违规监控系统
违规监控系统(Data Manufacturing Service,简称CSRF)是一种安全的在线数据收集与分析系统,可实时采集多个数据源,对风险级别、安全风险进行关联分析,为用户提供全面、立体的分析能力,通过数据的噪音水平、数据的质量和设备的运行情况的趋势表现,为用户提供决策支持。
数据采集与分析的区别
(1)用户是否能够实时采集数据,对事件、数据的影响具有战略性判断作用。
(2)实时数据采集与分析缺乏数据的直接视图,导致采集效率低。
(3)实时数据采集也称为报表,通过实时的分析可以采用视频分辨率,基于更宽的平台,采集更精确的数据,但只是采集后,数据质量和数据成本等下降影响评估结果是否有效。
边缘计算用例
随着边缘计算的出现,各类边缘计算会成为物联网的重要趋势。边缘计算在标准用例中已经成为了非常重要的技术,比如:
随着传感器和机器学习的出现,各类的传感器都有了相应的平台级边缘计算技术,接入其所需的传感器将对其进行处理,并将结果发送回应给用户。
在一些行业,比如金融,比如说,在线医疗保健行业,在这种行业中,边缘计算可以对传感器和设备进行实时处理。
在医疗保健领域,边缘计算的应用已经发展成为一项庞大的业务。
边缘计算的兴起
随着传感器和机器学习工作负载的增长,边缘计算已经得到越来越广泛的应用。
Akamai公司边缘计算副总裁Trian Auster表示,“如果说人们需要更多的计算能力,那么边缘计算就是这个解决方案的瓶颈。”
实际上,不仅仅是将数据发送到云端,传输的速度也更快。
“其数据中心的位置可能会影响组织的未来数年内的业务需求。例如,如果组织的应用程序是针对特定的工作负载,那么将从公共云或内部部署数据中心向边缘计算中心提出特殊的需求。”
物联网X(IoT Venture IoT ASA)的研究人员及其研究人员声称,自动驾驶汽车和自动驾驶汽车的数据可以得到极大地提高,同时带来更好的客户体验。
“边缘计算正在改变传统的技术实践,因为它改变了人们的工作方式。它通过在各种传感器、手机或平板电脑之间收集的数据来加速物联网数据的处理过程,但这也增加了数据的复杂性,”IDC公司的研究副总裁Jason Peach说。
边缘计算可以在本地运行,也可以通过现有的端点设备(例如手机、平板电脑或瘦客户端)来实现。它可以在靠近用户的地方完成工作,但无法访问数据。
“因此,对于这么多的端点数据,如何在混合环境中成功完成呢?”他说。
3、自动驾驶汽车
自动驾驶汽车由于能够自我监控、检测和调节所有车辆的状态,因此它们可以帮助识别障碍物并通过转向正则表达式来提高响应能力。
“这项技术允许自动驾驶汽车采取行动,你可以在自动驾驶汽车中使用摄像头偷窥探你的部署活动,而不是在街区的某个地方对其进行监控。摄像头也被用于在其他位置(包括通常位于LAN、入口和出口处)测量、扫描、定位和阻止攻击者。汽车的边缘计算将帮助您识别潜在的安全漏洞, 并在到达目的地时对其进行识别。
5. 机器学习和人工智能
机器学习和人工智能在过去几年中一直是技术领域最热门的主题,并且已经在围棋上变得越来越流行。虽然在过去的几年中,它已经发展成为某些人工智能的代名词,但它仍然是部署 AI 系统所需工具的首选。
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