استخدام الحاسوب المكلّف لخزن البيانات وتحليلها على نطاق واسع

استخدام الحاسوب المكلّف لخزن البيانات وتحليلها على نطاق واسع

إن انفجار التكنولوجيا القابلة للارتداء - من أجهزة تعقب اللياقة وأجهزة الاستشعار الذكية إلى أجهزة الاستنشاق الطبي - يولد بيانات على نطاق غير مسبوق، ويمكن لأي جهاز واحد أن يجمع آلاف نقاط البيانات في الثانية على معدل القلب، ومعدلات الدرجة، ودورات النوم، ودرجة حرارة الجلد، ومستويات الأوكسجين، بل والأرقام الكهرومغناطيسية، وعندما يضاعف حجم البيانات الإجمالي في حدود الملايين من المستخدمين، يصبح متجانسا معينا ومتجاوزا للهياكليا.

وعلى عكس مراكز البيانات التقليدية التي يكون تخطيط القدرات فيها صارما ومكلفة، توفر منابر السحاب موارد على أساس الطلب تتوسع تلقائيا أو تتعاقد على أساس عبء العمل، وهذا التواضع أمر حاسم بالنسبة لتحليل البيانات القابلة للارتداء، حيث يمكن أن ترتفع معدلات الاستغناء بشكل كبير خلال الترقيات أو عمليات إطلاق المنتجات الجديدة، وعلاوة على ذلك، فإن تقارب الحوسبة السحابية مع أوجه التقدم في أدوات البيانات الضخمة، والتعلم الآلي، والتجهيز في الوقت الحقيقي، يؤدي إلى إحداث تحول في كيفية استخدام الباحثين في مجال الرعاية الصحية.

مزايا الحاسوب المزود بالكلاود بالنسبة للبيانات القابلة للزراعة

القدرة على التصعيد دون رأس

أجهزة التبريد غير قابلة للتنبؤ، والزيادة المفاجئة في اعتماد المستخدمين، وتحديث البرمجيات الثابتة التي تزيد من تواتر جمع البيانات، أو ارتفاع الموسم في النشاط (مثل قرارات السنة الجديدة) يمكن أن تدفع حجم البيانات إلى ما بعد التوقعات الأولية.

التكلفة - الأثر والدفع - أنت - غو

وبالنسبة لفرق البداية والبحث، فإن النفقات الرأسمالية لبناء مركز بيانات باهظة، إذ تحول هذا الكم إلى نموذج للنفقات التشغيلية: لا تدفع إلا لأغراض التخزين، والحساب، وشبكة النطاق الترددي التي تستهلكها فعلا، ويمكن لسياسات دورة الحياة أن تنقل تلقائيا بيانات أكبر أو أقل كثيرا إلى أكثر من ذي قبل، بينما توفر شركات الخدمات غير المباشرة أو التي تستهلك نسبة 8 في المائة، مما يقلل التكاليف من خلال زيادة التكاليف.

إمكانية الوصول والتعاون على الصعيد العالمي

البيانات القابلة للاشتعال غالبا ما يتم جمعها عبر مناطق جغرافية متعددة و تحتاج إلى الوصول إليها من قبل فرق موزعة باحثين في بوسطن ومهندسين في بانغالور ومستوصفين في برلين، وخزن الكلاود يوفر وصولا منخفض السرعة من أي مكان، مع تكرار البيانات عبر المناطق والمناطق المتوافرة من أجل استعادة القدرة على العمل بعد الكوارث، وتمكن المنظمات من منح الرخص استنادا إلى الدور أو المشروع أو حساسية البيانات.

القدرات الأمنية والامتثال

بيانات قابلة للزراعة غالباً ما تعتبر معلومات صحية محمية بموجب أنظمة مثل برنامج العمل الإنساني في الولايات المتحدة، والناتج المحلي الإجمالي في أوروبا، وقوانين مماثلة في ولايات قضائية أخرى، ويستثمر مقدمو الخدمات المزودون بالكلاود بشدة في شهادات أمنية، بما في ذلك النوع الثاني من التصنيف الصناعي الدولي الموحد للمواصفات رقم 2، ورقم ISO 27001، وHIPAA، وFedRAMP، وهم يقدمون السحابة في مركز وفي المرور العابر،

تخزين البيانات وإدارتها في السحابة

الاعتبارات المعمارية المتعلقة بخطوط البيانات القابلة للزراعة

ولا تصل البيانات القابلة للزراعة إلى مجرى نائي أو موحد، وتستخدم الأجهزة بروتوكولات مختلفة (مثلاً، بيانات عن خط الأنابيب، أو البيانات المتعلقة بمنطقة البحيرات الكبرى، أو البيانات المفقودة) وتدفع البيانات في البطاطس أو باستمرار، كما أن هندسة السحاب القوية تزيل النسيج من معالجة الرسائل (مثلاً، نظام " إيه إس كيني " ، أو نظام " أو " مخزن " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " بيغ " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو "

Data Lake vs. Data Warehouse

بالنسبة لمحللي البيانات القابلين للذوبان، كثيرا ما يفضل هيكل بحيرة البيانات لأنه يمكن تخزين قراءات خام وغير منظمة إلى جانب بيانات مُنظمة، ومع تزايد أحجام البيانات إلى البتيبيات، تصبح البحيرات البيانات المبنية على تخزين الجسم السحابي (S3، GCS، ADLS) فعالة من حيث التكلفة ومرنة.

إدارة دورة حياة البيانات

وقد تحافظ سياسة دورة الحياة النموذجية على البيانات الحديثة (0-30 يوما) في مجال التحليلات ذات الوقت الحقيقي أو تخزينها الساخن؛ والبيانات من 30 يوما إلى سنة في التخزين الدافئ لتحليل الدفعات؛ والبيانات القديمة في التخزين البارد أو الأرشيفي لأغراض الامتثال والبحث الرجعي.

البيانات الوصفية والقائمة

مع ملايين من جلسات الأجهزة وأجهزة الاستشعار المتنوعة، نجد البيانات الصحيحة تصبح تحدياً، فهرس البيانات المجهولة، وسجلات البيانات غير المأخوذة من (AWS Glue)، وسجل بيانات (Azure Data Catalog)، وسجل البيانات (Gogle Data Catalog) يفحص تلقائياً ويحتفظ بنسخ الكيماويات، وتتبع التسلسل، وهذا أمر أساسي لإعادة المعالجة في البحوث وعمليات مراجعة الحسابات المتعلقة بالامتثال.

تحليل البيانات وبصرها في السحابة

التحليلات المتعلقة بالتجهيزات في الوقت الحقيقي وتدريجها

فالكثير من التطبيقات القابلة للارتداء تتطلب تغذية فورية، فعلى سبيل المثال، يجب أن يخطر المستعمل في غضون ثواني مراقب لمعدلات القلب الذي يكتشف التليفزيون البري، وخدمات تيار السحاب (مثلاً، تحليلات خط الأنابيب المركب لشبكة المياه، وتدفق بيانات غوغل، وتحليلات سلسلة الزيوريات) التي يمكن أن تجهز البيانات في وقت قريب من الوقت الحقيقي، وتطبق نتائج التجميعات المزود بالشبكة، ونتائج الكشف عن المزود بالأجهزة.

نماذج التعلم والتنبؤ

ويقتضي التدريب على نماذج دقيقة للبيانات القابلة للارتداء كميات كبيرة من الأمثلة المسمومة - التي تتعامل برامج السحب بكفاءة باستخدام أطر تدريب موزعة مثل منصة " تينسورفلوف " في غوغل كلود، أو " بي تورتش " على نظام تعليم الآلام، أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو " أو "

تحليل البيانات الضخمة واكتشافات باترن

فبعد حالات التنبيه في الوقت الحقيقي، تُفتح تحليلات المستوى السكاني أنماطا أوسع، فعلى سبيل المثال، قد تقوم شركة صيدلانية بتحليل ملايين الليالي من بيانات النوم لتحديد كيفية تأثير المخدرات الجديدة على هيكل النوم، وهذا يتطلب تشغيل وظائف معقدة في مجال البحث عن السلع الأساسية أو الأعمال غير الشفافة عبر أنواع البيانات، كما أن مستودعات البيانات المزودة بمخططات متعددة التوازي تجعل من الممكن إجراء هذه الاستفسارات في دقائق بدلا من أيام.

Federated Learning and Privacy-Preserving Analytics

ونظراً لأن البيانات القابلة للارتداء حساسة للغاية، فإن إضفاء الطابع المركزي عليها في مستودع سحابي واحد يثير شواغل تتعلق بالخصوصية، وتُدرَج ممارسة ناشئة، حيث يتم تدريب النماذج مباشرة على الأجهزة (أو على الخواديم) ولا ترسل إلى السحاب سوى تحديثات نموذجية - لا بيانات أولية - وتدعم منابر البرمجيات هذه النموذج من خلال أطر مثل TensorFlow /FT:

التحديات والنظر في المسألة

خصوصية البيانات والامتثال التنظيمي

والعقبة الكبرى التي تحول دون اعتماد البيانات القابلة للزراعة هي الثقة، وقد يكون المستخدمون غير مرتاحين لبياناتهم المتعلقة بالمسح الأحيائي المخزنة في مراكز البيانات التي تديرها شركات كبيرة، ويجب على المنظمات أن تطبق ضوابط صارمة على الخصوصية: تحديد هوية البيانات (خصوصية متنوعة)، والتسمية، ومراقبة الدخول الصارمة، والامتثال لغرامة البيانات الصحية الصادرة عن شركة كليفو (45 CFR 164) والناتج المحلي الإجمالي (المادتان 9 و35) بالنسبة لمقدمي خدمات مراجعة الحسابات

تكاليف نقل البيانات والطابع

كما أن نقل البيانات القابلة للذوبان من الأجهزة إلى رسوم السحب السحب - خاصة إذا كان يجب أن تعبر البيانات حدود مقدمي السحب أو شبكات النسخ الخلفية، بالإضافة إلى ذلك، فإن مرونة الشبكة يمكن أن تكون غير مقبولة بالنسبة للتطبيقات الحساسة من حيث التوقيت (مثل رصد الغلوكوز في الوقت الحقيقي).

Vendor Lock-in Risks

(ب) بناء تكامل عميق مع خدمات مزود السحاب الوحيد (مثلاً، بيانات كينسيس (DynamoDB + SageMaker) يمكن أن يجعل من الصعب الهجرة فيما بعد، في حين أن البدائل المفتوحة المصدر (كافكا، بوستغريسول، كوبرنيت) والأشكال المتعددة للبيانات التشخيصية (Parquet, Avro) لا ينبغي أن تخفف من هذه المخاطرة.

الاتجاهات المستقبلية

Edge-Cloud Continuum

والتطور التالي هو التكامل غير المستقر بين أجهزة الحواف والمحللات السحابية، وبدلا من إرسال جميع البيانات الخام إلى السحابة، تؤدي الأجهزة الذكية المرتدة بشكل متزايد عملية التجهيز في المستقبل (مثل الكشف عن الشذوذ بواسطة نماذج صغيرة من طراز ML)، ولا ترسل سوى ملخصات تجميعية أو أحداث بارزة إلى السحابة، مما يقلل من سرعة استخدام البطاريات ويعجل بأوقات الاستجابة.

AI-Powered Personalization at Scale

ومع تزايد النماذج بشكل أكثر تطورا، فإن السحب الآلي سيمكن من التدخلات التي تُستخدم على أساس شخصي، تخيل خدمة غيومية تُغيّر بيانات المستخدمين القابلة للارتداء، والسجلات الصحية الإلكترونية، وبيانات أسلوب الحياة للتوصية بمواعيد التمرين المثلى أو مواعيد الجرعات الطبية، وهذا يتطلب في الوقت الحقيقي مقارنة بالنماذج الكبيرة، والرسوم الحسابية التي تُمتد على الغيوم والحافة، والتثبت الدقيق - ولكن الإمكانات الهائلة لتحسين السكان.

Blockchain for Data Integrity

وفي التجارب السريرية والورقات التنظيمية، يجب أن تكون سلامة البيانات القابلة للارتداء غير موضع شك، ويمكن أن توفر تكنولوجيا دفتر الأستاذ الموزعة أو التي توزعها سجلات غير قابلة للتعديل تبين من يطلع على البيانات ومتى يقدم بعض مقدمي السحب خدمات الحجب المدارة التي يمكن إدماجها في خطوط أنابيب البيانات القابلة للارتداء من أجل إعداد سجلات تلاعبية، ومع أن هذه الحالة لا تزال ساكنة، فإنها تكتسب زخما في البحوث الطبية.

توحيد المعايير وإمكانية التشغيل المتبادل

اليوم، يستخدم كل مصنع قابل للزراعة نماذج البيانات الخاصة بالملكية والمبادرات التطبيقية، ويعقّد عدم التوحيد التكامل السحابي والتحليلات الشاملة لعدة دراسات، وقد تتجه مبادرات مثل HL7 FHIR (للبيانات الصحية) ومبادرة المشابهات المفتوحة إلى الكيماويات المشتركة، ومنابر السحاب التي تدعم هذه المعايير محلياً إلى الحد من الاحتكاك وتسريع الابتكار.

خاتمة

إن حساب السحاب لم يعد خياراً بل ضرورة للنظام الإيكولوجي للبيانات القابلة للارتداء، فهو يوفر الركيزة الأساسية القابلة للاتساع والمأمونة والفعالة من حيث التكلفة اللازمة لمعالجة مسارات البيانات الضخمة التي تولدها ملايين الأجهزة المترابطة، ومن التنبيهات الصحية في الوقت الحقيقي إلى الدراسات الوبائية على مستوى السكان، فإن السحابة تتيح إجراء تحليلات كانت مستحيلة من قبل، ومع ذلك، فإن النجاح يتطلب وجود بنية قوية، وشراكات متطورة مستمرة.