השימוש ב-Cloud Computing עבור אחסון נתונים בקנה מידה גדול

הפיצוץ של טכנולוגיה לבישה - מעוקבים כושר וצופים חכמים ועד ביוסנסורים ברמה רפואית - מייצר נתונים בקנה מידה חסר תקדים.מכשיר יחיד יכול לאסוף אלפי נקודות נתונים לשנייה על קצב הלב, ספירות שלב, מחזורי שינה, טמפרטורה בעור, רמות חמצן בדם ואפילו אלקטרוקרדיאז'יקציה. כאשר מכפיל מעל מיליוני משתמשים, נפח הנתונים הכולל הופך להיות מוגזם, עלה, על פני השטח של גודל זעיר של חומרים אלה, דורש גמישות משמעותית של מערכות מחשוב.

בניגוד למרכזי נתונים מסורתיים שבהם תכנון קיבולת הוא נוקשה ויקר, פלטפורמות ענן מציעים משאבים לפי דרישה אשר באופן אוטומטי להרחיב או החוזה מבוסס על עומס עבודה. גמישות זו היא קריטית לניתוח נתונים עוטה, שבו שיעורי הצלקות יכולים להעלות באופן דרמטי במהלך מבצעים או שיגורים חדשים של מוצרים.יתר על כן, ההתכנסות של ענן עם התקדמות בכלים גדולים של נתונים, למידה, עיבוד בזמן אמת הוא שינוי האופן שבו חוקרים, שירותי בריאות, וספקי מוצר ושימוש בכיוונים מחשוב, כדי לבצע בדיקות מחשוב, וכן הלאה.

יתרונות של מחשוב ענן עבור נתונים לבישים

סקלאבול ללא תשתיות

(התקנים לבישים הם בלתי צפויים.עלייה פתאומית באימוץ משתמשים, עדכון קושחה המגביר את תדירות איסוף הנתונים, או עלייה עונתית בפעילות (למשל, החלטות השנה החדשה) יכול לדחוף נתונים הרבה מעבר לתחזיות הראשוניות.פלטפורמות ענן כגון FLT:0 Amazon Web Services (AWS) ל-DValpLT 1, FLT:2 CloudLTFua 3, ו-F3, ו-ALT5b) ל-APT5 קיבולת אחסון מוגבלת של Microsoft (AWS) ל-DIOS) , , , , , או בקיצור, LT5 LT5 LT5 , LT5 , , , , קיבולת אחסון מוגבלת של אחסון (AWS)

עלויות-אווירה ו- Pay-as-Go Models

עבור סטארט-אפים וצוותי מחקר, עלות ההון של בניית מרכז נתונים היא בלתי-מחשוב בענן משנה את זה למודל עלות תפעולי: משלמים רק עבור אחסון, compute, ו-Ball רוחב פס רשת שאתה באמת לצרוך. מדיניות מחזור החיים יכולה באופן אוטומטי להעביר נתונים ישנים או פחות לעתים קרובות גישה ל- tipers זול יותר (למשל, קרחון AWS או Azure Coolb), צמצום עלויות עד 80% תוך שמירה על נגישות, בנוסף למקרים רבים של מחשוב לא ניתן לצפות, ללא תשלום, וכן ל-יתר דיוק, ללא תשלום, ללא תשלום על פרויקטים נוספים.

נגישות גלובלית ושיתוף פעולה

נתונים לבישים נאספים לעתים קרובות על פני אזורים גאוגרפיים מרובים וצריכים להיות נגישים על ידי קבוצות מבוזרות - חוקרים בבוסטון, מהנדסים בבנגלור, מרפאים בברלין.ענן אחסון מספק גישה לעקביות נמוכה מכל מקום, עם שכפול נתונים על פני אזורי זמינות ואזורים לשיקום אסון.זהות מוכחת וניהול גישה (IAM) מאפשר לארגונים להעניק הרשאות המבוססות על תפקיד, פרויקט, או מידע זה גם תמיכה אמיתית לשימוש בתוכנות אבטחה צד שלישי כדי לספק יישומים אישיים.

אבטחה והטבות

נתונים לבישים נחשבים לעתים קרובות למידע בריאותי מוגן (PHI) על פי תקנות כגון HIPAA בארצות הברית, GDPR באירופה, וחוקים דומים בתחומי שיפוט אחרים.ספקי ענן משקיעים בכבדות בהסמכה ביטחונית, כולל SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA BAA ו-FRAMP. הם מציעים הצפנה במנוחה ובעבורה, מערכות חומת אש, הגנה, בקרת DDoS וכלי ביקורת בעוד ספק הענן אחראי על "אבטחת מידע" - אך עדיין יכול לספק אבטחת מידע מאובטח יותר מאשר "מאובטח" אבטחה" אבטחה" אבטחה בענן, אך עדיין לספק תמיכה בטוחה יותר מאשר "אך" אבטחה" אבטחה" אבטחה" אבטחה" אבטחה" אבטחה בענן, אך היא עדיין יכולה לספק אבטחת מידע מאובטח יותר מאשר "אך" אבטחה" אבטחה" אבטחה" (אך" (F.

אחסון נתונים וניהול בענן

שיקולים אדריכליים לקווי נתונים לבישים

נתונים לבישים לא מגיעים לזרם מסודר, אחיד.מכשירים משתמשים בפרוטוקולים שונים (כחול, Wi-Fi, סלולארי, קרוב לשדה תקשורת) ודוחפים נתונים בחבילות או ברציפות.אדריכלות בענן חזקה מרתיעה מעיבודקים באמצעות תורים של הודעות (למשל, AWS Kinesis, Google/Sub, Azure Hubs) נתונים מאוזנים לראשונה לאזור ענן (או אחסון נתונים מאוחסן ב-Jackream) או ב-Jackreamcreamcream.

Lake vs. Data Storage

עבור ניתוח נתונים לביש, אדריכלות האגם נתונים היא לעתים קרובות המועדפת כי זה יכול לאחסן קוראי חיישן גולמי, unstructured לצד metadata מובנה. כמו נפח נתונים לגדול ל- petabytes, אגמים נתונים שנבנו על אחסון אובייקט בענן (S3, GCS, ADLS) להיות עלות יעילה וגמישה. כלים כמו Spark, Presto, או AWS מאפשר אנליסטים לשאילתת נתונים ישירות מהאגם ללא הגדרה מוקדמת, וכן ניסויים מתמטיים (cookie) עם נתונים אינטראקטיביים של אבטחה גבוהה (cotial) עם אינדקסים) עם מחסנים של מערכות בקרה (cotialschtschtsto), עם מחסנים) ו-cookie) ו-cotsto, כולל נתונים, כולל נתונים (cotsto, כולל אינדקסים (cotialsto, כולל נתונים, עם מחסנים) ו-cotsto, עם מחסנים, כולל נתונים (cotedialsto, עם מחסנים, כולל נתונים, כולל נתונים, כולל אינדקסים עבור יישומים עבור יישומים (cookietialsto, כולל יישומים (cookies) המאפשרים) ו-cookietialsto, כולל קבצי

ניהול נתונים

נתונים המכילים Raw מאבדים ערך לאורך זמן.מדיניות מחזור חיים טיפוסית עשויה לשמור על נתונים אחרונים (0-30 ימים) ב- SSD-backed או אחסון חם לניתוח בזמן אמת; נתונים מ 30 ימים עד שנה אחסון חם לניתוח אצווה; ונתונים ישנים יותר באחסון קר או ארכיאלי עבור עמידה ומחקר רטרוספקטיבי.ענן פלטפורמות אחסון זה עניבה, צמצום עלויות ללא התערבות ידנית, נתונים שכפול וטכניקות ביצועים (RRC) כמו פורמטים).

מטא-נתונים וקטלוג

עם מיליוני מפגשים של מכשירים וסוגים שונים של חיישן, מציאת הנתונים הנכונים הופך לאתגר.קטלוג נתונים של Cloud-native (AWS Glue, Azure Dataקטלוג, Google Data Catalog) לסרוק באופן אוטומטי והנתונים לתייגים, לשמור על גרסאות של סכימה, ולעקוב אחר קופסציה.זה חיוני להתאמה במחקר ולהתאמה.קטלוגים בעלי ערך רב מונעים יצירת "מידע" שבו מידע לא ניתן לקבור.

ניתוח נתונים ותובנות בענן

עיבוד בזמן אמת ו-Fretation Analytics

יישומים רבים לבישים דורשים משוב מיידי.לדוגמה, צג קצב לב המזהה fibrillation atrial חייב להזהיר את המשתמש בתוך שניות.ענן הזרמת שירותים (למשל, AWS Kinesis Analytics, Google Dataflow, Azure Stream Analytics) יכול לעבד נתונים בתקופות אמתיות, החלת הדבקה החלון, זיהוי ובדיקה.

מכונות למידה ומודלים חיזוי

מודלים מדויקים על נתונים לבישים דורש כמויות עצומות של דוגמאות מתוייגות - אשר פלטפורמות ענן להתמודד ביעילות באמצעות מסגרות הכשרה מבוזרות כמו TensorFlow ב-Google Cloud AI Platform, PyTorch על AWS SageMaker, או Azure Machine Learning.Preemptible GPU מקרים נמוכים יותר עבור עבודות הכשרה לא קריטיות.לאחר אימון, מודלים משמשים כנקודות קצה, Autoscals על בסיס חיזוי נתונים על פני ספירת אבטחה נמוכה, כולל דוגמאות של זיהוי מוקדם של עדשות של עדשות של זיהוי מוקדם של עדשות בשלב זה.

Big Data Analytics ו-Dyper Discovery

מעבר לתערות בזמן אמת, ניתוחי נתונים רחבים יותר של האוכלוסייה יכולים לנתח מיליוני לילות של נתוני שינה כדי לזהות כיצד תרופה חדשה משפיעה על אדריכלות השינה.זה דורש הפעלת עבודות מורכבות של SQL או Spark ברחבי קטבים של נתונים. מחסני נתונים של Cloud עם עיבוד מקביל מסיבי (MPP) אדריכלות הופכת שאילתות כאלה אפשריות בתוך דקות ולא ימים.

למידה וקידום פרטיות

מכיוון שהנתונים בעלי יכולת ללבוש רגישים מאוד, מרכזי בתיקון ענן יחיד מעלה חששות לפרטיות.פרקטיקה מתפתחת מוזן למידה, שבה מודלים מאומנים ישירות על מכשירים (או בשרתים קצה) ורק עדכוני מודל - לא נתונים גולמיים - נשלחים לפלטפורמות ענן.ענן תומכים בפרדיגמה זו באמצעות מסגרות כמו FLT:0ensorFlowFloweratederrated:1 ו-Ferrated Services כמו:

אתגרים ושיקולים

פרטיות נתונים וביטוח

המחסום הגדול ביותר לאימוץ ענן עבור נתונים לבישים הוא אמון.משתמשים עשויים להיות לא נוח עם הנתונים הביומטריים שלהם מאוחסנים במרכזי נתונים המופעלים על ידי תאגידים גדולים.ארגונים חייבים ליישם בקרת פרטיות חזקה: אנונימיות נתונים (פרטיות שונה), pseudonymization, ובקרת גישה קפדנית. Compliance with HIPAA (45 CFR) עבור נתוני בריאות ארה"ב, GDPR (סעיפים 9 ו-35) עבור משתמשי ענן, קליפורניה, אך דרישות אבטחה תצורה של ספקי אבטחה זההת של לקוחות מדויקים, אך הם יכולים להציע מסמכים מאובטחים, אך ורק על ידי אבטחה חוזיים מדויקים ו-Cloud.

עלויות העברת נתונים ועלויות לטיות

העברת נתונים של נתונים לבישים ממכשירים לתשלומים של ענן - במיוחד אם הנתונים חייבים לחצות גבולות ספק ענן או עמודות אחורי אינטרנט.בנוסף, שקיפות רשת יכולה להיות בלתי מקובלת עבור יישומים רגישים לזמן (למשל, ניטור גלוקוז בזמן אמת) המשלב בין מחשוב קצה (מעבד נתונים על שער מקומי או סמארטפון) עם ניתוחי חירום לעזור להפחית רוחב פס ויציבות יש לספקי מחשוב אלה, אם כי הם מציעים שירותי מחשוב אלקטרוניים, אם כי הם מציעים גישה ל-Google).

המונחים: Lock-in Risks

בניית אינטגרציה עמוקה עם שירותים קנייניים של ספק ענן יחיד (למשל, Kinesis Data Firehose + DynamoDB + סייג'ר) יכול להקשות על הגירה מאוחר יותר.בעוד חלופות קוד פתוח (Kafka, PostgreSQL, Kubernetes) ו- Tool-agnostic Data פורמטים (Parquet, Avro) מקטין את הסיכון הזה, יכולת אינה שלמה ארגונים עם עיצובים.

מגמות עתידיות

צוק-Cloud Continuum

האבולוציה הבאה היא שילוב חלק בין מכשירים קצה וניתוח ענן.במקום לשלוח את כל הנתונים הגולמיים לענן, עונדים אינטליגנטיים יבצעו יותר ויותר על עיבוד ה-device (למשל, זיהוי אנומלי באמצעות מודלים זעירים של ML) ורק לשלוח סיכומים מצטברים או אירועים מעופלים לענן.זה מקטין רוחב פס, משמר חיי סוללה, ומזרז את זמני התגובה.

AI-Powered Personalization ב- Scale

ככל שהמודלים גדלים יותר מתוחכם, AI מבוסס ענן יאפשרו התערבות מותאמת יתר.דמיין שירות ענן שמקדם נתונים משולבים של משתמשים, רשומות בריאות אלקטרוניות ונתונים באורח החיים כדי להמליץ על שגרות פעילות גופנית אופטימליות או תרופות דו-זמנית.זה ידרוש בזמן אמת ניתוק על מודלים גדולים, גרפים חישוביים המשתרעים על פני הענן, ואימות קפדני - אבל פוטנציאל לשיפור הבריאות הוא עצום.

Blockchain for Data Integrity

בניסויים קליניים והגשתי רגולציה, השלמות של נתונים לבישים חייבת להיות מעבר לשאלה. Blockchain או טכנולוגיה מבוזרת מובילה יכולה לספק מסלולי ביקורת לא מאומתים מראה מי ניגש לנתונים וכאשר כמה ספקי ענן מציעים שירותי blockchain מנוהלים שניתן לשלבם צינורות נתונים שניתן ללבוש כדי ליצור רשומות טמפר-קלדן.

סטנדרט והתאמה

כיום, כל יצרן בעלבש משתמש בתבניות נתונים קנייניות ו- APIs.חוסר סטנדרטיזציה מסבך את שילוב הענן וניתוחים בין-מסלוליים. מיזמים כמו HL7 FHIR (עבור נתוני בריאות) ויוזמה Open Wearables דוחפים לפלטפורמות ענן נפוצות.ענן אשר תמיכה בתקני ענן אלה באופן טבעי תקטין את החיכוך והאצת החדשנות.

מסקנה

מחשוב ענן הוא כבר לא אופציה אלא צורך במערכת האקולוגית של נתונים לבישים.זה מספק את היסודות העמידים המשתנים, מאובטחים ויעילים הדרושים כדי להתמודד עם זרמי הנתונים מסיביים שנוצרו על ידי מיליוני מכשירים מחוברים.מרגעי בריאות בזמן אמת ועד למחקרים אפידמיולוגיים ברמת האוכלוסייה, הענן מאפשר ניתוחים שעד כה בלתי אפשריים, אך הצלחה דורשת אדריכלות זהירה, ממשל חזק, ותשומת לב מתמשכת לפרטיות ולהתאמה אישית של טכנולוגיות ענן, ימשיכו לפתח את תחום הבריאות, וקידום, רק את תחום זה יהיה זמין, וקידום מקצועי, רק לטכנולוגיות אבטחה מתקדמות, וקידום, וקידום, וקידום, בין מערכות הבריאות המשולבות, וקידום, וקידום מקצועי, ימשיך את תחום זה יהיה מסוגל להוביל את הגמישות, רק לטכנולוגיות אבטחה מתקדמות, וקידום, וקידום, וקידום, וקידום יעיל יותר, בין מערכות הבריאות, רק לטכנולוגיות אבטחה מתקדמות, וקידום, וקידום, וקידום יעיל יותר, בין מערכות הבריאותי, בין מערכות הבריאות המשולבות, בין מערכות הבריאות המשולבות, לטכנולוגיות אבטחה מתקדמות, בין מערכות הבריאות המשולבות, לטכנולוגיות אבטחה מתקדמות, וקידום יעיל יותר, וקידום, וקידום, וקידום, אשר יהיו מסוגלות מתקדמות, רק לטכנולוגיות אבטחה מתקדמות, וקידום עצמי, ו