Veri trafik yönetiminiz IoT için hazır mı? | BThaber
Genel 20 NİSAN 2018 / 15:14
Veri trafik yönetiminiz IoT için hazır mı?
Citrix, şirketlere otomatik, algoritma tabanlı ağ ve veri yönetimine geçiş yaparak yarıştaki yerlerini almalarını ve uygulamalar, platformlar, analiz ve altyapılar üzerine çalışarak zekâ yığını oluşturmaya başlamalarını öneriyor.
IoT'a (Nesnelerin İnterneti) IoT denmesinin bir sebebi var. Geniş ağ bağlantılı sensörlerin ve cihazların hızla yayılması, eski internetin doğuşuyla birçok ortak özellik taşısa da arada temel farklılıklar var. Bunlardan en temeli bağlı düğümlerin yapısındaki farklılıklardan ileri geliyor. IoT cihazları “akıllı” olabilirler ama bilgisayarlar kadar değil. Bu cihazların çok düşük bilgi işleme güçleri var, doğrudan insanlar tarafından çalıştırılmazlar ve çalışabilmeleri için ağ bağlantılarına ihtiyaç duyarlar. Ayrıca IoT cihazları toplu işlemlerle çalışmaz. Ancak gerçek zamanlı olaylar onları tetiklediğinde uyarı ve veri gönderirler. Bu dinamik ağlar akışkan, genişletilebilir, yazılım tanımlı altyapılar gerektirir.
Işık hızında yayılıyor
Gelecek birkaç yıl içinde internete milyarlarca yeni, veri üreten düğüm eklendikçe özellikle güvenlik, görünürlük, veri depolama ve veri trafiği yönetimi gibi doğal zorluklar da artacak. Bu noktada farklı piyasa tahminleri öne çıkıyor: Cisco 2020 yılına kadar 50 milyar cihazdan söz ederken, IHS Markit 2030 yılına kadar 125 milyar bağlı cihazın kullanımda olacağını öngörüyor. Her iki senaryoda muazzam ve görülmemiş bir ölçek söz konusu. Fırsatları değerlendirmek ve komplikasyonları belirlemek güçlü otomasyon becerisi ve üstün zekâ gerektirecek. Zekâ yığınlarının evrimi, IoT uygulamalarının güvenliğini ve sürdürülebilirliğini belirleyecek. En sonunda akıllı algoritmalar sensör veri akışlarından siber güvenlik uyarılarına, tahminsel iş analizlerine kadar her şeyi dinamik olarak işleyecek.
IoT cihazlarının ve verilerinin yayılım hızına yetişmek için verilen savaşta güçlü bir temele sahip olmak büyük önem taşıyor. Ağın güvenilirliği ve hızlı yanıt verme becerisi olmazsa olmazlardan. Veriler çok yüksek hızlarda ve güvenilirlikte iletemezse birçok IoT ürünü (tıbbi cihazlar, duman alarmları, güvenlik kameraları, bağlı arabalar) temel işlevlerini yerine getiremez ve gelişim süreci sekteye uğramış olur.
AI ve Otomasyon
Elbette otomasyonun, yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin (ML) temel rolü, cihazın çalışabilirliğiyle (örn. verinin gerçek zamanda ileri geri akabilmesini sağlamakla) sınırlı değil aksine bir sonraki seviye analizlerdir (trendler, modeller ve içgörüler için gerçek zamanlı veri madenciliği). Ardından karar verme ve genişletilmiş kullanım senaryoları gelir (toplanan ve analiz edilen veriler üzerine aksiyon alma ya da bunları başka sistemlerin kullanımı için paylaşma ve satma). Örneğin, mesai sonrası ofiste yangın çıkması durumunda duman detektör sinyalinin itfaiyeye ulaştırılmasının yanı sıra, sistemin yakındaki ofislerde veya binalarda alarm hareketliliğini kontrol etmek için yeterince akıllı olması ve ilgili veriyi itfaiyeye göndermesi gerekir. Ve elbette tüm bunların kopma ve gecikme olmadan gerçekleşmesi önemlidir.
Aşırı dijital dönüşüm yüklemesi
IoT ağınızın herhangi bir adımı için ayarlamalar yaparken akıllı kontrollerin dinamik, programlanabilir ve erişilebilir olması gerekir. Kuruluşunuzda sağlam ve işlevselliği kanıtlanmış IoT kullanım senaryolarının oluşması yıllar alabilecek olsa da dijital dönüşüm yarışı şu anda tam gaz devam ediyor. Şirketler, aksamalara dayanıklı olabilmek için şimdiden akıllı küresel ağ trafiği yönetiminden başlayarak zekâ yığınlarını oluşturmaya başlamalılar.
Rakipleriniz IoT, AI ve ML teknolojilerini hayata geçirmek için yarışıyor. 2017 yılına ait bir Cowen araştırması, ankete katılan IT liderlerinin yüzde 81'inin aktif olarak AI'ye yatırım yaptığının altını çiziyor. Bunlardan yüzde 43'ü kavram kanıtlarını değerlendirip uygularken, yüzde 38'i ise daha fazla yatırım yapmayı planlıyor. BirMcKinsey Global Institute raporunun özeti AI'nin, erken davranan kuruluşlara değer zinciri boyunca nasıl değer kattığını gösteriyor. Örneğin otomobil üreticileri üretim saha operasyonlarını optimize etmek, pazarlama zekâsını geliştirmek, araçlara bakım ve onarımda yardımcı sensörler eklemek ve gelecek nesil bağlantılı otomobilleri geliştirmek için IoT ve AI'yi kullanıyor. Bu teknolojiler tedarik zinciri boyunca benimsendikçe verimlilik, görünürlük ve kalite kontrol adımlarındaki değişimlere yön verecekler.
Oracle'dan Amit Zavery bu dönüşümün ne kadar hızlı gerçekleştiğinin altını çizen, akıllı otomasyonun bulut bilişim işlemlerine yakın vadedeki penetrasyonu hakkında bazı ufuk açıcı tahminler paylaştı. Zavery tahminlerinde uzak bir gelecekten değil, 2020'den bahsediyor.
Zekâ yığınlarınıza yatırım yapmıyorsanız, birden fazla cephede kaybedersiniz: Verimlilik, maliyet azaltma, ürün ve hizmet içgörüleri ve ortakları ve satıcıları IoT tabanlı olan kurumsal müşterilerle iş fırsatları.
Akılcı adımlar atın
Başladığımız noktaya geri dönersek, bu çabaların her birinin temelini oluşturan şeyi yeniden düşünün. IoT/AI/ML teknolojileri her nerede kullanılıyorsa, ağa bağlı veri akışı en temel faktörlerden. Cihazların sayısı ve verilerin hacmi arttıkça bilgi işleme gücü, veri depolama ve uç noktalarla bağlantı sağlamak giderek daha fazla önem kazanacak ve giderek karmaşıklaşacak. Veri gecikmesi ve kesintileri için halihazırda düşük olan tolerans, özellikle kamu güvenliği ve siber güvenlik (ulaşım, tıp, akıllı şehirler, ticari ve konut güvenlik sistemleri, vb.) alanlarındaki kritik uygulamalar için hızla sıfıra inecek.
Ağ trafiğinin geleneksel, statik yöntemlerini kullanmak asla yeterli olmayacak. DNS ile başlayarak IoT yükünün üstesinden gelmek için her bir altyapı parçasının optimize edilmesi gerek. Veri trafiği, en iyi yolu seçmek için sunucu verilerini, gerçek kullanıcı ölçümlerini ve üçüncü taraf ölçümlerini gerçek zamanlı olarak çeken algoritmalar tarafından yönlendirilmeli. "En iyi" yol ise hız, güvenilirlik, veri türü ve verimli kaynak kullanımı gibi parametreler tarafından belirlenmeli.
Değişimin hızı her zaman olduğu gibi acımasız. Akıllı bir başlangıç için otomatik, algoritma tabanlı ağ ve veri yönetimine geçiş yaparak yarıştaki yerinizi alın ve uygulamalar, platformlar, analiz ve altyapılar üzerine çalışarak zekâ yığınınızı oluşturmaya başlayın.
ETİKETLER : citrix geniş ap bağlantılı sensötler veri trafik yönetimi citrix veri trafik yönetimi