مانیتورینگ ابری، یک سیستم کنترل از راه دور

هوشمند سازی بیمارستان

مانیتورینگ ابری، یک سیستم کنترل از راه دور شرکت‌های بیشتری به منظور کاهش هزینه‌ها، افزایش بهره‌وری و سودآوری و البته یافتن راه‌حل‌های مؤثر برای نظارت بر منابع خود، از فناوری‌های نظارتی جدید مبتنی بر مدل «ابر» استفاده می‌کنند.

Cloud Monitoring چیست؟

هوشمند سازی بیمارستان

Cloud Monitoring نتیجه به کارگیری فناوری‌های “Cloud Computing” در “Condition Monitoring” است.

این نیاز به اطلاعات بلادرنگ از راه دور را برطرف می کند، زیرا بدون اطلاعات امکان مدیریت مجموعه ای از دارایی ها وجود ندارد.

در حال حاضر، بخش‌های خاصی به ویژه تمرکز اطلاعات را ترویج می‌کنند. آنها مراکز نظارت و کنترل دارند که از اطلاعات یکپارچه شده در محیط های “ابر” بر اساس یک مفهوم جهانی تر مانند SaaS استفاده می کنند.

انرژی، صنعت و راه حل های هوشمند برخی از این بخش ها هستند.

Cloud Monitoring چگونه کار می کند؟

هوشمند سازی بیمارستان

اطمینان از اینکه همه چیز به درستی کار می کند برای بهینه سازی عملکرد بسیار مهم است.

وظایف اصلی نظارت ابری عبارتند از:

کنترل وب سایت های میزبانی شده در ابر: نظارت و نظارت بر فرآیندها، ترافیک، در دسترس بودن و استفاده از منابع.

نظارت بر ماشین مجازی: نظارت بر زیرساخت مجازی سازی و ماشین های مجازی منفرد.

بر ذخیره‌سازی ابری: منابع ذخیره‌سازی و فرآیندهایی که به ماشین‌های مجازی، سرویس‌ها، برنامه‌ها و پایگاه‌های داده ارائه می‌کنند.

بر شبکه مجازی: منابع، دستگاه ها، اتصالات و عملکرد شبکه مجازی مرتبط با محیط دوقلوهای دیجیتال.

نظارت بر پایگاه های داده در ابر: نظارت بر فرآیندها، پرس و جوها، در دسترس بودن و مصرف منابع.

به لطف نظارت ابری، شناسایی الگوها و کشف خطرات امنیتی احتمالی در زیرساخت آسان تر است.

مدل SaaS یا نرم افزار به عنوان سرویس

هوشمند سازی بیمارستان

SaaS مخفف عبارت Software as a Service است و به پرداخت اشتراک برای تمام الزامات یک پروژه تکنولوژیکی (نصب، راه اندازی، مجوزها، زیرساخت ها و ارتباطات) اشاره دارد.

سیستم‌های SaaS در فضای ابری میزبانی می‌شوند، بنابراین داده‌های مدیریت‌شده متمرکز و بر روی یک سرور منفرد خارج از سازمان میزبانی می‌شوند.

یعنی در رایانه های محلی شرکت یافت نمی شود. یک ارائه دهنده با میزبانی نرم افزار در فضای ابری، پشتیبانی و نگهداری سروکار دارد.

علاوه بر این، این شرکت نگران نصب هر نوع به روز رسانی نیست.

می‌تواند با مرورگر وب از طریق اینترنت به داده‌های موجود در فضای ابری دسترسی داشته باشد و امکان به اشتراک گذاشتن و مبادله دانش در تمام سطوح سازمان و از هر نقطه را فراهم کند.

سیستم SaaS بهترین سیستم شناخته شده در سه سطح رایانش ابری است که شامل IaaS (زیرساخت به عنوان سرویس) و PaaS (پلتفرم به عنوان سرویس) می شود.

مفهوم SaaS مطابق با مفاهیم فناوری زیر است که در حال حاضر بسیار محبوب هستند:

اینترنت اشیا: ادغام داده ها از چندین دستگاه غیرمحلی ارسال کننده اطلاعات.

کلان داده: اطلاعات تولید شده برای مشاوره کارآمد جمع آوری، پردازش، ساختار، سازماندهی و آماده می شود.

رایانش ابری: داشتن زیرساخت فناوری اطلاعات و ارتباطات مطابق با نیازهای رشد.

تفاوت بین SaaS، Cloud Computing و Cloud Monitoring

هوشمند سازی بیمارستان

SaaS یک سیستم توزیع و کسب درآمد است، در حالی که “Cloud Computing” مفهوم مکان و نحوه مکان یابی نرم افزار است.

Cloud Monitoring بخشی از استراتژی جهانی مدیریت داده ها در فضای ابری است، زیرا به مدیران فناوری اطلاعات اجازه می دهد تا وضعیت عملیاتی منابع را از راه دور تأیید کنند.

Nexus Integra به شما امکان می‌دهد گزارش‌ها و داشبورد ایجاد کنید و ویجت‌ها را برای نمایش مرتبط‌ترین اطلاعات، مانند عملکرد سلول، OEE و هشدارها، پیکربندی کنید.

علاوه بر این، یک چشم‌انداز جهانی از تمام داده‌های جمع‌آوری‌شده از کارخانه‌های مختلف شرکت به منظور تصمیم‌گیری بهتر و بهبود دانش درباره سازمان ارائه می‌دهد.

تکنیک‌های نظارت ابری عملکرد را تضمین می‌کنند، سطوح منابع و چارچوب‌های زمانی را ارزیابی می‌کنند و مسائل آسیب‌پذیری احتمالی را قبل از وقوع پیش‌بینی می‌کنند.

مزایای مانیتورینگ ابری

هوشمند سازی بیمارستان

در زیر مزایای استفاده از فناوری‌های ابری جدید برای نظارت را فهرست می‌کنیم:

سهولت دسترسی به اطلاعات: شما به سادگی به یک مرورگر، یک آدرس اینترنتی به سرور، یک نام کاربری و یک رمز عبور نیاز دارید، به این معنی که سیستم های ابری با هر سیستم عاملی سازگار هستند.

دسترسی از چندین ایستگاه به طور همزمان و از هر نقطه با اتصال به اینترنت.

ساختار اطلاعات به گونه ای است که به راحتی قابل بهره برداری باشد. نمودارهای داشبورد، آلارم‌های داده‌های موجود، آمار داده‌ها، و تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی همگی قابل انجام هستند.

تمام داده‌های مرتبط از تمام تکنیک‌ها و فن‌آوری‌های پیش‌بینی کاربردی در یک پلتفرم واحد گرد هم آمده‌اند.

هزینه آنها کمتر از یک برنامه محلی است. اگر مدل SaaS (هزینه هر استفاده) را انتخاب کنید، از هزینه های اولیه خرید مجوز اجتناب می کنید و فقط برای استفاده پرداخت می کنید.

شما را قادر می سازد تا بسته به نیاز خود را تطبیق دهید و مقیاس بندی کنید. از سوی دیگر، اگر ایده میزبانی برنامه ها در فضای ابری باشد،

امنیت بیشتری را ارائه می دهد. از آنجایی که سرورهای برنامه های نرم افزاری کیفیت بهتری دارند و بهتر نگهداری می شوند، احتمال خرابی آن کمتر است.

بازیابی اطلاعات در صورت خرابی به صورت خودکار انجام می شود و احتمال حمله ویروس عملاً صفر است.

کلان داده در مقابل هوش مصنوعی

هوشمند سازی بیمارستان

هوش مصنوعی و داده های بزرگ دو نیروی محرکه در پشت انواع نوآوری های تکنولوژیکی هستند که محیط دیجیتال امروزی و صنعت 4.0 را شکل داده اند.

هدف مشترک این دو گرایش، به دست آوردن بیشترین ارزش از حجم زیاد داده های تولید مانیتورینگ ابری، یک سیستم کنترل از راه دور شده امروز است.

Big Data به ذخیره سازی و پردازش حجم عظیمی از داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار با پتانسیل بالایی برای استخراج و سازماندهی برای ارائه اطلاعات ارزشمند برای سازمان ها و شرکت ها اشاره دارد.

از سوی دیگر، هوش مصنوعی شامل ترکیبی از الگوریتم‌ها با هدف ایجاد ماشین‌هایی است که از عملکردهای انسان (مانند یادگیری، استدلال و تصمیم‌گیری) تقلید می‌کنند.

چه رابطه ای بین هوش مصنوعی و کلان داده وجود دارد؟

هوشمند سازی بیمارستان

اگرچه هر دو مفهوم حول محور داده ها می چرخند، اما عملکردهای بسیار متفاوتی دارند. بین کلان داده و هوش مصنوعی رابطه متقابل وجود دارد.

کارکردهای داده های بزرگ

هوشمند سازی بیمارستان

کلان داده به عنوان ورودی ای عمل می کند که مجموعه عظیمی از داده ها را دریافت می کند. اتوماسیون ساختمان آترینا این داده ها باید پردازش و استاندارد شوند تا مفید واقع شوند.

کارکردهای هوش مصنوعی

هوشمند سازی بیمارستان

هوش مصنوعی پیامد این فرآیند است. این شامل مجموعه‌ای از نرم‌افزار است که از خروجی‌های حاصل از این نتایج برای ایجاد مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند.

به برنامه‌ها و مکانیسم‌ها اجازه می‌دهد تا رفتارها و استدلال‌های هوشمندانه‌ای را مانند انسان‌ها نشان دهند که در نتیجه مزایای متعددی برای شرکت‌ها به همراه دارد.

بنابراین کلان داده سوخت هوش مصنوعی است. این دوم از داده های پردازش شده تغذیه می کند و از آنها یاد می گیرد، الگوها را ایجاد می کند و می شناسد و راه حل های تحلیلی پیچیده ای را برای همه انواع صنایع ایجاد می کند.

افزایش داده ها و سرعت پردازش، امکان توسعه هوش مصنوعی را فراهم کرده است که از این اطلاعات برای تجزیه و تحلیل و عمل با محیط بر اساس آن استفاده می کند.

مقایسه این دو اصطلاح یک اشتباه طبیعی خواهد بود زیرا آنها دو مفهوم هستند که بازخورد داده می شوند و دست به دست هم می دهند.

نقش داده های بزرگ در هوش مصنوعی

هوشمند سازی بیمارستان

هوش مصنوعی برای ایجاد هوش خود، چه در ابتدا، چه در مرحله بعدی و چه به طور مداوم، به داده نیاز دارد.

هر چه میزان داده‌هایی که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به آن‌ها دسترسی داشته باشند بیشتر باشد، ماشین‌ها بیشتر می‌توانند یاد بگیرند و در نتیجه نتایج دقیق‌تر و کارآمدتر خواهند بود.

هوش مصنوعی اعمال شده بر روی داده های بزرگ مزایای زیر را ارائه می دهد:

تشخیص انحراف: هوش مصنوعی می تواند داده های ارائه شده توسط Big Data را تجزیه و تحلیل کند تا اتفاقات غیرعادی در آن را تشخیص دهد.

به عنوان مثال، از طریق سنسورها، علامت گذاری محدوده های از پیش تعریف شده و شناسایی هر گونه ناهنجاری که خارج از محدوده است.

احتمال نتیجه آینده: هوش مصنوعی می تواند از یک شرط شناخته شده با احتمال X برای تأثیرگذاری بر نتیجه آینده برای تعیین احتمال آن نتیجه استفاده کند.

تشخیص الگو: الگوهایی را از ساختارهای داده بزرگ که انسان قادر به تشخیص آنها نیست، شناسایی کنید.

این مزایا بدون یادگیری ماشینی (ML) امکان پذیر نخواهد بود. نیروی محرکه هوش مصنوعی این یک تکنیک متعلق به حوزه هوش مصنوعی است.

ماشین‌های داده را تغذیه می‌کند تا بتوانند به طور دقیق فرآیندهای انسانی را تقلید کنند و یاد بگیرند که به طور مستقل و بر اساس الگوریتم‌ها تصمیم بگیرند.

از طریق مدل هایی مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی پشتیبانی شده توسط Big Data اهداف زیر را هدف قرار می دهد:

• استدلال
• فراگیری ماشین
• هوش عمومی
• رباتیک
• پردازش زبان طبیعی
• بینایی کامپیوتر
• برنامه نویسی و یادگیری ماشین

برای پالایش سیستم‌های هوش مصنوعی به‌گونه‌ای که بتوانند رفتارها را به همان شیوه‌ای که مغز انسان می‌تواند تعمیم دهند، میلیون‌ها نمونه از داده‌ها را به قالبی که سیستم‌ها می‌توانند آن را درک کنند، تجزیه می‌شوند.

هوش مصنوعی: آینده داده های بزرگ؟

هوشمند سازی بیمارستان

اگرچه مفهوم هوش مصنوعی به قرن‌ها قبل برمی‌گردد، اما با ظهور داده‌های بزرگ در دهه گذشته است که تجدید حیات را تجربه کرده است.

اکنون با محاسبات همگرا شده است تا به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل شود. هوش مصنوعی این دنیای تحلیلی را با قابلیت‌های کاملاً جدیدی برای تصمیم‌گیری نیمه خودکار بهبود می‌بخشد.