Аналитика как драйвер развития IT и видеонаблюдения.
Илья Яськов
Менеджер по развитию
направления клиентских устройств
компании Seagate Technology.
Интернет вещей все теснее переплетается с повседневной жизнью людей. Коммерческие компании, государственные учреждения и потребители интересуются, как с его помощью можно получить новые преимущества и сделать быт намного комфортабельнее. По прогнозу Seagate и IDC, среднестатистический пользователь Интернета будет взаимодействовать с устройствами, соединенными с различными сетями, примерно 4800 раз в день, то есть каждые 18 секунд.
Данные, которые активизируют деятельность мощных соединенных устройств нового поколения, уже начали кардинально менять наш мир. В России в 2015 г. появился новый умный город — Иннополис, крупномасштабный научно-технический проект федерального значения со специализацией в области высоких технологий. Здесь все элементы городской инфраструктуры, включая инженерные системы зданий, транспорт и коммунальные службы, подключены к единой интеллектуальной сети, на базе которой реализована общественная сеть Wi-Fi, система видеонаблюдения, средства управления городской средой, а также не загрязняющая воздух транспортная система, оснащенная комплексом датчиков, средствами мониторинга транспортных потоков и управляемыми светофорами.
Интернет вещей — неизведанная территория.
Внедрение Интернета вещей окажется успешным, когда технологии будут «вплетены» в ткань повседневной жизни и для конечного пользователя он сможет оставаться невидимым. В результате возрастет количество как применяемых повсеместно цифровых гаджетов, так и автоматизированных источников данных — конечных устройств, генерирующих и передающих информацию. Неизбежность этих перемен является серьезным поводом для беспокойства, поскольку на первый план выходят следующие факторы:
l обеспечение безопасности и приватности создания, сбора и обработки данных;
l планирование начальных и последующих денежных затрат на инфраструктуру Интернета вещей, позволяющую извлекать пользу из данных;
l удовлетворение растущей потребности в построении экономики, основанной на интеллектуальной собственности, в рамках которой доход приносят творчество, инженерное проектирование и анализ данных.
Предприятия ждут от Интернета вещей в первую очередь возможности улучшения операционной эффективности и качества обслуживания клиентов. Например, компания Mastercard, меняясь по мере вхождения Интернета вещей в повседневную жизнь, адаптирует бизнес-модель, постепенно отказываясь от сделок «покупатель — продавец» и все больше ориентируясь на транзакции «продавец — устройство» и «устройство -устройство».
При этом инвестиции направляются на то, чтобы обеспечить бесперебойную связь вещей в рамках бизнес-процессов и взаимодействий с клиентами. Стремясь избавить своих клиентов от многократного ввода данных проверки подлинности, Mastercard разрабатывает систему единовременного входа и аутентификации, которая позволит соединяться с помощью устройств для защищенного обмена данными и совершения платежей.
Главное в Интернете вещей — аналитика.
Эффективность Интернета вещей во многом зависит от доступности средств аналитики, ведь именно они помогают правительствам и коммерческим предприятиям извлекать пользу из собираемых данных.
К примеру, данные реального времени активно используются для картографических сервисов. Так, автомобильные навигаторы передают информацию о пробках, а информационная служба предоставляет водителям рекомендации по изменению маршрутов для объезда заторов. Обширные возможности открываются благодаря все более широкому использованию Интернета внутри транспортных средств с помощью смартфонов и бортовых компьютеров. Со временем технологии связи «автомобиль — автомобиль» и «автомобиль — инфраструктура» можно будет использовать для снижения количества ДТП. Стремительно развивается и рынок сетевых регистраторов с системой видеоаналитики. В обозримом будущем нас ждет повсеместное применение систем искусственного интеллекта, в частности программ глубинного обучения, предназначенных для распознавания лиц, анализа аномалий поведения и других задач. Параллельно получат широкое распространение системы оперативного анализа видеозаписей, создающие повышенную нагрузку на хранилища сетевых видеорегистраторов. Это обусловливает необходимость в накопителях с высокой производительностью и улучшенными механизмами кеширования, мгновенным откликом и превосходной скоростью произвольного чтения для быстрого поиска и анализа видеозаписей.