5G 如何影響企業數據管理

作者盧國廷 | 2023 年 2 月 20 日 | 全部, 企業

企業只體驗到了 5G 的冰山一角。 5G 的速度比 4G 快 100 倍、延遲降低 40 倍、卓越的可靠性以及每平方公里處理 100 萬個物聯網 (IoT) 設備的能力，將影響每個行業。向5G 的轉變不僅標誌著世界上有史以來最大的電子產品營業額之一，更重要的是，它實現了一種新型網絡，可以將所有人和所有事物連接在一起，將無線設備推向依賴快速數據傳輸的新領域能力並為大量新服務和顛覆性商業模式創造機會。 5G 還極大地影響了企業收集、管理和存儲數據的方式。

數據管理者必須採用新的策略來適應每秒海量數據的傳輸，以及更高的可擴展性、可靠性、持續的應用程序交付和提高 5G 的安全性和存儲需求。

大數據量應用和100%可靠性

許多行業將越來越依賴支持大數據量的 5G 應用程序來發展業務、提供新服務並提供令人驚嘆的用戶體驗。例如：

- - 醫生將能夠更好地遠程監控患者並進行遠程手術。這些應用程序需要具有高可靠性和持續連接性的平台。
  - 汽車將變得更加智能、更加自主，提供先進的駕駛員和路邊援助。聯網汽車將蓬勃發展，利用車載人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 來增強駕駛體驗、從網絡傳輸信息娛樂或連接到路邊基礎設施以收集數據。此類車輛需要 5G 網絡的性能、可靠性和強大的通信能力。
  - 智能工廠將能夠充分利用5G之上的自動化、人工智能、物聯網等技術。製造商將提高運營效率。
  - 媒體和娛樂公司將轉變其高分辨率直播和點播內容產品，並創造新的收入來源。增強現實（AR）、虛擬現實（VR）和新興的元宇宙所帶來的體驗最終將得以實現。

可靠性是5G的基石。數據管理人員不僅必須支持如上所述的大數據量應用程序，還必須制定策略來維持快速的 5G 速度並消除停機風險。

基於雲的數據層

5G 引導企業轉向需要更快、持續的應用程序交付的服務。為了成功採用 5G，數據管理者需要確定他們的數據庫平台是否能夠應對快速增長。如果沒有，可以通過使用分佈式、基於雲的數據層來找到解決方案。該數據層使企業能夠處理來自不同來源的不同數據，並更有效地支持數據管理的各個方面。它還可以簡化數據處理，允許應用程序實例與數據層交互並在需要時提取信息。

為了準備過渡到分佈式、基於雲的數據層，數據管理者應該：

- - 消除孤立的生態系統
  - 確保他們的系統和應用程序可以聚合和分析原始數據
  - 當數據需要跨不同網絡移動時，消除衝突的格式類型
  - 創建統一的數據管理解決方案
  - 識別可以自動化的網絡流程

擴大攻擊面

儘管 5G 的開發已考慮到安全問題，但該技術仍然會產生自身的安全風險，因為所生成的數據量巨大、企業數字化應用和服務的巨大潛力以及它帶來的幾乎無限的連接機會。

由於 5G 運行在較短的波長頻率上，因此它可以比 4G 在更短的範圍內更快地傳輸數據。然而，波長較短的5G網絡也需要更多的接入點，這大大增加了攻擊面，為企業提供了更多被利用的機會。更重要的是，數百萬甚至數十億的額外連接設備為複雜的不良行為者提供了更多發動危險攻擊的場所。企業網絡上的每個不安全的物聯網設備都代表著攻擊者可利用的潛在漏洞。

攻擊面的增加只是 5G 加劇的安全風險之一。無論如何，企業必須確保其安全系統能夠處理大量數據並擴展以滿足需求。對網絡接入點進行基於策略的控制是確保最佳數據記錄和監控的一種方法。

存儲對於 5G 的成功至關重要

5G 旨在支持流量容量增加 100 倍。隨著網絡容量的增加，核心和邊緣將消耗更多的存儲。對於具有實時數據處理的應用程序，邊緣計算通過使處理和存儲更接近收集和使用數據的端點來減少延遲問題。在邊緣計算設備上本地化數據處理和存儲可減少帶寬使用。只有相關數據才會發送到中央數據中心或云。

同樣，5G 支持的無數物聯網設備中嵌入的許多傳感器將需要遠離邊緣的大量存儲。這些傳感器將數據返回到集中位置，以供人工智能算法和機器學習進行分析。出於故障排除和學習目的記錄和捕獲所有生成的數據進一步推動了存儲容量增長的需求。

5G 網絡增加了對邊緣和雲端存儲的需求，而邊緣和雲端的存儲和處理成本更便宜。隨著 5G 網絡的推出，對基於閃存的存儲的需求將會更大，以適應邊緣的數據處理。

全面擁抱 5G 的企業將需要重新審視其存儲基礎設施和策略，從建立存儲分層到製定長期存儲和分發預算，再到確定如何對數據進行分類以滿足合規性目標。

無論重點是存儲、安全還是應用程序開發，搶先更新數據管理策略的企業將能夠更好地應對 5G 挑戰並抓住大量新機遇。

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