Практика цифровизации промышленности. Выпуск 1 - страница 4

Также одной из главных задач по обеспечении кибербезопасности являются обучения и тренинги персонала предприятий, т. к. даже самая защищенная система может подвергнуться атаке из-за человеческого фактора, чьей-то ошибки или незнания.

Организация работ по кибербезопасности на промышленном предприятии является сложным и постепенным процессом, зависящим от специфики предприятия.

Большие данные (Big Data)

С развитием производства постоянно рос и объем производственных данных. В цифровом производстве за счет использования технологий промышленного интернета вещей, вертикальной и горизонтальной интеграции объем данных возрастает многократно. Появились единицы измерения информации, соответствующие тысячам миллиардов гигабайт:

1 гигабайт (ГБ) – 1024 мегабайта

1 терабайт (ТБ) – 1024 гигабайта

1 петабайт (ПБ) – 1024 терабайта

1 экзабайт (ЭБ) – 1024 петабайта

1 зеттабайт (ЗБ) – 1024 экзабайта

1 йоттабайт (ИБ) – 1024 зеттабайта

В средствах массовой информации, в научно-популярных публикациях, в том числе, в материалах по Цифровому производству все чаще появляется термин Большие данные, публикуются и обсуждаются специфические технологии обработки таких данных.

Говоря упрощенно, Большие данные – это структурированные или даже неструктурированные массивы данных, у которых объем, разнородность, частота поступления или обновления выходят за стандартные рамки.

Необходимо дополнить, что конкретное определение больших данных необязательно ставит во главу угла их объем. Конкретность других важных свойств больших данных тесно связана с решаемыми на основе этих данных задачами. С этой точки зрения особое значение имеют такие свойства, как достаточность имеющегося объема данных для решения задачи, достаточная интенсивность (дискретность) поступления свежих данных для обеспечения точности расчетов без необходимости прибегать к интерполяции ради искусственного восстановления отсутствующих данных.

До эпохи больших данных, при ограниченности вычислительных мощностей, часто материалом для обработки (расчетов) служили далеко не все необходимые данные. Обработке подвергались ограниченные выборки данных, что прямо или косвенно оборачивалось наличием погрешности и стесненностью границами достоверности. Сегодня мы можем обрабатывать все необходимые данные, связанные с конкретной задачей, за счет чего исчезает множество когда-то неразрешимых проблем.

Технологии обработки больших данных включают в себя операции сбора, накопления, хранения, проведения расчетов и прочих операций над данными любого типа и размера, с возможностью обеспечения требуемой производительности обработки, в том числе за счет масштабируемой многопоточности и параллелизма.

Важной особенностью больших данных является также возможность решения на их основе многих задач, относящихся к сфере искусственного интеллекта (ИИ), в частности задач предиктивного анализа и прогнозирования, представляющих интерес для сферы цифрового производства.

Облачная обработка данных

Тенденция объединения производственных объектов и программных средств в глобальные сети, появление Больших данных создают необходимость создания ИТ-решений, которые могут справиться с этой задачей. Вычислительные ресурсы на промышленном предприятии, как правило, ограничены и используются неравномерно. Идея об аренде части ресурсов для вычисления и хранения данных, которые доступны моментально была революционной и привела к созданию, так называемого «облака».