Cloudera资讯|电信行业的未来以及5G和物联网的影响第二部分

翻译|行业资讯|编辑:况鱼杰|2020-08-31 10:17:59.313|阅读 88 次

概述:在该系列的第2部分中,着眼于技术的不断发展对电信行业的影响,将与Cloudera工业与解决方案营销总监Vijay Raja坐了下来,以了解他对该行业的发展趋势和发展方向的看法。

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在该系列的第2部分中(第1部分),着眼于技术的不断发展对电信行业的影响,将与Cloudera工业与解决方案营销总监Vijay Raja坐了下来,以了解他对该行业的发展趋势和发展方向的看法。



随着行业参与者继续转向以5G为中心的网络,从数据角度来看5G对行业会产生怎样的影响?


5G实际上是当今通信服务提供商(CSP)的下一个广阔前景,因为它为他们提供了超越传统收入来源并为增长开辟新途径的多种机会。通常,5G可能提供每秒1-10千兆字节的速度,这比4G技术提供的速度大约快20到30倍。

在B2C方面,这意味着更快的下载速度,更低的延迟,并且消费者可以在旅途中下载超高清视频。增强和虚拟现实服务现在也可以实现,并且将随着5G的出现而真正实现。当前,消费者在家中也可以使用有线光纤连接,但是使用5G,它也提供了提供固定无线访问的可能性。

然而,5G的真正机会将在B2B方面,物联网和关键任务应用将受益匪浅。 5G还可以通过启用更多连接来开拓新的收入来源,并且连接的设备和企业现在每平方公里最多可以拥有100万个连接。

考虑到我们今天所面临的某些局限性,对于行业,服务提供商和运营商而言,这是一个巨大的变革者。


这意味着通过物联网案例使用和新服务创造了新的收入机会。最终,这不仅关乎速度,而且5G还为企业服务提供商提供了超低的延迟,并且至关重要的是,它提供了更高的可靠性以支持更多的关键任务应用程序。诸如自动驾驶,远程健康监控或手术,智能电网和工厂之类的东西-所有这些都需要高可靠性和低延迟才能正常供电。这是电信公司的下一个重大机遇。

从数据的角度来看,一旦互联设备数量大幅增加,连接性以外的机遇也将随之涌现,企业可以向物联网解决方案,新平台和服务多元化。这需要实时分析,并且公司将必须具有提取和处理实时流数据的功能。


人工智能,边缘计算和云是当今技术中最热门的三个主题–您能通过它们如何影响电信行业来与我们谈谈?


人工智能,边缘计算和云这三种技术对于利用5G时代和物联网的力量来实现新机遇并在行业中取得成功至关重要。

5G和物联网将推动数据爆炸式增长。就物联网而言,到2025年,将有250亿个互联的事物和设备(来源:GSMA),并且这些设备每天可能每秒流传输一次数据。

真正的问题将是,电信公司如何基于新的物联网数据实时捕获,分析和推动业务洞察力和行动?这就是流分析,边缘和云的价值所在,即企业如何使用此实时数据来指导决策。

许多物联网数据可能最终会存储在云中,但并非所有这些都需要传输到集中位置。可以立即在边缘分析IoT设备生成的许多数据,例如,机器的常规状态和运行状况检查,包括每秒分析来自传感器的关键数字签名,例如温度,压力,扭矩读数。

此外,需要即时处理的数据流(例如需要超低延迟的用例),例如自动驾驶和危险检测之类的操作需要瞬时的亚秒级响应时间,并且需要在边缘自身之外执行。

但是,边缘不能在真空中工作。为了使边缘分析成功进行,当您可以将数PB的实时或测试数据放入云或集中式数据集群中,然后将其用于,训练,测试和部署时,您仍需要云或集中式数据中心。使用所有这些数据迭代机器学习模型。这些机器学习模型一旦精炼,便可以推到最前沿,使其更加智能化-不断适应新的和不断变化的环境。因此,特别是对于电信公司以及其他行业而言,我们看到的是一种混合分析模型,在该模型中,您可以在边缘获得一些智能,但仍可为集中式数据中心或数据湖提供服务,您可以在其中构建更多的智能和预测能力。

而且我们认为,由于以下三个主要原因,云或数据中心中的集中式数据分析将继续具有相关性:一个是针对上下文,另一个是用于比较分析,最后是机器学习方面。

  • 上下文:传感器数据本身是没有意义的,上下文是物联网的关键。上下文允许您使用各种企业和旧有数据源将传感器数据添加并集成到传感器数据中,以获取更丰富的上下文和理解。
  • 比较:类似地,比较分析使您可以比较不同方案或时间表上的性能或数据,以获得更深入的见解。例如–一台机器的性能与同一工厂的同类机器相比如何?与另一个位置的相比如何?设备性能参数如何随时间变化?等等
  • 机器学习:然后对于机器学习,这需要TB或PB的测试数据,以便构建,训练和优化模型。一旦构建了这些模型,便可以将它们部署回边缘,以使边缘更加智能。

这样的方法的好处是,由于边缘更智能,公司可以逐渐将越来越少的数据带入集中式云,并且他们可以在边缘实时实时地做出更相关,更明智,低延迟的决策。这就是企业现在正在走向的模型。

这就是边缘智能如此重要的原因,但是边缘智能必须与云协同工作才能有价值,并需要一个连接的端到端平台来管理从边缘到AI的整个数据生命周期。

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