Vertica: Подключения, приносящие бизнес-результаты

Подключения, приносящие бизнес-результатыОсвойте Интернет вещей и станьте организацией, управляемой с помощью данных

Информационный документ

Информационный документ 2

Резюме для руководителей

Ценность

Возможности для бизнеса

Задачи и трудности

Ваш партнер

С чего начать

Резюме для руководителейПерсональные фитнес-трекеры помогают контролировать параметры физической активности во время тренировок, мусорные баки сообщают о своей заполненности, часы отображают не только время, но и множество другой информации, сельскохозяйственные мониторы состояния почвы сигнализируют о необходимости полива... Похоже, ни дня не проходит без того, чтобы очередные автономные устройства не превратились в онлайновые, подключенные к Интернету вещей. Интегрированные в оборудование датчики, различные электронные компоненты и средства подключения к сетям способствуют дальнейшему развитию инноваций, их расширению и совершенствованию способов взаимодействия как между разными предметами, так и с окружающим миром.

По оценкам компании McKinsey, к 2025 году суммарный экономический эффект от использования Интернета вещей составит от 3,9 до 11,1 трлн долл.1

1 The Internet of Things: Mapping the Value Beyond the Hype, McKinsey Global Institute, June 2015.



Ценность





Аналитики Gartner ожидают, что к 2020 году к Интернету вещей будут подключены 26 млрд устройств.2 Эксперты Morgan Stanley в своих прогнозах поднимают эту планку еще выше — до 75 млрд подключенных устройств.3 Все это создает условия для проведения масштабных преобразований в различных отраслях и достижения новых бизнес-результатов. Сегодня руководители компаний, технологи и предприниматели должны задать себе следующие вопросы:

2 «Прогноз: Интернет вещей во всем мире (Forecast: The Internet of Things, Worldwide)», 2013, Gartner, ноябрь 2013 г.3 «Morgan Stanley: К 2020 году к Интернету вещей будут подключены 75 млрд устройств (Morgan Stanley: 75 Billion Devices Will Be Connected To The Internet Of Things By 2020)», Business Insider, Тони Данова (Tony Danova), октябрь 2013 г.

Глобальное подключение датчиков и устройств открывает широкий простор для трансформирования многих компаний и отраслей, существенно меняя расклад сил, сложившийся на отдельных рынках. Компаниям необходимо научиться использовать открывающиеся возможности для получения дополнительных выгод, но делать это надо аккуратно, тщательно взвешивая финансовые и операционные риски. Ключевой фактор успеха — ясное понимание того, как извлечь пользу из Интернета вещей, какие возможности открываются перед бизнесом, что предстоит преодолеть и какие технологии выбрать.

Обладая многолетним опытом и необходимыми знаниями, имея статус надежного технологического партнера, работающего по всему миру с предприятиями из самых разных отраслей, мы сформулируем важные вопросы, которые помогут извлекать максимальную выгоду и минимизировать риски, связанные с инвестициями в Интернет вещей, расскажем о возможностях для бизнеса и технологических задачах в этой области.

В чем заключаются новые возможности для бизнеса?

Какие задачи необходимо решить, чтобы раскрыть потенциал Интернета вещей?

Где можно получить дополнительную выгоду?



Ценность





ЦенностьЧтобы обосновать перед высшим руководством необходимость инвестиций в НИОКР, инфраструктуру и управление Интернетом вещей, следует показать, как все это поможет развитию бизнеса. По нашему опыту, выгода оценивается с трех точек зрения — контекстной, комплексной и операционной.

Не секрет, что главная ценность Интернета вещей заключается в данных, а точнее, в улучшении процесса принятия решений и автоматизации. Это достигается благодаря конвергенции развитых аналитических средств, использующих данные от подключенных к сети устройств, и сотрудников, которые пользуются всеми этими технологиями. Согласно прогнозам IDC, к 2020 году на Интернет вещей будет приходиться около 10 % собранных в мире данных (приблизительно 44 Збайт).4 Понятно, что речь идет о Больших данных. Что нового откроют нам эти данные, и как можно использовать полученную информацию в интересах оптимизации деятельности компаний?

4 The Digital Universe of Opportunities: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things, IDC, April 2014.



Ценность





Контекстные выводыНаручный фитнес-трекер, автомат в торговом центре, авиационный двигатель с серийным номером 9AB429 — все это примеры устройств, оснащенных датчиками и подключенных к сетям. Здесь уместно использовать понятие контекстных данных (собираемых каждым устройством) и контекстных выводов (умозаключений об устройстве и окружающей его среде, получаемых на основе анализа собираемых им данных). Благодаря контекстным данным мы глубже проникаем в суть происходящего и получаем выгоду, которая прежде была недоступна.

Возьмем, к примеру, фитнес-трекер. В нем имеется встроенный акселерометр, регистрирующий движение. Когда вы двигаетесь, он собирает и записывает контекстные данные о частоте пульса, количестве сделанных шагов и сожженных калорий. Специальное приложение позволяет вам следить за своим физическим состоянием, улучшать его и поддерживать набранную форму. Если вы пропустите несколько тренировок, аналитическая система сделает контекстные выводы, выявит эту тенденцию, и устройство напомнит, что пора уделить время пробежке, которая поможет улучшить ваше самочувствие.

В торговые автоматы можно встроить датчики давления и счетчики, которые будут в реальном времени отслеживать количество имеющихся запасов и сообщать о них операционному менеджеру или передавать данные в систему управления заказами. Когда будет достигнуто заданное минимальное значение, в местный распределительный центр автоматически поступит команда на пополнение, что поможет избежать дефицита и, таким образом, повысить рентабельность бизнеса. Кроме того, анализ Больших данных позволяет делать выводы на основе статистики поведения и предпочтений покупателей, что помогает улучшить прогнозирование спроса и планирование поставок товара.

Во многих отраслях четкость выполнения операций зависит от миллиардов устройств. В авиации, например, безотказное функционирование двигателей авиалайнеров имеет жизненно важное значение для нормальной работы авиакомпаний, ведь любой незапланированный простой приводит к задержкам рейсов, которые, в свою очередь, негативно влияют на отношение клиентов и на будущие доходы авиаперевозчика.



Ценность





Предприятия США, занимающиеся поставками сжиженного природного газа, из-за незапланированных простоев ежегодно теряют около 150 млн долл.5

Оснащая промышленное оборудование (двигатели, насосы, клапаны и другие важные компоненты) датчиками, которые собирают контекстные сведения о температуре, энергопотреблении и давлении, авиапредприятия получают необходимую для анализа информацию, чтобы понять, в каком режиме работает оборудование, каковы его производительность и надежность. Анализируя данные в реальном времени, они могут делать контекстные выводы и заранее рассылать предупреждения о потенциальных проблемах. А это, в свою очередь, позволяет минимизировать простои, например, для авиакомпаний, улучшать выполнение текущих операций, вовремя и безопасно доставлять пассажиров в назначенное место и тем самым повышать доходность.

Контекстные выводы — лишь одна из потенциальных возможностей получения выгоды от использования Интернета вещей. Начав изучать, как отдельные устройства и оборудование вписываются в экосистему других подключенных устройств в рамках выполнения бизнес-операций, мы сможем обнаружить и другие.

Интегрированный анализВернемся к персональному прибору, контролирующему физическое состояние человека. Такой контроль сам по себе уже определенная ценность, но представьте, что у вас появилась возможность с помощью системы интегрированного анализа объединять и связывать между собой различные наборы данных, отражающих показатели здоровья широких слоев населения. Например, медицинские организации стремятся предложить своим пациентам высочайший уровень обслуживания (естественно, в рамках имеющегося финансирования). Если бы врачи имели доступ к данным этого мониторинга, они лучше бы понимали динамику происходящих процессов и получали достоверные сведения о самочувствии не только всех своих пациентов, но и населения целых регионов. В будущем порядок лечения и дозировка назначенных лекарств могли бы базироваться на получаемой в реальном времени информации о состоянии пациентов и условиях окружающей среды. Благодаря аналитическим платформам Больших данных, позволяющим отслеживать изменение артериального давления и других показателей, врач мог бы корректировать ход лечения. Фармацевтические компании тоже заинтересованы в получении данных, с помощью которых можно оценивать степень воздействия лекарственных препаратов на организм человека при том или ином уровне его активности и определенных условиях окружающей среды.

5 Джефф Иммельт о нефтегазовой стратегии GE и значении одного процента. ARC Advisory Group, май 2014.



Ценность





Чем больше объектов и параметров удается отслеживать, тем выше качество анализа операционной деятельности.

Хотя контекстные выводы на основе данных от каждого отдельно взятого устройства очень важны, нужно понимать, что на предприятиях используется самое разнообразное оборудование. Например, на нефтяных месторождениях работают компрессоры, насосы, теплообменники, буровые установки, искусственные подъемники и многое другое. Операторы полагаются на надежность и эффективность своих машин. Прогнозировать отказы оборудования позволяет интегрированный анализ. Максимальную операционную отдачу обеспечивает возможность видеть весь производственный парк.

Сегодня на нефтяной буровой платформе размещается в среднем 30 тыс. датчиков, но только 1 % из них используется при принятии решений.6

В транспортной отрасли применяется широкий набор датчиков, собирающих информацию о каждом автомобиле и месте, где он находится. Финский технологический исследовательский центр VTT разработал специальные средства выявления скользкой дороги для автомобилей, на которых установлены стандартные датчики антиблокировочной системы тормозов.7 Анализируя поступающие с них данные, VTT может формировать контекстную картину дорожных условий. Система своевременно информирует водителя об опасности, предотвращая возможные ДТП. Имеющиеся в автомобилях средства встроенного интеллекта передают сообщения об окружающей обстановке, а обобщение этой информации позволяет оценить общую ситуацию в городе и создает неограниченные возможности для оптимизации дорожного движения.

Комплексный анализ множества источников дискретных данных помогает устанавливать их взаимосвязи и взаимозависимости, выявлять закономерности и, таким образом, выяснять то, что оказывалось за пределами понимания при изучении сведений, собранных отдельными датчиками.

6 «Раскрывая потенциал Интернета вещей (Unlocking the potential of the Internet of Things)», McKinsey Global Institute, июнь 2015 г.7 «Система выявления скользкой дороги (Slipperiness detection system)», VTT Technical Research Centre of Finland, декабрь 2013.



Ценность





Вернемся к примеру с транспортом. Бортовая система диагностики автомобиля может собирать данные о характере вождения. Одной только этой информации достаточно для определения страхового рейтинга водителя. Совместив ее с положением автомобиля, загруженностью дороги, погодными условиями, а также с рабочим графиком водителя в течение дня и с его пульсом, средства встроенного интеллекта помогут страховой компании сделать соответствующие выводы. При напряженном графике водитель, оказавшийся в стрессовой ситуации, имеет больше шансов стать участником ДТП. Профилактические меры можно принять незамедлительно, разрешив ему ехать медленнее и прибыть в следующий пункт назначения на пять минут позже.

Нефтеперерабатывающие заводы, стремясь к экономии, вместо высококачественного сырья предпочитают покупать более дешевое, а это может привести к коррозии дорогостоящих охлаждающих башен и котлов и к их выходу из строя. На современных предприятиях осуществляется контроль за качеством воды, скоростью потока, давлением и другими параметрами. Платформа для анализа Больших данных позволяет выявлять закономерности в наборах данных, прогнозировать износ агрегатов на основе имеющейся статистики и, таким образом, выбирать сырье без ущерба для оборудования, получая максимально возможный финансовый выигрыш. В этом и заключается оптимизация бизнеса.

Оперативные выводыНовые данные, получаемые из Интернета вещей, аналитические выводы, сделанные на их основе, и инвестиции в технологии грозят обернуться потерями, если не будут приняты необходимые меры, если выводы и итоговая информация не поступят к нужным людям и системам компании в нужное время и в нужной форме. Важно, чтобы практические выводы были интегрированы в бизнес-операции и предоставлены всем заинтересованным лицам.

Вспомним о примере с торговым автоматом: кто должен реагировать на сделанные выводы — пополняющий запасы местный распределительный центр, планирующие доставку диспетчеры транспортной компании или бренд-менеджеры, оценивающие предпочтения клиентов? Естественно, и те и другие. Однако всем им отводятся разные роли, оказывающие разное влияние на бизнес-операции, и каждое ответственное лицо должно принимать решения на основании полученных данных. Бренд-менеджеры, возможно, захотят встроить в браузер панели управления со статистической и исторической информацией, местный распределительный центр выразит желание получать упреждающие уведомления обо всех поставках в зоне его ответственности, а менеджерам транспортной компании понадобится карта расположения их транспортных средств, снабженных системами спутниковой навигации.



Ценность





Рассмотрим ситуацию с продажей товаров болельщикам, прибывшим на стадион, где будет происходить важная игра. Приложение отслеживает приоритетные события, местоположение и объемы запасов в реальном времени. Операционный менеджер, глядя на информационную панель, принимает решения о пополнении запасов, а затем передает эту информацию на планшеты водителей, меняя маршруты и оптимизируя бизнес-результаты. Для повышения отдачи от инвестиций в Большие данные и технологии Интернета вещей необходимо доводить до людей и систем важную информацию и выбирать для этого наиболее эффективные технологии и инструменты.

Благодаря улучшению связи и повышению уровня автоматизации появляется возможность дистанционного контроля и управления умными счетчиками коммунальных услуг и уличным освещением. Интернет вещей позволяет выполнять операции, которые ранее были очень трудоемкими и требовали физического присутствия или воздействия человека, упрощает работу в опасных средах, заставляет полностью переосмыслить существующие задачи и искать новые способы их решения.

Переход к автоматизированному управлению в реальном времени еще больше повышает ценность полученной информации. В некоторых сценариях выбор нужных протоколов безопасности и конфиденциальности, оборудования или процедур может автоматически настраиваться на основе собранной аналитики. Интеграция множества источников данных, наличие встроенного интеллекта позволяет формировать замкнутые системы обратной связи в режиме реального времени. Например, ветряные двигатели, выпускаемые компаниями General Electric и Siemens, анализируют направление и скорость ветра в реальном времени и могут регулировать высоту и угол наклона лопастей, увеличивая тем самым объем производимой электроэнергии.



Ценность





Возможности для бизнесаСегодня, когда открываются колоссальные возможности для трансформации отраслей и рынков на основе Интернета вещей, компании должны воспользоваться ими, чтобы управлять своей деятельностью при помощи данных и создавать новые ценности для себя, своих клиентов и партнеров. Добиться более высоких бизнес-результатов способны любые предприятия, но мы рассмотрим три типа организаций, которым ближайшее будущее сулит наиболее заметный выигрыш.

Производители оборудованияУ Интернета вещей огромный потенциал, и если производители оборудования воспользуются им, они смогут успешно развивать свой бизнес за счет создания новых и совершенствования существующих продуктов и услуг, а также расширения клиентского опыта. Клиенты ожидают появления продуктов более высокого качества, а конкуренция заставляет продавцов снижать цены, что отражается на их марже. Таким образом, жизненно важными для дальнейшего роста бизнеса становятся конкурентные преимущества и дифференциация. Интернет вещей и платформы анализа Больших данных смогут обеспечить и то и другое.



Ценность





Интегрируя датчики мониторинга производительности в уже имеющееся оборудование, производители создают условия для анализа как ранее накопленных массивов информации, так и данных, поступающих в реальном времени. Формируемые контекстные выводы помогают лучше понять особенности продуктов, характер и эффективность их использования и даже заранее прогнозировать возникновение проблем. Полученные выводы можно передавать клиентам в виде программных приложений и даже включать в контракты, если производитель подписывает соглашение об уровне обслуживания (SLA), гарантирующие определенную эффективность своего оборудования. Такова бизнес-модель инноваций.

Данные об использовании различных продуктов, накопленные за время работы с ними, помогают производителю лучше понять особенности их функционирования в разных условиях, что позволяет внести коррективы в процесс разработки новых версий и тем самым обеспечить получение дополнительных конкурентных преимуществ.

Пожалуй, главная ценность Интернета вещей связана с построением развитой экосистемы, в которую вовлечены и поставщики и клиенты. Действуя «поверх» данных и устройств, она обеспечивает преимущества, выходящие за рамки одной лишь стоимости продукта, и ориентированные на создание дополнительных выгод и долгосрочного сотрудничества клиентов и поставщиков.

Производители теперь могут дифференцировать свои предложения, рассчитывать не только на единовременные покупки и даже выстраивать новые бизнес-модели. Возьмем, к примеру, подключенные принтеры HP. Интегрируя датчики в картриджи с чернилами, компания HP может автоматически отгружать картриджи заказчикам, основываясь на информации об их использовании, которая поступает в реальном времени. В результате не возникает простоев из-за отсутствия чернил, а производитель внедряет инновационную бизнес-модель «чернила как сервис».

Рисунок 1. Подключенные принтеры HP: трансформация бизнеса

Подключенный принтерПоддерживается связь с облаком

Каналы снабженияПоставки оптимизированы, принтер не простаивает

«Умные» картриджи Датчики информируют, что чернила заканчиваются

Электронная коммерция«Бесшовная» интеграция с системой выставления счетов клиентам

Принтер заранее сообщает, когда понадобятся чернила

Выгода для клиентов

• Чернила никогда не заканчиваются• Работа не прерывается• Достигается финансовая экономия

Выгода для бизнеса

• Растет операционный доход• Повышается качество финансового

прогнозирования• Улучшаются операции в каналах

снабжения



Ценность





Промышленные предприятияПромышленные предприятия получают от Интернета вещей и анализа Больших данных весьма существенный выигрыш. Оборудование — в силу его технических особенностей — зачастую превращается в пассив, но благодаря выводам, сделанным на основе анализа контекстных данных, оно имеет все шансы оставаться активом. Существующий инструментарий и датчики, занимающиеся сбором данных, проливают свет на то, что ранее было погружено во тьму. Предприятия, проводящие текущую, ретроспективную и предиктивную оценку состояния всех своих устройств, обеспечивают функционирование бизнеса с максимальной эффективностью, наибольшей финансовой отдачей и наименьшими рисками. Комплексный анализ оборудования ценен уже сам по себе, но интеграция новых источников в масштабную стратегию Больших данных сулит дополнительную выгоду.

В розничной торговле, например, цель ясна: добиться расширения клиентской базы путем использования множества каналов взаимодействия с покупателями, повысив тем самым их лояльность и обеспечив рост бизнеса. Ретейлерам приходится поддерживать нужный уровень запасов на складе, подготавливать более выгодные, по сравнению с конкурентами, предложения и повышать производительность труда сотрудников. Новые данные Интернета вещей — от клиентских мобильных устройств с GPS, видеокамер, систем определения местоположения (например, iBeacon), датчиков погодных условий и систем RFID — изучаются вместе с данными транзакций и используются для улучшения работы с клиентами. Лояльность клиентов удается повысить благодаря упорядочению многоканальных операций, основанному на понимании намерений покупателей, организации перекрестных продаж, продуманному размещению товаров, повышению производительности труда и оптимизации складских запасов и цен.

В нефтяной и газовой промышленности операторы несут ответственность за безопасность и эффективность операций в рамках всей цепочки поставок, включая бурение, транспортировку, переработку и сбыт. По всему миру сегодня проложены гигантские линии трубопроводов: более 295 тыс. км для доставки сырой нефти, 250 тыс. км для транспортировки готовых нефтепродуктов и 965 тыс. км для подачи природного газа и высоколетучих веществ.8 Операторы имеют доступ к широкому спектру разнородных источников данных: водяных насосов высокого давления, расходомеров, устройств контроля потоков и приборов воздушной разведки. Все они собирают информацию о производительности и характере функционирования трубопроводов. Сведения, поступающие с датчиков, интегрируются с другими операционными базами данных, поддерживаемыми платформами анализа Больших данных, а операторы получают в свое распоряжение результаты комплексного анализа, которые помогают им добиваться максимальной эффективности и обеспечивать безопасность людей и окружающей среды.

8 «Рост добычи газа достигается благодаря повышению глобального спроса на энергоносители и разведке сланцевых месторождений (Pipeline Industry Growth Fueled By Increasing Global Energy Demand, Shale Gas Exploration)», Pipeline and Gas Journal, Ганеш Дабхолкар (Ganesh Dabholkar), март 2014 г.



Ценность





Бизнес по оказанию услугПоставщики услуг решают самые разные задачи, начиная от технического обслуживания оборудования, оказания инженерных и интеграционных услуг, разработки программных приложений, консультаций по вопросам бизнеса и ведения операций и заканчивая выполнением работы, с которой не могут справиться штатные сотрудники предприятия. Цели преследуются одни и те же — предоставить превосходное обслуживание и решения, которые помогут достичь наилучших бизнес-результатов. Интернет вещей призван устранять серьезные проблемы и создавать новые ценности для бизнеса, но, как и при любых инвестициях в передовые технологии, реальность не всегда соответствует ожиданиям, поэтому вводятся ограничения на внедрение и приостанавливается финансирование, способствующее улучшению показателей. Поставщики услуг зачастую являются экспертами по вопросам бизнеса своих клиентов. Они хорошо понимают, какие задачи им придется решать, и могут с успехом использовать для этого результаты анализа Больших данных. Опыт работы с Большими данными и знание бизнес-модели предприятия помогает сглаживать барьеры, возникающие при внедрении технологий, и изыскивать дополнительные возможности как для своих клиентов, так и для себя.

Получить дополнительные конкурентные преимущества путем предложения новых решений могут и те, кто обслуживает медицинское оборудование, и те, кто предоставляет услуги в нефтяной сфере. Системы, работающие с использованием данных Интернета вещей, позволяют осуществлять удаленный мониторинг и диагностику, управлять активами, оказывать поддержку в реальном времени, выполнять профилактические мероприятия и оптимизировать все операции, выстраивая таким образом инновационные бизнес-модели.

Перечислим лишь некоторые бизнес-результаты, достижение которых становится возможным при правильном применении технологий:

• рост дохода;

• оптимизация операций;

• создание новых продуктов и услуг;

• повышение производительности труда;

• снижение рисков;

• сокращение операционных затрат;

• оптимизация технического обслуживания;

• увеличение пропускной способности сетей.



Ценность





Задачи и трудностиИзвлечение выгоды из возможностей Интернета вещей всегда сопряжено с определенными трудностями и требует от топ-менеджеров тесного взаимодействия с руководителями организации, отвечающими за ИТ. Создание интеллектуальных устройств, оснащенных датчиками и средствами обработки информации, обеспечение безопасной и надежной связи — это только начало. Наверняка будут возникать трудности с обеспечением безопасности данных, управлением данными, получением и своевременной доставкой аналитических выводов, а также с управлением затратами.



Ценность





Руководители технологических подразделений должны находиться в центре событий, помогая бизнесу преодолевать возникающие препятствия. В приведенной ниже таблице перечислены основные задачи, стоящие перед компанией, и те технологические требования, выполнение которых поможет добиться максимальной выгоды и минимизировать финансовые и операционные риски, связанные с Интернетом вещей.

Таблица 1. Задачи бизнеса и технологические требования при использовании Интернета вещей

ЗАДАЧИ БИЗНЕСА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ

Обеспечение полезных возможностей для бизнеса тогда, когда это необходимо

• Предоставление сбалансированных компьютерных мощностей внутри корпоративной сети и в облаке с целью оптимизации задержек, получения аналитических выводов и снижения общей стоимости владения

• Проведение анализа в пакетном и интерактивном режимах, а также в режиме реального времени

• Гибкость выбора языков для написания запросов и скриптов, а также для машинного обучения

• Гибкие структуры и подходы

• Предиктивный анализ

• Использование множества источников и агрегирование информации в озерах данных

• Привлечение технических специалистов разного профиля — бизнес-аналитиков, программистов, специалистов по исследованию данных

• Обеспечение доступа к приложениям при переходе устройства или пользователя в автономный режим

Обеспечение полезных возможностей для бизнеса там, где это необходимо

• Получение результатов анализа в реальном времени, наличие обратной связи

• Аренда различных мощностей

• Формирование среды для гибкой разработки приложений

• Предоставление информации всем заинтересованным лицам и подразделениям

• Гибкое развертывание приложений в Web и на мобильных платформах

• Возможность использования различных инструментов бизнес-анализа

Обеспечение безопасности и организация всеобъемлющего управления данными, приложениями и пользователями

• Управление угрозами в области кибербезопасности на основе новых данных, полученных от оборудования, оснащенного датчиками

• Обеспечение безопасности данных в сети и в облаке

• Защита систем контроля от вторжения

• Соблюдение требований к данным, диктуемых нормативными документами и регуляторами

• Авторизация доступа к приложениям и данным

• Управление жизненным циклом данных

• Обеспечение конфиденциальности важных данных



Ценность





Решение этих задач оказывает непосредственное влияние на результаты бизнеса и окупаемость инвестиций в технологии Интернета вещей. Все эти вопросы должны рассматриваться в тесном сотрудничестве с профессиональным исполнителем, который понимает особенности конкретного бизнеса, технологические требования и располагает полным набором возможностей, решений, сервисов и партнерских экосистем для достижения желаемых бизнес-результатов.

Изучив ведущие системы домашней безопасности с помощью средств HPE Fortify On Demand, компания Hewlett Packard Enterprise пришла к выводу, что все они имеют существенные недостатки с точки зрения защиты данных.9

9 «Исследование HP выявило пугающие уязвимости домашних систем безопасности Интернета вещей (HP Study Finds Alarming Vulnerabilities with Internet of Things (IoT) Home Security Systems)», HP, февраль 2015 г.

Таблица 1. Задачи бизнеса и технологические требования при использовании Интернета вещей (продолжение)

Хранение и анализ больших объемов данных с возможностью масштабирования

• Обработка больших объемов структурированных и неструктурированных данных

• Быстрое изменение данных

• Обеспечение доступности, высокой производительности и эффективности при работе с различными приложениями

• Гибкая и масштабируемая инфраструктура

• Минимизация общей стоимости владения

• Управление ИТ-операциями с учетом доступности данных

• Ставка на ранее вложенные инвестиции с учетом оптимизации новых ценностей и будущих требований

• Минимизация размеров помещения и энергопотребления ЦОД

• Открытая архитектура, основанная на стандартах

Преодоление разрозненности данных

• Возможность анализа данных различных типов, полученных из разных источников

• Единый интерфейс информационных панелей для всех важных операций, консолидирующий решения разных поставщиков

• Владение данными и доступ к новым данным Интернета вещей

• Интерфейсы с крупными экосистемами данных

• Поддержка озер данных в нескольких облаках

• Открытость API



Ценность





Ваш партнерИмея репутацию надежного партнера в области корпоративных информационных технологий, компания Hewlett Packard Enterprise располагает всем необходимым инфраструктурным оборудованием, программным обеспечением и сервисами, а также партнерской экосистемой, позволяющей любым предприятиям извлекать пользу из Интернета вещей. Hewlett Packard Enterprise обладает уникальным опытом, лидерскими качествами, технологическими знаниями и полным пониманием тех задач, которые предстоит решить при внедрении комплексных решений, связанных с Интернетом вещей, направленного на получение максимального выигрыша и минимизации рисков.

Базовая модель Интернета вещей HPE (HPE IoT Reference Model) — это функциональное представление расширенного портфеля продуктов, решений и сервисов Интернета вещей, начиная от подключения устройств и заканчивая получением бизнес-результатов, повышением безопасности и эффективности в рамках стека технологических решений компании. Используя подход, ориентированный на данные, HPE IoT Reference Model интегрирует лучшие в своем классе технологии и сервисы Hewlett Packard Enterprise на периферии и в ядре сети для получения полезных выводов и достижения высоких бизнес-результатов на основе информации Интернета вещей.



Ценность




С чего начатьРисунок 2. Базовая модель Интернета вещей HPE

Особенности решения

Большие данные и аналитические платформы для Интернета вещейОбъемы данных, доступных организациям, постоянно растут, поэтому отрасли Интернета вещей нужна платформа уровня предприятия, позволяющая обрабатывать, агрегировать и анализировать данные, управлять ими, а также своевременно доставлять пользователям итоговые результаты. HPE Haven — первая платформа Больших данных, способная обрабатывать все типы данных, собирать их из различных источников и анализировать настолько быстро и в таких масштабах, насколько это требуется организации. Независимо от того, являются ли данные структурированными (собранными машинами и датчиками или полученными в ходе выполнения бизнес-транзакций) либо неструктурированными (представленными в форме аудиозаписей, видео или текстов), у Hewlett Packard Enterprise имеются необходимые средства хранения и обработки, позволяющие извлекать пользу из этих данных.

Скорость обработки информации в значительной степени влияет на получение конкурентных преимуществ, достижение тех или иных бизнес-результатов и даже обеспечение безопасности. В нефтяной и газовой промышленности каждое диагностирующее устройство генерирует терабайты данных, осуществляя мониторинг состояния труб для выявления дефектов, которые могут привести к авариям и утечкам из трубопроводов.

Контур

Устройства

Производство

Розничная торговля

Здравоохра-нение

Нефть и газ

Транспорт

Финансовые услуги

Государственный сектор

Услуги ЖКХ

Авиация

...

Бизнес-анализПриложения

Безопас-ность

Сервисы

Удаленный доступ/Беспроводной/По кабелю

Управление устройствами и сервисами

Сетевое взаимодействие

Приобретение и верифи-кация данных

Распределенные ячеистые вычис-ления

Инфраструктура• Вычислительная• Хранения данных

Большие данные и аналитические платформы

Интеграция данных

Анализ в реальном времени Пакетный анализ Расширенная

аналитика

Сеть

Данные

УправлениеРезервное

копирование и восстановление

Архивация

Платформа облачных приложений

Настройка и управление облаком

Инфраструктура — Вычислительная | Хранения данных | Сетевая

Управление записями

Управление основными данными

Управление информацией

Анализ Приложения Инфраструктура

Приложение ESM/SIEM Аутентификация/шифрование Контекст

Виртуализация/ Отчеты

Вертикальные приложения

Управление операциями

Сеть Ядро Отрасли



Ценность





10 «Дефекты в нефтепроводах находят роботы-дефектоскопы (Oil-Pipeline Cracks Evading Robotic “Smart Pigs”)», The Wall Street Journal, 16 августа 2013 г.11 «Инновации и рост бизнеса в нефтегазовой отрасли (Innovation and Growth in the Oil & Gas Industry)», Oil & Gas Monitor, Джон Брентли (John Brantley), 29 мая 2012 г.12 «IoTAbench: тест производительности для систем аналитики Интернета вещей (IoTAbench: an Internet of Things Analytics benchmark)», HP, декабрь 2014 г.

Дефектоскопы действительно позволяют контролировать целостность трубопроводов, однако анализ таких объемов данных посредством традиционных технологий занимает несколько месяцев (об этом свидетельствуют материалы, опубликованные в журнале Wall Street Journal).10 Когда речь идет о безопасности, такие сроки совершенно неприемлемы. При бурении одной нефтяной скважины ежедневно генерируется один терабайт данных, и 60 % своего времени инженеры вынуждены тратить на извлечение из них полезной информации.11 А теперь представьте, что у вас есть программная платформа, предоставляющая выводы о текущем состоянии скважины в реальном времени и позволяющая специалистам сосредоточиться на практическом анализе ситуации. HPE Haven извлекает полезные сведения из всех данных именно с той скоростью, которой достаточно для нормального функционирования предприятия.

В ходе последнего сравнительного исследования решение HPE Vertica сумело собрать, сохранить и проанализировать 22,8 трлн строк данных, переданных интеллектуальными счетчиками с беспрецедентной скоростью. При этом использовалось оборудование с минимальным по сравнению с конкурирующими решениями других вендоров дисковым пространством.12

Рассмотрим конкретный пример. Компания Trane, являющаяся подразделением концерна Ingersoll Rand, осуществляет поставки оборудования для обогрева, охлаждения и очистки воздуха. Ей потребовалось организовать у себя анализ данных, поступающих от самых разных устройств, и она обратилась за помощью к Hewlett Packard Enterprise. Сервисное подразделение Trane Intelligent Services предоставляет услуги выездного мониторинга, ликвидации аварий и оптимизации энергопотребления, повышая эффективность и надежность функционирования уже развернутых систем и помогая своим клиентам сокращать расходы на электроэнергию и техническое обслуживание оборудования. В процессе развития этого бизнеса возникла необходимость внедрения платформы, способной обеспечивать обработку данных и управление ими в условиях постоянно растущего числа аналитических запросов. Остановив свой выбор на HPE Vertica, компания Trane получила эффективную аналитическую систему, которая обрабатывает последовательности данных, обладает горизонтальной масштабируемостью, поддерживает гибкое развертывание в облаке, превосходное сжатие данных и высокую производительность. Сегодня Trane Intelligent Services использует HPE Vertica для обслуживания 30 производственных площадок и сотен зданий. Планируется, что к этому сервису будут подключены 700 площадок и более тысячи зданий, расположенных по всему миру.



Ценность





Построенная на базе открытой платформы с гибкой архитектурой, HPE Haven интегрирована со всеми основными дистрибутивами Hadoop (Hortonworks, Cloudera и MapR) и имеет в своем составе более 500 коннекторов для подключения к сотням информационных репозиториев. Программистам, бизнес-аналитикам и исследователям данных предоставляется возможность создавать и выполнять SQL-запросы и скрипты, а также разрабатывать алгоритмы машинного обучения. Благодаря открытым API и развитой экосистеме, сформированной компанией HPE, ее партнеры успешно разрабатывают на базе HPE Haven передовые аналитические системы и приложения. Предусмотрены гибкие варианты развертывания этого решения как в облаке, так и в локальной ИТ-среде.

В состав платформы HPE Haven включены три аналитических механизма:

• HPE Vertica — масштабируемая платформа СУБД, изначально создававшаяся для онлайн-анализа наборов данных, которые поступают от стандартного промышленного оборудования и исчисляются терабайтами и петабайтами. Будучи распределенной СУБД с колоночным хранением, HPE Vertica действует в 50–100 раз быстрее традиционных реляционных СУБД и легко справляется с обработкой все более укрупняющихся наборов данных серверов, систем хранения и сетей, отвечающих отраслевым стандартам. Встроенная система сжатия данных позволяет снизить расходы на инфраструктуру и существенно увеличить производительность. Эта эффективная СУБД обеспечивает загрузку исходной информации в реальном времени и обрабатывает запросы к большим объемам последовательностей данных, генерируемых датчиками и прочим оборудованием.

• Distributed R — среда с открытым исходным кодом для предиктивной аналитики. Высокий уровень масштабируемости и параллельная обработка конструкций популярного языка R хорошо подходят для разработки алгоритмов машинного обучения. С помощью Distributed R можно исследовать значительные по объему наборы данных, измеряемые петабайтами, и создавать на их основе прогностические алгоритмы. Организации могут готовить прогнозы, анализируя информацию о деятельности предприятия, а также данные, поступающие от оборудования или систем Интернета вещей. Среда Distributed R совместима с аппаратными средствами, которые соответствуют отраслевым нормам, что исключает необходимость переписывания стандартных библиотек R.

• HPE IDOL — аналитическая платформа для работы с неструктурированными данными, обеспечивающая высококачественный анализ, эффективное управление информацией и принятие хорошо продуманных управленческих решений. В ходе выполнения классификации, индексации, поиска и анализа больших объемов данных, созданных людьми, учитывается их контекст. Поддерживаются более тысячи типов файлов, в которых хранятся видеоролики, различные изображения, аудиозаписи, электронные письма, а также сообщения из социальных сетей. У Hewlett Packard Enterprise имеется обширный портфель передовых средств обработки и анализа изображений и видео. Традиционно инструменты для анализа видео применялись предприятиями лишь для той информации, которая собиралась системами видеонаблюдения. Но наш опыт использования таких решений в сочетании с платформой Больших данных открывает новые возможности для дальнейшей оптимизации деятельности предприятий, работающих во всех отраслях.



Ценность





Инфраструктура для Интернета вещейЧтобы использовать открывающиеся рыночные возможности, руководители технологических подразделений должны проявлять гибкость и нацеливать ресурсы, усилия сотрудников и капитал на получение конкурентных преимуществ и достижение прорывного роста бизнеса. Необходимо повышать гибкость, производительность и усиливать контроль за затратами, одновременно обеспечивая безопасность для всей инфраструктуры предприятия.

Компании заинтересованы в том, чтобы инфраструктура и архитектура обладали достаточной гибкостью. Только при таком условии они смогут оперативно реагировать на происходящее и доводить результаты анализа до нужных сотрудников в нужное время, тем самым повышая отдачу от инвестиций. Для получения весомой выгоды от использования Интернета вещей необходимо оптимизировать показатели уровней готовности, производительности, задержек, масштабируемости, стоимости и безопасности.

Оборудование на границе сети. При внедрении новых технологий особое внимание следует уделять скорости и качеству анализа, капитальным и операционным расходам. Возможно, датчики и устройства, размещаемые на удаленных узлах, не обладают требуемой пропускной способностью, объемы генерируемых данных слишком велики, а затраты на передачу данных чересчур высоки и потому нецелесообразны. Баланс между обработкой данных на границе сети и в облаке необходимо искать с учетом характера анализа, особенностей наборов данных, а также ожидаемых показателей производительности и стоимости. Распределенная вычислительная платформа позволяет оптимизировать как стоимостные характеристики, так и показатели производительности. При обработке данных в непосредственной близости от генерирующего их оборудования анализ может быть выполнен быстрее и с меньшими затратами, чем при передаче всей информации в облако и последующей ее обработке там. В инфраструктурном портфеле Hewlett Packard Enterprise имеются серверные технологии (в частности, HPE Moonshot и HPE ProLiant MicroServer Gen8), оптимизированные для использования на границе сети.

Сетевые технологии. Потенциальная выгода от анализа информации, собранной устройствами Интернета вещей, огромна, но нужно обеспечить доступную и надежную передачу данных по сети. Безопасность современного Интернета вещей пока оставляет желать лучшего. Растет число угроз, нарушающих работу устройств, приложений и сетей, а также достоверность и целостность данных. Сетевые технологии HPE помогают устранить эти проблемы и сделать Интернет вещей надежным элементом критически важных для бизнеса решений и процессов. Они обеспечивают необходимую безопасность, масштабируемость и гибкость сетевой инфраструктуры, организуя доступ и безопасное подключение ко всем устройствам в любой операционной среде. Независимо от того, требуется ли создать защищенную беспроводную связь для нефтяной вышки, проложить кабельную локальную сеть для заводской автоматизации или развернуть удаленную сеть VPN с возможностью подключения по каналам сотовой связи для систем АСУ ТП, компания Hewlett Packard Enterprise готова предоставить надежные, масштабируемые и заслуживающие доверия решения.



Ценность





Еще одной проблемой является неоднородность сетевого оборудования, которое приходится подключать, настраивать и контролировать. Hewlett Packard Enterprise предлагает средства полнофункционального удаленного управления для мобильных и беспроводных устройств, поддерживающие их динамическое обнаружение, беспроводную настройку конфигурации и управление как входящим, так и исходящим трафиком Интернета вещей. С помощью функций подключения и настройки, не зависящих от особенностей технологий конкретных производителей, можно организовать удаленное управление миллионами устройств Интернета вещей на единой мультиарендной платформе в облаке. Благодаря встроенному сетевому модулю межсетевого обмена и соответствию стандартам oneM2M/OMA-DM это решение отличается низкой стоимостью владения, высокой масштабируемостью и гибкостью.

Рассмотрим еще один пример. Власти новозеландского Окленда, выбирая решение для обработки Больших данных, призванное повысить эффективность и безопасность дорожного движения в этом городе, отдали предпочтение продуктам компании Hewlett Packard Enterprise. Муниципальное агентство Auckland Transport, отвечающее за функционирование всей транспортной инфраструктуры города, внедрило систему видеоанализа, построенную на базе серверов HPE IDOL и средств хранения HPE Enterprise Group. В реализации проекта приняли участие специалисты HPE Software Professional Services. Анализ больших объемов данных любого типа, включая тексты, изображения, аудио и видео, поступающих в реальном времени, осуществляется на платформе HPE Haven. Информация поступает из различных источников, в том числе с тысяч камер, служащих для обеспечения безопасности и управления дорожным движением, из обширной сети датчиков, отслеживающих дорожную ситуацию и погодные условия, а также из социальных сетей и новостных лент.

«Безопасность и благополучие наших граждан всегда оставались нашим главным приоритетом, поэтому проект “Города будущего” — важный шаг в правильном направлении. Столь масштабный проект по организации детального выстраивания заказных решений и экосистемы, позволивших нам превратить свою мечту в реальность, смогла реализовать только компания Hewlett Packard Enterprise».13 Роджер Джонс, директор по ИТ агентства Auckland Transport

13 «Город Окленд в Новой Зеландии выбрал HP для руководства новаторским проектом “Города будущего” (City of Auckland, New Zealand Selects HP to Drive Groundbreaking Future Cities Initiative)», HP, сентябрь 2014.



Ценность





Ядро системы. Серверы, системы хранения и сетевые технологии HPE, создававшиеся с прицелом на Большие данные и Интернет вещей, формируют нашу базовую инфраструктуру, которая помогает организации, управляемой на основе данных, расширять и увеличивать масштабы своей системы. В пул серверов HPE, построенных на основе открытых стандартов, включены серверы x86, предназначенные для работы с Большими данными и считающиеся одними из лучших в отрасли. Представленная недавно HPE архитектура Больших данных для Hadoop способствует увеличению производительности и значительному сокращению затрат на инфраструктуру и управление.

Гибридная инфраструктура. При использовании семейства продуктов и услуг HPE Helion упрощается создание, управление и развертывание приложений в гибридной ИТ-среде. Интегрированное и полнофункциональное решение для частных облаков HPE CloudSystem, входящее в состав HPE Helion, обеспечивает автоматизацию, управление и настройку множества различных облаков.

Платформа облачных приложений для Интернета вещейС помощью платформы разработки HPE Helion производители оборудования, промышленные предприятия и представители сферы услуг могут быстро разрабатывать собственные платформы для частных облаков и развертывать облачные приложения Интернета вещей как для своих сотрудников, так и для клиентов. Построенная на базе технологий с открытым кодом платформа HPE Helion позволяет быстро создавать, развертывать и запускать облачные приложения, отличающиеся высоким уровнем готовности и масштабируемости.

Архитектурные решения для приложений Интернета вещей должны предоставлять разработчикам гибкие возможности и мгновенный доступ к средам, поддерживающим создание программных продуктов на основе методики DevOps. Благодаря использованию платформы разработки HPE Helion они станут быстрее развертывать приложения и внедрять инновации, сократят сроки получения бизнес-результатов и оптимизируют инфраструктурные ресурсы, а команда специалистов сможет сосредоточиться на задачах, реально востребованных бизнесом.

Услуги анализа и управления данными для Интернета вещейПуть, который должна пройти организация, чтобы научиться управлять своей деятельностью на основе данных и получать выгоды от возможностей, которые открываются при внедрении технологий Интернета вещей, нелегок и сопряжен с многочисленными рисками. Будучи одним из ведущих в мире поставщиков услуг, подразделение HPE Enterprise Services обладает более чем 50-летним опытом оптимизации отраслевых решений, что позволяет ему оказывать помощь предприятиям по улучшению взаимодействия с клиентами, управлению рисками и получению выгоды от стремительного роста объемов данных.



Ценность





Подразделение HPE Analytics and Data Management предоставляет консультационные услуги, выстраивая мосты между традиционным бизнес-анализом и новыми технологиями Больших данных. Благодаря этому предприятия быстрее реагируют на изменения, добиваются высоких результатов и учатся управлять своей деятельностью на основе данных. 3,5 тыс. консультантов и 1,2 тыс. исследователей данных и профессиональных аналитиков, состоящих в штате Hewlett Packard Enterprise, обладают глубокими знаниями, постоянно пополняют опыт использования передовых решений в самых разных отраслях и имеют доступ ко всем возможностям, необходимым для извлечения из Интернета вещей максимальной выгоды.

Решения Hewlett Packard Labs для Интернета вещейПо мере развития Интернета вещей объемы данных растут стремительными темпами, и совсем скоро существующие вычислительные архитектуры просто перестанут с ними справляться, а дальнейшее накопление данных будет лишено смысла. Чтобы решить эту проблему, в Hewlett Packard Labs разрабатывается совершенно новый подход к вычислениям, который изменит способы управления информацией и взаимодействия с нею. Идеи, реализуемые в компьютерной системе The Machine, построенной на базе принципиально новой архитектуры, откроют возможность для управления миллионами вычислительных узлов, обработки экзабайтов данных и создания технологий управления многомерными данными, которые будут понятны будущим устройствам Интернета вещей и позволят осуществлять взаимодействие с ними.

Однако во многих приложениях Интернета вещей перемещать данные с границы сети на централизованную машину вряд ли удастся. Поэтому рассматривается возможность вынесения The Machine за пределы ядра и уменьшения ее размеров, чтобы организовать вычисления на границе сети. Такой подход, известный как распределенные вычисления в одноранговой ячеистой сети (mesh), требует развертывания по всему периметру такой сети новых вычислительных узлов с низким уровнем энергопотребления и большим объемом памяти, которые позволяли бы хранить, обрабатывать и анализировать данные внутри mesh-сети. Взаимодействуя между собой, эти узлы должны обеспечить возможность выполнения совместного анализа, аналогичного тому, который применяется в крупном озере данных, причем с низкими расходами на пересылку, а также централизованное размещение данных. По мере увеличения объемов данных, генерируемых Интернетом вещей, инновации Hewlett Packard Labs будут способствовать росту производительности и эффективности при одновременном снижении затрат и повышении безопасности. Применяя такой подход, можно получить беспрецедентно высокие бизнес-результаты.

«Без сомнения, The Machine окажет огромное влияние на дальнейшее развитие отрасли. И когда говорится, что HP [а ныне Hewlett Packard Enterprise] изобретает будущее, речь идет именно об этом». Мег Уитмен, генеральный директор и председатель совета директоров Hewlett Packard Enterprise



Ценность





Партнерская экосистема для Интернета вещейИнтернет вещей позволяет предприятиям добиваться более высоких результатов и использовать новые возможности для извлечения выгоды, но ни один поставщик технологий не в состоянии предоставлять эти возможности в одиночку. Максимальный выигрыш от Интернета вещей и минимизация связанных с ним рисков достигаются лишь при тесном сотрудничестве профессионалов. Вот почему Hewlett Packard Enterprise создает открытую экосистему и формирует стратегическое партнерство, разрабатывая интегрированные решения в рамках всего технологического стека. Беря за основу технологии и сервисы базовой модели Интернета вещей HPE, наши партнеры интегрируют свои продукты и услуги таким образом, чтобы клиенты смогли добиться значительного успеха в своем бизнесе.

Рисунок 3. Широта охвата решений HPE для Интернета вещей

HP’s technologies and se rvices empowering a data dr iven organizat ion

Устрой-ства

Граница Сеть Ядро Результаты

Технологии и сервисы HPE способствуют трансформированию предприятия — превращению его в организацию, которая управляется при помощи данных



Ценность





С чего начатьМир меняется. Интернет вещей открывает широкие горизонты возможностей для трансформирования предприятий и отраслей. Чтобы не отстать от конкурентов, компаниям необходимо превращаться в организации, управляемые на основе данных. Анализ текущих и накопленных данных позволяет находить новые пути для извлечения прибыли и делать правильные выводы, обеспечивающие прорывной рост бизнеса.

В первую очередь рекомендуем определить бизнес-цели на ближайшее время и более отдаленную перспективу. После этого следует выявить данные устройств, оборудования и машин, которые имеют критически важное значение для операционной деятельности компании, и заняться разработкой стратегии Больших данных и Интернета вещей. Постарайтесь найти ответы на следующие вопросы:

• Какое влияние устройства и оборудование оказывают на операционную деятельность предприятия и в целом на его бизнес?

• Насколько велика польза от датчиков, установленных в офисе и производственных помещениях организации или на других ее объектах?

• Какова роль комплексного анализа данных в текущей деятельности предприятия?

• Как интегрировать результаты контекстной обработки данных, полученных из различных источников, для проведения комплексного анализа всех бизнес-операций?

• Какое влияние на продукты и услуги окажут внедрение дополнительных инструментов для работы с данными, повышение качества сделанных на их основе выводов и анализ использования имеющихся ресурсов?



Ценность





Для поиска правильного решения предприятию понадобится партнер, который не только понимает, какие возможности открываются перед бизнесом благодаря использованию технологий Интернета вещей, но, кроме того, способен охватить весь комплекс связанных с его внедрением задач, имеет в своем распоряжении сложнейшие многофункциональные инструменты, предоставляет различные услуги и формирует экосистему, которая поможет справиться с поставленными задачами и получить максимальную выгоду. Именно таким партнером и является Hewlett Packard Enterprise.

Обратитесь к нам, и мы с радостью окажем помощь в проектировании, разработке и внедрении решений Интернета вещей для вашего бизнеса.



Ценность





Информационные ресурсыДокументы

• IoT—Turning ordinary things into extraordinary business outcomes—Brochure

• How to Choose an IT Platform to Empower Your Internet of Things—White paper

• Connect-and-Protect: Building a trust based IoT for business-critical applications—Technical white paper

• Capitalize on the untapped potential of sensor data—Business white paper

• Sensor data analytics—Brief

• Put Data to Work

• Be a smart city—Business white paper

• HPE Internet of Things Smart Metering—Solution overview

Видео

• If Machines Could Talk

• IoT Highlights from Mobile World Congress 2015

Дополнительная информация находится по адресу: hpe.com/info/iot hpe.com/info/bigdata

© Copyright 2017 Hewlett Packard Enterprise Development LP. Информация в настоящем документе может быть изменена без предварительного уведомления. HPE предоставляет только те гарантии на свои продукты и услуги, которые изложены в гарантийных обязательствах, прилагаемых к этим продуктам и услугам. Никакие сведения, содержащиеся в настоящем документе, не могут рассматриваться как дополнительные гарантии. HPE не несет ответственности за технические, редакторские и другие ошибки в данном документе.

50-1134_Connectivity_HPE-28AA4-0517-MOS

http://h20195.www2.hpe.com/V2/GetDocument.aspx%3Fdocname%3D4AA6-3316ENW

http://h20195.www2.hpe.com/V2/GetPDF.aspx/4AA6-3383ENW.pdf

http://www.arubanetworks.com/assets/wp/WP_ConnectProtectIoT.pdf

http://h20195.www2.hp.com/v2/getpdf.aspx/4AA4-6600ENW.pdf

http://www.vertica.com/wp-content/uploads/2013/08/4AA4-7856ENW.pdf

http://docs.media.bitpipe.com/io_11x/io_113312/item_814538/Put%2520data%2520to%2520Work%2520viewpoint%2520paper.pdf

http://www8.hp.com/h20195/v2/GetPDF.aspx/4AA5-8654ENW.pdf

http://www8.hp.com/h20195/V2/getpdf.aspx/4AA4-6123ENW.pdf%3Fver%3D1.0

http://h22228.www2.hp.com/video-gallery/us/en/sss/solutions/EMV5A21/r/video/

http://h22228.www2.hp.com/video-gallery/us/en/sss/solutions/EMV5A21/r/video/

http://hpe.com/info/iot

http://hpe.com/info/bigdata