Blog

Каталог даних AWS Glue тепер автоматизує створення статистики для нових таблиць. Ця статистика інтегрована з оптимізатором на основі витрат (CBO) від Amazon Redshift Spectrum і Amazon Athena, що забезпечує покращену продуктивність запитів і потенційну економію коштів.

Запити до великих наборів даних часто зчитують значні обсяги даних і виконують складні операції об’єднання кількох наборів даних. Коли система запитів, як-от Redshift Spectrum або Athena, обробляє запит, CBO використовує табличну статистику для його оптимізації. Наприклад, якщо CBO знає кількість окремих значень у стовпці таблиці, він може вибрати оптимальний порядок і стратегію об’єднання. Цю статистику потрібно збирати заздалегідь і постійно оновлювати, щоб відображати останній стан даних.

Раніше каталог даних підтримував збір статистичних даних таблиць, які використовуються CBO для Redshift Spectrum і Athena для таблиць у форматах Parquet, ORC, JSON, ION, CSV і XML. Ми представили цю функцію та її переваги продуктивності в Enhance query performance using AWS Glue Data Catalog статистика на рівні стовпців. Крім того, каталог даних також підтримує таблиці Apache Iceberg. Ми також детально розглянули це в розділі «Прискорення виконання запитів за допомогою статистики Apache Iceberg» у каталозі даних AWS Glue.

Раніше створення статистики для таблиць Iceberg у каталозі даних вимагало постійного моніторингу та оновлення конфігурацій для ваших таблиць. Вам потрібно було виконувати недиференційований підйом важких речей, щоб зробити наступне:

• Відкрийте для себе нові таблиці з певними форматами таблиць даних (такими як Parquet, JSON, CSV, XML, ORC, ION) і певними форматами таблиць транзакційних даних, такими як Iceberg, і їхніми окремими шляхами сегментів
• Визначення та налаштування обчислювальних завдань на основі стратегії сканування (відсоток вибірки та розклади)
• Налаштуйте ролі AWS Identity and Access Management (IAM) і AWS Lake Formation для конкретних завдань, щоб забезпечити певний доступ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), журнали Amazon CloudWatch, ключі AWS Key Management Service (AWS KMS) для шифрування CloudWatch і політики довіри
• Налаштуйте системи сповіщень про події, щоб зрозуміти зміни в озерах даних
• Налаштуйте конкретну продуктивність запитів на основі конфігурації оптимізатора та стратегії покращення зберігання
• Налаштуйте планувальник або створіть власні обчислювальні завдання на основі подій за допомогою налаштування та демонтажу

Тепер каталог даних дозволяє автоматично генерувати статистику для оновлених і створених таблиць із одноразовою конфігурацією каталогу. Ви можете почати, вибравши каталог за замовчуванням на консолі Lake Formation і ввімкнувши статистику таблиці на вкладці конфігурації оптимізації таблиці. Коли створюються нові таблиці, для таблиць Iceberg збирається кількість окремих значень (NDV), а для інших форматів файлів, таких як Parquet, збирається додаткова статистика, наприклад кількість нульових значень, максимальна, мінімальна та середня довжина. Redshift Spectrum і Athena можуть використовувати оновлену статистику для оптимізації запитів, використовуючи такі оптимізації, як оптимальний порядок об’єднання або агрегація на основі витрат. Консоль AWS Glue забезпечує видимість оновленої статистики та запусків генерації статистики.

Тепер адміністратори озера даних можуть налаштувати щотижневий збір статистики для всіх баз даних і таблиць у своєму каталозі. Коли автоматизацію ввімкнено, каталог даних щотижня генерує та оновлює статистику стовпців для всіх стовпців у таблицях. Це завдання аналізує 20% записів у таблицях для обчислення статистики. Цю статистику можуть використовувати Redshift Spectrum і Athena CBO для оптимізації запитів.

Крім того, ця нова функція забезпечує гнучкість налаштування параметрів автоматизації та запланованих конфігурацій збору на рівні таблиці. Індивідуальні власники даних можуть змінювати налаштування автоматизації на рівні каталогу на основі конкретних вимог. Власники даних можуть налаштувати параметри для окремих таблиць, зокрема, чи вмикати автоматизацію, частоту збору, цільові стовпці та відсоток вибірки. Ця гнучкість дозволяє адміністраторам підтримувати оптимізовану платформу в цілому, дозволяючи власникам даних точно налаштовувати статистику окремих таблиць.

У цій публікації ми обговорюємо, як каталог даних автоматизує збір статистичних даних таблиць і як ви можете використовувати його для підвищення ефективності вашої платформи даних.

Увімкнути збір статистики на рівні каталогу

Адміністратор озера даних може ввімкнути збір статистики на рівні каталогу на консолі Lake Formation. Виконайте наступні дії:

1. На консолі Lake Formation виберіть Каталоги на панелі навігації.
2. Виберіть каталог, який потрібно налаштувати, і виберіть Редагувати на Дії меню.

3. Виберіть Увімкнути автоматичне формування статистики для таблиць каталогу і виберіть роль IAM. Необхідні дозволи див. у розділі Передумови для створення статистики стовпця.
4. Виберіть Надіслати.

Ви також можете ввімкнути збір статистики на рівні каталогу через інтерфейс командного рядка AWS (AWS CLI):

aws glue update-catalog --cli-input-json '{
    "name": "123456789012",
    "catalogInput": {
        "description": "Updating root catalog with role arn",
        "catalogProperties": {
            "customProperties": {
                "ColumnStatistics.RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AWSGlueServiceRole",
                "ColumnStatistics.Enabled": "true"
            }
        }
    }
}'

Команда викликає AWS Glue UpdateCatalog API, який приймає a CatalogProperties структура, яка передбачає наступні пари ключ-значення для статистики на рівні каталогу:

• СтовпецьStatistics.RoleArn – Роль IAM Amazon Resource Name (ARN), яка використовуватиметься для всіх завдань, ініційованих для статистики на рівні каталогу
• ColumnStatistics.Enabled – Логічне значення, яке вказує, увімкнено чи вимкнено параметри на рівні каталогу

Абоненти з UpdateCatalog повинен мати UpdateCatalog Дозволи IAM і бути наданими ALTER на CATALOG дозволи на кореневий каталог, якщо використовуються дозволи Lake Formation. Ви можете зателефонувати GetCatalog API для перевірки властивостей, установлених для властивостей вашого каталогу. Відомості про необхідні дозволи, які використовуються переданою роллю, див. у розділі Передумови для створення статистики стовпців.

Виконавши ці кроки, увімкнеться збір статистики на рівні каталогу. Потім AWS Glue автоматично оновлює статистику для всіх стовпців у кожній таблиці, щотижня вибираючи 20% записів. Це дозволяє адміністраторам озер даних ефективно керувати продуктивністю та економічною ефективністю платформи даних.

Перегляд автоматичних налаштувань на рівні таблиці

Коли ввімкнено збір статистики на рівні каталогу, коли таблицю Apache Hive або таблицю Iceberg створюється або оновлюється за допомогою AWS Glue CreateTable або UpdateTable API через консоль AWS Glue, AWS SDK або сканери AWS Glue, для цієї таблиці створюється еквівалентний параметр рівня таблиці.

Таблиці з увімкненою автоматичною генерацією статистики мають відповідати одній із таких властивостей:

• Формати таблиць HIVE, такі як Parquet, Avro, ORC, JSON, ION, CSV і XML
• Формат таблиці Apache Iceberg

Після того, як таблицю було створено або оновлено, ви можете підтвердити, що налаштування збору статистики встановлено, перевіривши опис таблиці на консолі AWS Glue. Налаштування має мати розклад набір властивостей як Авто і Конфігурація статистики встановити як Успадковано з каталогу. Будь-яке налаштування таблиці з наведеними нижче налаштуваннями автоматично запускається внутрішньо AWS Glue.

Нижче наведено зображення Hive Table, де застосовано збір статистики на рівні каталогу та зібрано статистичні дані:

Нижче наведено зображення таблиці Iceberg, де застосовано збір статистики на рівні каталогу та зібрано статистичні дані:

Налаштувати збір статистики на рівні таблиці

Власники даних можуть налаштувати збір статистики на рівні таблиці відповідно до конкретних потреб. Для часто оновлюваних таблиць статистику можна оновлювати частіше, ніж щотижня. Ви також можете вказати цільові стовпці, щоб зосередитися на тих, які найчастіше запитуються.

Крім того, ви можете встановити, який відсоток записів таблиці використовувати під час обчислення статистики. Таким чином, ви можете збільшити цей відсоток для таблиць, які потребують більш точної статистики, або зменшити його для таблиць, де менша вибірка є достатньою для оптимізації витрат і продуктивності генерації статистики.

Ці параметри на рівні таблиці можуть замінити параметри на рівні каталогу, описані раніше.

Щоб налаштувати збір статистики на рівні таблиці на консолі AWS Glue, виконайте такі дії:

1. На консолі AWS Glue виберіть Бази даних під Каталог даних на панелі навігації.
2. Виберіть базу даних, щоб переглянути всі доступні таблиці (наприклад, optimization_test).
3. Виберіть таблицю, яку потрібно налаштувати (наприклад, catalog_returns).
4. Перейти до Статистика колонок і вибирайте Генерувати за розкладом.
5. в розклад виберіть частоту з щогодини, Щодня, Щотижня, Щомісяця і Custom (вираз cron). У цьому прикладі для Частотавибрати Щодня.
6. для Час початкувведіть 06:43 в UTC.

7. для Варіанти колоноквиберіть Всі колонки.
8. для роль IAMвиберіть наявну роль або створіть нову роль. Потрібні дозволи див. у розділі Передумови для створення статистики стовпців.

9. Під Розширена конфігураціядля Конфігурація безпекиза бажанням виберіть конфігурацію безпеки, щоб увімкнути шифрування в стані спокою для журналів, які надсилаються до CloudWatch.
10. для Зразкові рядивведіть 100 як відсоток рядків для вибірки.
11. Виберіть Створення статистики.

В описі таблиці на консолі AWS Glue ви можете підтвердити, що завдання збору статистики заплановано на вказану дату та час.

Виконуючи ці дії, ви налаштували збір статистики на рівні таблиці. Це дозволяє власникам даних керувати статистичними даними таблиць відповідно до їхніх конкретних вимог. Поєднання цього з налаштуваннями на рівні каталогу адміністраторів озера даних дає змогу забезпечити базову лінію для оптимізації всієї платформи даних, одночасно гнучко задовольняючи вимоги до окремих таблиць.

Ви також можете створити розклад генерації статистики стовпців через AWS CLI:

aws glue create-column-statistics-task-settings \
  --database-name 'database_name' \
  --table-name table_name \
  --role 'arn:aws:iam::123456789012:role/stats-role' \
  --schedule 'cron(8 0-5 14 * * ?)' \
  --column-name-list 'col-1' \
  --catalog-id '123456789012' \
  --sample-size '10.0' \
  --security-configuration 'test-security'

Необхідні параметри є database-name, table-nameі role. Ви також можете включити додаткові параметри, такі як schedule, column-name-list, catalog-id, sample-sizeі security-configuration. Щоб отримати додаткові відомості, див. Створення статистики стовпців за розкладом.

Висновок

Ця публікація представила нову функцію в каталозі даних, яка дає змогу автоматизовано збирати статистичні дані на рівні каталогу за допомогою гнучких елементів керування для кожної таблиці. Організації можуть ефективно керувати та підтримувати актуальну статистику на рівні стовпців. Використовуючи цю статистику, CBO в Redshift Spectrum і Athena може оптимізувати обробку запитів і економічну ефективність.

Спробуйте цю функцію для власного випадку використання та повідомте нам свої відгуки в коментарях.

Про авторів

Сотаро Хікіта є архітектором рішень Analytics. Він підтримує клієнтів у багатьох галузях у створенні та роботі з аналітичними платформами більш ефективно. Він особливо захоплений технологіями великих даних і програмним забезпеченням з відкритим кодом.

Норітака Секіяма є головним архітектором великих даних у команді AWS Glue. Він працює в Токіо, Японія. Він відповідає за створення артефактів програмного забезпечення для допомоги клієнтам. У вільний час любить кататися на шосейному велосипеді.

Кайл Дуонг є старшим інженером з розробки програмного забезпечення в команді AWS Glue and AWS Lake Formation. Він захоплений створенням технологій великих даних і розподілених систем.

Сандіп Адванкар є старшим менеджером із продуктів в AWS. Перебуваючи в районі затоки Каліфорнії, він працює з клієнтами по всьому світу, щоб перетворити бізнес і технічні вимоги на продукти, які дозволяють клієнтам покращити спосіб керування, захисту та доступу до даних.

Безпека харчових продуктів є однією з найбільших проблем охорони здоров’я в усьому світі. За оцінками Всесвітньої організації охорони здоров’я, приблизно кожна 10-а людина захворює через заражену їжу, внаслідок чого щороку помирає понад 400 000 людей. Забруднення харчових продуктів призводить до хвороб, смерті, втрати продуктивності та витрачених грошей.

На щастя, технології підвищення безпеки харчових продуктів продовжують розвиватися. Перехід рухається в бік автоматизації та моніторингу системи, щоб підвищити точність і скоротити час, який працівники повинні приділяти рутинним завданням. Завдяки використанню цих технологій, що розвиваються, комерційні та промислові організації можуть допомогти запобігти захворюванням харчового походження та забезпечити більшу прозорість для споживача.

Розумні пристрої

Інтернет речей (IoT) надає кілька можливостей для підвищення безпеки харчових продуктів у комерційних і промислових приміщеннях. Передумова IoT полягає в тому, що кожен пристрій або пристрій може підключатися до більшого концентратора, надаючи інформацію про вміст або функції обладнання в режимі реального часу. Ці інструменти можуть підвищити безпеку харчових продуктів, виконуючи перевірки безпеки, записуючи такі дані, як температура їжі, і дозволяючи централізований моніторинг усієї системи. На кухнях, ресторанах і підприємствах харчової промисловості з меншою кількістю працівників можливість отримувати інформацію одним дотиком може спростити рутинні завдання та підвищити точність.

Датчики

Удосконалена сенсорна технологія вдосконалює стару технологію шляхом централізації збору даних і надання оновлень у реальному часі. Датчики працюють, оцінюючи такі фактори, як температура чи вологість у контрольованому просторі. Старіші системи вимагали від працівників візуального огляду температури та коригування за потреби. Останні моделі надають інтегровані дані з можливістю надсилати негайні сповіщення, коли умови падають нижче безпечного рівня. Технологія мінімізує харчові відходи, спонукаючи до швидких дій, водночас надаючи операторам можливість підтвердити, що продукти харчування завжди залишаються на безпечному рівні.

3D друк

Матеріали для тестування можуть бути дорогими, запатентованими та їх важко адаптувати до кожної програми, що підкреслює переваги 3D-друку. 3D-друк заснований на повільному накопиченні матеріалу в певний 3D-дизайн. Широка доступність конструкцій дозволяє організаціям укладати контракти на 3D-друк інструментів для тестування або переносити все виробництво на власне підприємство. Ця технологія революціонізує різні галузі завдяки своїй здатності надавати індивідуальні продукти за невелику частку вартості традиційного виробництва, часто за набагато менші інвестиції.

Автоматизована каналізація

Автоматизовані системи санітарії покращують швидкість очищення та зменшують ризик людської помилки. Системи ультрафіолетового випромінювання здобули сумну популярність завдяки своїй здатності значно зменшувати поширення патогенів, таких як SARS CoV-2, створюючи переваги для комерційного та промислового застосування. Ультрафіолетове та озонове очищення покращує результати порівняно з рідкими дезінфікуючими засобами та забезпечує кращі результати для поверхонь, які потрібно стерилізувати.

Автоматизація цих та інших санітарних систем значно скорочує час, який працівники повинні витрачати на прибирання. Рішення промислової автоматизації мінімізують ризик зараження, а також скорочують час простою обладнання.

Блокчейн

Блокчейн найбільш відомий своїм використанням у криптовалюті, але його передумови можуть зменшити наслідки забруднення їжі. Управління з контролю за якістю харчових продуктів і медикаментів США зазначає, що відстеження є найбільшою проблемою для боротьби зі спалахами лістерії або кишкової палички. Програма розвитку ООН стверджує, що децентралізована організація блокчейна дозволяє точно подавати інформацію, яку неможливо спотворити або видалити. Ця технологія може забезпечити детальне відстеження шляху їжі від ферми до столу, щоб скоротити час і гроші, витрачені на визначення джерела зараженої їжі.

Штрих-код ДНК

Запобігання хворобам харчового походження та розповсюдженню хвороботворних мікроорганізмів вимагає більших зусиль для перевірки на кожному етапі подорожі їжі. Штрих-кодування ДНК відкриває цікаві можливості для швидкої оцінки харчових продуктів, класифікації їх виду та виявлення наявності сторонніх тіл. Метод виділяє частини геному, які ідентифікують конкретний вид, створюючи своєрідний штрих-код, який можна використовувати для перевірки виду. Цей рівень деталізації під час перевірки може підвищити точність маркування, а також забезпечить спосіб відстеження походження на молекулярному рівні.

Автоматизовані перевірки

Перевірка людьми може виявитися невдалою, особливо для працівників, які можуть працювати в умовах нестачі персоналу. Збільшення кількості автоматизованих систем забезпечує життєздатне рішення. Візуальні системи можуть перевіряти кожну річ на наявність ознак пошкодження або несправності виробництва, негайно вилучаючи її з можливого використання. Новітня технологія може виявити несправності, які знаходяться поза межами людського спостереження, підвищуючи точність обладнання та зводячи до мінімуму використання дефектних виробів.

Штучний інтелект

Штучний інтелект (ШІ) має потенціал революціонізувати всі ці системи та багато іншого. ШІ використовує збір і обробку даних для виявлення тенденцій і виділення ризиків у замкнутому середовищі. Система може виконувати автоматизовані перевірки, технічне обслуговування та інші завдання, які колись виконувалися людьми. ШІ може використовувати дані для прогнозування збоїв систем або ймовірності зараження, щоб працівники могли їх вирішити заздалегідь. Маючи доступ до даних у реальному часі, штучний інтелект також може надавати миттєві сповіщення про зміни в приготуванні або зберіганні їжі, щоб мінімізувати втрати їжі та зростання харчових хвороб.

Робота з харчовими продуктами в будь-якій якості вимагає уваги до безпеки харчових продуктів, щоб мінімізувати захворювання та смерть серед найбільш уразливих груп населення. В інтересах підвищення безпеки харчових продуктів дослідники та виробники інвестують у технологію для автоматизації завдань безпеки харчових продуктів, таких як санітарія та відстеження температури їжі. У той час як одні технології представляють авангард харчової промисловості, інші набувають актуальності в усьому світі. Вивчення цих технологій допомагає фахівцям з безпеки харчових продуктів оцінювати найкращі системи для захисту споживачів під час використання їхніх комерційних і промислових приміщень.

Джерела

Всесвітня організація охорони здоров'я (ВООЗ). (2022, 19 травня). Безпека харчових продуктів. Who.int; Всесвітня організація охорони здоров'я: ВООЗ. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/food-safety

Браус П., Янссен М. та Гердер П. (2019). Подвійний ефект Інтернету речей (IoT): систематичний огляд переваг і ризиків впровадження IoT організаціями. Міжнародний журнал управління інформацією, 51 (1), 101952. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.05.008

Пангаркар, Т. (2024, 7 травня). Статистика 3D-друку 2024 за новими технологіями, нитками, типами. Ринок Scoop. https://scoop.market.us/3d-printing-statistics/

US EPA, О. (2021, 14 січня). Дезінфекція поверхонь ультрафіолетовим світлом для зменшення впливу SARS-CoV-2. Www.epa.gov. https://www.epa.gov/emergency-response-research/disinfecting-surfaces-uv-light-reduce-exposure-sars-cov-2

НОВА ЕРА РОЗУМНІШОЇ БЕЗПЕКИ ХАРЧОВИХ ПРОДУКТІВ План майбутнього FDA. (nd). https://www.fda.gov/media/139868/download

Блокчейн для відстеження агропродовольчої продукції | Програма розвитку ООН. (nd). ПРООН. https://www.undp.org/publications/blockchain-agri-food-traceability

Штрих-кодування ДНК – огляд | Теми ScienceDirect. (nd). Www.sciencedirect.com. https://www.sciencedirect.com/topics/agricultural-and-biological-sciences/dna-barcoding

Майже серійна модель автомобіля на сонячних батареях буде представлена ​​на виставці CES 2025.

Aptera Motors оголосила, що «виробнича» версія свого однойменного автомобіля на сонячних батареях буде показана на грандіозній виставці споживчої електроніки, яка пройде 7-10 січня в Лас-Вегасі.

За даними компанії, Aptera пропонує до 40 миль проїзду на сонячних батареях на день, триколісний футуристичний дизайн, неперевершену енергоефективність і можливість проїхати 400 миль на одному заряді менш ніж за годину.

«Оголошення про виробничу модель означає, що у Aptera є транспортний засіб, який повинен відповідати нормативним вимогам і бути на такому рівні, на якому конструкція придатна для виробництва, відповідаючи продуктивності, безпеці та виробничим вимогам», — Роб Ендерле, президент і головний аналітик. в Enderle Group, консалтинговій фірмі в Бенді, штат Орегон, повідомили TechNewsWorld.

«Багато хто в автомобільній промисловості спостерігає за Aptera з великим інтересом», — додав Едвард Санчес, старший аналітик автомобільної практики TechInsights, глобальної технологічної аналітичної компанії.

«Це кардинальний відхід від більшості масових автомобілів», — сказав він TechNewsWorld. «Є велике питання попиту та масової привабливості такого нетрадиційного дизайну».

«Компанія також використовує деякі виробничі технології, які до цього моменту в основному використовувалися в індустрії суперкарів і автоспорту», ​​— продовжив він.

«Компанія націлена на конкурентоспроможну ціну для свого транспортного засобу, тому буде цікаво побачити, як ці спеціалізовані методи та матеріали будуть масштабуватися для того, що має стати квазі-автомобілем для масового ринку — з точки зору обсягу — і якщо компанія може підтримувати конкурентоспроможну операційну маржу в довгостроковій перспективі».

Демо під пильним контролем

Марк Н. Вена, президент і головний аналітик SmartTech Research, консалтингової та дослідницької фірми в Лас-Вегасі, стверджує, що увага до демонстрації Aptera буде неймовірно високою. «Представлення серійного автомобіля свідчить про те, що Aptera переходить від фази прототипу до моделі, готової до масового виробництва, що є важливою віхою в її розвитку», — сказав він TechNewsWorld.

«Цей крок демонструє впевненість компанії в дизайні, функціональності та технологічності автомобіля, який відповідає галузевим стандартам і нормативним вимогам», — продовжив він. «Це також допомагає зміцнити довіру споживачів та інвесторів, демонструючи відчутний продукт, який наближається до виходу на ринок, готуючи основу для остаточного тестування, масштабування виробництва та кінцевої доставки. Я не оптиміст».

Однак цей дефіцит оптимізму, здається, не поділяють перші користувачі, які витратили понад 1,7 мільярда доларів США на попереднє замовлення 50 000 одиниць автомобіля.

«CES є ідеальною сценою для відкриття майбутнього екологічного транспорту», ​​— сказав у своїй заяві співгенеральний директор Aptera Кріс Ентоні.

«Наш серійний автомобіль є не лише свідченням багаторічних інновацій та розробок, але й реальним рішенням для зменшення викидів вуглецю та переосмислення нашого уявлення про енергоефективну мобільність. Ми раді показати світові, що Aptera готова вирушити в дорогу та створити чистіше та екологічніше майбутнє».

Однак, щоб забезпечити це майбутнє, потрібно буде подолати деякі серйозні виклики. «Загалом на автомобілі недостатньо площі поверхні, щоб сучасна технологія сонячних панелей могла зробити щось більше, ніж просто запустити систему опалення, вентиляції, вентиляції та кондиціонування, щоб зберегти автомобіль прохолодним», — пояснив Ендерле. «Перезарядка масивних акумуляторів у більшості електромобілів займе кілька днів або тижнів, щоб зарядити їх за допомогою панелей на автомобілі».

Проблема живлення

Бен Зіентара, експерт із сонячної політики та промисловості на веб-сайті оглядів і порад SolarReviews, стверджував, що немає способу живити транспортний засіб, який люди хочуть їздити, за допомогою сонячних елементів, вбудованих у поверхню автомобіля.

«Навіть найефективніші сонячні батареї можуть забезпечити лише кілька миль додаткового радіусу дії на день, навіть якщо вони припарковані в самому сонячному місці в найсонячнішому штаті», — сказав він TechNewsWorld. «Середньостатистичний електромобіль може досягти приблизно 3,5 миль запасу ходу з однією кіловат-годиною електроенергії. Автомобіль із сонячними елементами може генерувати три-чотири кВт-год на день, цього достатньо, щоб проїхати 10-14 миль на день лише на сонячній енергії».

Він зазначив, що минулі спроби Sono Sion і Lightyear One створити електромобілі на сонячних батареях мали сонячні батареї, максимальна потужність яких становила близько 1,2 кіловат на повному сонці. «Це означає, що автомобіль повинен бути ідеально чистим і припаркованим в ідеальному місці в дуже сонячний день на кілька годин, щоб отримати максимальний запас ходу в 14 миль на день», — сказав він.

«Я не бачу величезних можливостей, якщо ми не побачимо значного прогресу в технологіях і вартості, які дозволять їм конкурувати з існуючими транспортними засобами сьогодні, включаючи електромобілі та транспортні засоби з двигунами внутрішнього згоряння», — додав Сет Голдштейн, стратег з фондового ринку та голова комітету з електромобілів у чиказькій дослідницькій службі Морнінгстар.

Він пояснив, що Aptera націлена на 40 миль для повністю сонячної дальності, після чого транспортний засіб стане електромобілем з акумулятором. «Я просто не бачу, щоб споживачі дійсно були готові платити додатково за 40 миль поїздки на сонячних батареях».

Примхи сонячної енергії

Навіть якщо вирішити проблему «поверхня-енергія», у сонячної енергії існують інші примхи. «Автомобілі піддаються впливу погодних умов, падіння листя, пташиних калів та іншого сміття, що спричиняє втрату вихідної потужності сонячних елементів», — зазначив Зіентара.

Він додав, що ідеально орієнтувати сонячні батареї на поверхні автомобіля щодо сонця практично неможливо. «Щоб отримати максимальну віддачу від сонячних батарей, їх потрібно розташувати точно перпендикулярно до сонячного світла», — пояснив він. «Автомобіль має багато-багато різних поверхонь, усі з яких розташовані під різними кутами. Якщо ви максимізуєте орієнтацію однієї поверхні, інші не будуть спрямовані прямо на сонце».

Крім того, є проблема, коли сонце рухається по небу. «Навіть якщо ви можете направити одну чи кілька лиць транспортного засобу прямо на сонце, вони не залишаться такими дуже довго», — зазначив Зіентара. «І сонце також змінюється протягом року, світячи більш прямо на північну півкулю влітку і набагато менш прямо взимку. Тож сонячні батареї на поверхні автомобіля генеруватимуть більше енергії влітку та менше взимку, незалежно від погоди».

Транспортні засоби на сонячних батареях можуть знайти місце в нішевих ринках. «Автомобілів на сонячних батареях потенційно достатньо для тих випадків, коли тривалі подорожі в сонячних регіонах можуть максимізувати вироблення енергії, наприклад у сільській або віддаленій місцевості з обмеженим доступом до зарядної інфраструктури», — сказав Вена. «Вони добре підходять для низькошвидкісних перевезень на короткі відстані, таких як служби доставки, маршрутні автобуси до кампусу або транспортні засоби для відпочинку, де попит на енергію нижчий».

«Автомобілі, що працюють на сонячних батареях, також можуть служити резервними джерелами енергії або стійкими альтернативами для автономного життя, сприяючи енергетичній незалежності та зменшуючи вуглецеві сліди», – додав він.

«Вони не будуть життєздатними для більшості людей, — визнав Ендерле, — але для тих, хто може або повинен використовувати їх для життя поза мережею або через те, що у них немає життєздатних альтернатив заряджання, вони можуть стати знахідкою».

Перехід від фізичного представлення до цифрового змінює те, як суспільство сприймає цінність, ідентичність і технології.

У нещодавній розмові ведучий круглого столу Роб Нельсон і Стів Гаттерман, генеральний директор Gryphon Digital Mining, обговорили проблеми та досягнення у прийнятті криптовалют, таких як біткойни, як законних форм зберігання цінностей.

«Я інтуїтивно розумію, чому багатьом людям важко зрозуміти ідею переходу речей від фізичних до репрезентативних або цифрових», — розмірковував Роб Нельсон, згадуючи досвід у сільській місцевості Китаю 40 років тому, де концепція фотографії була чужою. Він зауважив: «Ті самі люди йдуть, так, але ці інші речі, це просто вигадане — біткойни просто цифри».

Стів Гаттерман запропонував протилежний погляд на темпи прийняття. «Подумайте про величезний прогрес і визнання, яких ми досягли в біткойнах і криптовалютах за відносно короткий період часу», — сказав він. Він порівняв нинішню зміну з історичними змінами у валютних стандартах, заявивши: «Подумайте про те, який опір був відмові від золотого стандарту… але врешті-решт це сталося».

Нельсон визнав прогрес, але підкреслив постійний скептицизм. «Я все ще стикаюся з багатьма людьми, які, здається, не розуміють… тому що це не фізично», — зазначив він. Заглядаючи вперед, він уявляв собі світ, у якому «у нас будуть цифрові ідентичності, які виглядатимуть такими ж реальними, як і наші фізичні ідентичності», припускаючи, що такі досягнення, як ШІ та метавсесвіт, стануть мейнстрімом.

Погоджуючись із такою далекоглядною точкою зору, Гуттерман підкреслив швидкий технологічний розвиток. «Ми схильні думати, що кожен місяць — як рік, а кожен рік — як десятиліття», — зауважив він. Підкреслюючи дивовижне визнання криптовалюти, він додав: «Якщо ви думаєте про те, що уряд США… розглядатиме можливість збереження криптовалютних резервів… усе це сталося протягом десятиліття чи двох. Це насправді гарно дивовижно».

ЛАС-ВЕГАС (2 грудня): Amazon Web Services (AWS) очікує значне зростання свого бізнесу хмарних послуг завдяки впровадженню генеративного штучного інтелекту (Gen-AI), який сприятиме подальшому розвитку цифрової економіки в регіоні АСЕАН.

Керуючий директор AWS Asean Джефф Джонсон підкреслив, що компанія зосереджується на трьох основних сферах, щоб допомогти створити цифрове майбутнє, необхідне в регіоні, — безпека, інклюзивність і стійкість.

«Ми дуже налаштовані на те, як ми можемо продовжувати сприяти зростанню цифрової економіки АСЕАН. Що цікаво, так це те, що 61% із 680 мільйонів населення АСЕАН молодше 35 років, і ми думаємо про цифрові можливості та обізнаність. цього великого відсотка населення.

«Населення АСЕАН продовжує зростати найшвидше, додаючи до Інтернету 125 000 користувачів щодня, і, за прогнозами, стане четвертою за величиною економікою до 2030 року. У цьому контексті ми раді, як ми можемо допомогти нашим клієнтам, партнерам і урядам, “, – сказав він на брифінгу для ЗМІ в кулуарах “AWS re: Invent 2024” у понеділок.

Посилаючись на деякі значні інвестиції в регіоні, Джонсон поділився, що компанія нещодавно оголосила про ще одну інвестицію в 8,8 мільярда доларів США в Сінгапурі до 2028 року після початкових інвестицій у 8,5 мільярда доларів США для свого першого регіону AWS у Південно-Східній Азії, який, за оцінками, має додатковий вплив валового внутрішнього продукту (ВВП) на економіку Сінгапуру на 17,6 мільярдів доларів США.

«Для Малайзії ми запустили наш регіон у Куала-Лумпурі в серпні цього року, чому ми дуже раді. Це інвестиції в розмірі 6,2 мільярда доларів США з оціночним впливом на ВВП у 12,1 мільярда доларів США. Ми зараз у розпалі створення нашого четвертий регіон в АСЕАН з регіоном Бангкок у Таїланді, який запрацює на початку 2025 року, що становить приблизно 5 мільярдів доларів США», – сказав він, додавши, що компанія також зробила значні інвестиції в розмірі 5 мільярдів доларів США в Джакарту, Індонезія.

AWS re: Invent 2024, яка проходитиме 2-6 грудня 2024 року в багатьох місцях у Лас-Вегасі, є навчальною конференцією, організованою AWS для глобальної спільноти хмарних обчислень.

Особиста подія включає ключові оголошення, можливості навчання та сертифікації, доступ до понад 2000 технічних сесій та виставку. Очікується, що він збере близько 60 000 учасників з усього світу.

Завантажив Lam Seng Fatt

35% респондентів назвали передові технології та штучний інтелект основними факторами, що впливають на їх найближчі зусилля щодо відповідності

Оскільки фірми адаптуються до мінливого середовища, вони наймають більше науковців із обробки даних та відповідних спеціалістів

НЬЮ-ЙОРК і ЛОНДОН, 3 грудня 2024 р. (GLOBE NEWSWIRE) — Nasdaq, Inc. (Nasdaq: NDAQ) сьогодні оприлюднила результати свого дев’ятого щорічного глобального опитування щодо відповідності вимогам законодавства, у якому виявлено останні тенденції та виклики у сфері відповідності та нагляду у фінансовій сфері. сфера послуг. Глобальне опитування зібрало думки 94 професіоналів з комплаєнсу з боку продавців, покупців та секторів інфраструктури фінансового ринку.

«Індустрія фінансових послуг працює в неймовірно складному та динамічному середовищі, їй доводиться реагувати на дедалі складніші нормативні вимоги, фінансові злочини та операційні виклики», — сказав Ед Пробст, старший віце-президент відділу регуляторних технологій Nasdaq. «Такі технології, як штучний інтелект і хмара, здатні покращити стратегічне розуміння та значно підвищити ефективність, але потребують робочої сили, здатної зрозуміти, розробити та розгорнути можливості. Ми бачимо, як компанії все частіше звертаються до платформ регулятивних технологій і доповнюють свою робочу силу спеціалістами з обробки даних та іншими фахівцями, щоб справлятися зі змінами та проблемами дотримання нормативних вимог».

Зосередьтеся на штучному інтелекті, хмарі та якості даних

Зіткнувшись із посиленням регулятивного нагляду, фірми зосереджуються не лише на дотриманні правил, але й на використанні прогресу в технологіях, щоб отримати стратегічну перевагу. 35% респондентів очікують, що такі технології, як штучний інтелект, стануть найбільшою рушійною силою зміни процесу відповідності протягом наступного року, порівняно з 9% минулого року та 0% роком раніше. Ця зміна знаменує відхід від простих інструментів робочого процесу до більш керованих даними підходів до розслідування.

Підвищення якості даних, інтеграція джерел даних і хмари, а також розробка міжпродуктового спостереження та пов’язаних інструментів були визначені як сфери, куди компанії, ймовірно, інвестуватимуть протягом наступних 12-24 місяців. Однією з головних проблем, яку можна вирішити, є помилкові спрацьовування, коли вдосконалена обробка даних і штучний інтелект можуть використовуватися для покращення якості сповіщень, які позначаються автоматизованими системами. Багато команд з комплаєнсу доклали значних зусиль для їх мінімізації, причому майже 90% визнали, що скорочення кількості продовжує залишатися надзвичайно або певною мірою складним завданням. Ці хибні спрацьовування можуть бути дуже руйнівними, призводячи до непотрібних розслідувань, витрачання ресурсів і потенційних затримок у виявленні справжніх загроз.

Інвестиції в управління даними та кваліфіковані команди

У найближчі 12-24 місяці компанії перенаправляють свої інвестиції в таланти на науковців з обробки даних (12%) і додатковий допоміжний персонал (13%). Ця зміна вказує на зростаюче визнання серед організацій критичної ролі, яку відіграють передові технології та складний аналіз даних у зміцненні сучасних систем відповідності та контролю. Крім того, підвищений попит на наймання молодших спеціалістів відображає потребу аналізувати постійно зростаючі обсяги даних, а також те, що швидке розгортання штучного інтелекту та інших алгоритмічних процесів не забезпечується як частина цілісної стратегії даних, аналітики та аналізу.

Це узгоджується з ширшими тенденціями у фінансовій галузі, де команди фронт-офісів і відділи ризиків все більше інвестують у свою базову інфраструктуру даних і передові технологічні можливості, включаючи використання складних інструментів і систем для моніторингу в реальному часі та прогнозної аналітики.

Комплаєнс зберігає своє місце за столом

Групи нагляду та комплаєнсу продовжують залишатися помітним у прийнятті бізнес-рішень, причому респонденти або повністю погоджуються (44,7%), або погоджуються (31,3%), що вони мають місце за столом. Вони вважаються невід’ємним компонентом управління ризиками, етичної ділової практики та корпоративного управління для підтримки та захисту репутації бренду та довіри.

Тому витрати, орієнтовані на регулювання, продовжують зростати, хоча темпи зростання сповільнюються, оскільки фірми пристосовуються до ландшафту, що розвивається. Понад 40% компаній повідомили про збільшення витрат на комплаєнс цього року, що відповідає стабільному зростанню бюджету, яке спостерігалося протягом останніх дев’яти опитувань.

Однак відбулися суттєві зміни в тому, як організації розподіляють свої технічні бюджети, що відображає відхід від традиційного моніторингу робочих процесів і транзакцій, щоб більше інвестувати в розширену аналітику.

Повний звіт доступний для завантаження тут.

Про Nasdaq

Nasdaq (Nasdaq: NDAQ) — це глобальна технологічна компанія, яка обслуговує корпоративних клієнтів, інвестиційних менеджерів, банки, брокерів і операторів бірж, коли вони орієнтуються та взаємодіють із глобальними ринками капіталу та ширшою фінансовою системою. Ми прагнемо створювати провідні світові платформи, які покращують ліквідність, прозорість і цілісність глобальної економіки. Наша різноманітна пропозиція даних, аналітики, програмного забезпечення, можливостей обміну та послуг, орієнтованих на клієнта, дозволяє клієнтам впевнено оптимізувати та реалізувати своє бізнес-бачення. Щоб дізнатися більше про компанію, технологічні рішення та кар’єрні можливості, відвідайте нас на LinkedIn, на X @Nasdaq або на www.nasdaq.com.

Контакти ЗМІ
Енді Хьюз
+44 (0)7443 100896
Andrew.Hughes@nasdaq.com

Камілла Стаффорд
+1 (234) 934 9513
Camille.Stafford@nasdaq.com

-NDAQG-