Analitik geliştirme yaşam döngüsünden nasıl yararlanılır

IoT kenarı "Vahşi Batı" boyunca beklemek, ölçekleme süreci için daha fazla otomasyon yazılımı ile karşılığını vermeye başlıyor.

<a href = "https://tr2.cbsistatic.com/hub/i/r/2020/03/09/172fbdf1-1975-46e0-88ef-08a57fd64001/resize/770x/8814320e96ee58a3f11a521cb555f49d/istock-12090805 target." = "_ boş" data-component = "modalEnlargeImage" data-headline = "

"data-credit =" Resim: Soulmemoria, Getty Images / iStockphoto "rel =" noopener noreferrer nofollow ">Bilgisayar klavye IoT kelime

Görüntü: Soulmemoria, Getty Images / iStockphoto

Uç hesaplama ve Nesnelerin interneti (IoT) cihazları 2019'da çarpıcı rakamlarla arttı, 26.66 milyar IoT cihazı dünya çapında aktifti. İçinde 2020'de IoT cihaz sayısı 30.7 milyara çıkacak.

Küçük bir şaşkınlık, şirketler ve satıcılar tarafından "kontrol" kenarı almak için böyle bir odak olmuştur kenara yönelik ağlar, yönetim ve politikaların yanı sıra sağlam güvenlik. Ayrıca, kenar bilgi işlemin diğer alanlarında da yükselen eğilimler var.

GÖRMEK: Özel rapor: Endüstriyel IoT'nin yükselişi (ücretsiz PDF) (TechRepublic)

Edge computing ve IoT'ye ilk finansal yatırımları yaptıktan sonra, yönetim artık meyveler gibi kırılgan ürünler için çevrelerin (nem ve sıcaklık) üretimin zamanında olup olmadığını anlayabilecek gerçek zamanlı ve gerçek zamanlıya yakın bilgiler bekliyor. veya bilgisayarlar olması gerektiği gibi ya da herhangi bir Pazartesi sabahı trafiğin kentsel arterlerden nasıl aktığı.

Bu uç analitik taleplerini yerine getirmek için BT'nin yeni uç analitik uygulamaları için kendi üretim, yazma, test, sahne, dağıtım ve bakım üretim döngüsünü yönetebilmesi gerekir. Bu yeni analiz uygulamalarının çoğu yapılandırılmamış büyük veri.

yakalamak, kenar hesaplama analitiği için düzenlenmiş birkaç yaşam döngüsü yönetim çerçevesi vardır. İkinci bir komplikasyon ise geliştiricilerGenellikle veri bilimcisi olan araştırma odaklı ve zaman çizelgesine toleranslı akademik ortamlardan gelmektedir; bu araştırma ortamları, kurumsal ortamlarda bulunan hızlı dağıtım ve uygulama yönetimi baskılarına sahip değildir.

GÖRMEK: Nesnelerin İnterneti: İlerleme, riskler ve fırsatlar (ücretsiz PDF) (TechRepublic)

Kurumsal bağlamda beklenti, bir uç analitik uygulamasının geniş çapta çalışabileceğidir. Bir uç analitik uygulamasının sadece küçük bir test verisi kümesinde iyi performans göstermesi yeterli değildir – uygulamanın ayrıca, bir üretim ortamında bulunan IoT verilerinin tümüyle saldırıya kadar ölçeklendirilebildiğini ve doğru analizler sunmaya devam edebileceğini göstermesi gerekir. Sonuçlar.

"Geçmişte, kenar analitik geliştirme mantıksal (yazılım) düzeyinde çalışmak için yeterli araç yoktu," Kinetica'nın baş teknoloji sorumlusu Nima Negahban, son analitik uygulama geliştirme hayatını yönetebilen yazılımlar sağladı. döngü. "Geliştiriciler, analiz uygulamalarının hangi sürümünü çalıştırdıklarını izlemekte zorluk çekti."

Negahban, yazılımın analitik uygulama özelliklerini ve işlevlerini otomatik olarak çıkarmasını, izlemesini ve eğitmesini sağlayan ve ardından bu öğeleri veri modelleri ve özellik kümelerine bağlayan bir “çıkarım yapısı” hakkında konuştu (ikincisi, kullanılan yapısal dizelerden ve desen tanımalarından oluşur Analytics aramalarında). Bu çıkarım, takip ve tren otomasyonu, geliştiricilerin veri modellerini yeni öğrenilen bilgilerle "büyütmelerine" olanak tanır. makine öğrenme ve insan girdisi ve ayrıca üretime dağıtımdan önce uygulamaları tam ölçekli üretim veri testi senaryolarına göre ölçeklendirmek. İşlem sırasında kendi ham verilerinizi, veri modellemenizi ve analitik eğitim yöntemlerinizi ekleyebilirsiniz; sürecin geri kalanı otomatiktir.

GÖRMEK: Kuruluşunuzda IoT'yi güven altına alma: en iyi 10 uygulama (ücretsiz PDF) (TechRepublic)

Yazılım, son derece yetenekli veri bilimcilerine, son teslim tarihlerini karşılamak için geliştirme, iyileştirme ve sürüm izleme analitiği uygulamaları geliştirme, hassaslaştırma ve sürüm izleme gibi bölümlere aşina olmadıkları kurumsal analitik uygulama geliştirme sürecinin bölümleri konusunda yardımcı olarak yardımcı olabilir. ve veri modeli özellik kümeleri. Bir geliştiricinin bu eserlerden herhangi birinin önceki bir sürümüne dönmesi gerekiyorsa, bunu kolayca yapabilir.

Üst düzey analitik yaşam döngüsü otomasyonundan yararlanmak için, iş liderleri fikirlerini uç işleme ve ondan elde etmek istedikleri bilgiler etrafında ele almalıdır. Uç otomasyon araçlarının nerelere en uygun olduğunu ve bunları kimlerin kullanması gerektiğini (büyük olasılıkla veri bilimcileri ve BT) görmek için BT altyapılarını ve uygulama test yataklarını gözden geçirmelidirler.

IoT'nin kenarındaki "Vahşi Batı" aracılığıyla analitik yaşam döngüsü araçlarını hevesle beklemiş olanlarımız için, otomatik yumuşak çerçevelerin ortaya çıkması yakında gelemez.

Ayrıca bakınız

Source link

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*