#77 Trasformazione digitale nel 2022
Subscribe to get the latest
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, and Gretchen Stewart, Chief Data Scientist discutono dei sei pilastri della trasformazione digitale nel 2022: informatica multi-cloud, informatica periferica, intelligenza artificiale, apprendimento automatico, sicurezza informatica, gestione dei dati e comunicazioni.
Keywords
#aiml #comms #data #edge #multicloud #cybersecurity
Come Chief Data Scientist per il settore pubblico di Intel, Gretchen trascorre le sue giornate parlando con i clienti riguardo alle loro sfide nel campo dei dati, alla gestione dei dati, alla governance dei dati, all’etica di ciò che stanno facendo e all’intelligenza artificiale responsabile.
I sei anni di Anna in Intel si sono concentrati sull’IoT e sull’edge, con gli ultimi tre anni nel settore pubblico. Entrambi concordano sul fatto che il 2022 sarà un anno emozionante pieno di possibilità che cambieranno il gioco.
Darren, Gretchen e Anna rappresentano ciascuno diverse parti della trasformazione digitale con i clienti, ma si sono riuniti per offrire un modo comune di parlare dell’argomento, con sei pilastri della trasformazione digitale: elaborazione multi-cloud, elaborazione edge, intelligenza artificiale, apprendimento automatico, sicurezza informatica, gestione dei dati e comunicazioni. Concordano sul fatto che questi saranno i settori delle grandi trasformazioni nell’anno a venire. Intel è profondamente coinvolta in ognuno di essi, in quanto ha costruito l’hardware e il software per supportare ciascuno dei pilastri. I pilastri sono intrecciati tra loro e Intel svolge un ruolo chiave nel guidare l’industria verso il futuro.
L’hardware di Intel costituisce la base per la maggior parte dei fornitori di cloud. Dal punto di vista del software, Intel ha ottimizzato i framework comuni che le persone utilizzano per l’IA, l’apprendimento automatico o il deep learning al fine di sfruttare al meglio l’hardware sottostante. In alcuni casi, le prestazioni sono dieci o cento volte migliori grazie al software di Intel.
Non solo Intel ha fornito hardware per edge e comms, soprattutto in 5G, ma ha integrato tutto ciò con architetture di riferimento software. Inoltre, Intel cerca di far funzionare gli ecosistemi per tutti. C’è una forte attenzione ai sistemi aperti in modo non proprietario, facilitando l’ingresso dei nuovi arrivati e dei giocatori esistenti per avere una presenza più ampia in questi nuovi mercati e offrire avanzamenti entusiasmanti. Intel è uno dei, se non il principale, contributori alla comunità del software open-source.
Pilastro della sicurezza informatica
Implicito nelle progettazioni hardware di Intel sono presenti funzioni di sicurezza e capacità per garantire che i clienti nell’ecosistema possano proteggere i loro dati in tutte le loro diverse combinazioni.
La sicurezza non è mai statica; è in continuo sviluppo. Intel da sola non risolverà i problemi di sicurezza di un’organizzazione. La sicurezza è l’interazione di ciò che fai con il tuo hardware, come introduci gli elementi software corretti e le limitazioni e le politiche della tua organizzazione.
Intel si concentra su molteplici settori, ma un ruolo fondamentale è rappresentato dalla sicurezza hardware radice di fiducia e autenticazione. Molte caratteristiche possono essere integrate direttamente per raggiungere tale obiettivo. Un passo ulteriore riguarda le catene di approvvigionamento attendibili o trasparenti che Intel può condividere con i clienti, instillando un elevato grado di fiducia. Queste capacità migliorano costantemente e Intel lavora sempre per fare progressi.
Gli attacchi informatici sono una preoccupazione principale per molti clienti a causa delle recenti violazioni. Intel dispone di una sicurezza come esecuzione affidabile e enclave sicure. Hanno un’intera serie di capacità per il tipo di sicurezza che si desidera fare, come la crittografia, senza causare grandi riduzioni delle prestazioni. Esiste una matrice completa di capacità, compreso un diverso insieme di requisiti per il bordo a causa della perdita della sicurezza fisica del data center.
Le architetture con zero trust stanno diventando i framework che sono particolarmente diffusi nel settore pubblico. Per il Dipartimento della Difesa, il zero trust è una direttiva obbligatoria. Intel ha molte capacità che contribuiscono al zero trust.
Una misura non è adatta a tutti per quanto riguarda la sicurezza, ma è chiaro che la sicurezza aggiunta in seguito non ha più senso. La sicurezza deve essere integrata fin dall’inizio e deve essere costantemente iterata. Le organizzazioni devono chiedersi costantemente se hanno i protocolli giusti, se dispongono degli strumenti di rilevamento delle minacce adeguati e se c’è fiducia lungo tutta la catena di fornitura. Tutto ciò è fondamentale.
Pilastro del Computing sul bordo
Ora che c’è tanto che può essere fatto con l’AI, l’ML e diversi algoritmi, è emozionante vedere come possiamo sfruttare queste cose al limite e ottimizzare le architetture per soddisfare quei casi d’uso.
Ci sono alcuni modelli molto semplici in cui tutto risiede nel cloud e solo la raccolta dei dati viene effettuata sul bordo. Se la connettività lo permette, allora le latenze possono corrispondere alle applicazioni. La maggior parte dell’elaborazione può essere incentrata sul cloud. Tuttavia, ci sono innumerevoli casi d’uso in cui questo non ha senso a causa della sensibilità dei dati o delle esigenze di latenza. Quindi, ci sono interessanti conversazioni su come trovare architetture ottimali per il bordo e cosa sta succedendo con il cloud e la rete.
Ad esempio, potremmo avere un’architettura senza interruzioni per raccogliere, utilizzare ed elaborare immediatamente i dati per fornire intelligenza? Possiamo incorporarlo nella prossima serie di addestramenti in modo che il modello venga costantemente aggiornato? Quanto velocemente possiamo rendere questa sequenza? È fattibile? Abbiamo bisogno di tutto il nostro addestramento nel cloud? Se tutto l’addestramento è nel cloud, qual è l’intervallo adeguato per far scendere nuovamente i modelli aggiornati? E può il dispositivo essere sufficientemente leggero da utilizzare ciò che viene generato nel cloud? Il dispositivo è ancora molto complicato e ci sono molte possibilità e domande affascinanti.
Pilastro dell’Intelligenza Artificiale
L’AI e l’ML consentono all’edge di fare molto più di quanto si sia mai considerato in precedenza. Un prodotto non è sempre la risposta giusta: si tratta di una questione di adattamento allo scopo. L’uso di open source è fondamentale e la possibilità di sfruttare i microservizi per eseguire algoritmi all’edge.
Ad esempio, se hai algoritmi proprio al limite che effettuano il lavoro di lettura, stai parlando del flusso del traffico. La sequenza di luci rosse, gialle e verdi può cambiare istantaneamente in base al numero di auto che passano e contemporaneamente raccogliere dati da inviare a un centro dati più grande che potrebbe poi eseguire una rielaborazione. Alla fine della settimana, potrebbe avere senso aggiungere ulteriori microservizi o apportare modifiche agli algoritmi. Quindi quel contenitore torna all’orlo e puoi rispondere meglio e continuare ad apprendere.
Inoltre, quando si parla di adatto allo scopo, la larghezza di banda, la latenza e il formato sono tutti fattori da considerare.
I rendimenti delle colture sono un buon esempio. Un cliente raccoglie dati che vanno a un centro dati. Stanno lavorando sui modelli, ma non si traduce nel far loro sapere che hanno bisogno di più fertilizzante o che ci sono sfide attuali con il sole e la pioggia. Ciò significa che la formula deve essere modificata. Hai bisogno dei dati sui rendimenti delle colture, delle informazioni, dell’algoritmo e dei microservizi in un formato molto più piccolo. La latenza e la larghezza di banda sono diverse, ma è possibile avere una piccola unità in mezzo a un campo che raccoglie quei dati e risponde, ad esempio, al flusso di acqua o ai bisogni di fertilizzante per migliorare i rendimenti delle colture.
Speriamo che quest’anno più dei design di bordo diventino standardizzati. Con FlexRAM e 5G, ci sono standard, ma tutto il resto è il selvaggio West. Molte persone stanno progettando cose interessanti, ma non lo fanno in modo tale da rendere facile avere quei microservizi in un contenitore e algoritmi di tipo ML e AI. In alcuni casi, hai bisogno di algoritmi multipli pesati in modo diverso, che cambiano ogni settimana in base a nuovi dati e nuovi allenamenti. Abbiamo bisogno di poterlo fare in modo che non importi chi ha costruito un dispositivo. Creare standard non solo per i dati AI e ML, ma anche al bordo ci aiuterà a far esplodere le capacità.
Pilastro delle comunicazioni
Il lato commerciale del 5G sarà il precursore del 5G su telefoni ovunque. Tuttavia, c’è ancora un ritardo nel disponere del tipo di attrezzatura utente per eseguire diversi tipi di applicazioni per il bordo o l’azienda, ad esempio. Intel sta installando le sue prime reti 5G con partner che sono più all’avanguardia e meno orientati al lato commerciale. Anche se i loro partner commerciali li hanno in funzione da molto tempo, le reti private controllate per uno scopo specifico stanno venendo liberate e si stanno sviluppando applicazioni. 2022 è l’anno in cui queste cose diventeranno realtà.
Pilastro di gestione dei dati
I dati che un tempo ci volevano ore o giorni per essere assimilati, preparati, analizzati e attuati, ora possono richiedere solo minuti o nanosecondi. Puoi anche sfruttare diversi modelli e, quando i pesi cambiano, puoi agire rapidamente e utilizzare i dati per offrire servizi migliori. Spostare i dati, gestire quei dati e rendere operativi i tuoi sistemi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico fanno parte di ciò che la gestione dei dati offre al mondo.
Pilastro Multi-Cloud
Il pilastro del multi-cloud non si riferisce ai fornitori di servizi cloud in questo contesto. Si riferisce all’infrastruttura in generale e a come astratta tale infrastruttura per implementare nuove capacità su tutta la rete, su un fornitore di servizi cloud o persino sulla tua infrastruttura del data center. L’obiettivo dell’architettura multi-cloud è che tu conosca gli utenti chiave e, cosa ancora più importante, come viene gestito il dati.
Le diverse nuvole hanno capacità diverse e, a seconda delle situazioni d’uso, potrebbero utilizzare diverse nuvole per scopi diversi. Intel ha degli architetti delle soluzioni cloud che aiutano i clienti a ottimizzare i carichi di lavoro tra le offerte cloud.
Tutti questi pilastri sono intrecciati e lavorano insieme. Cerca gli episodi futuri in cui Darren, Gretchen e Anna continuano questa conversazione.