افزایش طول عمر SSD؛ طول عمر یک SSD به چه عواملی بستگی دارد؟

سال‌ها پیش بسیاری از مدیران IT در مواجه با خرابی‌های غیرمنتظره سیستم نگران از دست دادن داده‌های حیاتی سازمان بودند. به همین دلیل است که سازندگان زمان زیادی را صرف متقاعد کردن مردم به این موضوع کردند که هاردهای SSD برای مدیریت اطلاعات حساس بسیار ایمن هستند. در مقایسه با هارد دیسک معمولی که محتویات خود را روی صفحه مغناطیسی نگه می‌دارد،SSD  شکل جدیدی از ذخیره سازی را ارائه می‌دهد. این هارد دیسک از یک کنترلر و چندین تراشه برای ذخیره داده‌ها تشکیل شده است. هنوز هم این که طول عمر SSD چگونه افزایش می‌یابد برای افراد بسیاری یک سوال باقی مانده. بنابراین، بیاید با عواملی که در افزایش طول عمر SSD تاثیرگذارند بیشتر آشنا شویم!

طول عمر SSD چقدر است؟

از آنجایی که SSD هنوز هم یک فناوری نسبتا جدید هستند، اطلاعات دقیقی در مورد طول عمر آن‌ها در دسترس نیست؛ اما انتظار می‌رود که در صورت استفاده منظم برخی از آن‌ها ده سال یا بیشتر عمر کنند. از نظر عملکرد، ابزار اصلاح سازی یا TRIM بسیار مهم‌تر از طول عمر SSD است. TRIM ابزاری برای پاک کردن داده‌هایی است که دیگر استفاده نمی‌شوند. همچنین این ابزار با ادغام داده‌هایی که کاربرد کمتری دارند، منابع بیشتری را آزاد می‌کند. جالب است که عملکرد SSD پس از پر شدن هارد درایو به میزان قابل توجهی کاهش می‌یابد. به همین دلیل، برخی از کسب و کارها ظرفیت SSD را بین 75 تا 80 درصد محدود کرده‌اند. در نهایت با به ‌روز رسانی منظم فریمورهای این درایو، طول عمر SSD آن افزایش می‌یابد تا به بالاترین حد عملکرد و پایداری برسید.

چه عواملی بر افزایش طول عمر SSD تاثیر می‌گذارد؟

بررسی چند فاکتور مهم می‌تواند به شما در خرید SDD کمک کند. نکته اینجاست، SSD از بسیاری جهات نوعی ذخیره سازی مبتنی بر فلش است و بنابراین خواندن، نوشتن و پاک کردن داده‌ها را به صورت الکترونیکی انجام می‌دهد. از آنجایی که این درایوها غیرمکانیکی هستند، غالبا با مشکلاتی همراهند. به عنوان مثال، آن‌ها فقط مقدار مشخصی از چرخه‌های خواندن و نوشتن را انجام می‌دهند و در این مورد محدودیت دارند. اما نگران نباشید، یک SSD معمولی می‌تواند حدود دوهزار ترابایت داده را مدیریت کند.

قطعی برق به SSD آسیب می‌رساند

قطعی برق مدت‌هاست که برای رایانه‌ها و درایوها دردسرساز شده است و این موضوع درمورد SSD هم صدق می‌کند. اگر مراقب نباشید، این قطعی‌ها باعث از کار افتادن SSD شما می‌شوند. یا اگر برق هنگام انتقال داده‌ها به درایو قطع شود، ممکن است تمام اطلاعات را از دست بدهید.

بهترین راه برای جلوگیری از این مشکل و البته افزایش طول عمر SSD این است که مطمئن شوید رایانه شما به یک UPS یا منبع تغذیه وصل است. UPS شبیه به محافظ برق است اما با یک باتری بزرگ‌تر که کامپیوتر شما را فقط برای چند دقیقه روشن نگه می‌دارد. علاوه بر این، کم و زیاد شدن برق نیز ممکن است به هارد دیسک آسیب برساند، به همین دلیل بهتر است یک محافظ برق تهیه نمایید.

دمای بالا به SSD آسیب می‌رساند

SSD در دماهای سرد و گرم عملکرد بهتری از HDD دارد. البته بهتر بودن به این معنی نیست که این درایوها کاملا بی نقص هستند. اگر ادامه مطلب...

دانشمند داده چه کسی است و چه کاری را انجام می‌دهد؟

در تجارت، دانشمند داده معمولا در تیم‌هایی کار می‌کند که می‌تواند برای پیش‌ بینی رفتار مشتری و شناسایی فرصت‌های درآمد جدید ایده‌ای برای پیاده سازی و علمی کردن آن داشته باشد. در بسیاری از سازمان‌ها، دانشمندان داده مسئول تنظیم بهترین شیوه‌ برای جمع آوری داده‌ها، استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها است. تقاضا برای مهارت‌های علم داده در طول سال‌ها به طور قابل توجهی افزایش یافته است، زیرا شرکت‌ها به دنبال جمع ‌آوری اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ، حجم عظیمی از داده‌های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختاری هستند.

دانشمند داده کیست؟

دانشمندان داده یکی از جدیدترین متخصصان داده‌های تحلیلی هستند که توانایی فنی برای رسیدگی به مسائل پیچیده را دارند. دانشمندان داده ترکیبی از ریاضیدانان و دانشمندان کامپیوتر هستند. آن‌ها همچنین متقاضیان زیادی دارند و دستمزد خوبی هم دریافت می‌کنند زیرا هم در بخش تجارت و هم در بخش فناوری اطلاعات کار می‌کنند. دانشمندان داده یک متخصص حرفه‌ای هستند. که مسئول جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر بسیار زیاد داده است. یک دانشمند داده برای ایجاد فرضیه، نتیجه و تحلیل روندهای مشتری و بازار به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد. مسئولیت‌های اساسی شامل جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از انواع مختلف ابزارهای تجزیه و تحلیل و گزارش برای شناسایی الگوها، روندها و روابط در مجموعه داده‌ها است.

چگونگی علمکرد یک دانشمند داده 

شما می‌دانید علم داده چیست و حتما از خود می‌پرسید که این شغل دقیقا چگونه است؟ پاسخ اینجاست. یک دانشمندان داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بتوانند بینش‌های معناداری را استخراج کنند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می‌کند، که شامل موارد زیر است:

1. قبل از پرداختن به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده با پرسیدن سوالات درست و به دست آوردن درک مطلب، حل مسئله را تعیین می‌کند.

2. سپس دانشمندان داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده‌ها را تعیین می‌کنند.

3. دانشمندان داده، داده‌های ساختار یافته، داده‌های سازمانی بدون ساختار و داده‌های عمومی را از بسیاری از منابع متفاوت جمع آوری می‌کنند.

4. پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمند داده، داده‌های خام را پردازش کرده و آن‌ها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. که شامل اعتبارسنجی داده‌ها برای تضمین یکنواختی، کامل بودن و دقت بالا است.

5. پس از این که داده‌ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، وارد سیستم تحلیلی الگوریتم ML یا یک مدل آماری می‌شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می‌کنند.

6. هنگامی که داده‌ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمندان داده، داده‌ها را برای یافتن فرصت‌ها و راه حل‌ها تفسیر می‌کند.

7. دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.

به صورت روزانه دانشمندان داده باید کارهای زیر را انجام دهند 

• الگوها و گرایش‌ها را در مجموعه داده‌ها کشف می‌کنند تا بینش‌هایی به دست آورند.

• الگوریتم‌های پیش بینی شده و مدل‌های داده را ارائه می‌کنند.

• با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، کیفیت داده‌ها یا محصولات را بهبود ‌بخشند.

• پیشنهادات را به سایر تیم‌ها و مدیریت ارشد ارائه دهند.

• در تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابزارهای داده مانند : R، SAS، Python یا SQL استفاده ‌کنند.

تفاوت تحلیل‌گر داده و دانشمند داده

دانشمندان داده بسیار کنجکاو هستند افرادی که، محاسبات حجم زیادی از داده‌ها را دوست دارند، و با تحلیل داده‌های عظیم به نتیجه‌های مهم میرسند. این تفاوت دانشمند داده را از یک تحلیلگر داده سنتی متمایز می‌کند. آن‌ها تجزیه و تحلیل «چه می‌شد اگر» را انجام می‌دهند، سوال می‌پرسند و از زوایای مختلف به داده‌ها نگاه می‌کنند و داده‌های بزرگ را به ایده بزرگ بعدی تبدیل می‌کنند.

مسئولیت‌های دانشمندان داده معمولا می‌تواند با یک تحلیلگر داده همپوشانی داشته باشد. با این حال، مجموعه مهارت‌های دانشمندان داده معمولا گسترده‌تر از میانگین مهارت‌های تحلیلگر داده است. در مقایسه، دانشمندان داده از زبان‌های برنامه نویسی رایج مانند R و Python برای نتایج آمار و تجسم داده‌ها استفاده می‌کنند. برای انجام این وظایف، دانشمندان داده به علوم کامپیوتر و مهارت‌های علمی فراتر از یک تحلیلگر تجاری معمولی یا تحلیلگر داده نیاز دارند. دانشمندان داده همچنین باید ویژگی‌های کسب ‌و کار مانند: خودروسازی، تجارت الکترونیک یا مراقبت‌های بهداشتی را درک کنند.

چرا شغل دانشمند داده مهم است؟

علم داده یک عمل بین رشته‌ای است که شامل طیف گسترده‌ای از اطلاعات است و معمولا بیش از سایر زمینه‌های تحلیلی تصویر را در نظر می‌گیرد. در تجارت هدف علم داده ارائه اطلاعات در مورد مصرف کنندگان، کمپین‌ها، کمک به شرکت‌ها برای ایجاد برنامه‌های قوی برای جذب مخاطبان و فروش محصولات سازمان‌ها یا شرکت‌ها است. علم داده نقش بسیار مهمی در کشف امنیت و تقلب ایفا می‌کند، زیرا حجم انبوه اطلاعات باعث می‌شود تا بی‌نظمی‌های جزئی در داده‌ها پیدا شوند که می‌تواند ضعف‌های سیستم‌های امنیتی را آشکار کند.

از آنجایی که کلان داده حوزه‌ای است که به سرعت در حال رشد است، ابزارهای جدید دائما در دسترس هستند و این ابزارها به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند به سرعت کاربردهای آن‌ها را یاد بگیرند. دانشمندان داده می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا یک طرح تجاری برای دستیابی به اهداف مبتنی بر تحقیق ایجاد کنند.

به طور خلاصه، یک دانشمند داده باید بتواند:

• اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشد تا سوالات مربوطه را بپرسد و مسائل و مشکلات کسب و کارها را شناسایی کند.

• با استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، به تجزیه و تحلیل داده‌ها بپردازد.

• از طیف گسترده‌ای از ابزارها و تکنیک‌ها برای تهیه و استخراج داده‌ها استفاده کند. که شامل مواردی مانند: پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش‌های یکپارچه سازی داده‌ها می‌شود.

• برنامه‌هایی بنویسد تا قسمتی از پردازش و محاسبات داده‌ها به صورت خودکار انجام شود.

• از نتایج به دست آمده برای حل مشکلات تجاری استفاده کند.

• با سایر اعضای تیم علم داده، مانند: تحلیلگران داده کسب و کار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده، و توسعه دهندگان برنامه همکاری کند.

نتیجه گیری

نقش دانشمند داده ترکیبی از علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات است. آن‌ها داده‌ها را تجزیه و تحلیل، پردازش و مدل سازی می‌کنند و سپس نتایج را برای ایجاد برنامه‌های علمی برای شرکت‌ها و سایر سازمان‌ها تفسیر می‌کنند. دانشمندان داده متخصصان تحلیلی هستند که از مهارت‌های خود در فناوری و علوم اجتماعی برای یافتن روندها و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند.

دلایل پیدایش و ساخت زیروکلاینت؛ معرفی اولین تولید کننده زیروکلاینت در جهان

شاید در بسیاری از ترندهای تکنولوژی نام «زیروکلاینت» را دیده باشید. این فناوری مزایای زیادی دارد و در عین حال هزینه‌ها را کاهش داده و عملکرد سریع‌تری را نسبت به کامپیوترهای سنتی ارائه می‌دهد. بحث بر سر نقاط قوت و ضعف زیروکلاینت‌ها در محیط محاسباتی تا سال‌ها ادامه داشته است. در حال حاضر، زیروکلاینت‌ها به عنوان روشی مناسب برای کاهش هزینه‌های سازمان‌ها در سراسر جهان شناخته شده‌اند. در این مقاله به بررسی ویژگی های این دستگاه می‌پردازیم و اولین تولید کننده زیروکلاینت در جهان را معرفی می‌کنیم.

تعریف زیروکلاینت به زبان ساده

زیروکلاینت درست مانند یک کامپیوتر معمولی می‌تواند سرویس رایانه‌ای مورد نیاز کاربران را ارائه دهد. این دستگاه برای ارائه سرویس به کاربر به یک یک سرور مرکزی و بستر شبکه نیاز دارد. زیرو کلاینت‌ها نیز مانند هر سیستم دیگری دارای سیستم‌عامل و منابع سخت افزاری (رم، پردازنده، فضای ذخیره سازی و…) هستند. این دستگاه بسته به نوع ارتباطش با سرور مرکزی و نحوه عملکردش در چند دسته متفاوت قرار می‌گیرد. زیروکلاینت‌های RDP، زیروکلاینت های VDI، زیروکلاینت های DDP و زیروکلاینت های رسیوری از انواع آن‌هاست.

اولین تولیدکننده زیرو کلاینت در جهان

شرکت ترادیسی (Teradici) یک شرکت نرم‌افزار خصوصی بود که در سال 2004 تاسیس و در اکتبر 2021 توسط HP خریداری شد. ترادیچی پروتکل PCoIP را برای فشرده‌سازی تصویر و صدا برای دسترسی از راه دور به سرور توسعه داد و آن را در یک سخت‌افزار پیاده‌ سازی کرد. این فناوری بعدها برای زیرساخت کلی دسکتاپ مجازی در تین کلاینت‌ها و زیروکلاینت‌ها گسترش یافت. پروتکل یا سخت افزار ترادیچی توسط شرکت‌های HP، Dell-Wyse، Samsung،Amazon  و VMware استفاده شد.

شرکت VMware در سال 2008 اعلام کرد که مجوز ساخت پروتکل PCoIP Teradici را برعهده گرفت. پس از آن نرم افزار PCoIP را توسعه داد. در واقع می‌توان گفت که اولین شرکت تولید کننده زیروکلاینت شرکت VMware است. وی‌ام‌ور با تولید زیروکلاینت به درآمد زیادی دست یافت و در سال 2017 اعلام کرد که هوریزان روی زیروکلاینت‌های با پردازنده ترادیسی بیشترین کارایی را ارائه می‌دهد.

پس از آن کمپانی HP اعلام کرد که پردازنده‌های AMD پرفورمنس بالاتری در هورایزن دارند و به همین دلیل زیرو کلاینت‌های خود را با پردازنده‌‌های AMD عرضه کرد. شرکت اچ پی نیز به عنوان تولید کننده زیروکلاینت در جهان شناخته می‌شود. با پیشرفت پردازنده‌های اینتل، بالاترین پرفورمنس در بستر Horizon VDI بر روی زیروکلاینت‌های با پردازنده‌های اینتل ارائه شد.

تاریخچه فناوری زیروکلاینت

هنگام معرفی کامپیوترها، معماری محاسباتی آن‌ها یک تغییر اساسی در صنعت ایجاد کرد. برنامه‌های کامپیوتری به صورت محلی روی دسکتاپ کاربر اجرا می‌شدند و برای انتقال تصویر به سیستم عامل نیازی نداشتند. تاثیر این تحول در صنعت کامپیوتر بسیار چشمگیر و سریع بود. برنامه‌ها شروع به تغییر کردند و توسعه دهندگان نظریه “هر کاربر، یک کامپیوتر” را پذیرفتند. براساس این تئوری و برای حداکثر کارایی امکان دسترسی مستقیم به برنامه‌های کامپیوتری فراهم شد. برای مثال، رابط کاربری با دور زدن کامل سیستم عامل بسیار بهینه‌تر از قبل شد.

سپس در اواسط دهه 1990، همزمان با بهبود عملکرد در چیپست‌های جدید اینتل، رابط کاربری کامپیوتر از مبتنی بر کاراکتر به گرافیک تغییر یافت. سیستم عامل‌های بیشتر کامپیوترها به Windows تبدیل شدند. در این محیط‌ پیشرفته، سیستم عامل کنترل دسترسی و استفاده از سخت‌افزار رایانه را در اختیار گرفت. در نتیجه افزایش عملکرد سیستم‌عامل و برنامه‌ها، پشتیبانی از محیط‌ کامپیوتر دشوار و هزینه بر شد.

اولین تولید کننده زیروکلاینت

نوع جدیدی از سخت افزار در اواخر دهه 1980 معرفی شد که به عنوان آداپتور صفحه نمایش (MDA) شناخته میشد. این بردها حاوی چندین چیپست VGA بودند و از انواع مختلف کابل کشی (فیبر نوری، کواکسیال و غیره) استفاده می‌کردند. در این سخت افزار داده‌های نمایشگر پس از تطبیق با محیط سیستم عامل مستقیما و با سرعت به چندین نمایشگر تحویل داده می‌شوند. از اوایل تا اواسط دهه 1990، این آداپتورهای نمایشگر چندمنظوره برای استفاده بر روی انواع مختلفی از سیستم عامل‌ها مانند یونیکس (از جمله SCO)، سیستم عامل‌های اختصاصی (PC-MOS، VM386، THEOS) و سیستم عامل‌های پیشرفته DOS (همزمان و چند کاربره) مورد استفاده قرار می‌گرفتند.

این MDA ها پیشینیان اولیه سخت افزاری بودند که امروزه توسط فناوری زیروکلاینت استفاده می‌شود. امروزه، سخت‌افزار نمایشگر چندمنظوره از چیپ‌ست‌های SVGA/XGA استفاده می‌کند، رزولوشن 1600×1200 را به صورت تمام رنگی پشتیبانی می‌کند و ویدئو را مستقیما و به سرعت به نمایشگر می‌فرستد. استفاده از این تکنولوژی پایه سخت افزاری لازم برای استفاده کارآمد زیروکلاینت در سیستم عامل‌های ویندوز فراهم می‌کند.

ریشه‌های اولین تولیدکننده زیروکلاینت در جهان در تکنولوژی مین‌فریم قرار دارد، جایی که وظایف محاسباتی انجام و برنامه اجرا می‌شد. پایانه‌های مبتنی بر کاراکتر مانند ایستگاه‌های 3270، 5250 و VT52/VT100 رابط کاربری را در انواع سیستم‌ها فراهم نمودند. این پایانه‌ها معمولا از طریق پهنای باند کم (یعنی کمتر از 9.6 کیلوبیت در ثانیه) به هاست متصل می‌شدند. خروجی برنامه توسط سیستم عامل از طریق این لینک به سیستم عامل دستگاه نقطه پایانی ارسال می‌شود تا بر روی مانیتور کاربر نمایش داده شود.

اجزای کلیدی زیرو کلاینت

معماری زیروکلاینت ترکیبی از بهترین ویژگی‌های کامپیوتر را در خود جای داده است. برنامه‌ها در زیروکلاینت روی یک سرور میزبان اجرا می‌شوند که این امر هزینه‌ها را به حداقل می‌رساند، بالاترین عملکرد را ارائه می‌دهد و مدیریت را بهبود می‌بخشد. به طور کلی، اجزای زیروکلاینت عبارتند از:

کامپیوتر میزبان: کامپیوتر استاندارد با نمایشگرهای متعدد

سخت افزار: دستگاه‌های ورودی و خروجی (یا USB) مانند مانیتور، ماوس، صفحه کلید، صدا، صفحه لمسی، پورت سریال و غیره

سیستم تحویل با سرعت بالا: اتصال مستقیم

اجزای نرم افزاری: نرم افزار چند کاربره یا مجازی سازی

مقایسه زیروکلاینت با تین کلاینت

فناوری تین کلاینت در سال‌های اخیر توجه سازمان‌های کوچک و بزرگ را به خود جلب کرده است. در حمایت از تمرکز صنعت بر کاهش هزینه و بهبود مدیریت محاسبات، صنعت کامپیوتر از مدل مینی/مین‌فریم استفاده کرد. با این حال، تین کلاینت تغییر بزرگی که با ورود ویندوز به عنوان یک پلتفرم استاندارد ایجاد شد را نادیده گرفت: حرکت از یک رابط کاربری مبتنی بر کاراکتر به یک رابط کاربری گرافیکی. اکنون دستگاه باید پردازش بیشتری را نسبت به ترمینال قدیمی انجام دهد. به پهنای باند بالاتری نیز برای اطلاعات گرافیکی مورد نیاز است.

با معرفی اولین تولید کننده زیروکلاینت در جهان، این دستگاه به صورت گسترده مورد استقبال قرار گرفت. زیروکلاینت با تین کلاینت در سخت افزار، پردازش داده‌ها و سیستم تحویل داده متفاوت است. مقایسه پردازش دستورات گرافیکی یکی از تفاوت‌های کلیدی آن‌هاست. در زیروکلاینت، ویندوز دستورات گرافیکی را مستقیما به درایور نمایشگر ارسال می‌کند تا آن‌ها را تفسیر کرده و نمایشگر را به روز کند.

نتیجه گیری

اولین تولید کننده زیروکلاینت در جهان شرکت VMware بود که با تولید زیروکلاینت به درآمد زیادی دست پیدا کرد. طراحی و ساخت زیروکلاینت به گونه ای است که تمام برنامه‌ها و مرورگرها روی یک سرور مشترک اجرا می‌شوند که باعث کاهش هزینه و بهبود مدیریت خواهد شد. زیروکلاینت‌ها ایمنی و کارآمدی را به بهترین شکل ارائه می‌دهند. وقتی بحث نقاط قوت و ضعف جایگزین‌های کامپیوتر به میان میاید، زیروکلاینت گزینه‌‌های انعطاف پذیر و ارزشمندی محسوب می شود که حداقل هزینه و مدیریت کارآمد را به کاربران ارائه می‌دهند.

مهم‌ترین کاربرد اینترنت اشیا در زندگی امروز

اینترنت اشیا (Internet of Things) اصطلاحی است که به ارتباط اشیا به یکدیگر و به انسان از طریق اینترنت اشاره دارد.کاربرد اینترنت اشیا گسترده است و برای ساده سازی، بهبود عملکرد، انجام کارها به صورت خودکار و  کنترل فرایندهای مخلتف استفاده می‌شود. اینترنت اشیاء به زبان ساده یعنی ارتباط حس‌گرها و دستگاه‌ها با شبکه اینترنت که از طریق این ارتباط و تعامل بین لوازم متصل به شبکه و کاربران دارای دسترسی مجاز به این شبکه، امکان مشاهده و کنترل لوازم متصل به شبکه برای کاربران آن فراهم می‌شود. شرکت‌هایی مانند: گوگل، اپل، سامسونگ و سایر شرکت‌ها، از اینترنت اشیا استفاده می‌کنند.

کاربرد اینترنت اشیا در حیطه سلامتی

استفاده از ابزارهای پوشیدنی یا حسگرهای متصل به بیماران، به پزشکان این امکان را می‌دهد که بتوانند وضعیت بیمار را در خارج از بیمارستان و  در زمان واقعی نظارت کنند. اینترنت اشیا از طریق نظارت مداوم بر معیارهای خاص و هشدارهای خودکار علائم حیاتی آن‌ها را کنترل میکند. و به بهبود مراقبت از بیماران و پیشگیری از حوادث مرگبار در بیماران پر خطر کمک می‌کند.

اتصال سنسورها به بیمار در خانه به پزشکان این امکان را می‌دهد تا از بیماران از راه دور نظارت کنند. ناهنجاری مداوم پارامترها بلافاصله به پزشک هشدار می‌دهد و اقدام پیشگیرانه ایجاد می‌کند. پزشکان می‌توانند از این طریق برای نظارت بر بیماران در معرض خطر مانند: افراد مسن و کسانی که از بیماری‌های مزمن رنج می‌برند استفاده کنند. یکی دیگر از کاربرد اینترنت اشیا این است که از طریق آن می‌توان سوابق پزشکی و دسترسی بیمار را ساده‌ سازی کرد و داده‌ها را با سرعت بسیار زیاد در سراسر بخش‌ها در دسترس قرار داد. 

کاربرد اینترنت اشیا در محصولات کشاورزی

کیفیت خاک برای تولید محصولات مرغوب حیاتی است. اینترنت اشیا به کشاورزان امکان دسترسی به اطلاعات دقیق و ارزشمند از خاک را می‌دهد. از طریق حسگرهای اینترنت اشیا، می‌توان مقدار قابل توجهی از داده‌ها را در مورد وضعیت خاک به دست آورد. اطلاعاتی مانند: سطح اسیدیته، وجود برخی مواد مغذی، دما و بسیاری از خصوصیات شیمیایی دیگر، که به کشاورزان کمک می‌کند تا میزان آبیاری را کنترل کنند. مصرف آب را بهینه‌تر کنند و بهترین زمان برای شروع کاشت را مشخص کنند و حتی وجود بیماری‌ها را کشف کنند.

آبیاری هوشمند یکی از کاربرد اینترنت اشیا برای تنظیم و استفاده کارآمد از آب برای کشاورزی است. سیستم اینترنت اشیا تنها زمانی جریان آب را شروع می‌کند که خاک به سطح خشکی خاصی برسد. همچنین پس از رسیدن به سطح معینی از رطوبت، کار را متوقف می‌کند. این امر باعث کاهش هدر رفت آب ناشی از خطاهای انسانی می‌شود.

کاربرد اینترنت اشیا در هتل داری 

استفاده از اینترنت اشیا در صنعت هتلداری پیشرفت‌های جالبی در کیفیت ارائه خدمات به مسافران دارد. با اجرای کلیدهای الکترونیکی که مستقیما به دستگاه‌های تلفن همراه هر مهمان ارسال می‌شود، امکان خودکارسازی تعاملات مختلف وجود دارد.

از این رو، موقعیت مکانی میهمانان، ارسال پیشنهادها یا اطلاعات مربوط به فعالیت‌های مورد علاقه، انجام سفارشات به اتاق یا سرویس اتاق، شارژ خودکار حساب در اتاق یا درخواست لوازم بهداشتی شخصی، فعالیت‌هایی هستند که می‌توانند به راحتی از طریق برنامه‌های کاربردی یکپارچه با استفاده از فناوری اینترنت اشیا مدیریت شود. با استفاده از کلیدهای الکترونیکی، فرآیند چک‌ اوت خودکار می‌شود و اطلاعات مربوط به اتاق‌ها را بلافاصله در دسترس قرار می‌دهد.

شبکه هوشمند و صرفه جویی در انرژی با اینترنت اشیا

استفاده تدریجی از کنتورهای هوشمند انرژی یا کنتورهای مجهز به سنسور و نصب حسگرها در نقاط استراتژیک مختلف که از کارخانه‌های تولید به نقاط مختلف توزیع می‌رود، امکان نظارت و کنترل بهتر شبکه برق را فراهم می‌کند. با برقراری ارتباط دو طرفه بین شرکت ارائه دهنده خدمات و کاربر نهایی می‌توان اطلاعات بسیار با ارزشی را برای تشخیص عیوب، تصمیم گیری و تعمیر آن به دست آورد. همچنین امکان ارائه اطلاعات ارزشمند به کاربر نهایی در مورد الگوهای مصرف و بهترین راه‌های کاهش یا تنظیم مصرف انرژی را فراهم می‌کند.

مدیریت تعمیر و نگهداری

یکی از حوزه‌هایی که کاربرد فناوری اینترنت اشیا در آن بسیار گسترده است، مدیریت تعمیر و نگهداری است. از طریق ترکیب سنسورها و نرم‌افزارهای تخصصی در مدیریت نگهداری CMMS/EAM، ابزاری چند منظوره به دست می‌آید که استفاده از آن می‌تواند در رشته‌ها و شیوه‌های متعددی با هدف افزایش عمر مفید دارایی‌های فیزیکی و در عین حال تضمین قابلیت اطمینان دارایی‌ها اعمال شود. 

هوشمندسازی خانه‌ها با اینترنت اشیا

یکپارچه سازی خانه‌های هوشمند، مهم‌ترین کاربرد اینترنت اشیا است. یک خانه هوشمند از حسگرها برای کنترل و حفظ روشنایی، مدیریت منابع و سیستم‌های امنیتی استفاده می‌کند. خانه هوشمند یک نسخه کوچک‌تر و مستقل از یک شهر هوشمند است. نمونه‌ای از سیستم خانه‌های هوشمند مبتنی بر اینترنت اشیا، جارویس مارک زاکربرگ است. سیستم خانه هوشمند زاکربرگ از پردازش زبان طبیعی برای پردازش متنی دستورات صوتی استفاده می‌کند. او سوئیچ‌های اینترنتی دارد تا وسایلی را که به آن‌ها وصل شده‌اند کار کنند. سیستم امنیتی او از تشخیص چهره برای آگاه کردن خانواده از هویت بازدیدکنندگانشان استفاده می‌کند.

شهرهای هوشمند با استفاده از اینترنت اشیا

شهرهایی که از حسگرها و فناوری سلولی یا بی‌سیم استفاده می‌کنند. جنبه‌های مختلفی وجود دارد که در آن‌ها می‌توان اینترنت اشیا را در عملکرد یک شهر گنجاند:

• مدیریت ترافیک: حسگرها در جاده‌ها و علائم ترافیکی داده‌ها را به سیستم‌های اینترنت اشیا ارسال می‌کنند. این داده‌ها که در طول زمان انباشته شده‎ اند، به مقامات اجازه می‌دهند تا الگوهای ترافیک و ساعات اوج مصرف را تجزیه و تحلیل کنند. مسافران می‌توانند از این اطلاعات برای تشخیص مناطق شلوغ و مسیرهای جایگزین استفاده کنند.

• پایش آلودگی: یکی از مشکلات مبرمی که هر کشور در جهان با آن مواجه است آلودگی هوا است. با سنسورهای موجود، می‌توان به راحتی پارامترهایی مانند: دما، سطح CO2، دود و رطوبت را اندازه گیری کرد. شهرهای هوشمند از این روش برای جمع‌آوری داده‌ها در مورد کیفیت هوا، توسعه روش‌های کاهش آلودگی هوا استفاده می‌کنند.

• مدیریت منابع: بزرگ‌ترین عوامل در تصمیم گیری در مورد زیست پذیری یک شهر مدیریت زباله، آب و برق است. با مدیریت آب، سنسورها به صورت داخلی یا خارجی به کنتورهای آب متصل می‌شوند. این حسگرها اطلاعاتی را برای درک الگوهای مصرف ارائه می‌دهند. آن‌ها عیب‌ها در حین انجام کار را تشخیص می‌دهند و به طور خودکار اقدام لازم را آغاز می‌کنند. 

• راه حل‌های پارکینگ: مشکلات پارک، اگرچه ناچیز به نظر می‌رسند، نقش مهمی در مدیریت ترافیک دارند. راه ‌حل‌های پارک هوشمند اطلاعات را با سرعت بالا در مورد فضاهای خالی موجود  در اختیار رانندگان قرار می‌دهند.

• مدیریت زیرساخت: زیرساخت‌های عمومی مانند: چراغ‌های خیابانی، جاده‌ها، پارک‌ها و خطوط گازرسانی هزینه زیادی برای نگهداری دارند. انجام تعمیرات در هر یک از این موارد باعث اختلال در عملکرد روزمره می‌شود. سیستم‌های نگهداری و نظارت مبتنی بر اینترنت اشیا هنگام تجزیه و تحلیل الگوها به دنبال نشانه‌های ساییدگی و پارگی هستند. این رویکرد پیشگیرانه می‌تواند در هزینه‌های یک شهر صرفه جویی زیادی کند.

• مدیریت بلایا: از اینترنت اشیا می‌توان برای اتصال مناطق مستعد بلایا به یک سیستم اطلاع رسانی استفاده کرد. برای مثال، یک آتش سوزی جنگلی را می‌توان قبل از اینکه خارج از کنترل شود شناسایی و مهار کرد.

نتیجه گیری

امروزه کاربرد اینترنت اشیا بسیار زیاد است. IoT شبکه‌ای از دستگاه‌ها می‎باشد که داده‌ها را از یک پلتفرم تغذیه می‌کند تا ارتباطات را به صورت کنترل خودکار امکان پذیر کند. اینترنت اشیا ماشین‌ها را به ماشین‌های دیگر و همچنین افراد متصل می‌کند. اینترنت اشیا در درجه اول شی فیزیکی را به دیجیتال متصل می‌کند. این ارتباط یکپارچه بین ماشین‌ها، انسان‌ها و داده‌ها به این معنی است که اینترنت اشیا فرآیندها را به صورت ساده بهبود می‌بخشد و خودکار می‌کند.

RPA؛ انقلابی در فرآیندهای کسب و کار با اتوماسیون فرآیند رباتیک

RPA نوعی اتوماسیون فرآیندهای تجاری است که با استفاده از آن می‌توان مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را به عنوان وظایف کاری یک ربات تعریف کرد. ربات‌های RPA تعاملات انسان و رایانه را تقلید می‌کنند تا کارها بدون خطا و با حجم و سرعت بسیار بالا انجام شوند. به بیان ساده RPA فرآیندی است که طی آن یک ربات ترکیبی از اتوماسیون، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشینی را برای انجام خودکار کارها در حجم بالا استفاده می‌کند. اتوماسیون فرآیند رباتیک چیزی جز دستور دادن به ماشین برای اجرای کارهای دستی روزمره و تکراری نیست.

مدیران ارشد فناوری اطلاعات بیشتر به اتوماسیون فرآیند روباتیک تمایل دارند تا مسئولیت های خسته کننده را از میان بردارند تا کارمندان شرکت بتوانند روی کارهایی با ارزش بالاتر تمرکز کنند. اما کارشناسان می‌گویند که RPA به طراحی، برنامه‌ریزی و مدیریت مناسب نیاز دارد تا بتواند بیزینس شما را تقویت کند.

نحوه عملکرد اتوماسیون فرآیند رباتیک

اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) یک فناوری نرم افزاری است که ساخت، راه اندازی و مدیریت ربات‌های نرم افزاری را آسان می‌کند. این ربات‌ها رفتارهای انسان را در تعامل با سیستم‌ها و نرم افزارهای دیجیتال شبیه سازی می‌کنند. درست مانند همه افراد، این ربات‌ها هم می‌توانند کارهایی مانند درک دستورالعمل‌ها، هدایت سیستم‌ها، شناسایی و استخراج داده‌ها و طیف گسترده‌ای از اقدامات تعریف‌شده را انجام دهند. و تمام این وظایف را سریع‌تر از مردم انجام می‌دهند!

مزایای تجاری RPA چیست؟

بزرگ‌ ترین مزیت اتوماسیون رباتیک کاهش هزینه هاست. افزایش سرعت، دقت و ثبات، بهبود کیفیت و مقیاس پذیری از مزایای دیگر این فرایند است. اتوماسیون همچنین می‌تواند امنیت بیشتری را به خصوص برای داده‌های حساس و خدمات مالی سازمان فراهم کند. اتوماسیون فرآیند رباتیک جریان کار را ساده می‌کند. به همین ترتیب، سازمان‌ها سودآورتر، انعطاف پذیرتر و پاسخگوتر می‌شوند. همچنین با حذف کارهای پیش پا افتاده رضایت و بهره‌وری کارکنان را افزایش می‌دهد. RPA به سرعت برای تسریع تحول دیجیتال پیاده سازی می‌شود. این فناوری برای خودکارسازی کارهایی که فاقد API، زیرساخت‌های دسکتاپ مجازی (VDI) یا دسترسی به پایگاه داده هستند، بسیار ایده‌آل است.

فناوری RPA و تغییر نحوه انجام کارها در جهان

ربات‌های نرم‌افزاری کارهای تکراری و کم ‌ارزش مانند: ورود به برنامه‌ها و سیستم‌ها، جابجایی فایل‌ها و پوشه‌ها، کپی و ذخیره داده‌ها، پر کردن فرم‌ها، و تکمیل گزارش‌های معمولی را به جای افراد انجام می‌دهند. ربات‌های پیشرفته حتی می‌توانند فرآیندهایی مانند: ترجمه متن، تعامل در چت‌ و مکالمات، درک داده‌ها و استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین را انجام دهند.

وقتی روبات‌ها این کارهای تکراری و پر حجم را انجام ‌دهند، انسان‌ها می‌توانند روی کارهایی که مفیدتر،مهم‌تر و ارزشمندتر است تمرکز کنند و از همکاری و تعامل با مشتریان لذت بیشتری ببرند. انجام این کارها باعث ارتقا و پیشرفت شرکت‌ها نیز می‌شود. همچنین بهره‌وری، کارایی و انعطاف‌پذیری بیشتری را نیز به همراه دارد.

در کجا می‌توان از RPA استفاده کرد؟

امروزه RPA کاربردهای جدیدی نمایان کرده است و مردم را از خستگی‌های مکرر رها می‌کند. این روبات‌ها در صنایع مختلف از خدمات مالی گرفته تا مراقبت‌های بهداشتی، تولید و خرده‌فروشی کاربرد دارند. فراتر از آن، RPA در حوزه‌های مختلفی مانند: امور مالی، خدمات مشتری و فناوری اطلاعات نیز پیاده‌سازی شده است. و این تنها شروع فعالیت آن‌هاست. RPA در ابعاد گسترده قابل اجراست. تقریبا هر کاری با حجم بالا و مبتنی بر قوانین تجاری که قابل تکرار است، یک گزینه عالی برای اتوماسیون است.

ویژگی‌ها و قابلیت‌های فناوری RPA

برای ایجاد و مدیریت یک برنامه RPA در سطح سازمانی، به فناوری نیاز دارید که بتواند بسیار فراتر از خودکارسازی یک فرآیند واحد عمل کند. سازمان شما به پلتفرمی نیاز دارد که بتواند به شما در ایجاد و مدیریت یک قابلیت جدید کمک کند. پلتفرمی که به شما کمک کند تا به یک شرکت کاملا خودکار تبدیل شوید. فناوری RPA کاملا از شما پشتیبانی می‌کند؛ از کشف فرصت‌ها گرفته تا ساخت سریع روبات‌هایی با کارایی بالا و مدیریت هزاران گردش کار خودکار.

البته اتوماسیون فرایند رباتیک باعث از بین رفتن شغل برای انسان‌ها نخواهد شد. پتانسیل بهره‌وری RPA بسیار زیادی است؛ انقدری که نمی‌توان آن را نادیده گرفت. تکنولوژی به پیشرفت خود ادامه خواهد داد، اما این لزوما به این معنی نیست که ربات‌ها مشاغل را از بین می‌برند.

در حالت ایده‌آل، این ربات‌ها کارمندان را برای کارهای با ارزش‌تر آزاد می‌کنند تا در مسیر تحول دیجیتال سازمان گام بردارند.

گردش کار سنتی در ابزارهای اتوماسیون رباتی

در ابزارهای اتوماسیون گردش کار قدیمی، توسعه‌دهنده نرم‌افزار فهرستی از اقدامات را برای خودکارسازی یک فعالیت با استفاده از رابط‌ه برنامه‌نویسی برنامه داخلی (API) یا زبان برنامه‌نویسی اختصاصی تولید می‌کند. به همین ترتیب، سیستم‌ RPA با مشاهده انجام آن کار توسط کاربر در رابط کاربری گرافیکی برنامه (GUI) و سپس با تکرار آن وظایف فرایند اتوماسیون را در GUI انجام می‌دهند.

چرا RPA سریع‌ترین نرم افزار سازمانی در حال رشد در جهان است؟

وقتی ارزش RPA را با سهولت اجرای آن نسبت به سایر فناوری‌های سازمانی ترکیب ‌کنید، به راحتی متوجه می‌شوید که چرا استفاده از RPA در سراسر جهان فراگیر شده است. RPA می‌تواند به صنایع مختلف کمک کند تا مسائل عملیاتی خاص خود را با روش‌های جدید و قدرتمند حل کنند.

مدیران حوزه‌های مختلف از امور مالی گرفته تا خدمات مشتری، بازاریابی، منابع انسانی و فراتر از آن می‌دانند که RPA بسیاری از فرآیندها را بهبود می‌بخشد. همچنین ظرفیت بالاتر، توان عملیاتی سریع‌تر و خطاهای کمتری را هنگام اجرای فرآیندهای کلیدی ایجاد می‌کند. از دیدگاه مدیر مالی، سرمایه گذاری در فناوری RPA بازدهی سریعی را ارائه می‌دهد و در مقایسه با سایر فناوری‌های سازمانی به حداقل هزینه نیاز دارد.

از آنجایی که ربات‌های نرم افزاری می‌توانند به راحتی به سیستم‌های قدیمی دسترسی داشته باشند و با آن‌ها کار کنند، RPA به یک عنصر کلیدی برای تحول دیجیتال تبدیل شده است. فناوری RPA مدرن پلتفرم‌های مقیاس‌پذیر و آماده را به سازمان‌ها ارائه می‌دهد. کارمندان دریافتند که استفاده از دستیارهای رباتیک کارشان را بسیار آسان‌تر می‌کند. و رویکرد  RPA به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به توسعه‌دهنده‌ای تبدیل شوند که می‌تواند اتوماسیون‌های ساده خود را بسازد.

عملکرد ربات‌های RPA

خدمات RPA با یک ربات نرم افزاری مطابقت دارد؛ به طوری که هر ربات ایستگاه کاری مجازی خود را دارد، درست مانند یک کارگر. این ربات از صفحه کلید و ماوس برای اجرای کارها استفاده می‌کند. به طور معمول همه این اقدامات در یک محیط مجازی انجام می‌شود. ربات RPA برای کار کردن نیازی به صفحه نمایش فیزیکی ندارد، بلکه صفحه نمایش را به صورت آنلاین تفسیر می‌کند.

این مقیاس ‌پذیری مدیون ظهور فناوری مجازی‌سازی است که بدون آن مدیریت سخت‌افزار فیزیکی با مشکل مواجه می‌شود. اجرای RPA در مقایسه با راه حل‌های سنتی به طور چشمگیری در هزینه‌ها صرفه جویی می‌کند.

آیا RPA همان هوش مصنوعی (AI) است؟

RPA هوش مصنوعی نیست و هوش مصنوعی RPA نیست! اما ترکیب RPA و AI امکانات جدیدی را برای شرکت‌ها به ارمغان میاورد. در حال حاضر ویژگی‌های پیشرفته هوش مصنوعی در قالب مدل‌های یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص کاراکتر و تصویر و موارد دیگر در ربات‌های RPA وارد می‌شوند.

ترکیب این قابلیت‌ها در ربات‌ توانایی آن‌ها را برای مدیریت فرآیندهای شناختی به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد. فرآیندهای شناختی به موارد زیر نیاز دارند:

درک اسناد از جمله داده‌های نیمه ساختاریافته یا ساختار نیافته

تجسم صفحه نمایش (از جمله دسکتاپ مجازی)

درک گفتار و ادامه مکالمات

زمانی که شرکت‌ها هوش مصنوعی را در فعالیت‌ها و تصمیم‌های خود ادغام می‌کنند، متوجه می‌شوند که RPA می‌تواند به عنوان یک سیستم تحویل در هوش مصنوعی عمل کند. ربات‌ها را می‌توان طوری تنظیم کرد که مدل‌های یادگیری ماشینی را در فرآیند تصمیم‌گیری و تحلیل‌های خودکار خود اعمال کنند و هوش ماشینی را عمیقا در عملیات‌های روزمره جای دهند.

چهار بررسی اساسی هنگام تعیین مناسبات احتمالی RPA

فرآیند رباتیک باید مبتنی بر قانون باشد.

این فرآیند باید در فواصل زمانی منظم تکرار شود.

فرآیند باید دارای ورودی‌ها و خروجی‌های تعریف شده باشد.

کار باید حجم کافی داشته باشد.

نتیجه گیری

به بیان ساده، نقش RPA خودکارسازی وظایف تکراری و پیش پا افتاده است که قبلا توسط انسان انجام می‌شد. این نرم افزار برای انجام کارهای تکراری در برنامه‌ها و سیستم‌ها تنظیم شده است. اتوماسیون فرایند رباتیک  RPA یک نرم افزار گردش کار با مراحل و برنامه‌های متعدد است که برای انجام کارهای مورد نظر تنظیم می‌شود. RPA شکل پیشرفته‌ای از اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار است که وظایف انسان را در سیستم خود ثبت می‌کند؛ سپس همان وظایف را بدون دخالت انسان انجام می‌دهد.