#77 Digitale Transformation im Jahr 2022
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on Wed Feb 16 2022 16:00:00 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
with Darren W Pulsipher, Gretchen Stewart, Anna Scott,
Intel's Darren Pulsipher, Chief Solution Architect, Dr. Anna Scott, Chief Edge Architect, und Gretchen Stewart, Chief Data Scientist, diskutieren die sechs Säulen der digitalen Transformation im Jahr 2022: Multi-Cloud Computing, Edge Computing, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Cyber-Sicherheit, Datenmanagement und Kommunikation.
Keywords
#aiml #comms #data #edge #multicloud #cybersecurity
Als Chief Data Scientist für den öffentlichen Sektor von Intel verbringt Gretchen ihre Tage damit, mit Kunden über ihre Datenherausforderungen, Datenmanagement, Datenverwaltung, die Ethik dessen, was sie tun, und verantwortliche künstliche Intelligenz zu sprechen.
Anna’s sechs Jahre bei Intel waren auf das Internet der Dinge (IoT) und die Edge-Computing-Technologie konzentriert, wobei sie die letzten drei Jahre im öffentlichen Sektor tätig war. Beide sind sich einig, dass das Jahr 2022 ein spannendes Jahr sein wird, voller bahnbrechender Möglichkeiten.
Darren, Gretchen und Anna repräsentieren jeweils verschiedene Teile der digitalen Transformation mit Kunden, kamen jedoch zusammen, um eine gemeinsame Art und Weise zu finden, über das Thema zu sprechen, mit sechs Säulen der digitalen Transformation: Multi-Cloud-Computing, Edge Computing, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Cybersicherheit, Datenmanagement und Kommunikation. Sie sind sich einig, dass dies die Bereiche sein werden, in denen im kommenden Jahr große Veränderungen stattfinden werden. Intel ist tief in allen diesen Bereichen involviert, da sie die Hardware und Software entwickelt haben, um jede der Säulen zu unterstützen. Die Säulen sind miteinander verflochten und Intel spielt eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung der Branche.
Intel-Hardware bildet das Fundament für die Mehrheit der Cloud-Anbieter. Aus Sicht der Software hat Intel die gängigen Frameworks für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning optimiert, um das Beste aus der darunter liegenden Hardware herauszuholen. In manchen Fällen ist die Leistung dank der Intel-Software zehn- bis hundertmal besser.
Nicht nur hat Intel Hardware für Edge und Kommunikation, insbesondere im Bereich 5G, bereitgestellt, sondern hat diese auch mit software-basierten Referenzarchitekturen erweitert. Darüber hinaus versucht Intel, die Ökosysteme für alle funktionieren zu lassen. Es liegt ein starker Fokus auf offenen Systemen in einer nicht-proprietären Art und Weise, wodurch es für Neueinsteiger und etablierte Unternehmen einfacher wird, ihre Reichweite in diesen neuen Märkten zu erweitern und aufregende Fortschritte anzubieten. Intel ist einer der, wenn nicht sogar der größte Beitragende zur Open-Source-Software-Community.
Cyber-Sicherheit Säule
In Intels Hardware-Designs sind implizit Sicherheitsmerkmale und -funktionen integriert, um sicherzustellen, dass Kunden im Ökosystem ihre Daten in allen möglichen Variationen schützen können.
Sicherheit ist niemals statisch; sie entwickelt sich kontinuierlich weiter. Allein mit Intel werden die Sicherheitsprobleme einer Organisation nicht gelöst. Sicherheit ist ein Zusammenspiel von dem, was Sie mit Ihrer Hardware machen, wie Sie die richtigen Softwareelemente einbinden und den Grenzen und Richtlinien Ihrer Organisation.
Intel konzentriert sich auf mehrere Bereiche, aber eine grundlegende Rolle spielt das Hardware-Root-of-Trust und die Authentifizierung. Viele Funktionen können direkt integriert werden, um dies zu erreichen. Ein weiterer Schritt sind vertrauenswürdige oder transparente Lieferketten, die Intel mit Kunden teilen kann und die ein hohes Maß an Vertrauen vermitteln. Diese Fähigkeiten werden stetig verbessert und Intel arbeitet kontinuierlich daran, Fortschritte zu erzielen.
Cyberangriffe stehen bei vielen Kunden aufgrund jüngster Verstöße ganz oben auf der Agenda. Intel verfügt über Sicherheitsfunktionen wie vertrauenswürdige Ausführung und sichere Enklaven. Sie bieten eine ganze Reihe von Möglichkeiten für die gewünschte Art von Sicherheit, einschließlich Verschlüsselung, ohne die Leistung stark zu beeinträchtigen. Es gibt eine ganze Matrix von Fähigkeiten, einschließlich eines anderen Anforderungssatzes an den Randbereich aufgrund des Verlusts der physischen Sicherheit des Rechenzentrums.
Architekturen mit Null-Vertrauen werden zu den Rahmenbedingungen, die besonders im öffentlichen Sektor vorherrschend sind. Für das Verteidigungsministerium ist Null-Vertrauen eine Verpflichtung. Intel besitzt viele Fähigkeiten, die in Null-Vertrauen eingebunden sind.
Eine Größe passt nicht für alles bei Sicherheit, aber es ist klar, dass nachträgliche Sicherheitsmaßnahmen etwas aus der Vergangenheit sind. Sicherheit muss von Anfang an eingebaut werden und kontinuierlich weiterentwickelt werden. Organisationen müssen ständig fragen, ob sie die richtigen Protokolle eingerichtet haben, ob sie die richtigen Bedrohungserkennungswerkzeuge haben und ob entlang der Lieferkette Vertrauen besteht. All dies ist integriert.
Edge Computing Pfeiler
Jetzt, da so viel mit KI, ML und verschiedenen Algorithmen möglich ist, ist es aufregend zu sehen, wie wir diese Dinge am Rand nutzen und die Architekturen optimieren können, um diese Anwendungsfälle zu unterstützen.
Es gibt einige wirklich einfache Modelle, bei denen alles in der Cloud lebt und nur die Datenbeschaffung am Rand erfolgt. Wenn die Konnektivität es ermöglicht, können die Latenzen mit den Anwendungen übereinstimmen. Der Großteil der Berechnungen kann cloudzentrisch sein. Es gibt jedoch unzählige Anwendungsfälle, bei denen dies aufgrund der Sensibilität der Daten oder der Latenzanforderungen keinen Sinn ergibt. Daher gibt es interessante Gespräche darüber, wie optimale Architekturen für den Rand und das Geschehen in der Cloud und im Netzwerk herausgefunden werden können.
Zum Beispiel, könnten wir eine nahtlose Architektur haben, um Daten unmittelbar zu sammeln, nutzen und verarbeiten, um Informationen zu liefern? Können wir das in die nächste Runde der Schulungen integrieren, damit das Modell kontinuierlich aktualisiert wird? Wie schnell können wir diese Schleife machen? Ist das machbar? Brauchen wir alle unsere Schulung auf der Cloud? Wenn alle Schulungen auf der Cloud sind, wie oft sollten wir die aktualisierten Modelle herunterladen? Und kann der Edge leicht genug sein, um die auf der Cloud generierten Inhalte zu nutzen? Der Edge ist immer noch sehr kompliziert und es gibt viele Möglichkeiten und faszinierende Fragen.
Künstliche Intelligenz Säule
KI und ML ermöglichen dem Edge viel mehr als bisher gedacht. Ein Produkt ist nicht immer die richtige Antwort: Es geht um die passende Lösung für den jeweiligen Zweck. Die Verwendung von Open Source ist entscheidend, ebenso die Möglichkeit, Microservices zu nutzen, um Algorithmen am Edge auszuführen.
Zum Beispiel, wenn Sie Algorithmen direkt am Rand haben, die die Leseaufgaben erledigen, sprechen wir über den Verkehrsfluss. Die Abfolge von roten, gelben und grünen Ampeln kann sich je nach Anzahl der durchfahrenden Autos dynamisch ändern und gleichzeitig Daten sammeln, die an ein größeres Rechenzentrum weitergeleitet werden können, um eine Nachschulung durchzuführen. Bis Ende der Woche ergibt es vielleicht Sinn, einige zusätzliche Mikrodienste oder Algorithmusanpassungen hinzuzufügen. Dann geht dieser Container zurück an den Rand, und Sie können besser reagieren und weiterlernen.
Auch beim Thema Eignung, Bandbreite, Latenz und Formfaktor sind alles wichtige Überlegungen.
Ernteerträge sind ein gutes Beispiel. Ein Kunde sammelt Daten, die an ein Rechenzentrum gehen. Sie arbeiten an den Modellen, aber es führt nicht dazu, dass sie wissen, dass sie mehr Dünger brauchen oder dass es aktuell Herausforderungen mit Sonne und Regen gibt. Das bedeutet, dass die Formel geändert werden muss. Du benötigst die Ernteertragsdaten, die Informationen, den Algorithmus und die Mikroservices in einem viel kleineren Formfaktor. Die Latenz und Bandbreite sind unterschiedlich, aber du kannst eine kleine Einheit inmitten eines Feldes haben, die diese Daten sammelt und zum Beispiel auf den Wasserfluss oder den Bedarf an Dünger reagiert, um die Ernteerträge zu verbessern.
Hoffentlich werden in diesem Jahr mehr Randdesigns standardisiert. Mit FlexRAM und 5G gibt es Standards, aber alles andere ist der wilde Westen. Viele Menschen entwerfen interessante Dinge, aber sie entwerfen sie nicht auf eine Art und Weise, die es leicht macht, diese Mikroservices in einem Container und ML- und KI-Algorithmen zu haben. In einigen Fällen benötigt man mehrere Algorithmen, die auf unterschiedliche Weise gewichtet sind und sich jede Woche basierend auf neuen Daten und dem neuen Training ändern. Wir müssen in der Lage sein, das so zu tun, dass es egal ist, wer ein Gerät gebaut hat. Die Schaffung von Standards nicht nur in KI- und ML-Daten, sondern auch am Rand, wird die Fähigkeiten explodieren lassen.
Kommunikations-Säule
Die kommerzielle Seite von 5G wird den Weg mit 5G auf Handys überall bahnen. Es gibt jedoch immer noch eine Verzögerung, wenn es um die Art der Benutzergeräte geht, um verschiedene Arten von Anwendungen für Edge oder Unternehmen durchzuführen, zum Beispiel. Intel richtet ihre ersten 5G-Netzwerke mit Partnern ein, die eher innovative und weniger kommerzielle Partner sind. Obwohl deren kommerzielle Partner diese bereits seit langem im Einsatz haben, werden private Netzwerke, die für einen spezifischen Zweck kontrolliert werden, befreit und Anwendungen werden entwickelt. 2022 ist das Jahr, in dem diese Dinge verwirklicht werden.
Pfeiler für Datenmanagement
Daten, die früher Stunden oder Tage benötigten, um aufgenommen, vorbereitet, analysiert und darauf reagiert zu werden, können jetzt innerhalb von Minuten oder Nanosekunden erledigt werden. Sie können auch verschiedene Modelle nutzen und bei Änderungen der Gewichtungen schnell handeln und die Daten aufnehmen und bessere Services bereitstellen. Das Verschieben von Daten, die Verwaltung dieser Daten und die Operationalisierung Ihrer KI und ML sind Teil dessen, was das Datenmanagement in die Welt bringt.
Multi-Cloud-Säule
Die Multi-Cloud-Säule bedeutet in diesem Zusammenhang nicht Cloud-Service-Provider. Es bezieht sich auf die Infrastruktur im Allgemeinen und darauf, wie diese Infrastruktur abstrahiert wird, um neue Funktionen an den Rand, an einen Cloud-Service-Provider oder sogar an die eigene Rechenzentrum-Infrastruktur bereitzustellen. Das Ziel der Multi-Cloud-Architektur besteht darin, dass Sie die wichtigen Benutzer und vor allem die Art und Weise, wie die Daten verwaltet werden, kennen.
Verschiedene Clouds haben unterschiedliche Fähigkeiten und je nach Anwendungsfall können verschiedene Clouds für unterschiedliche Zwecke verwendet werden. Intel hat Cloud-Lösungsarchitekten, die Kunden dabei unterstützen, Workloads zwischen den verschiedenen Cloud-Angeboten zu optimieren.
Alle diese Säulen sind miteinander verwoben und arbeiten zusammen. Sehen Sie in zukünftigen Folgen nach, in denen Darren, Gretchen und Anna dieses Gespräch fortsetzen.