В рубрику "All-over-IP" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
Существующие разработки достигают пика своего развития, все быстрее происходят непредвиденные изменения, а инновации, предназначенные для потребителей, находят применение в бизнесе (и наоборот). Поэтому крайне важно постоянно искать технологии, которые дадут преимущества нам и нашим клиентам.
В преддверии 2018 г. мы вместе с коллегами выделили тренды, которые, по нашему мнению, окажут наибольшее влияние на нашу компанию и отрасль в целом.
Два тренда, получившие широкое распространение в последние годы, – облачные вычисления и Интернет вещей – принесли бесспорные преимущества как компаниям, так и потребителям. Однако не обошлось без сложностей: существенно увеличился трафик от устройств в центры обработки данных и, соответственно, выросли требования к полосе пропускания и месту для хранения информации. Периферийные вычисления устраняют эти проблемы за счет обработки данных "на периферии" сети, ближе к тому месту, где они создаются. Такое решение значительно снижает требования к полосе пропускания между датчиками, устройствами и центром обработки данных. Дальнейшее внедрение периферийных вычислений связано с потенциальными проблемами целостности и конфиденциальности данных, но их можно решить путем анонимизации и шифрования данных в самом устройстве перед их отправкой в центр обработки данных.
По мере повышения функциональности и качества периферийных устройств (сетевых камер, звуковых и прочих датчиков) будет усиливаться необходимость найти баланс между облачными и граничными вычислениями, чтобы получать точные, надежные и пригодные для использования данные.
Сегодня уже можно использовать все преимущества машинного обучения и архитектур глубокого обучения: у нас есть огромные массивы данных, вычислительные мощности для их оперативного анализа, сложные алгоритмы и опыт применения этих технологий. Когда появились впечатляющие образцы применения глубокого обучения (интерпретация изображений, распознавание речи и поддержка принятия решений), стал очевидным потенциал его использования для аналитики в сфере охраны и безопасности.
Даже базовые алгоритмы глубокого обучения повысят эффективность распознавания движения и лица, отслеживания людей и подавления ложных сигналов тревоги. Глубокое обучение поможет разрабатывать, настраивать, оптимизировать системы и управлять устройствами. Кроме того, по мере развития технологии глубокого обучения открываются хорошие возможности для прогнозной аналитики и предотвращения инцидентов, от террористических актов до несчастных случаев вследствие падений и от дорожно-транспортных происшествий до краж в магазинах.
Но пока делать точные прогнозы еще слишком рано. В наши дни техника развивается быстро и непредсказуемо, при этом постоянно растут требования к вычислительным мощностям, однако потенциал применения глубокого обучения, которое в конечном итоге может привести к созданию автономных систем, огромен.
Как и прежде, в списке трендов на ближайшие годы присутствует кибербезопасность. Задача постоянного усиления кибербезопасности будет актуальной всегда, ведь располагающие большими ресурсами преступники никогда не перестанут использовать уязвимости в новых технологиях. Количество подключенных к сети устройств растет экспоненциально, и вместе с ним растет число потенциальных изъянов, которые, если их оставить без внимания, могут привести к нарушению работы сети, заражению программами-вымогателями или, проще говоря, к дорогостоящему простою. Вне всякого сомнения, в 2018 г. мы столкнемся с еще большим числом атак и уязвимостей. Решить эту проблему поможет проактивная защита и незамедлительная установка доступных исправлений.
Интернет вещей (IoT) достиг того уровня, когда для масштабирования, сбора и анализа данных, а также для эффективного управления сетью подключенных устройств крайне важно использовать масштабируемую архитектуру. Благодаря IoT-платформе оборудование разных производителей может совместно работать и обмениваться информацией, создавая таким образом интеллектуальные системы на базе существующей сетевой инфраструктуры. Уже сейчас есть множество компаний (как уже хорошо зарекомендовавших себя разработчиков, так и новичков), которые предлагают IoT-платформы, а в следующем году таких компаний станет еще больше. Однако в будущем также будут важны новые официальные международные или фактические стандарты для организации взаимодействия между различными IoT-платформами и поддержания систем, не зависимых от поставщиков.
В 2016 г. наблюдался значительный рост популярности виртуальных помощников. Amazon Alexa, Google Home, Apple Siri и Microsoft Cortana уже сейчас помогают людям в повседневной жизни, а такие новые помощники, как Facebook M, станут еще совершеннее. Проникновение этих технологий в бизнес неизбежно, ведь потребители желают общаться с такими же умными помощниками не только дома, но и на работе. В частности, для поставщиков любых сложных или высокотехнологичных продуктов и услуг виртуальная поддержка при подборе, установке, настройке и управлении будет не просто приятным дополнением – она станет обязательным компонентом.
Технология дополненной реальности создавалась для военной сферы и авиации, а сейчас она демонстрирует огромный потенциал в бизнесе и уже используется в мобильных устройствах и носимой электронике.
Одним из очевидных способов применения дополненной реальности является установка и обслуживание технологических систем, когда специалист видит наложенные на реальное оборудование визуальные инструкции. Применительно к нашей отрасли – благодаря широкому применению невизуальных датчиков и аналитики для получения более точных и разносторонних данных (помимо визуальной информации) пользователи систем видеонаблюдения смогут с помощью дополненной реальности объединить различные источники данных в единое целое, а затем оперативно принять адекватные меры.
Несомненно, в 2018 г. могут появиться и абсолютно новые тренды, а степень влияния рассмотренных выше тенденций может отличаться от прогнозируемой. Но одно мы знаем точно: наш мир стремительно меняется в самых разных аспектах – политическом, культурном, экономическом и технологическом – и всем компаниям придется гибко реагировать на эти изменения.
Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #6, 2017
Посещений: 3618
Автор
| |||
В рубрику "All-over-IP" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
