5G時代の象徴的なアプリケーションは何ですか？

5GはIoTプロジェクトをどのように改善しますか？

5Gの主な利点は、第3世代パートナーシッププログラム（3Gpp）で定義されているデバイスの帯域幅を増やし、遅延を減らすことです。 IoTアプリケーションの場合、これにより多くの重要なアプリケーションのオプションが導入されます。

モノのインターネットの新たな分野は、リアルタイムの情報を効果的に収集します。 3Gppには、モノのインターネットの拡張に役立つ2つのテクノロジーがあります。拡張マシン通信（emtc）と狭帯域モノのインターネット（NB-モノのインターネット）です。どちらの方法も、複雑さを軽減し、デバイス密度を高め、電力効率を高めるように設計されています。 emtcは、ウェアラブルや個人のIoTユースケースなどのリアルタイムプロジェクトに関連付けられています。 NB-IoTは、遅延に対する耐性が高く、送信する必要のあるデータが少ないソリューションに重点を置いています。さらに、一部のソリューションのバッテリー寿命は10年を超える場合があります。このようにモビリティとバッテリーを組み合わせることで、企業はIoTソリューションを実装する際のいくつかの障害を克服できます。

いくつかの点で、emtcとナローバンドIoTの実現にはメリットがあります。 Intelは、5Gによってもたらされるマイルストーンについて非常に懸念しており、5Gの3Gpp機能を視覚化するためのロードマップを作成しました。ポジショニングの向上、バッテリ寿命の延長、リアルタイムの使用、大規模なパフォーマンスの向上などのこれらの利点は、数年前のIT専門家の期待を上回りました。

モノのインターネットは、5Gの潜在的な課題に直面しています。

上記のように、いくつかの注意事項に注意する必要があります。企業がそれらを変更してこの規模を導入したい場合は、バックエンドソリューションをサポートする準備ができている必要があります。データ容量、データ送信、およびデバイス接続の数により、いくつかの問題が発生します。

多くの場合、超大規模なパブリッククラウドを介して大規模な5GベースのIoTソリューションを構築する唯一の実用的な方法です。当然、これらの強力な推奨事項は、特定のユースケースに関する詳細に答える必要があります。実際、何千ものIoTデバイス、またはリアルタイムデータやリッチメディアを提供することで、従来のデータセンターの通信回線とストレージリソースをすぐに使い果たしてしまう可能性があります。スーパーパブリッククラウドは、IoTソリューションの大きな変化に対応するスケーラビリティを提供できますiphone信用卡。

5gは重要であるだけでなく、人々の負担をはるかに超えています。したがって、企業は5gソリューションのビジネスへの影響を考慮する必要があります。 5gベースのIoTソリューションは全体的なメリットをもたらすことができますか？5g駆動のIoTソリューションはボトルネックを特定したり、既存のサービス、プラットフォーム、リソースに容量の制約を生じさせたりしますか？

実際の推奨事項は、クラウドが企業に最適なIoTソリューションの一部になり、最初から5Gによって駆動されるようにすることです。これは、企業が将来IoTソリューション全体の価値を脅かす可能性のある複雑な問題を回避するのに役立ちます。

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人工知能は、ストレージの管理と計画をサポートします

人工知能はストレージを監視して、さまざまなワークロードのパターンとパフォーマンスを検出できます。ワークロードは、さまざまな入出力特性またはアプリケーションタスクによって生成されるデータストリームです。 AIはこれらのワークロードパターンを検出し、ストレージ管理者がどのワークロードがストレージアレイを最大化するリスクをもたらす可能性があるかを理解するのに役立ちます。さらに、ストレージ監視機能は、アレイに配置できる追加のワークロードがあるかどうかを理解するのに役立ちます。さらに、アレイに追加された場合、ワークロードが中断される量。

たとえば、会社がプロセスに電子メールサーバーを追加しているとします。この場合、人工知能システムは、ストレージアレイがサーバーのストレージニーズを満たすか最大化できるかどうかを予測できます。このテクノロジーを使用すると、ストレージ管理者はさまざまなワークロードをさまざまなストレージスタックにアクティブに割り当てることができるため、遅延を最小限に抑えることができます。したがって、人工知能をストレージアレイに統合することで、ストレージベンダーや組織はストレージスタックを最適化できます。

ストレージアクティビティの監視に加えて、ストレージ管理者は、ストレージシステムで使用されるアプリケーションのコーディングとエラーをチェックおよび分析する必要もあります。これは、アプリケーションのニーズに応じてストレージシステム構造を設計する方法をよりよく理解するのに役立ちます。これらは、アプリケーションの入出力パターンを理解することによって実現されます。この操作を実装するための最も一般的な手法は、キャプチャアプリケーションを追跡することです。

Straceは、入力および出力関数に関する指示を診断、デバッグ、および取得するために使用できるLinuxユーザースペースのツールです。ただし、複雑なアプリケーションには複数の入出力機能が含まれる可能性があり、これは人々にとって課題です。 MLアルゴリズムは、大量のデータを簡単に抽出して分析し、多くのストレージの問題を解決できるため、ストレージシステム自体を調査することが最善の解決策です。さらに、多数のデータトレーニングアルゴリズムを使用して、特定のスタックまたはアプリケーション全体のデータを収集および保存する方法を理解することで、特定のアプリケーションのストレージアクティビティをリアルタイムで監視できるため、スタックの最大化とストレージ容量の増加短期wifi。

AIデータストレージは顧客のニーズを満たすことができます。

テレメトリデータは自動的に記録され、リモートまたはアクセスできないソースからワイヤレスで送信されます。次のテレメトリ方法：センサーはソース内のデータを測定し、それを電圧に変換し、タイミングデータをデータストリームに結合してから、リモートレシーバーに送信します。受信後、ユーザーの要求に応じてデータを処理できます。

AIコンピュータービジョンテクノロジーは、テレメトリデータをスキャンして、ストレージアレイを脆弱性から保護します。履歴データを使用して脆弱性をトレーニングする場合、機械学習アルゴリズムは複数のアプリケーションからの入力データを照合して、脆弱性の可能性を発見できます。このように、人工知能の予測と分析を通じて、ストレージプロバイダーは顧客の目の前でのストレージの問題の回避に集中できます。

人工知能データストレージはまだ初期段階ですが、驚くべき結果を示しています。さらに、クラウドベンダーやその他のストレージ管理者は、スーパーストレージシステムを保存および保守するための人工知能に絶えず投資しています。主流のAIデータストレージは、間違いなく、企業が上記のすべての指標を制御し、顧客により良いサービスを提供するのに役立ちます。

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将来、セキュリティ分野で顔認識技術はどのように発展するのでしょうか？

顔認識は、顔の特徴情報を使用してアイデンティティを分析する生体認証技術です。人気のある生体認証技術として、顔認識技術は、市場の需要の変化とともにユーザーのニーズを満たす製品を絶えず開発しています。インテリジェントなセキュリティの構築は、顔認識技術のアプリケーションのモデルの1つです。顔認識および検出技術は、モバイルインターネットインテリジェンスの時代に非常に成熟してきました。セキュリティの分野では、顔認識技術はどのように発展しますか？

都市のセキュリティ監視に関しては、高解像度カメラを多数搭載していますが、これらのカメラは単純な撮影と記録しか実行できません。統一された計画がなければ、監視装置は繰り返しの建設を引き起こす可能性があり、それは統一された管理の形成を助長しません。悪性の事件が発生した場合、通常は、その地域のビデオを徹底的にフィルタリングし、証拠を検索してから、事件自体に対処するだけで済みます。これは十分に賢くないので、それでもビデオをチェックするために多くの人々を必要とします。

インテリジェント監視システムの不可欠な部分として、顔認識テクノロジーは、ユーザーがビデオ画面から最も有用な情報を抽出するのに直接役立ちます。これにより、監視システムはビデオを録画するだけでなく、ビデオを分析するようになります。これは大きな価値があります。

現在、ほとんどの建物のインターホンシステムはIDカードを使用しています。つまり、IDカードは、コミュニティや建物に出入りするときにドアを開けます。顔認識技術を使用して、顔認識マシンを介して。認識時間が1秒未満になると、ドアが自動的に開きます。コミュニティの各ドアと地下室の入り口には、顔認識アクセス制御システムが設置されており、アクセス制御システムが顔認証情報をスキャンした後、顔画像を収集することで登録ユニットに入ることができます。さらに、顔認識のインテリジェントな開発により、建物のインターホンのインテリジェントな開発が促進されました。ユーザーに入口、出口、訪問者の管理を提供するだけでなく、効果的なセキュリティ管理を形成することもできますrpa 比較。

公安機関が事件や問題を調査して処理する場合、従来の方法では問題を解決できないことがよくあります。顔認識システムを使用して、ターゲットの顔をシステムに入力します。システムは、母集団データベースで一致する情報を自動的に検索し、最初の数人の類似した人物を一覧表示してから、手動による介入によってターゲットの真のIDを選別します。

さらに、顔認識はセキュリティ分野でより広いスペースを持っています。例：刑務所、車両監視、国境検査、裁判所、交通など。人口統計情報データベースで写真のID情報を見つけることができるだけでなく、ビデオで関連するビデオの写真データを見つけることもできます。このデータは、事件処理担当者が容疑者の捜索範囲を狭め、事件処理の効率を改善し、公安職員による調査の混乱を解決し、健全な社会保障防止システムを確立するのに役立ちます。

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モノのインターネットの7つのセキュリティの脅威と課題

1。安全基準に一貫性がありません。

セキュリティ標準に関しては、モノのインターネットは少し混乱しています。企業とニッチ市場の間には統一された基準はありません。つまり、すべての企業が独自の合意とガイドラインを確立する必要があります。

標準がないため、IoTデバイスの保護がより困難になり、リスクを増大させることなくマシン間で通信することがより困難になります。

2。処理能力が低い。

ほとんどのIoTデバイスは処理能力が低くなっています。これにより、コストを削減し、バッテリ寿命を延ばすことができますが、無線（OTA）を更新し、ファイアウォール、ウイルススキャナー、エンドツーエンド暗号化などのネットワークセキュリティツールの使用を禁止することは困難です。したがって、ハッカーの攻撃を受けやすくなります。

3。従来の資産。

アプリケーションを開発するときに、クラウド接続を考慮しないと、最新のネットワークからの攻撃に対して脆弱になります。たとえば、これらの古いアセットは新しい暗号化標準をサポートしていない可能性があります。したがって、大きな変更を加えずに古いアプリケーションを作成することは非常に危険です。何年にもわたって（おそらく数十年）蓄積された歴史的資産は、小さなセキュリティのアップグレードでさえ大きな課題です。

4。ユーザーの認識が不十分です。

何年にもわたって、インターネットユーザーは自分のコンピューターと携帯電話を保護する方法を学びました。ますます多くの人々がウイルススキャンの重要性を認識し、ジャンク情報を読むべきではないことを認識しています。ただし、新しいテクノロジーとして、モノのインターネットはまだその概念と機能に精通していません。その結果、メーカーと消費者はIoTデバイスに深刻なセキュリティ上の脅威をもたらします。ハッカーの標的は人と設備です。一部のユーザーは、機器の使用に関する知識が限られています。その結果、人々は行動を起こしたときに結果を知りません。

5。ボットネット攻撃。

これは、違法アクセス、サーバークラッシュ、データ盗難、分散型サービス拒否などの自動化された大規模な攻撃を実行するために使用できます。

ボットネットは通常、低コストで非常に短時間で攻撃を開始するように設計されています。効果的な攻撃を行うために、ハッカーはリモートでデバイスにアクセスして何千ものワークステーションに感染する可能性があり、セキュリティシステムは真の通信と偽の通信を区別するのが困難になりますidd001收費表。

6。暗号化の欠如。

従来の送信における暗号化メカニズムの欠如は、モノのインターネットの最大のセキュリティ問題の1つです。多くのIoTデバイスは、送信するデータを暗号化しません。つまり、誰かがネットワークに侵入すると、デバイスに送信されたパスワードやその他の機密情報を取得できます。

7。ファームウェアアップデートの欠如。

もう1つの主要なIoTセキュリティの問題は、デバイスに脆弱性またはエラーがあるかどうかです。それがそれ自体またはサードパーティによって生成されたコードからのものであるかどうかにかかわらず、メーカーはこれらの危険を回避するためにファームウェアをアップグレードできなければなりません。理想的には、これはリモートである必要がありますが、これが常に可能であるとは限りません。ネットワークのデータ伝送速度が低すぎる場合、またはその情報伝送容量が制限されている場合は、デバイスと物理的に接触して解放および更新する必要があります。

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1。従来の自動制御は明確なモデルに基づいており、インテリジェント制御の研究対象には深刻なモデルの不確実性があります。つまり、工業プロセスのように、モデルの構造とパラメータが大幅に変更されます。問題、いくつかの外乱は予測できず、モデルの確立に失敗します。これらの問題は、従来のモデルベースの自動制御を解決するのが困難です。

2。従来の自動制御システムの入力または出力機器と人間および外部環境との間で情報を交換することは非常に不便です。印刷、グラフィックス、手書き、口頭でのコマンドなどを受け入れることができる情報入力デバイスを作成し、より詳細で柔軟な情報をシステムと通信すると同時に、出力デバイスの機能を拡張して使用したいと考えています。テキスト、図面、3次元画像、および言語他の形式で情報を出力します。さらに、通常の自動装置は、さまざまな可視および可聴画像、音の組み合わせ、およびその他の外部条件を受け入れ、分析し、知覚することはできません。情報チャネルを拡大するためには、自動装置に、テキスト、音、物体認識装置など、さまざまな感覚を機械的にシミュレートできる正確な発音装置を装備する必要があります。幸いなことに、近年のコンピュータおよびマルチメディア技術の急速な発展は、この分野におけるインテリジェント制御の開発のための材料の準備を提供し、インテリジェント制御を多次元三次元制御システムにしている。

3.従来の自動制御システムでは、制御タスクで出力を固定値にする（調整システム）か、出力を予想される運動軌道に従わせる（システムに従う）必要があるため、単一の制御の特性を備えています。タスク、およびインテリジェント制御システムの制御タスクは、より複雑になる可能性があります。たとえば、インテリジェントロボットシステムでは、複雑なタスクを自動的に計画および決定し、障害物が予想される目標位置に移動するのを自動的に回避する必要があります。

4.従来の制御理論には、線形問題に関する成熟した理論があります。高度に非線形な制御オブジェクトに使用できる非線形手法がいくつかありますが、それらは満足のいくものではありません。インテリジェント制御は、これらの複雑な非線形問題を解決する方法を見つけ、これらの問題を解決する効果的な方法になりました。上記の特徴に加えて、工業プロセスのインテリジェント制御システムには他の特徴もあります。たとえば、制御対象は通常動的であり、制御システムのオンライン移動には通常、高いリアルタイム応答速度が必要です。これらの特性が、インテリジェントロボットシステム、航空宇宙制御システム、交通管制システムなどの他のインテリジェント制御システムとの違いを決定し、その制御方法と形式を決定しますconstruction it solutions。

5.従来の自動制御システムと比較して、インテリジェント制御システムには、十分な人間による制御戦略、制御対象と環境に関する知識、およびこれらの知識を適用する能力があります。

6.従来の自動制御システムと比較して、インテリジェント制御システムは、開閉ループ制御と定性的および定量的制御を組み合わせたマルチモーダル制御モードを採用しています。これは、知識ベースの非数学的な一般化モデルで表すことができます。数学的に表現されたハイブリッド制御プロセス。

7.従来の自動制御システムと比較して、インテリジェント制御システムは構造変化の特徴を備えており、自己適応、自己組織化、自己学習、自己調整の能力を備えています。

8.従来の自動制御システムと比較して、インテリジェント制御システムには、補償、自己修復、判断、および意思決定の機能があります。

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