2020 год станет годом непрерывного интеллекта

Совокупность факторов создает идеальный шторм внедрения и повсеместного использования непрерывного интеллекта.

Непрерывный интеллект (CI) готов добиться больших успехов в этом году. Совокупность факторов создает идеальный шторм принятия и массового использования.

В недавно опубликованном отчете ABI Research определены основные технологические тенденции, за которыми следует следить в предстоящем году. Была выделена CI, а также несколько смежных областей, которые также помогут сделать CI более практичным. В частности, в отчете отмечается, что использование CI в сочетании с устройствами Интернета вещей (IoT) существенно изменит то, как предприятия используют аналитику IoT. Внедрение CIfor IoT имеет большое значение для производителей, операторов цепочек поставок, транспортных организаций, организаций по техническому обслуживанию и ремонту и т. д.

См. также: Будет ли 5G играть роль в обеспечении приложений CI данными IoT?

«Концепция CI будет укрепляться на рынке IoT-аналитики, позволяя проводить более продвинутую аналитику в режиме, близком к реальному времени», — говорит Катерина Дуброва, аналитик M2M, IoT и IoT в ABI Research. С появлением и распространением потоковой аналитики и потоковых технологий растет возможность непрерывного анализа и извлечения ценности из данных Интернета вещей. Приложение CI станет возможным благодаря тому, что поставщики облачных услуг и поставщики предлагают платформы E2E, расширяя свои возможности за счет цифрового дублирования, больших данных. технологии и алгоритмы [машинного обучения]. «Поэтому в 2020 году ABIResearch прогнозирует более широкое внедрение технологий непрерывной интеграции, которые поднимут аналитику данных IoT за пределы традиционного операционного уровня (обслуживание и контроль), но мы также увидим большее влияние на стратегическое планирование и организационные изменения».

5G для подключения устройств Интернета вещей

По мере того, как количество развернутых устройств IoT стремительно растет, предприятиям нужен способ получить доступ к генерируемым ими данным. Многие отраслевые аналитики отмечают важность 5G для использования данных IoT в приложениях CI.

Ожидается, что в этом году 5G как инфраструктура для аналитики IoT будет набирать обороты. По данным ABI Research, экспериментальные концепции периферийных и частных сетей 5G будут представлены в 2020 году, но коммерческие реализации вряд ли получат широкое распространение не раньше 2023 года.

Частные сети, основанные на критически важных коммуникациях, уже развернуты в ряде отраслей, включая производство, логистику и цепочки поставок, оборону, нефть и газ, железнодорожные перевозки, общественную безопасность, с интегрированной цифровой расширенной сетью (iDEN), TETRA, P25 и Wi. -Fi основные используемые технологии подключения. В этом смысле 5G будет представлен в качестве конкурента существующим частным и периферийным сетям с открытостью, лучшей производительностью, стабильностью, безопасностью и простотой реализации, которые являются ключевыми отличиями.

В то время как игроки телекоммуникационных компаний готовятся представить свое оборудование для этого рынка, традиционные поставщики корпоративной инфраструктуры рассматривают возможность инвестирования в спектр 5G и будут продолжать налаживать партнерские отношения с поставщиками управляемых услуг и новаторами в области технологий 5G в течение 2020 года, чтобы добавить 5G в свою коллекцию корпоративных технологий.

Конвергентная инфраструктура в ударе

Возможно, основной причиной того, что CI станет разрушительным фактором в 2020 году, является цифровая трансформация. На самом деле, наиболее важным фактором, позволяющим расширить использование CI, является то, что, наконец, стало практичным реализовать CIon в гораздо более широком масштабе благодаря облаку, достижениям в программном обеспечении для потоковой передачи и росту данных от датчиков IoT. Эти факторы ускоряют принятие CI. Например, Gartner отмечает, что к 2022 году более половины основных новых бизнес-систем будут включать CI, использующую контекстные данные в реальном времени для улучшения решений.