প্রান্ত স্থাপনার জন্য একটি কার্যকর ডেটা কৌশল তৈরি করা - ডেটাভারসিটি

ডেটা বিশ্লেষণ এবং ইন্টিগ্রেশন একটি ডেটা কৌশল তৈরির মূল উপাদান। সংস্থাগুলির একটি কার্যকর ডেটা কৌশল থাকার জন্য, এর জন্য পরিমাপযোগ্য মেট্রিক্সের সংজ্ঞা এবং সমস্ত ডেটা উত্সের যথাযথ বিবেচনা প্রয়োজন। একটি কার্যকর ডেটা কৌশলেরও সংজ্ঞায়িত করা প্রয়োজন যে কীভাবে ডেটা বিভিন্ন উত্স থেকে এমন একটি স্থানে সরানো যেতে পারে যেখানে এটি বিশ্লেষণের জন্য আরও ব্যবহার করা যেতে পারে। 

আইওটি, স্মার্ট ডিভাইস, গেমিং প্রযুক্তি এবং অন্যান্য অনুরূপ প্রযুক্তির চাহিদা মেটাতে ক্রমাগত ক্রমবর্ধমান প্রান্ত স্থাপনের সাথে, এআই এবং বিশেষভাবে জেনারেটিভ এআই-এর প্রতি সাম্প্রতিক হাইপের সাথে মিলিত, সংস্থাগুলি সঠিক ডেটা কৌশল অর্জনের জন্য চাপের মধ্যে রয়েছে যা কেবলমাত্র নয়। সমস্ত ডেটা উত্স বিবেচনা করে তবে এটি একটি ব্যয়-কার্যকর পদ্ধতিতে স্থাপন করে যা ভাল ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে। 

এই নিবন্ধটির লক্ষ্য একটি ওভারভিউ এবং কারণগুলি প্রদান করা যা একটি কার্যকর ডেটা কৌশল তৈরি করার জন্য বিবেচনা করা প্রয়োজন যা প্রান্ত এবং ক্লাউড স্থাপনার সাথে সম্পর্কিত সমস্ত চ্যালেঞ্জ এবং সুযোগগুলিকে বিবেচনায় নেয় এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধাগুলিকে কাজে লাগায়৷ এই নিবন্ধের ফোকাস শুধুমাত্র বিভিন্ন স্থাপনা থেকে ডেটার একীকরণের দিকগুলিতে থাকবে এবং বিশ্লেষণাত্মক অন্তর্দৃষ্টিতে নয়৷ 

এজ স্থাপনা কি?

এজ ডিপ্লোয়মেন্ট হল একটি ধারণা যা স্থানীয়করণ, কম লেটেন্সি এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়া প্রদানের অভিপ্রায়ে গ্রাহক প্রাঙ্গনের কাছাকাছি সিস্টেম স্থাপনের সাথে যুক্ত। এই ধারণার সূচনার পর থেকে, এটি প্রাথমিকভাবে অনেক মনোযোগ অর্জন করেছে কারণ এটি একটি দ্রুত টার্নআরাউন্ড সময়ের সাথে একটি স্থানীয় গ্রাহক অভিজ্ঞতা প্রদান করার সম্ভাবনা রাখে। এই স্থাপনাগুলি সাধারণত আকারে ছোট হয় এবং গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক চাহিদা পূরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়। আদর্শভাবে, সংস্থাগুলি তাদের গ্রাহক বেসকে মোকাবেলা করার জন্য একাধিক প্রান্তের অবস্থানগুলিতে তাদের সমাধানগুলি স্থাপন করবে এবং এগুলি ক্লাউডে হোস্ট করা একটি প্রধান ডেটা সেন্টারের সাথে সংযুক্ত হবে বলে আশা করা হচ্ছে। 

এজ ডিপ্লোয়মেন্টের সুবিধা

প্রান্তের অবস্থানে মোতায়েন করার জন্য সমস্ত সংস্থার তাদের সমাধানের প্রয়োজন হয় না। প্রান্তে সমাধান স্থাপনকারী সংস্থাগুলি তাদের গ্রাহকদের তাত্ক্ষণিক, কাস্টমাইজড এবং স্থানীয় প্রতিক্রিয়া প্রদান করার প্রয়োজন হলেই তা করে। প্রান্ত স্থাপনা নিম্নলিখিত সুবিধা প্রদান করে:

• প্রান্তে গণনার সাথে, সংস্থাগুলি গ্রাহকদের স্থানীয় বা কাস্টমাইজড অভিজ্ঞতা এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। উপরন্তু, যেহেতু সমস্ত কম্পিউটিং প্রান্তে ঘটে, নেটওয়ার্ক সীমাবদ্ধতা বা বাধা থাকলেও নিশ্চিততা এবং নির্ভরযোগ্যতার মাত্রা ক্লাউডের সাথে যোগাযোগকে প্রভাবিত করবে। 
• এআই মূলধারায় আসার সাথে সাথে, ক্লাউড প্রদানকারীরা এআই কাজের চাপের উচ্চ চাহিদা মেটাতে চাপের মধ্যে রয়েছে। হার্ডওয়্যার রিসোর্স এবং টেকসইতার প্যারামিটারের দৃষ্টিকোণ থেকে উভয়ই চ্যালেঞ্জ রয়েছে, কারণ উভয়ই সীমিত। তাই, উদ্বেগগুলিকে মোকাবেলা করতে এবং কাজের চাপের ভারসাম্য বজায় রাখতে সংস্থাগুলিকে প্রান্তের সাইটগুলিতে AI-ভিত্তিক কাজের চাপ স্থাপন করতে হবে। 

• প্রান্তে সমাধান স্থাপনকারী সংস্থাগুলি সাধারণত ডেটা সংগ্রহ করে এবং একই সাইটে সংরক্ষণ করে। এই কার্যকলাপ নিরাপত্তা এবং ডেটা শাসন উভয় দৃষ্টিকোণ থেকে সুবিধা প্রদান করে। যেহেতু ডেটা প্রান্তে প্রক্রিয়া করা হয়, ডেটা লঙ্ঘনের সম্ভাবনা কম থাকে এবং স্থানীয় সীমানার মধ্যে ডেটা সংরক্ষণের আন্তর্জাতিক আইনগুলি মেনে চলা যেতে পারে। 

• এজ কম্পিউটিং স্থানীয়ভাবে ডেটা সংরক্ষিত এবং প্রক্রিয়াকরণের ফলে অপারেশনাল খরচ কম হয়। অতিরিক্তভাবে, যখন ক্লাউড বা অন্যান্য প্রান্ত ডেটা কেন্দ্রগুলির সাথে সংযোগ কমে যায়, তখন প্রান্ত ডেটা কেন্দ্রগুলি অফলাইনে কাজ করতে পারে৷ এটি গ্রাহকদের ডাউনটাইমের সময়ও তাদের গ্রাহকদের পরিষেবা প্রদান করার ক্ষমতা প্রদান করে। 

এজ এ অ্যানালিটিক্স

প্রান্ত বিশ্লেষণের সাথে, সংস্থাগুলি ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে, প্রান্তে বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে এবং যথাযথ পদক্ষেপ নিতে পারে। এখানে ডেটা প্রক্রিয়া করার অর্থ বিশ্লেষণের উদ্দেশ্যে যথাযথভাবে পরিষ্কার করা, একত্রিত করা এবং মডেলিং করা। প্রান্তে বিশ্লেষণ দ্রুততর, এবং বিলম্ব খুব কম। অতএব, যে সংস্থাগুলিকে সংযুক্ত ডিভাইসগুলি থেকে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে হবে এবং রিয়েল টাইমে যথাযথ পদক্ষেপ নিতে হবে, প্রান্ত বিশ্লেষণগুলি খুব কার্যকর হতে পারে৷ 

এজ অ্যানালিটিক্স বনাম ক্লাউড অ্যানালিটিক্স

এজ অ্যানালিটিক্স এবং ক্লাউড অ্যানালিটিক্স উভয়েরই প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল সমস্ত ডেটা বিশ্লেষণ করা, অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা এবং উপযুক্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়াগুলিকে সহজতর করা৷ এখানে উভয়ের মধ্যে কিছু মূল পার্থক্য রয়েছে। 

• একটি কেন্দ্রীভূত বিশ্লেষণ সমাধান ক্লাউডে হোস্ট করা সমস্ত উত্স থেকে ডেটা বিবেচনা করে যা সাধারণত বিশাল। অন্যদিকে, একটি এজ অ্যানালিটিক্স সলিউশন শুধুমাত্র এজ ডিপ্লয়মেন্ট বা ডিপ্লোয়মেন্টের ডেটা বিবেচনা করতে পারে যেখানে এটির দৃশ্যমানতা রয়েছে। 

• যেহেতু একটি ক্লাউড অ্যানালিটিক্স সলিউশন একটি ক্লাউডে স্থাপন করা হয়, তাই সমস্ত কাঁচা ডাটাকে ক্লাউডে ট্রান্সপোর্ট করতে হবে, পরিষ্কার করতে হবে এবং অ্যানালিটিক্স সলিউশনে খাওয়ানোর আগে প্রিপ্রসেস করতে হবে। বিভিন্ন উত্স থেকে ক্লাউডে ডেটা স্থানান্তর করা সময়সাপেক্ষ হতে পারে এবং ডেটা আরও পরিষ্কার এবং মডেলিংও বিলম্বের কারণ হতে পারে। অন্যদিকে এজ অ্যানালিটিক্স, এজ ডিপ্লোয়মেন্ট থেকে জেনারেট করা ডেটা প্রক্রিয়া করে যাতে এটি দৃশ্যমান হয়। যেহেতু এজ অ্যানালিটিক্স সলিউশনগুলি সেই সোর্সের কাছাকাছি যেখানে ডেটা তৈরি হয়, সেখানে ন্যূনতম বিলম্ব হয়৷ 

• ডেটা ইন্টিগ্রেশন ক্রিয়াকলাপ যেমন প্রি-প্রসেসিং এবং ডেটা স্বাভাবিককরণ জটিল ক্রিয়াকলাপ হয়ে ওঠে যখন ডেটা উত্সগুলি বিভিন্ন ফর্ম্যাটে ডেটা তৈরি করে। এই কার্যকলাপ বিপুল অতিরিক্ত খরচ বহন করতে পারে এবং সেইসাথে সময়সাপেক্ষ. প্রান্ত বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে, ডেটা ইন্টিগ্রেশন কার্যক্রম প্রান্তে সঞ্চালিত হবে এবং ডেটা সাধারণত বিভিন্ন ফর্ম্যাটে হবে বলে আশা করা হয় না। 

• ক্লাউড বিশ্লেষণ সমাধানগুলি ব্যবসার সামগ্রিক অবস্থার একটি সম্পূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে কারণ তাদের সমস্ত ডেটা উত্সগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে৷ তাই, মূল কর্মক্ষমতা সূচকগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য সংস্থাগুলির জন্য, তারা ক্লাউড বিশ্লেষণ সমাধানগুলির উপর নির্ভর করে। এজ অ্যানালিটিক্স একটি নির্দিষ্ট স্থাপনা বা অবস্থানের সাথে সম্পর্কিত মেট্রিক্স সরবরাহ করে এবং সমগ্র সংস্থার কার্যকারিতা উপস্থাপন বা প্রদান করে না। 

একটি কার্যকর ডেটা কৌশলের জন্য বিবেচনা

একটি ডেটা কৌশলের প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল সামগ্রিক ব্যবসায়িক কৌশলের অংশ এমন মূল মেট্রিকগুলি পরিমাপের জন্য প্রক্রিয়াগুলি সনাক্ত করা। অতএব, একটি ডেটা কৌশলের জন্য সমস্ত ডেটা উত্স বিবেচনা করতে হবে, উপযুক্ত প্রিপ্রসেসিং এবং মডেলিং অ্যালগরিদমগুলি সনাক্ত করতে হবে এবং শেষ পর্যন্ত প্রক্রিয়াকৃত ডেটাকে বিশদ অন্তর্দৃষ্টি এবং ক্রিয়াগুলির জন্য একটি বিশ্লেষণ সমাধানে খাওয়াতে হবে।

আন্তঃসংযুক্ত প্রান্ত সমাধান স্থাপনকারী সংস্থাগুলির ক্ষেত্রে, প্রতিটি প্রান্তের সাইটগুলিতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি হবে বলে আশা করা হচ্ছে। অতএব, এই বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সময় একটি কার্যকর ডেটা কৌশল ব্যয়ের প্রভাব বিবেচনা করতে হবে। একটি কার্যকর ডেটা কৌশল তৈরি করার জন্য এখানে কিছু মূল বিবেচ্য বিষয় রয়েছে:

• একটি ডেটা কৌশলের মূল কর্মক্ষমতা সূচকগুলির একটি স্পষ্ট সংজ্ঞা থাকা প্রয়োজন যা সামগ্রিক ব্যবসায়িক কৌশলের সাথে মানচিত্র তৈরি করে। এই KPIs একটি সামগ্রিক সাংগঠনিক স্তরে পরিমাপ করা প্রয়োজন. ব্যবসায়িক প্রয়োজন বা কৌশলের উপর ভিত্তি করে, যদি রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য বা দ্রুত টার্নআরাউন্ড সময়ের জন্য প্রান্তের অবস্থানগুলিতে মেট্রিক্স পরিমাপ করা প্রয়োজন, তবে ডেটা কৌশলটিকে আলাদা প্রান্তের অবস্থানগুলির জন্যও KPIs বিবেচনা করতে হবে। 

• একটি ডেটা কৌশল উভয়কে ব্যাপকভাবে কভার করতে হবে বিভিন্ন উপাদানের মিশ্রনের তথ্য পদ্ধতি এবং বিশ্লেষণ সরঞ্জাম। প্রান্তে বিশ্লেষণের জন্য, ডেটা ইন্টিগ্রেশন পদ্ধতি সহজ হবে বলে আশা করা হচ্ছে, যেহেতু কাঁচা ডেটা একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে থাকবে। যাইহোক, ক্লাউডে অ্যানালিটিক্সের জন্য, ডাটা ইন্টিগ্রেশন টেকনোলজিগুলিকে জটিল ডেটা স্ট্রাকচারের কারণে এবং বিশ্লেষণের উদ্দেশ্যে ব্যবহার করার আগে একটি সাধারণ কাঠামোতে রূপান্তরিত করার প্রয়োজন বলে আশা করা হচ্ছে। 

• ডেটা কৌশল নিরাপত্তা, বিলম্বতা, এবং ব্যান্ডউইথ বিবেচনা কভার করতে হবে। প্রযোজ্য হলে, এটি আন্তর্জাতিক সীমানার মাধ্যমে ডেটা স্থানান্তর কভার করতে হবে। 

• ডেটা কৌশলকে প্রান্ত এবং ক্লাউডে বিশ্লেষণ সমাধানগুলি স্থাপনের হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতাগুলিকে কল করতে হবে, কারণ উভয় সমাধানেরই সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে৷ প্রান্ত বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে, বিশ্লেষণের কার্যকারিতা প্রান্ত সাইটের গণনা শক্তির উপর নির্ভর করে। এজ এ অ্যানালিটিক্স চালানোর ক্ষেত্রে রিসোর্স সীমাবদ্ধতা থাকলে, কৌশলটিকে একটি বিকল্প, কাছাকাছি প্রান্তের সাইট বিবেচনা করতে হবে যা কাজটি সম্পাদন করতে পারে। 

• প্রান্ত বিশ্লেষণ সমাধান স্থাপনকারী সংস্থাগুলিকে সচেতন হতে হবে যে সমাধানের ফলাফল বা সুযোগ কেবলমাত্র প্রান্ত স্থাপনার মধ্যে সীমাবদ্ধ যেখানে এটির দৃশ্যমানতা রয়েছে। অতএব, সমাধানের কার্যকারিতা কেবলমাত্র অর্জন করা যেতে পারে যদি মূল কর্মক্ষমতা সূচকগুলি প্রান্তের জন্য নির্দিষ্ট হয়। 

• একটি ডেটা কৌশলের কার্যকারিতা তখনই অর্জন করা যেতে পারে যখন এটি প্রান্ত স্থাপনা এবং সামগ্রিক ক্লাউড স্থাপনার উভয়ের জন্য একটি নির্দিষ্ট কৌশল বর্ণনা করে। ক্লাউডে শুধুমাত্র একটি বিশ্লেষণ সমাধান প্রতিষ্ঠানের কর্মক্ষমতার একটি বিস্তৃত দৃশ্য প্রদান করতে পারে। যাইহোক, প্রান্ত স্থাপনা থেকে সমস্ত ডেটা ক্লাউডের একটি কেন্দ্রীয় অবস্থানে স্থানান্তর করা একটি সময়সাপেক্ষ, ব্যয়বহুল কার্যকলাপ। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাম্প্রতিক উন্নতির সাথে, সংস্থাগুলি এখন কার্যকরভাবে ডেটা কৌশল তৈরি করতে AI ব্যবহার করতে পারে। 

বিশ্লেষণের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার

একটি বিস্তৃত ক্লাউড বিশ্লেষণ সমাধান তৈরি করার সময় সংস্থাগুলিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা দেওয়ার জন্য, সমস্ত প্রান্ত বিশ্লেষণ সমাধান এবং ক্লাউড বিশ্লেষণ সমাধান অবশ্যই আন্তঃসংযুক্ত হতে হবে। যখন এই সমাধানগুলি আন্তঃসংযুক্ত হয়, তখন তারা প্রয়োজন অনুসারে সাইটগুলির মধ্যে ডেটা স্থানান্তর করতে পারে এবং একটি কেন্দ্রীভূত দৃষ্টিকোণ এবং একটি প্রান্তের দৃষ্টিকোণ উভয় থেকেই সম্পূর্ণ দৃশ্যমানতা প্রদান করতে পারে। সংস্থাগুলি কীভাবে এআইকে ডেটা কৌশলে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে তার একটি প্রস্তাব এখানে রয়েছে: 

• শুধুমাত্র প্রান্ত অবস্থানে কাঁচা তথ্য প্রক্রিয়াকরণ রাখুন. এজ অ্যানালিটিক্সের শুধুমাত্র এজ সাইটের জন্য অ্যানালিটিক্স প্রদান করা উচিত নয়, তাদের নেটওয়ার্কের মাধ্যমে অন্যান্য সাইটে অ্যানালিটিক্সের আউটপুট পাঠানোর ক্ষমতাও থাকা উচিত। 

• একটি আন্তঃসংযুক্ত বিশ্লেষণ সমাধানের নেটওয়ার্কের মাধ্যমে অন্য বিশ্লেষণ সমাধানে বা থেকে বিশ্লেষণের আউটপুট প্রেরণ এবং গ্রহণ করার ক্ষমতা থাকা উচিত। যেহেতু নেটওয়ার্কের সমস্ত বিশ্লেষণ সমাধান একই ফর্ম্যাটে বা এমন একটি ফর্ম্যাটে যা অতিরিক্ত রূপান্তরের প্রয়োজন নেই বলে আশা করা হচ্ছে, তাই ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং রূপান্তর সোজা হবে৷

• উপযুক্ত এআই অ্যালগরিদমগুলির সাহায্যে, ক্লাউড বিশ্লেষণ সমাধানগুলি প্রান্তের অবস্থানগুলি থেকে প্রক্রিয়াকৃত ডেটার অনুরোধ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। একইভাবে, প্রান্তের অবস্থানগুলিও অন্যান্য প্রান্তের অবস্থান এবং ক্লাউডের সাথে পারফরম্যান্স মেট্রিক্স এবং অন্যান্য মূল সূচকগুলি বিনিময় করতে AI অ্যালগরিদমগুলিকে লিভারেজ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। 

• এজ এবং ক্লাউড বিশ্লেষণ সমাধানগুলিকে নেটওয়ার্কের মধ্যে অন্যান্য স্থাপনা থেকে শিখতে এবং আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে AI ব্যবহার করা উচিত।

এজ ডিপ্লয়মেন্ট এবং অ্যানালিটিক্সে কার্যকরভাবে AI ব্যবহার করা কার্যকরভাবে টার্নআরাউন্ড সময় কমাতে পারে এবং স্টেকহোল্ডারদের ব্যাপক বিশ্লেষণ প্রদান করতে পারে। 

একটি মাল্টি-ডিপ্লয়মেন্ট মডেলে একটি ব্যাপক ডেটা কৌশলের প্রয়োজন

সংস্থাগুলি ক্রমাগত গ্রাহকদের জন্য আরও নির্বিঘ্ন, স্থানীয়করণ এবং দ্রুত অভিজ্ঞতা প্রদানের উপায় খুঁজছে। সাম্প্রতিক প্রযুক্তি, 5G এবং প্রান্ত, প্রাথমিক চালক এবং এই সমস্ত সংস্থাগুলির লক্ষ্য অর্জনের জন্য প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে। যেহেতু সংস্থাগুলি প্রান্তের অবস্থানগুলিতে সমাধান স্থাপনের এই যাত্রা শুরু করে এবং বিকশিত হয়, তাদের সমাধানের কার্যকারিতা পরিমাপ করার জন্য তাদের একটি উপায় প্রয়োজন। এটি একটি বিস্তৃত বিশ্লেষণী মডেলের মাধ্যমে সম্পন্ন করা যেতে পারে যা শুধুমাত্র তাদের স্থাপনার একটি সম্পূর্ণ এন্ড-টু-এন্ড ভিউ প্রদান করে না বরং এটি একটি বাস্তব-সময় এবং সাশ্রয়ী পদ্ধতিতে করে। এই নিবন্ধে যেমন ব্যাখ্যা করা হয়েছে, AI ব্যবহার করা এই লক্ষ্য অর্জনের সম্ভাব্য উপায়গুলির মধ্যে একটি। 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/building-an-effective-data-strategy-for-edge-deployments/