장비 제조업체와 사용자는 IoT 및 센서 데이터를 분석하고 모델링하여 얻은 통찰력을 활용하여 사후 대응 작업에서 사전 예방 작업으로 전환하기를 원합니다. 새로운 연결 옵션과 결합된 장비 제조업체의 IoT 및 임베디드 스마트 센서의 빠른 채택은 풍부한 운영 데이터에 대한 쉬운 액세스를 제공합니다. 점점 더 많은 장비 제조업체와 사용자가 해당 데이터를 분석 및 모델링하여 얻은 통찰력을 활용하여 사후 대응 운영에서 사전 예방 운영으로 전환하기를 원하고 있습니다. 최근 RTInsights는 PTC의 디지털 혁신 솔루션 AI 및 분석 책

DevOps는 더 많은 애플리케이션과 새로운 기능에 대한 임베디드 소프트웨어 시장의 요구를 충족하는 가장 좋은 방법으로 간주되며 모든 것이 더 짧은 시간에 제공됩니다. 임베디드 장치 소프트웨어 개발에 폭풍이 몰아치고 있습니다. 임베디드 장치는 특히 5G와 같은 새로운 연결 옵션이 혁신적인 연결 장치 응용 프로그램을 가능하게 하고 새로운 분석 및 인공 지능 기능을 활용하여 사용이 확대됨에 따라 확산되고 있습니다. 동시에 진화하는 사이버 공격에 대응하는 것과 같은 장치 수명 주기 요구 사항으로 인해 소프트웨어 변경 사항을 신속하게

NASA와 같은 조직은 AI 및 AIOps에 대한 경험을 이제 막 시작하는 사람들과 공유하고 있습니다. AIOps 구현에 관심이 있는 조직은 운영 및 DevOps 그룹에서 인공 지능을 사용하기 위해 조치를 취한 다른 사람들의 조언에서 배울 수 있는 이점이 있습니다. 이러한 혁신가 공유 조언 중 하나는 최근에 특히 AIOps 환경에서 금융 및 조달과 같은 우주 기관의 비즈니스 애플리케이션을 위해 AI를 배포하기 위해 총체적인 접근 방식을 취하는 것의 중요성을 강조한 NASA입니다. AI 운영 그룹 ATARC에 대한 프레젠테

AIOps 관찰 가능성은 IT에서 가동 중지 시간을 줄이고 애플리케이션 성능을 개선하며 고객 만족을 유지하는 데 도움이 됩니다. 2016년 Gartner는 AIOps(ArtificialIntelligence for IT Operations)라는 약어를 만들었습니다. 그러나 그보다 몇 년 전에 IT 전문가는 이미 자율 ​​컴퓨팅의 요소에 대해 듣고 경험하고 있었습니다. 이러한 자동화 기술을 통해 메인프레임과 서버는 자동 및 적응형 결정과 조정을 수행할 수 있으므로 운영 전반에 걸쳐 내장된 센서가 성능에 대해 알려주는 것에 응답할

1년 동안 가속화된 디지털 혁신과 클라우드로의 이동 이후, 사기 탐지 전략에 클라우드 기술을 채택하지 않을 변명의 여지가 더 이상 없습니다. 지난 한 해 동안 발생한 수많은 사회적, 경제적 장애물은 모든 산업 분야에 걸쳐 개선의 기회를 노출시켰습니다. 사기 예방 및 위험 감소를 담당하는 금융 서비스 직원은 경기 침체와 불확실성의 시기에 증가하는 경향이 있는 사기를 해결해야 하는 과제에 직면해야 했습니다. 지난 해에는 금융 기관과 사기를 꾀하는 악의적인 행위자 모두에게 디지털 혁신과 기술 채택이 가속화되었습니다. 2021년에는

IoT 인프라는 에지 컴퓨팅 환경을 구축하는 한 가지 가능한 방법입니다. 사물 인터넷(IoT)과 에지 컴퓨팅은 오늘날 가장 뜨거운 유행어 중 하나입니다. 그리고 그것들이 반드시 함께 가는 것은 아니지만 IoT와 에지 컴퓨팅을 결합하는 것은 두 가지 기술 범주에서 최대한의 가치를 얻기 위한 공통 전략 중 하나입니다. IoT는 어떤 방식으로든 인터넷에 연결된 비전통적인 장치의 네트워크입니다. 여기서 비 전통적인 장치는 PC 및 서버와 같은 기존 장치와 달리 센서, 의료 장치 및 스마트 홈 시스템과 같은 장치를 의미합니다. Io

초기 참가자는 에지 컴퓨팅의 이점을 누리는 데 앞장서고 있으며 전반적으로 모든 사람에게 도움이 될 로드맵과 교훈을 제공하고 있습니다. 골드 러시는 에지 컴퓨팅을 활용하고 있지만 특정 산업 및 회사 유형은 나머지보다 다소 일찍 결과를 보기 시작할 가능성이 더 큽니다. 에지 구현의 리더는 클라우드 및 기술 제조업체가 서비스하는 운송 및 제조 부문의 조직이 될 것입니다. Akash Bhatia와 BCG 기고자 팀은 올해 초 에지 컴퓨팅이 주요 산업 그룹 전반에 걸쳐 기업을 재편하는 방식을 살펴보고 에지 컴퓨팅이 이러한 이전 기술

관찰 가능성 전략은 엔터프라이즈 IT 및 DevOps 팀에 AIOps 활용 시 풍부한 이점을 제공합니다. 왜 관측 가능성을 IT 전략의 일부로 만들어야 합니까? 직원의 생산성을 유지하고 비즈니스를 운영할 수 있다는 이점이 있습니다. 모든 것이 간단해 보이지만 그 이면의 방법에 대해서는 클라우드의 약속이 막 떠오르기 시작한 10년을 되돌아볼 필요가 있습니다. 인프라를 클라우드로 오프로드하면 가동 시간이 향상되는 동시에 자본 및 운영 비용이 절감됩니다. 한편, 클라우드 기반 애플리케이션으로 전환하면 개발 비용과 패치 필요성을 최소

디지털 트윈 기술의 힘은 개별 장치에 대한 모델이 시스템 수준의 운영 보기로 결합될 때 증폭됩니다. 산업용 IoT(IIoT)의 광범위한 채택으로 디지털 트윈 기술에 대한 관심이 높아지고 있습니다. IIoT는 조직이 시스템 및 프로세스에 대한 가치 있는 새로운 통찰력을 모니터링, 수집, 교환, 분석 및 제공할 수 있는 방식으로 연결된 지능형 장치와 분석을 결합합니다. 이러한 통찰력은 보다 스마트한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 물리적 시스템이 디지털 표현과 결합될 때 파생된 통찰력은 스마트 제조에서 공급망

DataOps는 의료 기관이 최신 데이터 분석 관행을 사용하고 비용을 효과적으로 줄이고 수익을 높이는 건전한 비즈니스 관행을 추진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 관련 문제와 씨름하고 있습니다. 대량의 데이터를 처리하고 실시간 통찰력을 얻을 수 없기 때문에 최고 수준의 효율성으로 데이터를 운영할 수 없습니다. 데이터가 내부 및 외부 시스템에 상주하므로 데이터를 추출, 통합 및 표준화하는 것은 지속적인 과제입니다. 예산 제약과 인력 문제는 통합을 모니터링하고 관리하기 위한 리소스를 요구하기 때문에 복잡성을 가중

AI 및 증강 분석의 발전은 기업 팀이 데이터를 컨텍스트에 보다 효과적으로 배치할 수 있음을 의미합니다. 빅 데이터가 유행어가 되기 이전부터 비즈니스 리더와 데이터 전문가를 좌절시킨 과제가 있습니다. 분석의 맥락이 부족합니다. 이 사용 사례가 친숙하게 들리는지 확인하십시오. 비즈니스 리더는 원래 지역 판매가 감소한 이유에 대한 분석을 요청했고 데이터 분석가는 비즈니스 측면을 위한 모델을 구축하고 데이터를 가져오고 보고서를 개발하기 위해 몇 달 동안 열심히 일했습니다. 문제 결과가 돌아왔을 때 결과는 실망스러울 정도로 1차원

연결성의 산업 혁명은 진행 중인 작업이지만 사물 인터넷 기술은 계속해서 모든 곳에서 발전과 변화를 주도하고 있습니다. 사물 인터넷(IoT)은 수직 시장 전반에 걸쳐 디지털 시대에 중요하고 영향력 있는 변화를 주도하고 있습니다. 음악을 듣거나, 조명을 켜거나, 심지어 요리를 하기 위해 가정 전체에서 IoT 장치를 찾을 수 있지만 산업 환경에 배포되는 IoT 장치의 수도 동시에 증가하고 있습니다. IoT는 전 세계적으로 효율성을 창출하고 삶을 개선하는 데 필수적인 것으로 보입니다. 이에 따라 조직은 관련성, 경쟁력 및 효율성을 유지

지식 그래프의 추론 기능을 활용하여 조직은 새로운 데이터 연결을 추정하고 생성하는 모든 새로운 연결을 설명할 수 있습니다. 디지털 트랜스포메이션이 대세이며 대부분의 경우 디지털 트랜스포메이션의 목표는 데이터를 자산처럼 취급하는 것입니다. 어떤 경우에는 데이터를 수익화하는 것을 의미하고 다른 경우에는 목표가 데이터를 보다 효율적으로 활용하여 더 나은 결정을 내리기 위한 통찰력을 도출하는 것입니다. 그러나 실제로는 두 가지 모두 달성하기 어렵습니다. 디지털 트랜스포메이션은 점점 더 하이브리드되고 다양하며 변화하는 데이터에서 신속한

미래 지향적인 지능형 공장 조직은 신기술을 수용하고 인력 개발에 깊은 관심을 갖습니다. 지능형 공장의 약속은 현실과 거리가 멉니다. 70% 이상의 기업이 여전히 파일럿 연옥 상태에 머물러 있는 반면, 선별된 선두 제조업체 그룹만이 대규모 고급 제조를 배치하여 공장 내 또는 가치 사슬 전반에 걸쳐 새로운 가치와 고객 경험을 생성할 수 있습니다. 이것은 디지털 혁신 및 인공 지능과 같은 이니셔티브를 통해 인더스트리 4.0을 촉진하고자 하는 최근 출범한 Global Lighthouse Network와 함께 발행된 세계 경제 포럼의

기업 IT 시스템의 관찰 가능성은 디지털 혁신의 시대에 매우 중요합니다. 조직이 디지털 혁신을 수용함에 따라 비즈니스 프로세스의 관련 자동화로 인해 IT 팀이 보다 능동적이고 유연하게 대처해야 하는 압박이 커졌습니다. DevOps 실무자 및 사이트 안정성 엔지니어(SRE)에 특별한 초점이 있습니다. 이들은 중요한 앱을 만들고 계속 실행하는 전문가이기 때문입니다. 디지털 방식으로 전환된 비즈니스는 운영 시스템의 성능에 따라 죽거나 살기 때문에 신속하고 정보에 입각한 대응이 매우 중요합니다. 현대 시스템의 내재된 복잡성과 방대한

사람 중심의 인터넷은 헤아릴 수 없는 혁신과 사회 변화를 가져왔습니다. 인터넷의 차세대 기계 중심 챕터에서 그 무엇도 기대하지 마십시오. 오늘날의 인터넷은 인간을 위해 만들어졌습니다. 내일의 인터넷은 기계를 위해 만들어질 것입니다. 최종 사용자의 이러한 변화는 네트워크 구축 방식에 대한 모든 것을 변경하고 에지, 즉 에지 컴퓨팅에 대한 투자와 혁신의 대대적인 전환을 촉발할 것입니다. 모빌리티의 심화되는 붐에 힘입어 에지 컴퓨팅은 더 빠르고 민첩하며 확실히 더 분산된 데이터 처리 및 컴퓨팅 패러다임에 대한 증가하는 요구를 충족시

제조 프로세스에 디지털 전략을 채택하면 중소기업이 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 엔터프라이즈 산업 제조는 디지털 혁신을 주도할 수 있지만 중소기업은 여전히 ​​새로운 기술을 활용하여 지속 가능하고 성공적인 운영을 구축할 수 있습니다. 유비쿼터스 IoT 및 로우 코드 개발 방법론은 모든 규모의 제조업체가 현대화 및 혁신의 이점을 누릴 수 있도록 지원합니다. 그러나 제조 디지털화는 기술 자체와 관련이 없는 몇 가지 근본적인 문제를 제시할 수 있습니다. NIST(National Institute of Standards and Te

NIST는 상호 ​​운용성과 보안 표준에 중점을 둔 업데이트된 버전의 Smart Grid Framework를 출시했습니다. 완벽한 타이밍의 경우에 대해 이야기하십시오. 지난주 한파로 텍사스의 전력망이 손상되었을 때 NIST(National Institute of Standards and Technology)는 업데이트된 버전의 스마트 그리드 프레임워크를 출시했습니다. 특히 새 릴리스는 스마트 그리드 상호 운용성 표준을 위한 프레임워크 및 로드맵입니다. 릴리스에 대한 NIST 보고서는 최근 몇 년 동안 상당한 그리드 현대화가

산업용 IoT의 성공을 위해서는 기업이 현대 산업 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 많은 기술을 통합할 수 있도록 지원하는 접근 방식이 필요합니다. 산업용 IoT, 더 넓게는 인더스트리 4.0의 약속은 스마트 팩토리를 만드는 것이었습니다. 기계와 하드웨어의 센서를 활용하여 공장이나 창고에서 전지전능한 인식을 만드는 공장입니다. 희망과 믿음은 이 계측 기술이 AI가 공장 초 최적화를 추진하는 데 활용할 수 있는 막대한 데이터 세트를 생성할 수 있다는 것입니다. 시원한. 잘 들린다. 가입하세요. 나는 것을 원하는. 우리 모두가

앞으로 인텔리전트 에지의 지연 없는 성능은 기업이 디지털 혁신 등의 약속을 실현하는 데 도움이 될 것입니다. 내가 한 첫 번째 컴퓨팅은 Sinclair 컴퓨터에서였습니다. 대학 졸업 후 내가 한 첫 번째 작업은 DEC PDP II였습니다. 그것은 나를 늙게 한다. 내가 처음으로 PDP II를 경험한 지 9개월 후, DEC가 DEC Rainbow 데스크탑을 내놓았고, 나는 EDI가 우리가 전 세계로 돈을 옮기는 방식을 어떻게 변화시켰는지 지켜보았습니다. PayPal이 이제 휴대전화에서 거의 즉시 수행하는 작업입니다. 1980년대