Article sponsorisé Avec la technologie, tout comme dans l’immobilier, l’emplacement est essentiel. Le nouveau monde post-pandémique de la technologie de l’information (TI) distribuée signifie que la séparation physique entre l’infrastructure principale de l’entreprise et les systèmes de technologie opérationnelle (OT) qui surveillent et contrôlent l’équipement industriel est peut-être plus aiguë que jamais. Les architectures de serveurs, de stockage et de réseaux sont optimisées pour fonctionner dans des environnements périphériques à faible consommation d’énergie et contraints en termes d’espace qui étaient auparavant exclusivement le domaine de l’OT. Cependant, le défi pour les professionnels de la technologie chargés de s’occuper des nombreux éléments impliqués peut encore avoir des perspectives très différentes sur leurs rôles et responsabilités. Les spécialistes de la technologie de l’information (TI) qui s’occupent de l’infrastructure d’entreprise auront souvent une perspective plus stratégique à plus long terme, en développant par exemple des systèmes de base pour l’avenir. Si un seul serveur tombe en panne, ce n’est pas idéal, mais ce n’est pas forcément catastrophique. Les préoccupations du personnel de la technologie opérationnelle (OT) sont généralement plus immédiates. Cela s’explique par le fait que si un serveur lié à une ligne de production spécifique ou un système industriel tombe en panne, il doit probablement être traité immédiatement. Ce fossé de perspectives n’aurait peut-être pas posé problème il y a une décennie ou deux, lorsque les systèmes que chaque équipe gérait étaient très distincts. Cependant, l’évolution de la périphérie signifie que les architectures d’entreprise peuvent s’étendre des centres de données centralisés, du cloud public, du calcul localisé, aux systèmes opérationnels. Comme l’explique Pierluca Chiodelli, vice-président de la gestion des produits pour les solutions Edge chez Dell, tout cela s’est produit parallèlement à une explosion de la télémétrie, du streaming vidéo et des données IoT. Le mûrissement des technologies autour de l’IA et de l’apprentissage automatique, associé à de nouveaux facteurs de forme, signifie que ces données peuvent être traitées plus près de la source, « et commencer à générer des informations en temps réel ».
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