Internet Rzeczy, dzięki powszechności dostępu do sieci, zmniejszeniu kosztów inwestycji w technologie oraz sam sprzęt, staje się coraz bardziej popularny. Dzięki temu liczba urządzeń, działających w ramach IoT stale rośnie. W ciągu ostatnich kilku lat dodawanie urządzeń IoT generujących ruch do Internetu przysporzyło wiele wyzwań – w szczególności w zakresie bezpieczeństwa, transparentności, przechowywania danych i zarządzania komunikacją.
Siła ekspansji
Perspektywy rynkowe są zróżnicowane. Cisco prognozuje, że do 2020 r. będzie 50 miliardów urządzeń IoT, podczas gdy IHS Markit przewiduje 125 miliardów urządzeń do 2030 r. Bez względu na to, które założenie weźmiemy pod uwagę skala ekspansji IoT jest ogromna.
– Wykorzystanie pełnego potencjału możliwości IoT ale i zaradzenie pojawiającym się komplikacjom, wymaga zastosowania narzędzi do automatyzacji i sztucznej inteligencji. Ma to za zadanie poprawę bezpieczeństwa i trwałości aplikacji IoT. Inteligentne algorytmy będą dynamicznie przetwarzać masę informacji – zarówno dane z czujników, ale również np. alerty dotyczące cyberbezpieczeństwa, wszystko po to by precyzyjniej i szybciej przewidywać ich potencjalne skutki dla organizacji – mówi Sebastian Kisiel z Citrix.
Dla ekspansji urządzeń IoT niezawodność i szybkość działania sieci ma fundamentalne znaczenie. Jeśli generowane przez nie dane nie będą mogły być szybko i niezawodnie przesyłane, podstawowe funkcje działania wielu urządzeń IoT – od aparatury medycznej, czujników dymu po kamery bezpieczeństwa – będą zagrożone.
Sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja
Zasadnicza rola automatyzacji, sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) nie kończy się na skutecznym i efektywnym działaniu urządzenia (tj. zapewnieniu, że dane będą sprawnie przesyłane i przetwarzane w czasie rzeczywistym). Ważnymi elementami jest również analityka (analiza danych pod kątem trendów, wzorców i zachowań) oraz podejmowanie decyzji wynikających z założeń użycia IoT (np. działania AI na zebranych i przeanalizowanych danych w celu ich późniejszego udostępniania lub sprzedaży do wykorzystania przez inne systemy). I tak np. w przypadku pożaru biura poza godzinami pracy, nie tylko konieczne jest, aby informacja o pożarze dotarła do straży pożarnej, lecz system musi być na tyle inteligentny, by sprawdzić aktywność alarmową w pobliskich biurach lub budynkach i wysłać skorelowane dane do straży pożarnej, by ta mogła wydelegować odpowiednią ilość jednostek i sprzętu do interwencji. Ponadto musi się to odbyć bez zbędnej zwłoki.
Siłą napędową cyfrowa transformacja
Konfigurowanie logiki dla dowolnego aspektu działania sieci IoT wymaga inteligentnych elementów sterujących, które muszą charakteryzować się odpowiednią dynamiką działania, być łatwo programowalne i dostępne.
Z badania Cowen z 2017 r. wynika, że 81% ankietowanych liderów IT aktywnie inwestuje w sztuczną inteligencję – 43% ocenia i realizuje wdrożenia PoC, a 38% już wdrożyło AI i planuje dalsze inwestycje. Z kolei podsumowanie raportu McKinsey Global Institute pokazuje, jak sztuczna inteligencja przynosi korzyści użytkownikom końcowym. I tak na przykład producenci samochodów korzystają z Internetu Rzeczy i sztucznej inteligencji by zoptymalizować działania na hali produkcyjnej, dodać do samochodów czujniki, które pomagają w konserwacji i naprawie czy też opracować następną generację bardziej zaawansowanych technicznie samochodów. Ponieważ technologie te są stosowane w całym łańcuchu dostaw, finalnie prowadzą do zmian na wielu polach, zarówno w wydajności, transparentności działań jak i kontroli jakości.
Trzeba pamiętać, że brak inwestycji w inteligentne technologie to coraz częściej straty dla firm na wielu frontach. Mogą one odbić się zarówno na produktywności, redukcji kosztów działań biznesowych, ale także na utracie możliwości poszerzenia wiedzy o produktach i usługach oraz redukcji nowych szans w zakresie działań biznesowych na rzecz klientów, którzy to coraz częściej wymagają stosowania tych technologii u swoich partnerów biznesowych i dostawców.
Zacznij mądrze
Wszędzie tam, gdzie stosowane są technologie IoT / AI / ML, przepływ danych jest istotnym elementem. Liczba urządzeń i petabajtów danych wciąż rośnie, zatem dostarczanie mocy obliczeniowej, przechowywanie danych i łączność na obrzeżach sieci będą coraz bardziej istotne. W wyniku tych trendów tolerancja na opóźnienia w transferze danych i na przetwarzanie szybko stanie się zerową tolerancją, szczególnie w odniesieniu do krytycznych aplikacji, mających wpływ na bezpieczeństwo organizacji.
– Organizacje muszą mieć świadomość, że tradycyjne sposoby obsługi ruchu sieciowego nie sprawdzą się, gdyż infrastruktura musi być zoptymalizowana w celu obsługi komunikacji związanej z działaniem IoT. Tym samym kierowanie ruchem danych musi być oparte na inteligentnych rozwiązaniach, sterowane przez algorytmy odpowiedzialne za pobieranie danych z serwera oraz oparte na rzeczywistych preferencjach użytkowników. Wszystko po to, by wybrać najlepszą ścieżkę określoną przez takie parametry jak szybkość, niezawodność, rodzaj danych czy efektywność wykorzystania zasobów – podkreśla Sebastian Kisiel.
Tempo zmian jest nieubłagane. Rozpoczęcie działań na rzecz budowy zautomatyzowanej, sterowanej algorytmami, inteligentnej infrastruktury pozwoli stworzyć środowisko IT z aplikacjami, platformami do zarządzania zasobami czy narzędziami analitycznymi na miarę współczesnych potrzeb organizacji.
