創(chuàng)新對于保持業(yè)務(wù)相關(guān)性和避免業(yè)務(wù)中斷的企業(yè)來說至關(guān)重要，但是這些創(chuàng)新將會在哪里出現(xiàn)呢？

　　

　　行業(yè)專家認(rèn)為，創(chuàng)新不會發(fā)生在云端，而是在邊緣。然而，邊緣計算也只是云計算的一種延伸。那么這意味著什么？因為云計算和邊緣計算可能會一起工作。

　　

　　另外，蘋果公司日前推出的iPhone X手機(jī)采用的面部識別技術(shù)之類的技術(shù)是否會給用戶個人信息帶來更大的風(fēng)險，這引起了人們的關(guān)注。

　　

　　在此之前，蘋果公司的智能設(shè)備使用了指紋識別技術(shù)，而一些安卓智能設(shè)備采用虹膜識別技術(shù)。因此，科幻小說中的情節(jié)很快成為了科學(xué)事實。

　　

　　企業(yè)需要未雨綢繆，尤其是需要應(yīng)對五個月后生效的歐盟“通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR）”。為了確保零售商、政府機(jī)構(gòu)、緊急服務(wù)機(jī)構(gòu)，以及其他組織不違反法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，人們需要考慮采用面部識別、車牌識別、車輛傳感器等技術(shù)是否能夠符合GDPR的規(guī)定和要求。

　　

　　賦予公民權(quán)力

　　

　　Index Engines公司營銷和業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁Jim McGann就這些法律規(guī)定提出了自己的想法：“GDPR將個人數(shù)據(jù)的權(quán)力交給了公民。所以，那些在歐盟（包括美國）開展業(yè)務(wù)的公司必須遵守這個法規(guī)。”

　　

　　他補(bǔ)充說，GDPR對于組織進(jìn)行數(shù)據(jù)管理提出了一個關(guān)鍵問題。很多時候，組織很難在他們的系統(tǒng)或紙質(zhì)記錄中查找個人數(shù)據(jù)。而且通常他們無法知道數(shù)據(jù)是否需要保存、刪除、修改或糾正。因此，由于可能面臨巨大的罰金，GDPR將把組織的責(zé)任推到一個新的高度。

　　

　　不過，他提供了采用相關(guān)解決方案的建議：“我們提供信息管理解決方案和應(yīng)用策略來確保組織的業(yè)務(wù)符合數(shù)據(jù)保護(hù)條例。需要對PB級數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，但是組織對于存在什么樣的數(shù)據(jù)并沒有真正的理解。Index Engines公司通過查看不同的數(shù)據(jù)源來了解可以清除的內(nèi)容，從而提供清除這些數(shù)據(jù)的服務(wù)。許多組織可以釋放30％的數(shù)據(jù)，這使得他們可以更有效地管理數(shù)據(jù)。一旦組織可以有效地管理數(shù)據(jù)，他們就可以對其實施相應(yīng)的策略和措施，因為大多數(shù)公司都知道什么類型的文件包含個人數(shù)據(jù)。”

　　

　　清除數(shù)據(jù)

　　

　　McGann繼續(xù)說道：“其中大部分?jǐn)?shù)據(jù)是非常敏感的，所以很多公司不愿意談?wù)撨@些，但是我們通過法律咨詢公司也做了很多工作，以使組織遵守法規(guī)。”

　　

　　例如，財富500強(qiáng)電子制造商Index Engine公司完成了數(shù)據(jù)清理工作，該公司發(fā)現(xiàn)其40％的數(shù)據(jù)不再包含任何商業(yè)價值。因此，該公司決定將其清除。

　　

　　他指出：“這樣可以節(jié)省數(shù)據(jù)中心的管理成本：他們通過清理數(shù)據(jù)獲得了積極的結(jié)果，但如果是一家上市公司，就不能隨意刪除數(shù)據(jù)，因為存在法規(guī)遵從性問題。”在某些情況下，需要保存文件長達(dá)30年。他建議，“企業(yè)需要詢問這些文件是否具有商業(yè)價值或任何法規(guī)遵從要求。”例如，如果沒有合法的理由保存數(shù)據(jù)，那么它就可以被刪除。一些公司也正在將其數(shù)據(jù)遷移到云端，以便從數(shù)據(jù)中心刪除數(shù)據(jù)。

　　

　　在這個過程中，很多公司需要檢查數(shù)據(jù)是否具有商業(yè)價值，以便做出他們的數(shù)據(jù)遷移決定。組織需要考慮他們的文件中存在什么內(nèi)容——無論是用于數(shù)據(jù)管理、備份和存儲的邊緣計算還是云計算。

　　

　　確保信息合規(guī)

　　

　　因此，重要的是組織要探索如何防止新技術(shù)被消費(fèi)者和公民所不喜歡的方式使用，并考慮如何使用這些數(shù)據(jù)為組織和消費(fèi)者創(chuàng)造價值，這是非常重要的。而使用這些數(shù)據(jù)的組織需要在提供、使用、保護(hù)，以及改進(jìn)數(shù)字服務(wù)方面注意信息安全。

　　

　　例如，面部識別技術(shù)有許多應(yīng)用程序，其作用不僅僅是允許用戶解鎖智能手機(jī)上的應(yīng)用程序，也可以用于支付費(fèi)用。通過智能手機(jī)的面部識別技術(shù)，其圖像被保存在本地部署的數(shù)據(jù)中心中。盡管如此，人們?nèi)匀恍枰跀?shù)據(jù)庫上保留一定數(shù)量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)也需要得到保護(hù)，以防止黑客利用個人數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意攻擊。

　　

　　在邊緣計算中的創(chuàng)新

　　

　　隨著組織對自主汽車和智能城市的投入日益增加，以及自動緊急制動（AEB）等聯(lián)網(wǎng)的汽車技術(shù)的發(fā)展，2018年也需要考慮創(chuàng)新的場所，以及是否需要在法規(guī)遵從和創(chuàng)新之間取得平衡。

　　

　　此外，越來越多的人認(rèn)為，創(chuàng)新將出現(xiàn)在邊緣計算而不是云端，而邊緣計算只是云計算的一種延伸。即使數(shù)據(jù)要靠近源頭進(jìn)行分析，大量數(shù)據(jù)仍然需要在其他場所進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)延遲是一種歷史的障礙，人們希望延遲的影響可以減少或消除。

　　

　　邊緣計算可以擴(kuò)展數(shù)據(jù)中心的能力，允許大量規(guī)模較小的數(shù)據(jù)中心來存儲、管理和分析數(shù)據(jù)，同時允許一些數(shù)據(jù)可以由一個斷開的設(shè)備或傳感器進(jìn)行管理和本地分析（例如連接的自主汽車）。一旦出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接，其數(shù)據(jù)就可以備份到云端，以便進(jìn)一步采取行動。

　　

　　數(shù)據(jù)加速

　　

　　減少網(wǎng)絡(luò)延遲和數(shù)據(jù)延遲可以改善客戶體驗。但是，由于數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说目赡苄暂^大，網(wǎng)絡(luò)延遲和數(shù)據(jù)包丟失可能會對數(shù)據(jù)吞吐量產(chǎn)生相當(dāng)大的負(fù)面影響。如果沒有諸如PORTrock IT等機(jī)器智能解決方案，延遲和數(shù)據(jù)包丟失的影響可能會抑制數(shù)據(jù)和備份性能。

　　

　　如果面部識別技術(shù)的數(shù)據(jù)庫無法快速傳送公民身份和移民信息，這可能會導(dǎo)致機(jī)場延誤，并可能發(fā)生事故或自動駕駛汽車出現(xiàn)技術(shù)問題。

　　

　　隨著自動駕駛汽車技術(shù)的出現(xiàn)，汽車產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將會以一種持續(xù)不斷的方式來往于車輛之間。這些數(shù)據(jù)中的一部分（例如關(guān)鍵狀態(tài)和安全數(shù)據(jù)）需要快速響應(yīng)的周轉(zhuǎn)，而其他數(shù)據(jù)則通常是道路信息，例如交通流量和行駛速度。自動駕駛汽車通過4G或5G網(wǎng)絡(luò)將安全關(guān)鍵數(shù)據(jù)全部發(fā)送回中央云位置，在開始收到數(shù)據(jù)之前，由于網(wǎng)絡(luò)延遲，可能會在周轉(zhuǎn)時增加大量數(shù)據(jù)延遲。而目前還沒有簡單而經(jīng)濟(jì)的方法來減少網(wǎng)絡(luò)間的延遲。光速是人們無法改變的主要因素。因此，如何有效和高效地管理網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)延遲，這至關(guān)重要。

　　

　　大量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

　　

　　日立公司表示，自動駕駛汽車每天將創(chuàng)造大約2PB的數(shù)據(jù)。預(yù)計聯(lián)網(wǎng)的汽車每小時將創(chuàng)建大約25TB字節(jié)的數(shù)據(jù)?？紤]到目前在美國、中國和歐洲有8億多輛汽車。因此，在不久的將來突破10億輛，如果其中一半的汽車具備完全網(wǎng)絡(luò)連接，假設(shè)每天平均使用3小時，那么每天將會創(chuàng)造375億千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。

　　

　　如果像預(yù)期的那樣，大部分的新車在21世紀(jì)20年代中期都是自主駕駛的汽車，那么上述數(shù)字就顯得微不足道了。很明顯，并不是所有的數(shù)據(jù)都能夠在沒有一定程度的數(shù)據(jù)驗證和減少的情況下立即被傳送回云端。必須有一個折衷的方案，而邊緣計算可以支持這種技術(shù)，可以應(yīng)用在自動駕駛車輛。

　　

　　從物理角度來看，存儲日益增多的數(shù)據(jù)將是一個挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的大小和規(guī)模有時是十分重要的。由此產(chǎn)生了每GB成本的財務(wù)和經(jīng)濟(jì)問題。例如，雖然人們認(rèn)為電動汽車是未來的主流，但耗電量必然會增加。

　　

　　此外，還需要確保個人或設(shè)備創(chuàng)建的大量數(shù)據(jù)不違反數(shù)據(jù)保護(hù)立法也是必要的。