De wereld gaat richting een technologische toekomst waarin astronomische hoeveelheden gegevens zullen worden verzameld, geanalyseerd en opgeslagen. Momenteel produceren we elke dag enorme hoeveelheden gegevens en dit aantal zal alleen maar toenemen als technologieën zoals Artificial Intelligence en het Internet of Things (IoT) meer betrokken raken bij de efficiënte bewerkingen van organisaties.
Visualiseren in welke richting het gegevensgebruik zich de komende jaren zal ontwikkelen
Gartner voorspelt dat er in 2020 meer dan 20 miljard 'dingen' verbonden zullen zijn met het internet, daarom wordt de behoefte aan eenvoudigere en efficiëntere toegang tot gegevens om weloverwogen beslissingen te nemen steeds belangrijker.
Onlangs sprak ik met Data Center News Asia over een van de meest besproken onderwerpen in de datacenter-wereld, edge computing. Deze technologie voldoet aan de behoefte voor verminderde latentie en verhoogde efficiëntie door de gegevensverwerking dichter bij de plek te brengen waar de gegevens worden gecreëerd. Om dit goed te doen, is het van cruciaal belang dat bedrijven IoT, smart city en andere diensten effectief kunnen inzetten en om ervoor te zorgen dat mensen deze diensten probleemloos kunnen gebruiken.
Volgens een rapport van IBM, produceert de wereld elke dag meer dan 2,5 triljoen bytes aan gegevens. Gezien het immense datagebruik en het aantal apparaten waarvan wordt verwacht dat ze in de nabije toekomst worden verbonden, is het gemakkelijk te begrijpen waarom bedrijven, groot en klein, de waarde van edge computing-technologie zullen moeten zien.
Er zijn vier die kunnen helpen bij het bepalen van de noodzakelijke infrastructuur om edge computing te ondersteunen, afhankelijk van de behoeften van de klant. De geanalyseerde gebieden voor het maken van de archetypen, zijn onder meer schaalbaarheid, snelle implementatie, efficiëntie en flexibiliteit.
Gegevensintensieve edge-technologie heeft een voordeel voor bedrijven zoals Netflix die constant grote hoeveelheden gegevens produceren. Het zou onpraktisch zijn om het voortdurend te verplaatsen via de cloud, vooral wanneer het gaat om de levering van HD-inhoud. Netflix en andere streamingdiensten hebben een edge-infrastructuur nodig die de kosten en latentie reduceert en de algehele klantervaring verbetert.
Menselijke latentiegevoelige infrastructuur is voor menselijk verbruik en zou met succes kunnen worden toegepast voor detailhandelaren die snel en accuraat klantgegevens bijna in realtime moeten analyseren. Als het ophalen van gegevens vertraging oploopt, kan dit mogelijk de omzet en winstgevendheid van een detailhandelaar verlagen.
Machine-naar-machine latentiegevoelig biedt infrastructuur die geschikt is voor sectoren zoals aandelenhandel waar machines de gegevens sneller verwerken dan mensen, dus de gevolgen voor latentie zijn hoger dan de menselijk latentie.
Levenskritieke infrastructuur ondersteunt de behoeften aan menselijke gezondheid en veiligheid op plaatsen zoals ziekenhuizen. Het systeem onderkent de kritieke behoefte aan snelheid en betrouwbaarheid in deze omstandigheden.
Omdat de productie van gegevens en de noodzaak om deze snel op te halen, blijft toenemen en in meer gebieden van bedrijfsbewerkingen worden gebruikt, worden de voordelen van computing duidelijk. In de relatief vroege stadia van de constructie van de technologie is het belangrijk om infrastructuren te creëren die geschikt zijn voor de verschillende gegevensbehoeften van bedrijven om ervoor te zorgen dat hun klantervaring wordt geoptimaliseerd.
Het komt erop neer dat de edge essentieel is voor smart cities en snel ontwikkelende technologieën die de omvang van gegevens in de wereld zullen versterken. We moeten het op de juiste manier aanpakken als we onze digitale ambities op het juiste spoor willen houden.
Dit artikel volgt een interview in Data Center News Asia
