IoT, 인공 지능, 기계 학습 분야의 데이터 그리드 사용 사례 및 애플리케이션

Grid는 분산 방식으로 물리적 네트워크와 가상 네트워크에 데이터를 배포합니다. 고도로 중앙 집중화된 인프라가 필요한 기존 데이터 통합 ​​도구와 달리 데이터 그리드는 온프레미스, 멀티 클라우드 및 단일 클라우드 엣지 환경에서 작동할 수 있습니다.

이 기사에서는 다양한 설정에서 그리드를 실제로 적용하는 방법에 대해 논의합니다.

데이터 그리드: 몇 가지 일반적인 문제 해결

MIT 설문조사 결과에 따르면 설문조사에 참여한 조직 중 13%만이 데이터 전략을 성공적으로 전달할 수 있었습니다. 데이터 그리드는 많은 근본 원인을 해결하고 있습니다.

데이터 그리드를 사용하면 소규모 데이터 파이프라인에서 발생하는 여러 문제를 해결할 수 있습니다. 해결하지 않고 방치하면 분리된 P2P 시스템이 시간이 지남에 따라 자체 네트워크를 생성하므로 이러한 문제는 시간이 지남에 따라 빠르게 문제가 되고 취약해질 수 있습니다.

동시에 데이터 그리드는 회사의 여러 부분에 걸쳐 다를 수 있는 핵심 비즈니스 사실과 같은 조직의 더 큰 문제도 해결합니다.

데이터 그리드를 구현하면 시스템이 사실의 사본을 보유할 가능성이 줄어듭니다.

데이터 그리드를 사용하면 시스템에 질서가 부여될 뿐만 아니라 더 나은 관리 효율성, 성숙하고 발전된 데이터 아키텍처를 제공합니다.

클라우드 기반 애플리케이션이 증가함에 따라 애플리케이션 아키텍처는 기존 중앙 집중식 IT에서 분산 서비스 메시 또는 마이크로서비스로 이동하고 전환하고 있습니다. K2view라는 실시간 데이터 플랫폼은 한발 앞서 있으며 패브릭 및 그리드 아키텍처에서 마이크로 DB 사용을 성공적으로 구현했습니다. 각 마이크로 데이터베이스는 특정 비즈니스 파트너(고객)에 대한 데이터만 저장하는 반면, 그리드 플랫폼은 이러한 마이크로 데이터베이스 수백만 개를 저장합니다.

데이터 그리드: 사용 사례

데이터 그리드는 여러 도메인에 걸쳐 다양한 분석 및 운영 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.-

1. 고객 수명 주기

고객 관리에 대한 360도 지원을 제공하고 평균 고객 처리 시간을 크게 줄입니다. 또한 고객 만족도가 향상되고 최초 연락 해결률도 향상됩니다.

마케팅 부서에서는 차선책 제안 결정이나 예측 이탈 모델링을 위해 고객에 대한 단일 보기를 배포할 수도 있습니다.

2. 사물 인터넷(IoT)의 유틸리티

IoT 장치 모니터링을 통해 제품 팀은 에지 장치 사용 패턴에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 패턴 정보를 사용하여 수익성과 제품 채택을 반복하고 개선할 수 있습니다.

IoT 장치에 메시 네트워킹을 채택하면 기업은 네트워크를 선택할 때 인기 있는 기술이 되는 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.

회사는 모든 IoT, 기업, 스트리밍 및 타사 데이터를 매우 저렴한 비용으로 S3 데이터 레이크에 함께 저장할 수 있습니다.

3. 복구 알고리즘

최단 경로 브리징 앞에서 언급했듯이 자가 복구 알고리즘은 일부 노드의 연결이 끊어지더라도 데이터를 보내는 데 가장 적합한 경로를 자동으로 선택합니다.

이 알고리즘을 사용하면 시스템은 사용 가능하고 작동 중인 연결만 사용할 수 있습니다. 따라서 일부 장치가 작동을 멈추더라도 네트워크는 주어진 작업을 유지하거나 완료하는 데 필요한 정보를 계속 보내고 받을 수 있습니다.

4. 분산되고 더욱 효과적인 보안

이제 기업은 보안에 관해 잘 준비되어 있으며 지속적으로 프로토콜을 업데이트하고 있습니다. 그러나 중소기업에는 필요한 지침이 부족합니다. Accenture의 사이버 범죄 연구에 따르면, 공격의 43%가 소규모 조직을 표적으로 삼고, 자가 예방 가능한 공격은 14%에 불과합니다.

Mesh와 같은 최신 데이터 관리 솔루션을 통해 SMB는 최신 데이터를 따라잡을 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

데이터가 고도로 단편화되고 분산된 경우 보안이 중요합니다.

이러한 시스템은 인증 및 인증 활동을 다양한 사용자에게 위임하여 필요에 따라 다양한 액세스 수준을 제공해야 합니다.

2022년 Market Premier 보고서에서는 다음과 같은 데이터 그리드의 주요 보안 기능이 확인되었습니다.

• 모든 형태의 데이터 개인 정보 보호 관리
• 저장 및 이동 중인 데이터 암호화
• PII 난독화를 효과적으로 관리하기 위한 데이터 마스킹
• CCPA 및 GDPR 준수 및 기타 규정
• 모든 IAM/LDAP 유형 서비스에 대한 ID 관리를 다룹니다.

5. 자체 구성

IoT 장치는 이제 메시 네트워크의 자동 검색 덕분에 스스로 구성할 수 있습니다. 새로운 노드를 자동으로 보정하고 사전 설정 없이 필요한 네트워크에 연결합니다.

이 기능을 사용하여 네트워크를 쉽게 확장하고 관리하세요.

6. 마케팅 및 영업

마케팅 및 영업팀은 분산된 데이터를 사용하여 다양한 플랫폼과 시스템의 소비자 프로필과 행동을 360도로 쉽게 관리할 수 있습니다.

이를 통해 더 많은 타겟 캠페인, CLV(고객평생가치), 더 나은 리드 스코어링 정확도 및 기타 여러 가지 중요한 성과 지표를 수행할 수 있습니다.

마케팅 팀은 하이퍼 세분화를 사용하여 적시에 적절한 채널을 통해 적절한 고객에게 캠페인을 제공합니다.

7. 인공 지능 및 기계 학습

지능 ​​및 개발 팀은 다양한 소스에서 데이터 카탈로그와 가상 웨어하우스를 쉽게 생성하여 AI 및 기계 학습 모델을 제공할 수 있습니다.

이를 통해 특정 중앙 위치에서 모든 데이터를 수집하지 않고도 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

팀은 통합 데이터 준비를 사용하여 도메인이 데이터 분석 워크로드에 대해 신뢰할 수 있는 데이터와 품질을 제공할 수 있습니다.

8. 손실 방지

금융 부문에 데이터 그리드를 구현하면 기업은 운영 위험과 비용을 줄이면서 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이 기능을 사용하면 국제 금융 기관 및 조직이 현지에서 데이터를 분석할 수 있습니다. 이는 모든 지역이나 국가에서 수행될 수 있으며 중앙 데이터베이스로 전송할 수 있는 데이터 세트의 복사본을 생성하지 않고도 사기 위협을 식별하는 데 도움이 됩니다.

데이터 개인 정보 보호 관리를 통해 기업은 VCDPA와 같이 진화하는 지역 데이터 및 개인 정보 보호법을 준수해야 하므로 고객 데이터를 보호할 수 있습니다.

데이터 그리드의 여러 실제 구현

금융 서비스 기관

Thoughtworks는 블로그 중 하나에서 데이터 그리드가 금융 기관의 데이터 프로세스에 미치는 영향에 대해 논의합니다.

이러한 애플리케이션은 실시간으로 대량의 트랜잭션 데이터를 처리하므로 정확하고 시기적절하게 데이터를 분석 시스템으로 스트리밍하는 것이 중요합니다.

이 경우 경영진은 데이터를 신속하게 조작할 수 있는 유연성을 갖고 도메인 지향 데이터 제품에 액세스할 수 있습니다.

이를 통해 더 관련성 높은 질문을 할 수 있고 궁극적으로 더 짧은 시간에 조치를 취할 수 있는 더 신뢰할 수 있는 답변과 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

그뿐만 아니라 도메인 팀은 분석 데이터를 사용하여 이를 사용자의 디지털 경험에 직접 구축할 수 있습니다.

AWS S3

약 15년 ​​전 AWS가 스토리지 계층을 상품화하고 이를 AWS S3 객체 스토리지로 교체하면서 큰 변화가 일어났습니다.

S3 및 기타 클라우드 스토리지의 경제성과 편재성으로 인해 기업에서는 이제 데이터를 클라우드 개체 스토리지로 이동하고 있습니다. 이를 통해 궁극적으로 다양한 방식으로 데이터를 분석할 수 있는 데이터 레이크를 구축할 수 있습니다.

패션 소매업체 브랜드

유럽 최대의 온라인 패션 소매업체인 Zalando는 규모에 맞는 접근성과 가용성을 보장할 수 있는 간단한 방법이 있다는 사실을 깨달았습니다. 이는 원래 이 데이터를 수집하고 필요한 도메인 지식을 보유한 팀에 더 많은 책임을 이전함으로써 수행할 수 있습니다. 또한 모든 메타데이터 정보와 데이터 거버넌스를 중앙 위치에 유지합니다.

저를 믿으세요. 모든 사용 사례를 다룰 공간이 충분하지 않습니다. 이것은 푸시 시장이며 기업은 이를 최대한 활용하기를 원합니다.

다음은 무엇입니까? 데이터 제품 사고를 수용하세요

디자인 사고, 완료해야 할 작업 이론, 부서 간 혁신을 방해하는 조직 사일로 해체 등 다양한 개념을 결합하는 데이터 제품에 대한 여러 혁신 사례가 있습니다. 2022년까지 기업은 기회를 포착하고 웹 3.0을 염두에 두고 데이터 관리 전략을 발전시켜야 합니다.

위 내용은 IoT, 인공 지능, 기계 학습 분야의 데이터 그리드 사용 사례 및 애플리케이션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!