Edge Computing改变政府如何运作的改变?

预计公共部门在公共部门采用了大幅增长。它可以彻底改变数据如何分布,处理和分析。

by / January 16, 2018
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在平均的冬天,肯塔基’S的运输部花费4500万美元和7500万美元的道路腌制和雪。但在2014-15岁的苛刻冬天,国家’S支出超出预测,将一枚风暴放在耗尽整个雪拆除预算之外。有助于过度成本的一个因素效率低效应,这些部门如何使用其犁和涂抹抗结冰剂。

要解决问题,该部门转向大数据,分析和边缘计算。在道路和雪地上使用传感器,以及来自天气预报和推特的流行驾驶应用程序,Waze的数据以及来自天气报告和推特的信息,员工和道路机组人员开发了更精确和更好的雪拆除过程。 
 
该过程包括分析的算法,这些算法在道路上行驶的速度,在给定时间和其他因素的道路上的车辆数量等因素,如温度,风速和云盖。因此,该部门能够更确切地说,该部门能够更准确地使用防冰和犁犁,这导致浪费更少,并将部门挽救在雪和冰上的5%至10%。
 
每60秒,超过80,000条信息记录送入该部门’S的计算机,工程师能够更有效地处理道路上的雪。
 
根据肯塔基州的分析公司的IOT和制造业的行业领袖戴夫·舒曼(Cloudera),肯塔基州的分析公司的IoT和Making and Product and Personal领导者,这些进步是在未见的广泛趋势的一部分。’S雪拆卸计划。“There’S一直致力于使用高级分析中机器学习的算法,” he said. “当您有大量数据并且想要对问题应用很多计算时,会发生删除点。”
 
除了雪拆卸,这些数据的版本还有丰富的数据,分析物联网解决方案在一些政府职能中突破,从使用脚踝监测器来改善囚犯和霸权康复和减少累犯,以改善执法的机身和仪表板相机对一系列基础设施应用的取证包括停车,照明,交通,运输甚至垃圾拆卸。
 
这种强大的数据驱动的解决方案变得更受欢迎的重要原因是边缘计算的成熟。咨询公司麦肯锡公司将10亿美元的设备预测到2020年达到300亿个单位,并在2019年到2019年的私营部门的长大的政府采用。虽然许多传感器只会收集数据,但它们也在加强计算能力—和决策—在汽车,卡车,建筑物和其他政府基础设施中进行,而不是在云端或云中返回。
 
“在边缘处理数据允许在决策过程上进行低级延迟,” said Shuman. “因此,您能够拥有具有足够智能,计算容量和模型的设备,以制定需要进行的决策。”
 
每天,更多的边缘计算出现的例子,从建筑电梯,知道停止并锁定门打开’是一个地震,到浇水阀门可以关闭’泄漏某个地方。 Snapchat,流行的智能手机应用程序,是边缘计算的另一个例子,围绕数据的Petabytes,以创建一个人的有趣图像’脸。更有意义地,自动车辆与边缘计算运行,以便对如何通过城市环境转向的分运第二决定。
 
近年来,边缘计算产生了重大关注。 Gartner. IT研究公司认为,Edge Computing将带来必要的本地化计算能力的价值。由于IOT分散了一个组织’S计算基础架构,边缘计算将成为云或集中计算的优势。
 
但国家和地方政府IT高管aren’TRACKET尚未接受趋势,肯定不会谈论EDGE将取代云。前波士顿Cio Jascha Franklin-Hodge认为边缘计算有点高估。“在过去的10年里,云基础设施已经教授我们的是,大多数用例中的集中,高效计算基础设施都会以价格,性能,可扩展性,弹性和所有所重视的所有其他东西来展现出优于分布式,较低效率的系统,” he told  政府技术 .
 
而不是将边缘计算视为一个“either/or”选择,舒曼认为混合方法将占上风,致力于大量的遗留技术仍然在公共部门运营。“虽然有某些事情是有意义利用边缘计算分析,但其他事情需要更加重要的背景来做出正确的决定,” he said.
 
混合组合Shuman Sees展开的类型是传感器组合以驱动政府机构中的CRM,ERP和供应链系统的平台。
 
尽管如此,政府CIO和代理主管部门需要在开始进行这些类型的数据驱动的分析过程之前进行尽职调查。 Shuman警告计算机模型中内置偏见的可能性意味着解决问题。“我们必须确保它有一个开放和透明的方法,”他说。由于政府不仅仅是在自己的数据上,而且来自数据经纪人,他们不得不注意引入可能影响结果的新偏见。
 
“It’更少关于获取数据,了解您将与之有关的信息,” he said. “为此,您将要查看更多机器学习,高级分析和数据组合这些新案例前进。”

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TOD Newcombe. 高级编辑

在涵盖州和地方政府的20多年的经验中,托德以前是编辑的 公共CIO. ,E.Republic.’S屡获殊荣的公共部门信息技术高管的出版物。他现在是一个高级编辑 政府技术。

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