Аутор особља Тецхопедиа, 22. септембра 2016
Извлачење: Домаћин Ребецца Јозвиак разговара о аналитичким анализама са Робин Блоор-ом, Дез Бланцхфиелд-ом и Схавн Рогерс-ом Делл Статистице-а.
Тренутно нисте пријављени. Пријавите се или пријавите да бисте видели видео.
Ребецца Јозвиак: Даме и господо, здраво и добродошли у Хот Тецхнологиес 2016. Данас имамо „Едге Аналитицс: Коначно ИоТ економија.“ Моје име је Ребецца Јозвиак. Бићу ваш модератор данашње веб емисије. Ми цвркутимо са хасхтагом # ХОТТЕЦХ16 ако се желите придружити Твиттер разговору.
Дакле, ИоТ, дефинитивно врућа тема ове године и интернет ствари, заправо је реч о машинским подацима, подацима сензора, подацима дневника, подацима уређаја. Ниједан од њих није нов, ту врсту података смо имали заувек, али јесте да га заиста нисмо успели да користимо и сада видимо само мноштво нових начина за употребу тих података. Нарочито у медицинској индустрији, финансијским тржиштима, са нафтом и гасом, робом, то је само мноштво информација које су се неискоришћене. А није пуно људи заиста схватило како то добро учинити. Говоримо о пуно мало података, али то је пуно података и знате да су проблеми са мрежом укључени, укључен је хардвер или треба да се обрађује, и како то да урадите без зачепљења система? Па о томе ћемо данас научити.
Ево наше линије стручњака. Имамо др Робина Блоора, нашег главног аналитичара из Тхе Блоор Гроуп. Имамо и Дез Бланцхфиелд-а, нашег научника за податке из Тхе Блоор Гроуп. И срећни смо што имамо Схавн Рогерс, директора глобалног маркетинга и канала из Делл Статистице. И с тим, проследићу лопту Робину.
Др Робин Блоор: У реду, хвала вам на томе. Притиснути ћу дугме и бацити слајд. Немам појма зашто сам створио ову апокалиптичну слику за интернет ствари. Можда зато што мислим да ће на крају постати хаотично. Идем право даље. Ово је део курса за било коју ИоТ презентацију. Морате, на овај или онај начин, да кажете нешто нечувено о томе где све то иде. А у ствари, већина тога је вероватно тачна. Ако стварно посматрате начин на који се те криве постепено проширују. Знате, лични рачунари, паметни телефони и таблети вероватно ће наставити да се повећавају. Паметни телевизори ће вероватно порасти. Носиве ствари, вероватно сада експлодирају у односу на оно што су имали пре неколико година. Повезани аутомобили, неизбежно да ће скоро сви аутомобили бити повезани широко и цестовно преносити податке. И све остало. А овај графикон компаније БИ Интеллигенце указује да ће све остало надмашити очигледне ствари веома, врло брзо.
Па шта рећи о ИоТ-у? Прво је само архитектонска тачка. Знате, када будете имали податке и обрађивали вас, на овај или онај начин, то ћете морати саставити. А са подацима о количинама које су сада, и прикупљањем на разним местима, њих двоје нису више природно заједно. Претпостављам да су били у старим маинфраме данима. Тако да можете да размислите о томе да ли постоје процесијски слој, транспортни слој и податковни слој. На овај или онај начин, транспортни слој ће данас помицати обраду или премештати податке по мрежама. Дакле, ево избора: Можете премјестити податке у обраду, можете премјестити обраду на податке, можете премјестити обраду и податке на прикладно мјесто извршења, или можете дијелити обраду и дијелити податке. А што се тиче интернета ствари, подаци су већ поприлично избрисани по рођењу и вероватноћа је да ће се гадно много обраде раздвојити како би се апликације које треба покренути одвијале.
Дакле, сликао сам слику. Занимљива ствар о ИоТ-у, говорим о агрегацијској домени у овом дијаграму и истичем да постоје поддомене. Дакле, можете замислити да је ИоТ домен 1 овде аутомобил неке врсте, а домен 2 и домен 3 и домен 4 су аутомобили неке врсте, и локално ћете обједињавати податке, покретаћете локалне апликације на тим подацима и ви ћете ставити разне ствари у акцију. Али да бисте имали аналитику о свим аутомобилима, мораћете да пребаците податке у центар, не нужно и све податке, али ћете морати да обједините у центру. А ако размислите о томе, можда ћете желети да имате много, много различитих домена агрегације за исти скуп ИоТ ствари. И сами домени би се могли додатно објединити. Тако да бисте могли да имате понављајућу хијерархију. У основи, оно што имамо је невероватно сложена мрежа. Много сложенији од свега што смо имали прије.
Овде имам белешку на дну. Сви чворови мреже, укључујући и чворове листова, могу бити творци података, складишта података и обрадне тачке. А то вам даје могућност дистрибуције, какву сличну нисмо видели раније. Дез ће разговарати мало више о томе, тако да ћу прећи на ову тачку. Једном када смо код интернета и сви подаци су заправо постали догађаји, поента овог слајда је само да укаже на то да ћемо морати да се стандардизирамо на догађајима. Мораћемо, у најмању руку, то морати да имамо. Имаћемо време до догађаја, географску локацију до које се догодио, виртуелну или логичку локацију процеса који га је створио, изворни уређај који га је створио, ИД уређаја тако да тачно знате који изворни уређај га је створио, власништво података и актера, они људи који имају право да их користе на неки или други начин, мораће да носе своја дозвола са собом, што значи, заиста, они ће морати да носе безбедност са собом, а онда је ту сами подаци. Када погледате на то, схватите да, чак и ако имате сензор који не ради ништа више од тога да пријављује температуру нечега сваке секунде или тако нешто, заправо има доста података да се тачно утврди где су подаци настао и оно што у ствари јесте. Успут, ово није исцрпан списак.
Дакле, у погледу будућег ИТ пејзажа, начина на који видим да је то: да то није само интернет ствари, већ и чињеница да ћемо бити у свету активности заснованих на догађајима, и самим тим смо мораће да имају архитектуре засноване на догађајима, а те архитектуре ће морати да обухватају велике мреже. А друга ствар је све у стварном времену, није нужно да ми радимо у стварном времену, али постоји нешто што ја називам пословним временом, а то је време у којем се подаци морају заиста доставити и бити спремни на обраду. То можда није, милисекунда након што је створено. Али, увек постоји такво време за сваки податак и једном када имате архитектуру засновану на догађајима, постаје све разумније размишљати у смислу стварног приступа начину на који функционише свет.
Тако да то пропадате, јер оно о чему заправо говоримо је аналитика на ИоТ-у. Упркос свему, време је за увид још увек, а није само време за увид, увиди морају бити праћени радњама. Дакле, време за увид и време за акцију је оно на чему бих се срушио. Рекавши то, проследићу лопту назад Дез.
Дез Бланцхфиелд: Хвала, Робин. Увиђаван као и увек. Волим чињеницу да је тешко поступати на свакој инстанци, али дат ћу све од себе.
Једна од ствари које видим и често ме забавља то, да будем искрена, и није у бешћутном и негативном облику, али постоји велика брига и паника због интернета ствари које преузимају свет. и усрећите нас и почећете да губите своје податке, па желим мало да се осврнем на неке ствари које смо радили у последње две до три деценије које су биле факсимил интернету ствари, али можда не сасвим исте размере. И само да покажемо себи да смо заправо овде и решили неке проблеме, не на овом нивоу размера и не овом брзином. Јер то значи да заправо можемо решити проблем и да знамо који су од неких одговора; управо смо морали да пронађемо и поново применимо нека учења која смо претходно имали. И знам да је ово цео разговор који ћемо обавити и имам читав низ забавних ствари које могу разговарати у секцији Питања и одговори.
Али када размишљамо о интернету ствари у кругу, постоји велика централизација која је тренутно на нивоу дизајна која је написана у врло раним данима. На пример, Фитбит уређаји имају тенденцију да иду на једно централно место и вероватно ће их негде бити смјештен у облачној платформи и сви ти подаци са свих тих уређаја погађају исти, рецимо, предњи крај снопа, укључујући веб и апликације и услуге засноване на подацима. Али с временом ће та скала захтевати поновно инжењеринг да би се носила са количином података који долази од њих и они ће је ре-инжењерити тако да постоји више предњих крајева и више копија скупа на више локација и регија. И то видимо и имамо неколико примера које ћу вам дати да бисмо могли да разговарамо.
Кључна поанта овога је да иако смо видели нека од ових решења која ћу ускоро да покријем, обим и обим података и мрежни саобраћај који ће створити интернет ствари хитно захтева померање са централног По мом мишљењу, дистрибуиране архитектуре знамо и то, али нисмо нужно схватили шта је решење. Када размишљамо о концепту шта је интернет ствари, то је модел широке мреже. Много ствари које сада праве буку. Ствари које до недавно нису правеле буку. У ствари, мислим да је то било јуче, нашалио сам се у шалтеру, али отишао сам да купим нови тостер и дошао је са опцијом која би ми могла рећи разне ствари, укључујући и време чишћења. И нова микроталасна пећница са врло сличном функцијом и чак је могла пинг-увати неку апликацију на мом телефону која би рекла да је ствар коју сам загревао сада завршена. Веома сам мишљења да, ако постоји пар ствари о којима не желим да разговарају са мном, то су мој фрижидер, микроталасна пећница и тостери. Прилично ми је угодно кад су они глупи уређаји. Али недавно сам добио нови аутомобил, малог Аудија, и он разговара са мном и прилично сам задовољан тиме, јер ствари о којима прича су занимљиве. Попут ажурирања карата у стварном времену, да бисте ми рекли где је боља рута за долазак од тачке А до тачке Б јер је откривен саобраћај кроз различите механизме са подацима које шаље.
Имам овај слајд. Већ смо видели да мрежни модели великог обима захтевају прелазак са централног на дистрибуирано хватање и испоруку модела за обраду података и аналитику. Видели смо како се ствари крећу са три мала дијаграма са десне ивице десне ивице, са леве стране од три, постоји централизовани модел са свим малим уређајима који долазе на централну локацију и прикупљају податке и размера није тако велика, тамо се одлично сналазе. У средини смо добили мало децентрализованији модел и концентратор и говорили, што мислим да ће нам требати интернет са стварима у следећој генерацији. И онда на десној страни имамо ту потпуно дистрибуирану и умрежену мрежу, где ће интернет ствари и машине од машине до машине ићи у врло кратком року у будућности, али нисмо баш тако тамо из више разлога. И то претежно зато што за већину комуникација до сад користимо интернет платформе и заправо нисмо изградили другу мрежу која би преносила пуно тих података.
Постоје друге мреже које већ постоје, попут Бателцо мреже. Многи људи не размишљају о чињеници да телекомуникацијске мреже нису интернет. Интернет је на много начина врло одвојена ствар. Они преусмеравају податке са паметних телефона преко телефонских мрежа, а затим преко телефонских мрежа и интернета уопште, где их заправо распоређују у две мреже. Али потпуно је могуће и вероватно да ће Интернету ствари бити потребна друга мрежа. Говоримо о индустријском интернету као теми опћенито, о којој сада нећемо улазити у детаље, али у суштини говоримо о другој мрежи која је посебно дизајнирана за врсте транспорта података или интернета ствари и машине од машине до машине. комуникација.
Али неки од примера које сам желео да поделим на којима смо видели мреже великих количина и дистрибуиране податке раде веома добро су ствари попут интернета. Интернет је од првог дана посебно дизајниран и архитектонски оспособљен за преживљавање нуклеарног рата. Ако се делови у САД-у разнесу, Интернет је осмишљен тако да се подаци могу кретати интернетом без губитка пакета из разлога који су још увек повезани. А то и данас постоји на глобалном нивоу. Интернет има вишеструке могућности око препуштености и усмеравања пакета. У ствари, Интернет је под контролом ствари која се зове БГП, Бордер Гатеваи Протоцол и БП Гатеваи Протоцол, БГП, посебно дизајниран да се носи са рутером или прекидачем или спуштањем сервера. Када пошаљете или примите е-пошту, ако пошаљете три е-поште заредом, нема гаранције да ће свака од тих порука е-поште следити истом рутом до истог крајњег одредишта. Они се могу кретати кроз различите делове интернета из различитих разлога. Могло би доћи до прекида рада, могло би постојати прозоре одржавања у којима се ствари изван мреже могу надоградити, може доћи до гужве у мрежи, а то видимо и са стварима попут саобраћајних мрежа с аутомобилима и јавним превозом, бродовима и авионима. Садржај на наше уређаје попут лаптопа и таблета и рачунара добијамо путем прегледача и тако даље сваког дана путем мрежа за доставу садржаја. Мреже за испоруку садржаја подразумијевају преузимање копија садржаја са ваше примарне платформе за послуживање, попут веб сервера, и премјештање копија тог и кеширајуће мале количине на ивицу мреже и испоручивање вас само из најближег дијела руба.
Заштита од нежељене поште и цибер-безбедности - ако се догађај нежељене поште догоди у Канади и Мицрософт га открије и види да се групи случајних људи шаље много копија истог е-маила, на њему се узимају контролне шифре, потпис за ту поруку је креирана и стављена у мрежу и одмах дистрибуирана. И тако та е-пошта никада не улази у моју пошту, или ако се то догоди, одмах се означава као нежељена пошта јер је откривена негде другде на ивици мреже. И тако се другим деловима ивице мреже прича о овом потпису нежељене поруке и она се ставља у индекс базе података, а ако се те поруке почну појављивати на другој страни планете, откривамо их и знамо да су нежељена пошта. А исто се односи и на кибернетичку сигурност. Хак који се дешава на једној страни планете детектира се и региструје и пресликава и одједном на другом делу мреже можемо се борити против тога, поднијети правила и правила и променити се да бисмо видели да ли можемо да је блокирамо. Посебно са новим утицајем ствари као што су ускраћивање услуге или дистрибуирано ускраћивање услуге где се хиљаде машина користи за напад на централну веб локацију.
Битцоин и блоцкцхаин су подразумевано по својој природи дистрибуирана књига, блоцкцхаин и носи се са било каквим прекидима или прекидима у мрежи. Откривање и спречавање преваре, напајање електричном енергијом и водоснабдевање - виђамо, знате електроенергетску мрежу, ако један део мреже на њему стабло стабла узме штап и жицу, моја кућа и даље добија струју. Не знам чак ни за то, често је не видим ни у вестима. И сви смо навикли на транспортне мреже где је првобитно постојао централизовани модел, „Сви путеви су водили ка Риму“, како кажу, и на крају смо морали да идемо на децентрализовани модел са концентраторима и шпицама, а онда смо отишли до умрежене мреже где се кроз различите мрежасте руте и различите раскрснице може доћи са једне стране града на другу. Дакле, оно што овде видимо је да ће овај централизовани модел онога што сада радимо са интернетом ствари морати да истисне до ивице мреже. А то се односи на аналитику више него икад, а то је да морамо аналитику гурнути у мрежу. А за то је потребан потпуно нови приступ у начину на који приступамо и обрађујемо те податке и токове података. Сада говоримо о сценарију где верујем да видимо ограничену интелигенцију потиснуту до ивице мреже на уређајима повезаним на интернет, али ускоро ћемо видети како ти уређаји повећавају интелигенцију и повећавају ниво аналитике који желе урадити. И као резултат тога морат ћемо те паметне људе гурнути даље и даље кроз мрежу.
На пример, паметне апликације и друштвени медији - ако размишљамо о друштвеним медијима и неким паметним апликацијама, оне су и даље веома кључне. Знате, постоје само два или три дата центра за сличне Фацебооку. Гоогле је постао пуно децентрализованији, али још увек постоји ограничен број дата центара широм света. Када размишљамо о персонализацији садржаја, морате размишљати на врло локалном нивоу. Много тога се ради у вашем прегледачу или на локалном слоју мреже за испоруку садржаја. А ми мислимо на праћење здравља и фитнеса - велики број података који се прикупљају од њих се анализира локално и тако нове верзије Гармин и Фитбит уређаја које ставите на зглоб постају паметније и паметније у уређају . Сада не шаљу све податке о вашем откуцају срца на централизовани сервер да би покушали да ураде аналитику; уграђују ту интелигенцију директно у уређај. У навигацији за аутомобиле, раније је било да ће аутомобил стално добијати ажурирања и мапе са централне локације, сада су паметњаковићи у аутомобилу и ауто доноси одлуке саме и на крају ће се аутомобили умрежити. Аутомобили ће међусобно разговарати путем бежичне мреже неког облика, која ће можда бити преко 3Г или 4Г бежичне мреже у наредној генерацији, али на крају ће то бити уређај до уређаја. И једини начин на који ћемо се носити с том количином је чинећи уређаје паметнијима.
Већ имамо системе упозоравања у хитним случајевима који ће локално прикупљати информације и слати их централно или у умрежену мрежу и доносити одлуке о ономе што се догађа локално. На пример, у Јапану постоје апликације које људи покрећу на својим паметним телефонима са акцелерометрима у смартфону. Акцелерометри у паметном телефону откриће вибрације и кретања и могу утврдити разлику између нормалног свакодневног кретања и дрхтања и удараца земљотреса. И тај телефон ће почети да вас упозорава одмах, локално. Стварна апликација зна да открива потресе. Али податке дели преко мреже у моделу дистрибуираних чворишта и говорника, тако да људи у вашој близини буду упозорени одмах или што је пре могуће како подаци пролазе кроз мрежу. А онда на крају, када дође до централне локације или дистрибуиране копије централне локације, одгурује је људима који се не налазе у непосредној близини, нису открили кретање планете, али их треба упозорити јер можда долази цунами.
А паметна градска инфраструктура - концепт интелигентне инфраструктуре, интелект већ уграђујемо у паметне зграде и паметну инфраструктуру. У ствари, јуче сам паркирао аутомобил у граду на новом подручју где се део града обнавља и обнавља. И поново су урадили све улице, а на улицама су сензори, а стварни мерач паркинга зна да када се возим с аутомобилом, зна да кад се освежим за двочасовно ограничење које ауто се није померио, а заправо ме није пустио да се напуним и останем још два сата. Морао сам ући у ауто, извући се из простора и затим се повући да га преварим да бих могао да останем тамо још два сата. Али оно што је занимљиво је да ћемо на крају стићи до открића да аутомобил није само детектовао аутомобил који улази у то подручје као локализовани сензор, већ ствари попут оптичких карактеристика на којима ће се препознавање применити камерама које гледају моју регистарску таблицу, и то ће знати да сам се заправо само извукао, повукао унутра и преварио, и једноставно ми неће дозволити да се обновим и наставит ћу даље. А онда ће дистрибуирати те податке и осигурати да то не могу радити нигде другде, а такође непрестано изводити мрежу. Јер мора, по природи, постати паметнија, у супротном ћемо се сви и даље заваравати.
Постоји пример тога у коме сам заиста лично живео тамо где је технологија фиревалл-а, касних 80-их и раних 90-их, производ који се зове Цхецк Поинт ФиреВалл-1. Врло једноставна технологија фиревалл-а коју смо користили за креирање правила и прављење правила и правила око одређених ствари за рећи да врсте саобраћаја кроз одређене портове и ИП адресе и мреже како би се стизали и стизали једни од других, веб саобраћај са једног места на друго, иде од прегледача и клијента до краја нашег сервера. Овај проблем смо решили тако што смо заправо извадили логику из самих фиревалл-а и стварно је преместили у АСИЦ, интегрисани круг специфичан за апликацију. Контролирала је портове у Етхернет склопкама. Открили смо да сервери рачунара, рачунари које смо заправо користили као сервери за доношење одлука као заштитни зидови, нису били довољно моћни да подносе количину саобраћаја који пролази кроз њих за свако мало прегледавање пакета. Проблем смо решили померањем логике потребне за вршење инспекције пакета и детекције интернета у мрежне склопке које су дистрибуиране и способне да обрађују количину података која пролази кроз мрежни ниво. Нисмо се бринули о томе на централном нивоу са заштитним зидовима, пребацили смо га на прекидаче.
И тако смо имали произвођаче да изграде способност да гурнемо путеве и правила и политике у Етхернет прекидач, тако да на стварном нивоу Етхернет порта, а можда много људи у базену није упознато са тим јер смо сада сви живимо у бежичном свету, али некада је све морало да се прикључи преко Етхернета. Сада смо на нивоу Етхернет порта вршили инспекцију пакета како бисмо утврдили да ли је пакетима чак и дозвољено да се преселе у прекидач и у мрежу. Нешто од овога је оно што сада решавамо око овог изазова ухваћања података у мрежи, тачније од ИРТ уређаја, и увида у то и вршења анализе на њему и вероватно аналитике на њему у стварном времену за доношење одлука о њему. А нешто од тога је да се стекне увид у пословну интелигенцију и информације о томе како људи доносе боље одлуке и друге аналитике и перформансе за ствари од машине до машине где уређаји разговарају са уређајима и доносе одлуке.
И то ће бити тренд који морамо да решимо у блиској будућности, јер ако то не учинимо, једноставно ћемо завршити са овом буком буке. И видели смо у свету великих података, видели смо ствари попут податковних језера које се претварају у мочваре података које тек завршимо са буком буке за коју нисмо смислили како да решимо аналитику обраде у централизованом. мода. Ако не решимо овај проблем, по мом мишљењу, са ИоТ-ом одмах и брзо добијемо решење платформе, ми ћемо завршити на врло, веома лошем месту.
И имајући то на уму, завршит ћу са својом поантом, а то је да верујем да се једна од највећих промена која се догађа у простору великих података и аналитике води под непосредном потребом да се реагује на утицај интернета. ствари које се тичу аналитике у великом обиму и у стварном времену, у томе што морамо да преместимо аналитику у мрежу, а затим на крају до ивице мреже само да бисмо изашли на крај са њеним обимом, само да бисмо је обрадили. И на крају смо, надамо се, ставили интелигенцију у мрежу и ивице мреже у чвориште и прогласили модел да у ствари можемо да управљамо тим путем и стекнемо увиде у стварном времену и добијемо вредност из њега. И са тим ћу прећи нашем госту и видети где нас овај разговор води.
Схавн Рогерс: Пуно хвала. Ово је Схавн Рогерс из Делл Статистице, а за почетак, потпуно се слажем са свим главним темама које су се овде дотакле. И Ребека, започели сте са једним око идеје да, ови подаци нису нови, и мени је невероватно колико времена и енергије трошимо на расправу о подацима, подацима, подацима ИоТ-а. И свакако је релевантно, знате, Робин је направио поенту, чак и ако радите нешто заиста једноставно и тапкате у термостат једном у секунди, знате, то радите 24 сата дневно и заправо имате знате неке занимљиве изазове података. Али, знате, на крају - и мислим да многи људи у индустрији овако говоре о подацима - да у ствари нису баш толико занимљиви и, Ребекиног става, прошло је доста дуго, али у прошлости то нисмо могли добро искористити. И мислим да напредна индустрија аналитике и БИ индустрија уопште почињу да окрећу главу ка ИоТ-у. И Дез, на крају, ово је део или једна од изазовних тачака велике базе података, мислим да је врло тачно. Мислим да су сви врло узбуђени због онога што можемо учинити с овом врстом података, али истовремено, ако не можемо схватити како примијенити увид, подузети мјере и, знате, добити аналитику гдје су подаци, мислим да имаћемо изазове за које људи не виде да им заиста долазе.
С тим у вези, у напредном аналитичком простору велики смо обожаватељи онога што мислимо да се може догодити са ИоТ подацима, посебно ако на то примењујемо аналитику. Толико слајда има пуно информација, па ћу пустити свакога да лови и кљуца, али ако погледате различите секторе попут малопродаје крајње десно, види се њихова прилика која се појављује око могућности да буду иновативнији или имају нешто уштеда трошкова или оптимизација или побољшање процеса је веома важна и они виде много случајева за то. Ако погледате, знате, лево надесно преко слајда, видећете како свака од ових појединачних индустрија захтева нове могућности и нове могућности за разликовање за себе када примењују аналитику на ИоТ. И мислим да је суштина: ако ћете покушати да се спустите том стазом, не морате се бринути само о подацима, као што смо ми расправљали, и о архитектури, већ такође морате сагледати како је најбоље примијените аналитику на њу и тамо гдје се аналитика треба одвијати.
Знаш, многи од нас на данашњем позиву, Робин и ја смо се познавали веома дуго и имали безброј разговора о традиционалним архитектурама у прошлости, оним око централизованих база података или складишта података о предузећима и тако даље, и као што смо ми ' који смо пронашли у последњој деценији или на тај начин, радимо прилично добар посао на растезању ограничења те инфраструктуре. И нису тако постојани или јаки као што бисмо желели да буду данас како би подржали све сјајне аналитике које примењујемо на информације и, наравно, информације такође руше архитектуру, знате, брзина података, количина података и тако даље, дефинитивно растежу ограничења неких наших традиционалнијих приступа и стратегија овој врсти рада. И зато мислим да некако почиње позивати на потребу да компаније заузму агилније и можда флексибилније гледиште овога и то је део, претпостављам, волео бих да разговарам о мало око ИоТ стране.
Пре него што то учиним, одвојићу тренутак само да пустим све на позив, да вам мало кажем шта је Статистица и шта радимо. Као што можете видети на наслову овог слајда, Статистица је предиктивна аналитика, велики подаци и визуализација за ИоТ платформу. Сам производ стар је нешто више од 30 година и такмичимо се с осталим лидерима на тржишту који сте вероватно познати по томе што можете применити предиктивну аналитику, напредну аналитику у подацима. Видели смо прилику да проширимо домет где полажемо аналитику и почнемо да радимо на неким технологијама које су нас прилично позиционирале да бисмо искористили оно што су Дез и Робин разговарали данас, а то је овај нови приступ и где ћете ставити аналитику и како ћете је стопити са подацима. Уз ту страну долазе и друге ствари које морате бити у могућности да се бавите платформом, а као што сам напоменуо, Статистица је на тржишту већ дуже време. Врло смо добри у вези са спајањем података и мислим да, знате, нисмо разговарали превише о приступу подацима данас, али о томе да можемо да дођемо до тих различитих мрежа и добијете ваше праве податке на право вријеме постаје све занимљивије и важније за крајње кориснике.
На крају, овде ћу прокоментарисати још један део, јер је Дез направио добру поанту о самим мрежама, имајући одређени ниво контроле и сигурности над аналитичким моделима у вашем окружењу и како се они повезују са подацима постају веома важни. Када сам пре неколико година ушао у ову индустрију - мислим да је било готово 20 - када смо говорили о напредној аналитици, то је био на врло куриран начин. Само је пар људи у организацији имало своје руке, они су је распоредили и људима дали одговор према потреби или пружили увид по потреби. То се заиста мења и оно што видимо је много људи који су радили на један или више разноврсних и флексибилнијих начина да дођу до података, примењујући безбедност и управљање подацима, а затим могли да сарађују на њима. То су неке од важних ствари које Делл Статистица гледа.
Али желим да уђем у тему која је мало ближа данашњем наслову који је, како требамо обрађивати податке који долазе са интернета ствари и шта бисте можда желели да тражите када тражите другачија решења. Клизач који сам управо сада створио испред вас је врста традиционалног погледа и Дез и Робин су се некако дотакли ове, идеје о разговору са сензором, било да је то аутомобил или тостер или вјетрењача или шта већ имате, а затим те податке из извора података пребаците на мрежу назад до централизиране врсте конфигурације, као што је Дез спомињао. А умрежава се и доста компанија које улазе у простор ИоТ-а изворно почињу да раде са тим моделом.
Друга ствар која се појавила, ако погледате према дну слајда, јесте ова идеја о узимању других традиционалних извора података, проширивању ИоТ података, а затим у овој језгри, без обзира да ли је ваше језгро дата центар или је можда је у облаку, заправо није важно, узели бисте производ попут Статистице и на њему применили аналитику у том тренутку, а потом те увиде пружили потрошачима с десне стране. Мислим да су у овом тренутку то улози на табели. То је нешто што морате бити у стању да урадите и да имате довољно отворену архитектуру за напредну аналитичку платформу и да разговарате са свим тим, врстама различитих извора података, свим тим сензорима и свим тим различитим дестинацијама где имате податке. И мислим да је то нешто што морате да будете у стању да урадите и мислим да ћете сматрати истином да је много лидера на тржишту у стању да уради такве ствари. Овде у Статистици разговарамо о овоме као о основној аналитици. Идите по податке, вратите податке у језгру, обрадите их, додајте додатне податке ако је потребно или ако је корисно, урадите аналитику, а затим делите те информације ради акције или на увид.
И зато мислим да су то сигурно са становишта функције, вјероватно бисмо се сви сложили да је то велика потреба и сви то морају радити. Тамо где почиње да постаје некако занимљиво јесте то где имате огромне количине података, знате, долазе из различитих извора података, као што су ИоТ сензори, као што сам напоменуо, било да је у питању аутомобил или сигурносна камера или производни процес, тамо почиње да постаје предност у могућности да урадите аналитику тамо где се подаци стварно производе. И предност за већину људи, мислим да, када почнемо да се аналитички креће из језгре према ивици, јесте та способност да се дифузују неки изазови података који се дешавају, а Дез и Робин ће вероватно то коментарисати на крају данас, али мислим да морате бити у могућности да надгледате и предузмете мере на подацима на ивици тако да није увек неопходно да све те податке преместите на своју мрежу. Робин је о томе говорио у својој, својеврсној, архитектонској слици коју је нацртао, где имате све ове различите изворе, али обично постоји нека тачка здруживања. Тачка агрегације коју често видимо је или на нивоу сензора, али још чешће на нивоу пролаза. А ови преходи постоје као својеврсни посредник у протоку података из извора података прије него што се вратите до сржи.
Једна од прилика коју је Делл Статистица искористио је та да је наша могућност извоза модела са наше централизоване напредне аналитичке платформе била у стању да узме модел и да га онда извршимо на ивици на другој платформи, попут гатеваи-а или унутра базе података, или шта имате. И мислим да је флексибилност која нам даје заиста занимљива поента данашњег разговора, да ли то данас имате у својој инфраструктури? Да ли сте способни да премјестите аналитику до мјеста гдје подаци живе насупрот томе да увијек премјештате податке тамо гдје живе ваше аналитике? И то је нешто на шта се Статистица фокусира већ дуже време, а када погледате слајдове видећете да тамо постоји нека друга технологија од наше сестринске компаније, Делл Бооми. Делл Бооми је платформа за интеграцију података и интеграцију апликација у облаку и ми заправо користимо Делл Бооми као уређај за трговину да би наше моделе пребацили са Делл Статистице, преко Бооми-а и преко рубних уређаја. И мислимо да је ово агилни приступ који ће компаније захтевати, колико им се свиђа верзија коју сам вам показао пре мало времена, а то је нека врста суштинске идеје померања података са сензора, све до Центру, у исто време компаније ће желети да могу да раде на начин на који овде некако излажем. А предности за то су неке од ствари које су Робин и Дез направили, а то је да ли можете да донесете одлуку и предузмете акције брзином свог пословања? Можете ли премјестити аналитику с једног мјеста на друго и моћи ћете уштедјети вријеме, новац и енергију и сложеност непрестаног премјештања тих рубних података натраг у срж.
Сада сам први који ће рећи да ће неки од рубних података увек бити довољно високи, тамо где би имало смисла чувати те податке и чувати их и враћати их на своју мрежу, али шта ће вам аналитичка ивица омогућити да да ли је способност доношења одлука брзином којом подаци заправо долазе, зар не? Да сте у могућности да примените увид и акцију брзином где је највећа могућа вредност. И мислим да је то нешто што ћемо сви тражити када је у питању коришћење напредних аналитичких и ИоТ података, ово је прилика да се крећемо брзином пословања или брзином којом клијент захтева. Мислим да је наш став да мислим да требате да радите и једно и друго. И мислим да ће врло брзо и веома брзо, будући да све више компанија гледа разноврсније скупове података, посебно оне са ИоТ стране, почети да гледају у продајни простор и траже шта је Статистица способна да уради. Што значи увести модел у сржи, као што то радимо традиционално већ дуги низ година, или га распоредити на платформама које су можда можда нетрадиционалне, попут ИоТ гатеваи-а, и заправо моћи да оцењују и примењују аналитичке податке на ивици како се подаци производе. И мислим да ту долази до узбудљивог дела овог разговора. Будући да смо способни да применимо аналитичар на ивици у тренутку кад подаци одлазе од сензора, омогућава нам да предузмемо акцију онолико брзо колико је потребно, али такође нам омогућава да одлучимо, да ли ови подаци морају одмах да се врате до сржи? Можемо ли да је убацимо овде и да је пошаљемо у комадима и деловима и касније направимо даљу анализу? То је оно што видимо пуно наших водећих купаца.
Начин на који Делл Статистица то ради је да имамо могућност искориштавања, па рецимо на пример да изградите неуронску мрежу унутар Статистице и да сте хтели да неурону мрежу ставите негде другде у вашој пејзажи података. Имамо могућност исписа тих модела и свих језика које сте приметили у десном углу тамо - Јава, ППМЛ, Ц и СКЛ итд., Такође укључујемо Питхон и такође смо у могућности да извозимо наше скрипте - и док померате ону са наше платформе која је централизована, тада можете да распоредите тај модел или тај алгоритам где год вам затреба. И као што сам раније напоменуо, користимо Делл Бооми да га ставимо и паркирамо тамо где га требамо покренути, а затим можемо да вратимо резултате, или можемо да вратимо податке, да оценимо податке и предузмемо кораке користећи наш механизам за правила . Све те ствари постају некако важне када почнемо гледати ову врсту података и размислимо поново.
Ово је нешто што ће већина вас на телефону морати да уради јер ће то постати скупо и опорезати вашу мрежу, као што је Дез споменуо, да бисте податке премештали са леве стране ових дијаграма десно од ових дијаграма време. Не звучи много, али видели смо производне купце са десет хиљада сензора у својим фабрикама. А ако у својој фабрици имате десет хиљада сензора, чак и ако само ове секунде радите неке врсте тестова или сигнала, говорите о осамдесет и четири хиљаде редака података из сваког од тих појединачних сензора дневно. И тако се подаци дефинитивно гомилају и Робин је то споменуо. Унапријед сам споменуо неколико индустрија у којима виђамо људе да раде неке прилично занимљиве ствари помоћу нашег софтвера и ИоТ података: аутоматизација зграда, енергија, комуналије је заиста важан простор. Видимо да се много ради на оптимизацији система, чак и сервису купаца и, наравно, целокупном раду и одржавању, у оквиру енергетских објеката и у зградама за аутоматизацију. А то су неки случајеви употребе за које видимо да су прилично моћни.
И прије смо радили аналитику, претпостављам да је појам скован. Као што сам напоменуо, у Статистици имамо дубоке корене. Компанија је основана пре скоро 30 година, тако да имамо купце који се враћају већ доста времена који интегришу ИоТ податке са својом аналитиком и већ неко време су. А Аллиант Енерги је један од наших случајева употребе или референтних купаца. И можете замислити проблем који енергетска компанија има са физичким постројењем. Скалирање изван зидова физичких постројења је тешко па енергетске компаније попут Аллианта траже начине како да оптимизирају свој енергетски учинак, у основи побољшавајући свој производни процес и оптимизирајући га на највиши ниво. А они користе Статистицу за управљање пећи у постројењима. А за све нас који се враћамо у своје ране дане науке, сви знамо да пећи стварају топлоту, топлина паре, турбине се врте, добијамо струју. Проблем за компаније попут Аллианта је у ствари оптимизација како се ствари загреју и сагоревају у тим великим круговима. И оптимизација производње како би се избегли додатни трошкови загађења, премештање угљеника и тако даље. И зато морате бити у могућности да надгледате унутрашњост једне од тих циклонских пећи са свим тим уређајима, сензорима, а затим узмете све те податке сензора и стално мењате енергетски процес. И управо то је Статистица радила за Аллианту од око 2007, пре него што је чак и термин ИоТ био супер популаран.
На Ребекину поенту, подаци сигурно нису нови. Способност да се обради и правилно користи заиста је место где се догађају узбудљиве ствари. Данас смо мало разговарали о здравственој заштити током претходног позива и виђамо све врсте апликација за рад људи као што су боља нега пацијената, превентивно одржавање, управљање ланцем снабдевања и оперативна ефикасност у здравству. И то је у току и постоји пуно различитих случајева употребе. Оно на шта смо овде изузетно поносни у Статистици је наш клијент Схире Биопхармацеутицалс. А Схире прави специјалне лекове за заиста тешке лекове болести. А када за своје купце креирају серију лекова, то је изузетно скуп процес и тај изузетно скуп процес захтева и време. Када размишљате о производном процесу као што видите, изазови су обједињавање свих података, довољно флексибилност на различите начине уношења података у систем, проверавање информација и могућност предиктивног начина на који можемо помоћи том купцу. И процесе који су извлачили већину информација из наших производних система и, наравно, уређаја и сензора који покрећу ове производне системе. И одличан је случај за то како компаније избегавају губитак и оптимизирају своје производне процесе користећи комбинацију сензорских података, ИоТ података и редовних података из својих процеса.
Па знате, добар пример где производња, а посебно технологија високе технологије, користе здравственој индустрији око ове врсте рада и података. Мислим да бих имао само пар ствари које бих хтео да напишем пре него што их завршим и вратим Дезу и Робину. Али знате, мислим да ће ова идеја о могућности вашег аналитичара гурнути било где у вашем окружењу нешто што ће постати изузетно важна за већину компанија. Придржавање традиционалног формата ЕТЛ-а података из извора до централних локација увек ће имати место у вашој стратегији, али не би требало да буде ваша једина стратегија. Данас морате заузети много флексибилнији приступ стварима. Да бисте примијенили сигурност коју сам споменуо, избјегавајте опорезивање ваше мреже, како бисте могли управљати и филтрирати податке будући да долазе с руба и одредити које податке вриједи чувати дугорочно, које податке вриједи пренијети на нашу мрежу или које податке тек треба анализирати у тренутку када су створени да бисмо донели најбоље могуће одлуке. Овај аналитички приступ свугде и било где је нешто што у срцу Статистице схваћамо веома добро и то је нешто у чему смо веома искусни. И враћа се на један од тих дијапозитива које сам раније напоменуо, могућност извоза ваших модела на различитим језицима, како би се они слагали и усклађивали са платформама на којима се подаци стварају. И онда наравно имати дистрибутивни уређај за оне моделе, што је такође нешто што доносимо за сто и због чега смо веома узбуђени. Мислим да је разговор данас, ако ћемо заиста озбиљно схватити ове податке који су већ дуго у нашим системима и желели бисмо да нађемо конкурентну предност и иновативни угао да их искористимо, морате да се пријавите неку технологију која вам омогућава да се склоните од неких рестриктивних модела које смо користили у прошлости.
Опет, моја поента је да ако желите да урадите ИоТ, мислим да то требате да будете у стању да урадите у основи, и унесете податке и упоредите их са другим подацима и урадите своју аналитику. Али исто тако колико је то важно или можда још важније, морате имати ту флексибилност да бисте аналитичар ставили на податке и померили аналитичар из централне стране ваше архитектуре, на ивицу због предности које сам поменуо пре него што. То је мало о томе ко смо и шта радимо на пијаци. И веома смо узбуђени због ИоТ-а, мислимо да дефинитивно долази до старења и да постоје велике могућности да сви овде утичу на своју аналитику и критичне процесе са овом врстом података.
Ребецца Јозвиак: Схавн, хвала пуно, била је заиста фантастична презентација. И знам да ће Дез вероватно умријети да вам постави неколико питања, па ћу Дез, прво вас пустити.
Дез Бланцхфиелд: Имам милион питања, али чуваћу себе, јер знам да ће и Робин имати. Једна од ствари коју видим широко и отворено је питање које се поставља и стварно желим добити увид у ваше искуство с обзиром на то да сте у срцу ствари. Организације се боре са изазовом, а изгледа да су неке од њих управо прочитале сличности Клауса Сцхваба „Четврта индустријска револуција“, а затим су имале напад панике. А они који нису упознати са овом књигом, у суштини је увид господе, Клауса Сцхваба, за који мислим да је професор, који је оснивач и извршни председник Светског економског форума од памћења, а књига је у суштини о цео овај свеприсутни интернет експлозија ствари и неких утицаја на свет уопште. Организације с којима разговарам нису сигурне да ли би требало преправити постојеће окружење или уложити све у изградњу новог окружења, инфраструктуре и платформи. Да ли и у Делл Статистици видите да људи преправљају тренутна окружења и размештају вашу платформу у постојећу инфраструктуру или их видите како преусмеравају фокус на изградњу нове инфраструктуре и припремају се за овај потоп?
Схавн Рогерс: Знате, имали смо прилику да опслужујемо обе врсте купаца и бити на тржишту све док ми имамо, те могућности нам помало шире. Имамо купце који су створили потпуно нове фабрике у последњих пар година и опремили их сензорским подацима, ИоТ-ом, аналитиком са ивице, све до краја током овог процеса. Али морам рећи да су већина наших купаца људи који обављају ову врсту посла већ неко време, али су приморани да игноришу те податке. Знате, Ребецца је ставила тачку напред испред - то нису нови подаци, ова врста информација је дуго била доступна у много различитих формата, али где је проблем био у вези с тим, премештајући га и доводећи га негде где бисте могли да учините нешто паметно са њим.
И зато бих рекао да већина наших купаца данас гледа оно што имају, а Дез, ово сте раније изнели, да је то део те велике револуције података и мислим да је оно што се заправо ради, да се ради о свим револуција података, зар не? Не морамо више занемарити одређене системске податке или производне податке или податке о аутоматизацији зграда, сада имамо праве играчке и алате да их набавимо, а затим и паметне ствари. И мислим да у овом простору постоји пуно возача који су то направили, а неки од њих су технолошки. Знате, велика инфраструктурна решења великих података попут Хадоопа и других учинила су мало скупљим и мало лакшим некима од нас размишљање о стварању податковног језера те врсте информација. А сада гледамо око предузећа да идемо: "Хеј, имамо аналитику у свом производном процесу, али да ли би се они побољшали ако бисмо могли додати неки увид у те процесе?" И то је, мислим, оно што већина раде наши купци. То није толико стварање од темеља, већ повећавање и оптимизација аналитике коју већ имају са подацима који су им нови.
Дез Бланцхфиелд: Да, догађају се неке узбудљиве ствари у неким од највећих индустрија које смо видели, и које сте споменули, о снази и комуналним услугама. Авијација управо пролази кроз овај бум где је један од мојих најдражих уређаја о коме стално говорим, Боеинг 787 Дреамлинер, и свакако Аирбусов еквивалент, А330 кренуо истом рутом. Било је шест хиљада сензора 787 када је први пут пуштен, а мислим да сада говоре о петнаест хиљада сензора у новој верзији. А занимљиво је разговарати с неким људима који су на том свету да је идеја о стављању сензора у крило и тако даље, и невероватна ствар око 787 у дизајнерској платформи је та што су, опет, измислили све у авион. Попут крила, на пример, када авион слети, крила се савијају до дванаест и по метара. Али у екстремним ситуацијама крила се могу савити на врху до 25 метара. Ова ствар изгледа као птица која лепрша. Али оно што нису имали времена да исправе је инжењеринг аналитике свих ових података, па имају сензоре који чине да ЛЕД лампице трепере зелено и црвено ако се нешто лоше догоди, али заправо не завршавају дубоким увидом у реалном времену. Они такође нису решили проблем како да померају количину података, јер у домаћем ваздушном простору у САД-у свакодневно има 87.400 летова. Кад сваки авион ухвати откуп 787 Дреамлинер-а, то је 43 петабајта података дневно, јер ти авиони тренутно стварају око пола терабајта података. А кад помножите 87.400 летова дневно у САД-у са тачком пет или пола терабајта, на крају имате 43, 5 петабајта података. Физички то не можемо да померамо. Дакле, дизајном морамо аналитику гурнути у уређај.
Али једна од ствари која је интересантна када погледам целу ову архитектуру - и желим да видим шта мислите о овоме - да ли смо кренули ка главном управљању подацима, некако, првим принципима управљања подацима, повлачењу све на централну локацију. Имамо податке о подацима, а затим креирамо мале базе података ако желите, изводе из којих радимо аналитику, али дистрибуцијом до ивице, једну од ствари која се стално појављује, посебно од људи из базе података и менаџера података или људи који се баве управљањем информацијама, шта се дешава када имам доста мало дистрибуираних минијатурних података? Какве су ствари примијењене на ово размишљање с обзиром на рубну аналитику у вашем рјешењу, у томе што би, традиционално, све долазило централно с језером података, сад свугдје на крају налазимо с тим малим локвама података, и иако то можемо вршите аналитику на њима локално како бисте добили увид у локалну заједницу, који су изазови с којима сте се суочили и како сте то ријешили имајући распоређени скуп података, а посебно када добијете микрокозмосе података и дистрибуирана подручја?
Схавн Рогерс: Па мислим да је то један од изазова, зар не? Како одлазимо од, знате, преношење свих података на локацију у центру или основни аналитички пример који сам дао, а затим радимо дистрибуирану верзију, јесте да завршите са свим тим малим силосима, зар не? Баш као што сте то приказали, зар не? Мало раде, раде неке аналитике, али како их вратити натраг? И мислим да ће кључ бити оркестрација кроз све то и мислим да ћете се сложити са мном, али ја сам срећан ако не, мислим да прилично дуго посматрамо ту еволуцију. неко време.
Враћајући се данима наших пријатеља, господина Инмон-а и господина Кимбалл-а који су свима помогли у архитектури улагања у своје ране складишта података, при чему је поента да смо одавно отишли од тог централизованог модела. Усвојили смо ову нову идеју да допустимо подацима да покажу своју тежину тамо где је најбоље да се налази унутар вашег екосистема и усклађујемо податке са најбољом могућом платформом за најбољи могући исход. И почели смо некако трошити, мислим, више оркестрирани приступ нашем екосуставу као свеобухватан начин вршења ствари, јер тамо покушавамо поравнати све те комаде одједном. Коју врсту аналитичког или радног посла ћу радити са подацима, какву врсту података то ће помоћи да се диктира где би требало да живе. Где се производи и коју врсту гравитације имају подаци?
Знате, видимо доста ових великих примера података где људи говоре о томе да имају 10- и 15-петабајт податковна језера. Па, ако имате језеро података које је толико велико, врло је непрактично да га померате и зато морате бити у могућности да у њега унесете аналитику. Али када то учините, до сржи вашег питања, мислим да то поставља пуно нових изазова свима да оркестрирају животну средину и примене управљање и безбедност, и разумете шта треба учинити са тим подацима да бисте је излечили и извуците из њега највећу вредност. И да будем искрен према вама - волео бих да чујем ваше мишљење овде - мислим да смо тамо рани дани и мислим да има још пуно доброг посла. Мислим да се програми попут Статистице фокусирају на то да више људи приступи подацима. Дефинитивно смо усредсређени на ове нове перспективе, попут научника о подацима о грађанима, који желе пребацити предиктивну аналитику на места у организацији која можда није била пре. И мислим да су то неки рани дани око тога, али мислим да ће лук зрелости морати да покаже висок ниво или оркестрацију и усклађивање између ових платформи, и разумевање шта је на њима и зашто. А то је вековни проблем за све нас људе.
Дез Бланцхфиелд: Заиста је тако и у потпуности се слажем с тобом и мислим да је сјајна ствар коју данас чујемо барем предњи крај проблема са заправо прикупљањем података на, претпостављам, нивоу пролаза на ивици мреже и могућност да се у том тренутку уради аналитика у суштини је сада решена. И сада нас ослобађа да заправо почнемо размишљати о следећем изазову, који је дистрибуција података на језерима. Хвала вам пуно на томе, била је то фантастична презентација. Заиста ценим прилику да попричам с вама о томе.
Прећи ћу до Робина јер знам да га има, а Ребека је такође након Робина добила дугу листу сјајних питања из публике. Робин?
Др Робин Блоор: У реду. Схавн, волео бих да кажете још мало и не покушавам вам пружити прилику да то рекламирате, али то је у ствари веома важно. Занима ме када знам у којем тренутку је Статистица уствари могућност извоза модела. Али исто тако, волео бих да кажете нешто о Бооми јер све што сте до сада рекли о Бооми је да је то ЕТЛ, а у ствари је ЕТЛ. Али то је заправо прилично способан ЕТЛ и за врсте тајминга о којима причамо, а неке од ситуација о којима овде разговарамо, то је врло важна ствар. Можете ли разговарати са те две ствари за мене?
Схавн Рогерс: Наравно, да, апсолутно могу. Знате, наше кретање у овом правцу је свакако било итеративно и било је некако корак по корак. Управо се припремамо да следеће недеље кренемо у верзију 13.2 програма Статистица. И има најновије надоградње свих могућности о којима данас говоримо. Али враћајући се на верзију 13, пре годину дана, најавили смо своју способност извоза модела са наше платформе и тада смо је назвали НДАА. Акроним је означавао Нативе Дистрибутед Аналитицс Арцхитецтуре. Оно што смо урадили је да улажемо пуно времена, енергије и фокусирамо се на отварање наше платформе, са могућношћу да је користимо као централни командни центар за напредну аналитику, али и да се тамо распоредимо. И прва места, Робине, које смо распоредили направили смо заиста, заиста одличан додатак платформи око машинског учења. И тако смо имали могућност размештања од Статистице до Мицрософтовог Азуре Цлоуд-а да искористимо снагу Азуре-а за стројно учење, као што знате, веома је интензивно и то је одличан начин за коришћење облачних технологија. И тако је то било прво.
Овде смо извештавали наше моделе у Азуре и користили Азуре да би их покренули, а затим податке или резултате послали назад на платформу Статистица. А онда смо прешли на друге језике са којих смо желели да можемо да извозимо, и наравно, један од њих је Јава, отвара нам врата да бисмо сада почели да извозимо наше моделе према другим локацијама попут Хадооп-а, па је онда дао и ми тамо играмо.
И на крају, фокусирали смо се на то да своје моделе с тим издањем можемо избацити у базе података. И тако, то је била прва итерација и да будем искрен према вама, крајња игра је била ИоТ, али још увек нисмо били тамо са верзијом 13 прошлог октобра. Од тада смо стигли тамо и то има везе са могућностима да радимо све ствари које сам управо споменуо, али потом и да имамо неку врсту транспортног уређаја. И да се вратимо на Дезово питање о, знате, шта је изазов и како да то урадимо када све те аналитике трчимо? Па користимо Бооми као својеврсни дистрибутивни центар и зато што је у облаку и зато што је тако моћан, као што сам већ напоменуо, платформа за интеграцију података, али је и платформа за интеграцију апликација и користи ЈВМ-ове који нам омогућавају да паркирате и радите било где да можете да поставите Јава виртуелну машину. То је оно што је замало отворило врата за све ове гатеваи-ове и рубне рачунарске платформе и рубне сервере, јер сви имају рачунар и платформу која је доступна за покретање ЈВМ-а. А зато што ЈВМ можемо покренути било где, Бооми се окренуо бити дивна дистрибуција и, користећи моју реч од раније, уређај за оркестрацију.
И ово постаје заиста важно, јер сви смо, знате, мислим да је авионски сценарио пре неколико минута био сјајан, а ја сам споменуо, знате, произвођачи попут Схире-а који у једној од својих фабрика имају десет хиљада сензора, у неком моменту морају почети да се баве неким централним приступом напредној аналитици. Бити ад хоц у вези с тим више не функционира. Некада је обујам модела и алгоритама које смо изводили био минималан, али сада је на максимуму. Тисуће их је у организацији. Дакле, део наше платформе је заснован на серверу и када имате наш корпоративни софтвер такође имате могућност подешавања и оцењивања и управљања својим моделима широм окружења. И то је такође део те оркестрације. Требало је да имамо слој, Робин, на месту које ти не само да прво омогућава да добијеш модел тамо, већ ти је и омогућио да подесиш моделе и стално их заменишш онолико често колико требаш, јер ово није нешто што можете учинити ручно. Не можете ходати око рафинерије са палим погоном покушавајући учитати моделе на пролазе. Између њега морате имати систем превоза и управљања, па тако комбинација Статистице и Бооми-а даје то нашим купцима.
Др Робин Блоор: Да. Па, ја ћу бити врло кратак, али, знате, ова изјава која је дата раније о језеру података и идеји накупљања петабајта на било ком месту и чињеници да има гравитацију. Знате, када сте почели да говорите о оркестрацији, почело ме је размишљати о врло једноставној чињеници да, постављање податковног језера које је на једном месту веома велико, вероватно значи да га заправо морате резервно копирати и то вероватно значи да ионако морате да померите доста података. Знате, права архитектура података је по мом мишљењу све више и више у правцу о којем говорите. Оно што бих рекао да га дистрибуирам на разумна места вероватно бих рекао. И изгледа да имате врло добру способност за то. Мислим, добро сам упозната с Бооми-јем, тако да је, на овај или онај начин, готово непоштено да то видим и можда публика не може. Али Бооми је, по мом мишљењу, толико битан у односу на оно што радите јер има могућности апликације. И такође зато што је стварност у томе што не вршите ове аналитичке прорачуне без да желите да нешто предузмете из неког или другог разлога. А Бооми игра улогу у томе, зар не?
Схавн Рогерс: Да, апсолутно. И како знате из претходних разговора, Статистица у себи има потпуно развијен мотор за пословна правила. И мислим да је то заиста важно када се сводимо на то зашто то радимо. Знате, шалио сам се унапред да заиста нема разлога да радите ИоТ осим ако нећете анализирати, користити податке за доношење бољих одлука или предузимање радњи. И тако, оно на шта смо се фокусирали није било само могућност постављања модела тамо, већ то што смо могли означити заједно са њим, скуп правила. А будући да је Бооми толико снажан у својим могућностима да премешта ствари са једног места на друго, у Бооми атому можемо уградити и могућност активирања, упозоравања и предузимања акција.
И ту почињемо да добијамо такав софистицирани приказ ИоТ података где кажемо: "У реду, ове податке вреди слушати." Али стварно, знате, знајући да је "светло укључено, светло укључено, свјетло је укључено, свјетло је укључено ”није толико занимљиво као кад се угаси свјетлост или кад се детектор дима угаси или када се све што се деси с нашим производним процесом угаси. Кад се то догоди, желимо да можемо одмах предузети кораке. А подаци овде постају скоро секундарни. Зато што није толико важно да смо све те ствари спасили, „у реду је, у реду је, у реду је“ сигнале, оно што је важно јесте да приметимо „Хеј, лоше је“ и одмах смо предузели кораке. Било да је некоме слање е-поште или можемо укључити експертизу о домену или да ли смо покренули низ других поступака да одмах подузмемо мере, било да су то корективне или као одговор на информације. И мислим да зато морате имати овај оркестрирани поглед на то. Не можете се само фокусирати на све своје алгоритме. Морате бити у могућности да их координирате и оркестрирате. Морате бити у могућности да видите како раде. И стварно, што је најважније, хоћу рећи, зашто би то урадио ако не можеш додати прилику да одмах предузмеш податке?
Др Робин Блоор: У реду, Ребека, верујем да имате питања од публике?
Ребека Јозвиак: Да. Имам тону питања публике. Схавн, знам да се ниси хтео предуго задржати на врху сата. Шта мислиш?
Схавн Рогерс: Срећан сам. Хајде. Могу вам одговорити на неколико.
Ребека Јозвиак: Да видимо. Знам да је једна од ствари коју сте споменули била да се ИоТ налази у раним данима и да има неки степен зрелости који ће се морати одржати и то некако говори на ово питање које је један од присутних поставио. Ако ће ИПв6 оквир бити довољно чврст, да би могао да задовољи раст ИоТ-а у наредних пет или десет година?
Схавн Рогерс: Ох, дозволићу Дезу да одјекне с мојим одговором, јер мислим да је он ближи овој врсти информација које сам ја. Али увек сам мислио да смо на врло брзом путу да се сагнемо и разбијемо већину оквира који имамо на месту. И док мислим да је додавање те нове спецификације или правац који идемо са ИПв6 оквирима важан, и то отвара врата да имамо пуно више уређаја и да можемо дати све што желите да дам адресу. Мислим да ће све што читам и видим са својим купцима, као и број потребних адреса, мислим да ће у неком тренутку то довести до још једне промене у том пејзажу. Али нисам заиста стручњак за мрежне послове, тако да не могу сто посто рећи да ћемо то покренути у неком тренутку. Али моје искуство ми говори да ћемо у неком тренутку тај модел покварити.
Ребека Јозвиак: Не бих се изненадила. Мислим да су оквири нека врста пробијања под тежином свих врста ствари. И то је сасвим логично, зар не? Мислим, не можете послати е-пошту са писаћим стројем. Други судионик пита: „Можете ли користити Хадооп оквир?“, Али претпостављам да бих могао то промијенити да кажем, како бисте користили Хадооп оквир за дистрибуирану аналитику?
Схавн Рогерс: Па, Робин ми је учинио услугу постављајући ми историјско питање и тако смо од верзије 13 пре годину дана за Статистицу имали могућност да возимо моделе из нашег система и у Хадооп. И блиско сарађујемо са свим великим Хадооп окусима. Имамо заиста сјајне приче о успеху око могућности да радимо са Цлоудером као једном од главних Хадооп дистрибуција са којима радимо. Али зато што можемо извести у Јави, она нам даје ту могућност да будемо отворени и да своје аналитике постављамо било где. Постављање у Хадооп кластер нешто је што радимо на уобичајен и свакодневан начин за многе наше купце. Кратак одговор је да, апсолутно.
Ребека Јозвиак: Одлично. И само ћу још једном бацити на вас и пустити вас да наставите са својим одмором. Други полазник пита, уз ИоТ аналитику и машинско учење, да ли мислите да све податке треба чувати у историјске сврхе и како ће то утицати на архитектуру решења?
Схавн Рогерс: Па, мислим да не треба чувати све податке. Али мислим да је врло занимљиво имати могућност забаве, слушања било којег извора података који желимо у нашој организацији, одакле год да долази. И мислим да су нам промене које смо видели на тржишту током последњих неколико година омогућиле тај приступ свим подацима и изгледа да се заиста некако исплати. Али биће различито за сваку компанију и за сваки случај употребе. Знате, када гледамо здравствене податке, сада постоји пуно регулаторних питања, пуно проблема са поштовањем закона због којих морамо да сачувамо податке за које друге компаније можда не разумеју зашто их је потребно сачувати, зар не ? У већини производних процеса, за велики број наших производних купаца, постоји стварна ствар да бисте могли историјски да прегледате своје процесе и да будете у могућности да се осврнете на велике количине тих података да бисте их научили и из ње направили боље моделе.
Мислим да ће требати чувати пуно података и мислим да данас имамо решења која то чине економичнијим и скалабилнијим. Али истовремено мислим да ће свака компанија наћи вредност у подацима које не треба да чува на атомском нивоу, али ће желети да анализирају у стварном времену и донесу одлуке о томе како би подстакла иновације у њихова компанија.
Ребецца Јозвиак: Добро. Не, публико, данас нисам стигао до свачијег питања, али проследићу их Схавну како би он могао директно да вас контактира и одговори на та питања. Али хвала свима на посети. Пуно хвала Схавн Рогерс из компаније Делл Статистица и свим нашим аналитичарима, Дез Бланцхфиелд-у и др Робин Блоор-у. Архиву можете пронаћи овде на инсидеаналисис.цом, СлидеСхаре, поново смо почели да враћамо наше ствари тамо, а ми пренављамо наш ИоуТубе, па потражите и то тамо. Хвала толико људи. А с тим ћу се опростити и видимо се следећи пут.
