными технологическими прорывами, однако именно в этом году многие из нас изменили свой подход к использованию технологий.

В 2017 году большое число бизнес-руководителей всерьез подошли к проектам в области цифровых преобразований и инвестировали в них средства. В свою очередь первые признаки того, что технологиям удалось остановить спад продуктивности предприятий и изменить ситуацию на противоположную, также дали о себе знать.

Формулируя тренды развития ИТ в 2018 году, я решил в большей степени сосредоточиться на переменах в операционной среде, которые, по моему мнению, окажут заметное влияние на рынок технологий. Я планирую подготовить четыре блока прогнозов в разных сферах. Вот первый из них, он посвящен развитию Интернета вещей.

Прогноз 1. ИТ начнут задействовать платформы Интернета вещей

Применение решений для IoT (Интернета вещей) быстро становится стратегической необходимостью практически для каждой отрасли и каждого сегмента рынка. Такие решения способны дать бизнесу ценную аналитическую информацию, которая незаменима в процессе цифровых преобразований. Чтобы начать использовать решения для Интернета вещей, ИТ-подразделения компаний должны более тесно взаимодействовать с операционными бизнес-направлениями: это позволит им сосредоточиться на реальных задачах предприятия и совместно с топ-менеджментом определить объем и содержание IoT-проекта.

Технологии Интернета вещей способны принести пользу (в виде финансовой прибыли и новых клиентов) компании из любой отрасли, будь то высокоавтоматизированная промышленность или сельское хозяйство. В последнем, кстати, Интернет вещей демонстрирует высокую эффективность: сельскохозяйственные предприятия могут использовать источники актуальной информации о погодных условиях, состоянии почвы, техническом состоянии оборудования, оптимизируя свою деятельность.

От идей к технологиям

Между тем создание IoT-решений может оказаться непростой задачей, если у компании нет базовой архитектуры и глубокого понимания специфики работы с подобными технологиями. Чтобы грамотно моделировать и преобразовывать в цифровую форму объекты и процессы операционной деятельности, бизнесу потребуется ответственно отнестись к выбору IoT-платформы и опытного провайдера услуг.

Построить такую платформу с нуля нелегко; если использовать готовую IoT-платформу наподобие Hitachi Lumada, то получение выгоды ускорится, а ИТ-специалисты смогут сосредоточиться на конечных результатах бизнеса. В зависимости от сложности проекта решение для Интернета вещей должно представлять собой полноценный аппаратно-программный комплекс или распределенную платформу, охватывающую границу сети, шлюзовые устройства, опорную сеть и облако.

Прогноз 2. Выход на новый уровень виртуализации благодаря технологии производства контейнеров

Приложения Интернета вещей создаются для работы в масштабируемой и гибкой облачной среде. Вполне возможно, что в 2018 году широкое распространение получит технология виртуализации на базе контейнеров, разработанная специально для облака.

Контейнеризация – это метод виртуализации на уровне операционной системы, предназначенный для развертывания и выполнения распределенных приложений на отдельной чисто аппаратной системе или на виртуальном узле с операционной системой. Такие системы представляют собой следующее поколение виртуализации: если традиционная виртуальная машина (ВМ) позволяет абстрагировать устройство полностью, включая ОС, то контейнеры содержат только приложение и все зависимые компоненты, в которых оно нуждается.

Таким образом, значительно упрощается разработка и развертывание приложений. Неразделяемые на компоненты приложения можно реализовать в виде микросервисов и выполнять в контейнерах, что позволит достичь большей гибкости, масштабируемости и надежности ИТ-систем.

В контейнерах работают все сервисы Google, от Gmail до YouTube. Еженедельно они создают свыше 2 млрд контейнеров. Контейнеры использует практически каждая общедоступная облачная платформа. Если мы намерены справиться со взрывным ростом объемов данных в эпоху Интернета вещей, от всех корпоративных приложений потребуется такой же уровень гибкости и масштабируемости, каким обладают общедоступные облачные сервисы.

Важным источником прибыли в будущем году станет монетизация данных.

Прогноз 3. Аналитика и искусственный интеллект

Одно из основных предназначений IoT-платформ – сбор данных для анализа. В решении этой задачи можно и нужно использовать машинное обучение и автоматизацию на базе искусственного интеллекта (ИИ). В 2018 году бизнес оценит реальную выгоду инвестиций в искусственный интеллект, и это направление получит стимул для активного развития.

По мнению аналитиков IDC, у трети компаний из списка Fortune 500 доходы от ИТ-продуктов к концу 2017 года вдвое превысят выручку от остального ассортимента продуктов и услуг. Важным источником прибыли станет монетизация данных: объемы создаваемых в мире данных, в 2015 году составлявшие 10 зеттабайт, к 2025 году возрастут до 163 зеттабайт. Кроме того, IDC ожидает, что более четверти этих данных по своей природе будут данными реального времени, при этом 95% из них будет приходиться на долю Интернета вещей.

«Ерунда на входе – ерунда на выходе»

Подготовка широкого спектра типов данных к анализу – сложнейшая задача, решать которую придется как бизнес-аналитикам, так и работающим с ними группам ИТ-специалистов. Исследования показывают, что специалисты по теории и методам анализа данных затрачивают на сбор необходимой информации 20% времени и 60% – на ее очистку и систематизацию. Собственно, на выполнение анализа остается лишь 20% времени. Именно поэтому бизнес стремится применять инструменты для самостоятельной подготовки данных в сочетании с их интеграцией, бизнес-аналитикой и функциями интеллектуальной обработки. Старый принцип «ерунда на входе – ерунда на выходе» применим и к аналитике. Поэтому работу с данными необходимо начинать с их подготовки: уточнения, комбинирования, предварительной очистки и дополнения. Затем средствами аналитики можно осуществлять операции разработки, оценки, моделирования, визуализации и анализа.

Применение систем ИИ становится обычной практикой при создании потребительских продуктов и голосовых помощников, таких как Alexa и Siri. Специалисты Hitachi считают, что именно взаимодействие искусственного интеллекта и человека принесет реальную пользу обществу. Наша цель – радикально упростить процессы инжиниринга и интеллектуальной обработки данных с помощью таких инструментов, как Pentaho Data Integration. Тогда возможности машинного интеллекта (ИИ + МО) станут более доступными широкому кругу разработчиков и инженеров.

Источник: computerworld.ru

Комментарии: