Blog

  • NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей

    NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей

    4 грудня 2024 року Національне агентство Сполученого Королівства з боротьби зі злочинністю (NCA) зруйнувало багатомільярдну мережу з відмивання грошей, яка надавала послуги широкому колу незаконних осіб, включаючи російську та міжнародну еліти, кіберзлочинців і наркоугруповання. Зусилля NCA під назвою «Операція «Дестабілізація»» виявили дві російськомовні мережі (Smart і TGR), які керували цими операціями, які наразі призвели до 84 арештів осіб, пов’язаних із цими групами, і конфіскації понад 20 мільйонів євро готівкою. і криптовалюта.

    Сьогоднішній збій був скоординованою міжнародною спільнотою за участю таких організацій, як Столична поліцейська служба Великобританії, Центральне управління судової поліції Франції, Управління контролю за іноземними активами Міністерства фінансів США (OFAC), Агентство по боротьбі з наркотиками (DEA), і Федеральне бюро розслідувань (ФБР), серед інших. Ця співпраця призвела до арешту ще однієї особи, пов’язаної зі Smart і TGR, яка сприяла глобальному відмиванню грошей.

    Крім того, OFAC застосував санкції до чотирьох організацій і п’яти осіб, пов’язаних з TGR; OFAC включив адреси криптовалют для двох осіб:

    • Джордж Россі (АКА Максаков, Юрій, Георгій Россі або Георгій Россі): громадянин України, який заснував TGR Partners, є директором TGR Corporate Concierge LTD і, ймовірно, контролює TGR Group.
    • Олена Чіркінян (АКА Олена Норайровна Чіркінян або «Elle»): громадянка Росії, яка є прямим підлеглим Россі, партнером TGR Partners, генеральним директором TGR Corporate Concierge LTD і менеджером TGR DWC-LLC.
    • Андрейс Брейден (AKA Андрейс Каренокс): громадянин Латвії, пов’язаний з кількома мережами TGR.
    • Nikita Vladimirovich Krasnov (АКА «ACESCOM»): громадянин Росії, який відмивав готівку та криптовалюту від імені елітних клієнтів.
    • Магомедов Хаджи Мурат Далгатович (АКА Магомедов або Мурат): громадянин Росії, який відмивав готівку та криптовалюту від імені елітних клієнтів.
    • TGR Partners: московська організація, заснована Россі, яка надавала послуги широкому колу незаконних суб’єктів, як-от торгівля криптовалютою, валютні платежі та послуги консьєржа.
    • TGR Corporate Concierge LTD: британська мережа під контролем Bradens. Чиркінян є його генеральним директором.
    • TGR DWC-ТОВ: Мережа в ОАЕ, керована Чіркіняном, яка надавала послуги, щоб допомогти еліті приховати джерело коштів, отриманих незаконним шляхом.
    • Siam Expert Trading Company Limited: мережа в Таїланді, пов’язана з Bradens.
    • Pullman Global Solutions LLC (Pullman Global): організація зі штату Вайомінг, що належить Брейденсу.

    Криптовалютні адреси, визначені OFAC, включають адресу депозиту Чиркіняна на звичайній біржі (TDdbRFoBTEmE3qiR69Y6rKRSG1hoF65QaE), яка отримала понад 146 000 доларів США, і гаманець великого обсягу, контрольований Магомедовим. (0x1999ef52700c34de7ec2b68a28aafb37db0c5ade), який обробив понад 200 мільйонів доларів США. Гаманці отримали перекази великої вартості, що відображають масові перекази готівки та транзакції, проведені від імені клієнтів TGR.

    Нижче ми розглянемо діяльність Smart і TGR у мережі та докладніше про те, чому вони були призначені.

    Що таке Smart і TGR?

    Smart і TGR — це російськомовні мережі з відмивання грошей і фінансового сприяння, які надавали незаконні послуги різним злочинним групам і особам, часто сприяючи процесам відмивання, які фінансували ці злочини. Вони також допомогли російській еліті та визначеним особам уникнути санкцій, надавши доступ до фінансових ринків, які інакше були б заборонені. Наприклад, Smart і TGR відмивали гроші для картелю Кінахан, організованого злочинного синдикату в Ірландії, який торгував наркотиками та вогнепальною зброєю, і був санкційований OFAC у 2022 році.

    Smart очолює Катерина Жданова, проти якої OFAC також наклав санкції в листопаді 2023 року за відмивання сотень мільйонів доларів у криптовалюті від імені російських еліт і злочинних синдикатів. В основному вона працювала з Магомедовим і Красновим, останній з яких був пов’язаний з високооборотними криптовалютними гаманцями. Згідно з прес-релізом NCA, з кінця 2022 року до літа 2023 року Smart безпосередньо фінансувала операції російського шпигунства. Крім того, Жданова та її партнери допомогли численним клієнтам, у тому числі російській групі програм-вимагачів Ryuk, отримати податкове резидентство за кордоном, ідентифікаційні картки та банківські рахунки для переміщення незаконно отриманих коштів.

    TGR керують Россі, Чіркінян і Брейденс. Організація рекламувала різноманітні послуги, включаючи юридичну підтримку, управління проектами, корпоративного консьєржа та інвестиції, як показано на скріншоті їх веб-сайту нижче.

    NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей

    TGR також прямо згадав про свою участь у криптовалюті:

    1733375400 422 NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей

    Обидві групи мали міцні зв’язки з російським фінансовим сектором і підтримували мережі, що охоплювали понад 30 країн.

    Мережева діяльність Smart і TGR

    Операція Destabilize виявила, що Smart, TGR та пов’язані з ними мережі часто переказували гроші через кордон шляхом обміну готівкою та криптовалютою. У деяких випадках Smart і TGR отримували б від клієнта кошти в криптовалюті, здійснювали переказ готівкою та отримували відсоток від суми. Вони також слідували б подібному процесу у зворотному порядку, обмінюючи готівку на криптовалюту. Малоймовірно, що ці клієнти перетинатимуться, враховуючи, що Smart і TGR працювали в 30 країнах і використовували мережу міжнародних контролерів і кур’єрів для фактичного виконання передачі.

    NCA також уточнило, що Smart і TGR надавали незаконні фінансові послуги на вулицях Великобританії традиційним злочинним групам, обмінюючи свої грошові доходи на криптовалюту, яку вони потім використовували для подальшої злочинної діяльності, оплачуючи наркотики міжнародним картелям. На жаль, ці мережі сприяють серйозним злочинам у Великій Британії та інших країнах, що загрожує фінансовій цілісності країни та, у багатьох випадках, призводить до фізичного насильства.

    Якщо ми уважніше подивимося на мережеву діяльність Жданової, то зможемо отримати більш детальну картину того, як вона керувала Smart. На наступному графіку Chainalysis Reactor ми бачимо, що її особисті гаманці отримали кілька мільйонів доларів у криптовалюті від постачальника послуг через кілька гаманців-посередників. Ці кошти потім були переміщені на дві адреси обмінних депозитів Жданової, які OFAC виділив у листопаді 2023 року, одна з яких була розміщена на біржі високого ризику, а інша – на російській біржі. Ці депозитні адреси, ймовірно, являють собою точки виведення готівки в службах з обмеженим або відсутнім контролем ПВК/ФТ. Численні великі депозити в особистий гаманець Жданової можна відстежити до постачальника послуг і були перераховані на ці депозитні адреси в той же день, що демонструє, як Жданова могла швидко переміщувати кошти від імені своїх клієнтів.

    1733375400 664 NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей

    Ви користувач Reactor? Натисніть тут щоб побачити цей графік на власні очі.

    Жданова також відмивала гроші від імені груп програм-вимагачів. На графіку нижче показано, що кошти від програм-вимагачів перейшли на гаманець Жданової через контрагента, після чого вона перевела мільйони доларів на депозитні адреси на основних біржах і Російській біржі Garantex, яка знаходиться під санкціями OFAC і OFSI. Це демонструє широке використання нею криптовалюти в усій екосистемі, залучаючи звичайні біржі та ті, що мають недоліки у сфері ПВК/ФТ, для відмивання коштів від імені кіберзлочинців, організованих злочинних груп та інших.

    1733375400 380 NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей NCA зруйнувало багатомільярдну російську мережу відмивання грошей

    Моніторинг відмивання криптовалюти в Росії

    Використання криптовалюти для відмивання грошей від імені міжнародних еліт підкреслює важливість транскордонної співпраці для боротьби з фінансовими злочинами. Сьогоднішні дії NCA, OFAC та міжнародних партнерів демонструють їхню прихильність захистити міжнародну фінансову систему шляхом застосування санкцій до незаконних діячів, які зловживають криптовалютою та підривають складні транснаціональні злочинні синдикати.

    «Операція Destabilize почалася з того, що NCA розслідувало виплати викупу через програмне забезпечення-вимагач через блокчейн, і змусило нас ідентифікувати дві мережі відмивання коштів, які діяли за методологією, раніше невідомою правоохоронним органам. У той час як ці організації намагалися використовувати нові технології, такі як криптовалюта, щоб приховати свою діяльність, притаманна відстежуваність блокчейну виявилася неоціненною в розкритті їхньої діяльності, яка діяла в справді глобальному масштабі, переміщуючи мільярди доларів для низки різних суб’єктів загрози. Тісно співпрацюючи з нашими британськими та міжнародними партнерами, ми зламали ці мережі на всіх рівнях, від росіян, які тягнули за ниточки на самому верху, до британських кур’єрів готівкою, які підтримували шкідливу злочинність у наших громадах», – сказав Вілл Лайн, керівник відділу кіберрозвідки. в НКА.

    Ми продовжуватимемо ділитися будь-якими актуальними оновленнями щодо цієї справи, коли вони стануть можливими.

    Цей веб-сайт містить посилання на сайти третіх сторін, які не контролюються Chainalysis, Inc. або її філіями (разом «Chainalysis»). Доступ до такої інформації не означає зв’язку, схвалення, схвалення чи рекомендації Chainalysis сайту чи його операторів, і Chainalysis не несе відповідальності за продукти, послуги чи інший вміст, розміщений на ньому.

    Цей матеріал призначений лише для інформаційних цілей і не призначений для надання юридичних, податкових, фінансових чи інвестиційних порад. Одержувачі повинні проконсультуватися зі своїми радниками, перш ніж приймати такі рішення. Chainalysis не несе відповідальності за будь-які прийняті рішення або будь-які інші дії чи бездіяльність у зв’язку з використанням цього матеріалу Одержувачем.

    Chainalysis не гарантує точності, повноти, своєчасності, придатності чи дійсності інформації в цьому звіті та не несе відповідальності за будь-які претензії, пов’язані з помилками, упущеннями чи іншими неточностями в будь-якій частині такого матеріалу.

  • Вік інженерії даних

    Вік інженерії даних

    Ми вступили в епоху інженерії даних.

    Це брехня, правда, ми працюємо з методологіями, інструментами та процесами розробки даних з шістдесятих років, коли ми увійшли в еру ПК «IBM», а потім перейшли до створення мереж, Інтернету, хмарної моделі на основі послуг. обчислення та нова ера ШІ з його генеративними фанфарами та функціями.

    Але зараз виглядає схоже на нову еру з точки зору зосередженості технологічної індустрії на розробці даних, можливо, насамперед тому, що ми знаємо, що ми розуміємо цінність кожного окремого даного в ширшому поході до створення розвідувальних служб і функцій автоматизації.

    Серія CWDN

    Отже, ми починаємо серію розробників даних Computer Weekly Developer Network. Ця добірка колонок і редакційних статей буде надіслана добросовісними інженерами програмного забезпечення та науковцями з обробки даних на всіх рівнях, які присвятили більшу частину своєї кар’єри піклуванню про цінності, отримані з «цінностей» (там каламбур даних), які пронизують програми та служби, які тепер ми всі залежимо від.

    Але що таке інженерія даних?

    Простіше кажучи, інженерія даних передбачає створення обчислювальних систем, створених для збору, керування та перетворення необроблених даних (іноді структурованих, часто неструктурованих) у придатну для використання форму. Частина ширшої дисципліни науки про дані, спеціалісти з розробки даних мають нагляд за розробкою та керуванням архітектурами баз даних і системами обробки даних.

    Інженерія даних сьогодні (особливо в епоху штучного інтелекту), зосереджена на ключових завданнях, включаючи інтеграцію, передбачає визначення областей, де автоматизація може створювати більш функціональні конвеєри даних, які ефективно обслуговують робочі додатки програмного забезпечення.

    Інші аспекти розробки даних включатимуть дублювання даних, перевірку даних і керування даними, щоб закріпити інформаційні ресурси в межах відповідних засобів контролю бізнес-політики, а також захист конфіденційності та безпеки, і це має бути виконано таким чином, щоб дані відповідали нормативним вимогам. та контроль управління.

    Хто такі інженери даних?

    Інженери з обробки даних, як правило, мають певну кваліфікацію розробника програмного забезпечення та досвід роботи з науковими предметами, але автоматизація означає, що в цю сферу залучається більше бізнес-аналітиків та інших спеціалістів у галузі.

    Відповідно до IBM«Інженерія даних — це практика проектування та створення систем для агрегації, зберігання та аналізу даних у масштабі. Інженери з обробки даних дають організаціям можливість отримувати статистичні дані в реальному часі з великих наборів даних. Від соціальних медіа та маркетингових показників до статистики продуктивності співробітників і прогнозів тенденцій, підприємства мають усі дані, необхідні для складання цілісного уявлення про свою діяльність. Інженери обробки даних перетворюють величезну кількість даних у цінні стратегічні відкриття».

    IBM також каже, що інженери даних «керують керуванням даними» для подальшого використання, включаючи аналіз, прогнозування або машинне навчання.

    Як спеціалізовані інформатики, інженери обробки даних чудово створюють і розгортають алгоритми, конвеєри даних і робочі процеси, які сортують необроблені дані в набори даних, готові до використання. Big Blue вважає, що інженерія даних є невід’ємним компонентом сучасної платформи даних і дає можливість компаніям аналізувати та застосовувати дані, які вони отримують, незалежно від джерела чи формату даних.

    Відповідно до DWP цифровийІнженер даних бере необроблені дані, перетворює їх і зберігає у форматах, які відповідають сценаріям використання. Аналогією є паливна промисловість. Нафта видобувається зі свердловини, транспортується, переробляється в різні продукти (дизельне паливо, реактивне паливо, LPG, біопаливо) і зберігається для подальшого використання. Увесь процес контролюється, безпечний і автоматизований, із сповіщеннями, коли виникають проблеми. Інженерія даних — це та сама концепція, з даними замість нафти».

    DWP вважає, що інженери з обробки даних повинні вміти вирішувати проблеми, щоб мати можливість обробляти інформацію, представляти постановку проблеми та бути орієнтованими на рішення. Зрештою, хороша інженерія даних може призвести до розробки «продуктів даних» (часто доступ до яких здійснюється через API), які оптимізовані для різних бізнес-відділів для використання всередині того, що зараз іноді називають «потоками даних», які забезпечують негайне опитування та підтримку в режимі реального часу прийняття рішень.

    Замовниками продукту даних можуть бути як внутрішні підрозділи, так і зовнішні суб’єкти та організації.

    Як розвивалася інженерія даних?

    Відповідно до Сторінки GovUK для інженерії даних: «Приблизно в 1970-1980-х роках був створений термін методологія інформаційної інженерії (IEM) для опису дизайну бази даних і використання програмного забезпечення для аналізу та обробки даних. Ці методи були призначені для використання адміністраторами баз даних (DBA) і системними аналітиками на основі розуміння операційних потреб організацій у 1980-х роках».

    Потім це змінилося, коли ми увійшли в ранні 2000-х, дані та інструменти для даних, як правило, належали командам інформаційних технологій (ІТ) у більшості компаній.

    «На початку 2010-х років, з появою Інтернету, значне збільшення обсягів, швидкості та різноманітності даних призвело до появи терміна «великі дані» для опису самих даних, а технологічні компанії, що керуються даними, такі як Facebook і Airbnb, почали використовувати фразу інженер даних. . Завдяки новому масштабу даних такі великі компанії, як Google, Facebook, Amazon, Apple, Microsoft і Netflix, почали відходити від традиційних методів ETL і зберігання. Вони почали створювати інженерію даних, тип розробки програмного забезпечення, зосереджений на даних і, зокрема, на інфраструктурі, сховищах, захисті даних, кібербезпеці, видобутку корисних копалин, моделюванні, обробці та управлінні метаданими», – зазначає Структура професійних можливостей державних цифрових і даних.

    Крім ETL, давайте поговоримо

    Отже, давайте приступимо до цієї редакційної серії з реальним фокусом.

    Вищенаведена експозиція та вступ повинні послужити відповідним дегустатором і постановкою сцени, щоб з’ясувати, чого ми хочемо від знавців інженерії даних, які тепер мають можливість пояснити, який статус має ця професія, які навички найважливіші, чи часто нелюбима Адміністратор баз даних тепер може мати високий статус у ІТ-команді, де автоматизація (і давайте, будь ласка, не забагато штучного інтелекту), може допомогти робочим процесам даних і чим розробка даних відрізняється від і вписується в ширше область науки про дані.

    інженерії даних Вік інженерії даних

  • Чи зможуть ці 5 криптовалют піти шляхом успіху XRP? Стережіться 2025 року!

    Чи зможуть ці 5 криптовалют піти шляхом успіху XRP? Стережіться 2025 року!

    СПОНСОРОВАНА ПОСТ*

    Оскільки біткойн наближається до історичної позначки в 100 000 доларів, ринок криптовалюти переживає захоплюючий сплеск. Популярні альткоїни, такі як TRX і ADA, зростають, привертаючи увагу інвесторів, які прагнуть наступного великого прориву. Хвилювання відчутне, оскільки зростає очікування, навколо якого нові токени можуть імітувати дивовижне зростання XRP.

    XYZVerse (XYZ) виділяється як унікальний претендент, поєднуючи культуру мемів зі спортивним фанатом для створення екосистеми, керованої спільнотою, готової до значного зростання.

    Перемога Трампа спричиняє криптохаос: мем-монета $XYZ готова вибити 99 900%

    Перемога Дональда Трампа на виборах викликала а сейсмічний зсув на крипторинку, закладаючи основу для біг бика, як ніхто інший. Коли пил осідає, основні монети кульгають вперед із ненадихаючим двозначним прибутком монети меми крадуть шоу.

    Нещодавній сплеск PNUT на 4500%? Вибух FRED на 6000%? Давня історія, похована в попелі короткочасного ажіотажу. Ці монети провалилися під тиском продажів, змусивши інвесторів, охоплених FOMO, зализувати рани. Але поле криптобою не чекає на слабких — a з'явився новий титан з планами стерти записи про прибутки та доставити приголомшливий сплеск на 99 900%..

    Станьте на бік XYZ – беззаперечного чемпіона мемів

    $XYZ вривається в ринг, щоб нокаутувати легенди мем-монет

    Зустрічайте $XYZ – перші в історії всеспортивні мемкойни для справжніх криптовалютних дегенів жадають 1000-кратного прибутку. Це знак для тих, хто процвітати завдяки гострим відчуттям змагання.

    Коли Трамп бере кермо, крипторинок має вибухнути конкуренція стає гострою. Тільки найсильніші жетони можуть вижити на цій безжалісній арені. Ось і настає світанок а криптоера для тих, хто має сталеві кулі — такі хлопці, як Джо Роган і Дана Вайт, — які з гордістю об’єдналися б за команду Трампа. З такими справжніми бізнесменами на борту немає місця для старих монет із мемами, настав час справжні брутальні монети.зможуть ці 5 криптовалют піти шляхом успіху XRP Стережіться Чи зможуть ці 5 криптовалют піти шляхом успіху XRP? Стережіться 2025 року!

    Підживлений спортивним менталітетомтокен $XYZ став основним претендентом, готовим розтрощити конкурентів і ракета на місяць на місію Ілона Маска. $XYZ на шляху до подіум переможця стати почесним знаком для тих, хто живе і дихає спортом і криптовалютою.

    $XYZ уже доступний ще до виходу на ринок

    Триває передпродаж $XYZ, що надає доступ до токена за спеціальною ціною перед лістингом.

    Ціна запуску: $0,0001

    Ціна зараз: $0,000667

    Вже через пару місяців $XYZ злетів понад 550%!

    Наступний етап: $0,001 (+49% надходжень)

    Фінальна нокаут-мішень: $0,1

    Від запуску до події генерації токенів, $XYZ націлений на неймовірне 99 900% сплеск!

    Якщо ви не входите, ви виходите. Передпродаж $XYZ уже проходить етапи зі швидкістю нокауту чемпіона.

    Приєднуйтеся до передпродажу $XYZ зараз і подивіться, як ваші гроші переростуть у мільйони!

    Кардано (ADA)

    Cardano викликає хвилю у світі криптовалют завдяки своїй рідній монеті ADA. Створена для стабільності та масштабованості, Cardano — це блокчейн-платформа, призначена для підтримки смарт-контрактів, що дозволяє створювати децентралізовані програми, токени та ігри. На відміну від деяких інших криптовалют, Cardano використовує енергоефективний механізм підтвердження частки під назвою Ouroboros. Цей екологічно чистий підхід відрізняє його від енергоємних моделей підтвердження роботи, які використовуються такими платформами, як Bitcoin.

    Що робить Cardano унікальним, так це його інноваційна двошарова структура. Розрахунковий рівень Cardano обробляє транзакції, а обчислювальний рівень Cardano керує смарт-контрактами. Цей дизайн має на меті збільшити його можливості обробки, потенційно досягнувши мільйона транзакцій на секунду з майбутніми розробками, такими як Hydra. З моменту представлення нативних токенів у березні 2021 року Cardano покращив свою ефективність і масштабованість, пропонуючи безпечну та низьку комісію взаємодії зі смарт-контрактами. На нинішньому ринку, де стабільність і масштабованість високо цінуються, ADA Cardano виділяється як сильний суперник поряд з Ethereum ETH. Оскільки проблеми з навколишнім середовищем і потреба в швидших транзакціях зростають, унікальні функції ADA роблять її вигідною в середовищі криптовалют, що розвивається.

    Ондо (ONDO)

    Ondo Finance робить хвилі, поєднуючи стабільність традиційних фінансів з ефективністю технології блокчейн. Вони перетворюють реальні активи, такі як інвестиції, що приносять дохід, на токени на блокчейні. Це означає, що більше людей можуть отримати доступ до високоякісних фінансових продуктів, які колись були обмежені кількома. Ondo складається з двох основних частин: одна створює ці токенізовані фінансові продукти, а інша створює децентралізовані фінансові протоколи. Разом вони прагнуть зробити фінанси більш доступними та масштабованими для всіх.

    На сучасному ринку, де довіра до криптовалют може бути хиткою, Ondo виділяється. Вони співпрацюють із такими відомими партнерами, як BlackRock, і використовують Coinbase для безпечного зберігання активів, наголошуючи на якості та безпеці. Їх орієнтація на прозорість і дотримання правил робить їх привабливими для обережних інвесторів. Помітною пропозицією є USDY, який поєднує стабільність звичайної валюти з перевагами блокчейну, забезпеченого казначейськими облігаціями США та банківськими депозитами. Для інвесторів, які шукають регульовані та прозорі варіанти, Ondo пропонує багатообіцяючу альтернативу. У той час як багато монет стикаються з підйомами та падіннями, Ondo поєднує реальні активи з технологією блокчейн може зробити його привабливим вибором на поточному ринку.

    Starknet (STRK)

    Starknet змінює роботу Ethereum. Це рішення рівня 2, яке робить транзакції швидшими та дешевшими. Використовуючи спеціальну технологію під назвою «STARK», він обробляє транзакції поза основною мережею Ethereum. Це означає, що ви можете робити більше, не сповільнюючи процес і не сплачуючи високих комісій. Вони навіть мають власну мову кодування Cairo, яка полегшує розробникам створення на Starknet. Вони представили токен STRK, який використовується для комісій, ставок і допомагає приймати рішення щодо мережі.

    На сучасному ринку Starknet виділяється. Оскільки користувачі Ethereum шукають швидші та економічніші варіанти, Starknet пропонує багатообіцяюче рішення. Токен STRK, офіційно запущений у лютому 2024 року, може стати важливим для всіх, хто бере участь в Ethereum. Завдяки фокусу на швидкості та ефективності, підтримці сильної команди та солідного фінансування, Starknet може бути хорошим варіантом для розгляду в поточному криптоциклі. Порівняно з іншими монетами, спрямованими на покращення Ethereum, унікальний підхід Starknet із технологією STARK виділяє його.

    Сіба-іну (SHIB)

    Shiba Inu (SHIB) починався як грайлива данина доджкойну, але швидко проклав свій шлях. SHIB, запущений у серпні 2020 року таємничим Рьоші, працює на блокчейні Ethereum. Цей вибір дає йому доступ до величезної екосистеми Ethereum. На відміну від Dogecoin, який працює на власному блокчейні, SHIB може взаємодіяти з додатками на основі Ethereum. Все почалося з приголомшливого квадрильйона токенів. Половина з них була надіслана співзасновнику Ethereum Віталіку Бутеріну з метою зміцнення довіри. Бутерін пожертвував велику частину в Індійський фонд допомоги Covid Crypto Relief Fund і спалив 40% пропозиції, підвищивши репутацію SHIB.

    Інтеграція SHIB з Ethereum відкриває двері для захоплюючих подій. Такі проекти, як ShibaSwap, децентралізована біржа, демонструють зростаючу корисність SHIB. Плани щодо платформи NFT і системи управління під керівництвом спільноти підкреслюють її потенціал. На поточному ринку SHIB виділяється своєю адаптивністю та підтримкою спільноти. Порівняно з іншими мемами, SHIB пропонує більше, ніж просто рекламу. Його підключення до Ethereum дозволяє впроваджувати інновації та нові функції. Оскільки ринкові тенденції віддають перевагу платформам, які пропонують реальні додатки, SHIB може стати привабливим варіантом для тих, хто шукає не тільки традиційні криптовалюти.

    Висновок

    ADA, ONDO, STRK і SHIB мають потенціал, але XYZVerse (XYZ) сяє, об’єднавши спортивних уболівальників у мемекойні, який прагне до 20 000% зростання через екосистему, керовану спільнотою.

    Ви можете знайти більше інформації про XYZVersus (XYZ) тут:

    Сайт, Telegram, X

    *Ця стаття була оплачена. Cryptonomist не писав статтю і не тестував платформу.

  • Оголошення про продукти з’являються досить швидко під час вступної доповіді AWS

    Оголошення про продукти з’являються досить швидко під час вступної доповіді AWS

    Будівельні блоки майбутнього, керованого генеративним ШІ, на виставці

    media 1f675049da03447741f15a24fae60765af873d000 Оголошення про продукти з’являються досить швидко під час вступної доповіді AWS

    зображення:

    Мет Гарман на сцені AWS re:Invent24 Авторство: AWS

    Перший виступ генерального директора AWS Метта Гармана на конференції в якості генерального директора був присвячений будівельним блокам AWS. Це майбутнє, яке будує AWS, кероване генеративним ШІ.

    Гарман анонсував низку оновлень для будівельних блоків AWS — обчислення, зберігання, бази даних і висновків. Разом вони дозволяють компаніям впроваджувати інновації з нижчими витратами та значно більшою енергоефективністю – у великих масштабах.

    AWS почала розробку власного кремнію лише в 2018 році. Перенесімося вперед, і 90% із 1000 найкращих клієнтів EC2 використовують мікросхеми Graviton. Кілька місяців тому AWS запустила Graviton 4, який був розроблений для значно ширшого набору робочих навантажень, ніж його попередники. Pinterest є одним із клієнтів, і, за словами Гармана, вдалося зменшити витрати на обчислення на 47% і викиди вуглецю на 62% за допомогою нових чіпів.

    Однак саме генеративні робочі навантаження штучного інтелекту сприяють обчислювальним інноваціям, і компанія Garman оголосила про сімейство інсталяцій P6, яке міститиме нові графічні процесори NVIDIA Blackwell, які з’являться наступного року. За словами Гармана:

    «Екземпляри P6 забезпечать вам у 2,5 рази швидше обчислення, ніж поточне покоління GPU».

    Гарман також оголосив про загальну доступність екземплярів EC2 Trn2, які, за його словами, забезпечують на 30-40% кращу цінову продуктивність, ніж поточне покоління екземплярів із графічним процесором, і спеціально створені для навчання та висновків покоління ШІ. Екземпляри з’єднують 16 мікросхем Trainium 2 із низькою затримкою та високою пропускною здатністю NeuronLink.

    «Один екземпляр Trn2 забезпечить 20,8 петафлопс на одному обчислювальному вузлі», — сказав Гарман.

    Клієнти, які вже використовують екземпляри Trn2, включають Adobe і Poolside, а Databricks і Qualcomm у розробці.

    Частиною екземплярів P6 є ультрасервери EC2 TRN2, які, за словами Гармана, «з’єднують чотири екземпляри Trn2, отже, 64 мікросхеми Trainium 2 з’єднані між собою NeuronLink. Це дає вам один ультравузол із понад 83 петафлопсами обчислення з одного обчислювального вузла».

    Одним із таких кластерів є прикордонна модель, яку розробляють AWS і Anthropic.

    «Проект Rainier створює кластер ультрасерверів Trn2, що містить сотні тисяч чіпів Trainium 2. Цей кластер матиме в п’ять разів більше екзафлопсів, ніж поточний кластер, який Anthropic використовує для навчання свого провідного набору моделі Клода».

    Garman також анонсувала чіп Trainium3, який очікується пізніше наступного року. Він повинен забезпечити вдвічі більше обчислень, ніж його попередник, і водночас бути на 40% ефективнішим.

    Гарман завершив частину доповіді, присвячену обчисленню, вбивчою статистикою:

    «Щодня запускається 130 мільйонів нових екземплярів EC2».

    Створення генеративного майбутнього, керованого ШІ

    Далі почалася справжня серія оголошень. Оголошення про сховище включали сегменти S3 Table Buckets для таблиць Iceberg і метадані S3 у попередньому перегляді, які, за словами Гармана, являють собою «крокову зміну в тому, як ви можете використовувати свої дані для аналітики, а також у великих випадках використання моделювання штучного інтелекту».

    На базах даних?

    Amazon Aurora DSQL — це нова розподілена база даних SQL, порівняна з Google Spanner. За словами Гармана, він забезпечує «в 4 рази швидше читання та запис, ніж Spanner».

    Потім з’явився потік оновлень на Bedrock, порталі низки базових моделей, на основі яких клієнти можуть створювати власні генеративні додатки ШІ. Тепер доступні дистиляція моделі, автоматизована перевірка міркувань і багатоагентна співпраця.

    Зображення

    media 175becd2f1410ff3ad82b4a90da7fd7ed4c8847ce Оголошення про продукти з’являються досить швидко під час вступної доповіді AWS

    опис

    Енді Джессі в re:Invent24 Авторство: AWS

    Генеральний директор Amazon Енді Джессі дав Гарману передиху, коли він представив нову серію найсучасніших базових моделей під назвою Amazon Nova (дивіться наше висвітлення тут). До них входять лише текстова модель і кілька мультимодальних моделей.

    Джессі позитивно оцінила швидкість і ефективність цих моделей, а також оголосила про модель генерації зображень (Nova Canvas) і еквівалент відео (Nova Reels).

    Гарман повернувся з останньою серією оголошень, зосереджених на наборі інструментів Amazon Q Developer, два з яких, здавалося, були спеціально розроблені, щоб надати клієнтам, які мають проблеми із застарілими програмами .NET або локальними стеками VMWare, руку допомоги для переходу від Microsoft і VMWare.

    Ця основна доповідь була довгою, але майбутнє, яке бачить Гарман, було кристально ясним.

    «Я думаю, що генеративний штучний інтелект насправді має потенціал для трансформації кожної окремої галузі, кожної окремої компанії, кожного окремого робочого процесу, кожного окремого досвіду користувача».

  • Звіт про глобальний прогноз ринку Li-Fi (Light Fidelity).

    Звіт про глобальний прогноз ринку Li-Fi (Light Fidelity).

    Дублін, 4 грудня 2024 р. (GLOBE NEWSWIRE) – Звіт «Глобальний прогноз ринку Li-Fi за компонентами, кінцевими користувачами, аналізом країн і компаній за 2024–2032 рр.» додано до ResearchAndMarkets.com пропозиція.

    Глобальний ринок li-fi досягне 85,10 мільярдів доларів США до 2032 року, порівняно з 1,04 мільярдів доларів США у 2023 році, із середньорічним зростанням 63,16% між 2024 та 2032 роками.

    Ринок Li-Fi (Light Fidelity) розвивається завдяки появі розумних міст і додатків Інтернету речей, а також зростаючому попиту на швидкий і безпечний бездротовий зв’язок. Зростаюче занепокоєння щодо електромагнітних перешкод у традиційному радіочастотному зв’язку та розвиток світлодіодної технології є ще одними факторами. Використання Li-Fi і розширення ринку додатково підживлюються збільшенням інвестицій у дослідження та розробки, а також потребою у покращенні підключення та безпеки даних.

    про глобальний прогноз ринку Li Fi Light Fidelity Звіт про глобальний прогноз ринку Li-Fi (Light Fidelity).

    Перспективи індустрії Li-Fi

    Гіперурбанізація та зростаюча кількість проектів розумних міст, які будуються в усьому світі, є основними факторами, що сприяють розширенню ринку. Крім того, широке впровадження галуззю багаторівневих архітектур центрів обробки даних, інструментів для великих даних і хмарних обчислень сприяє розширенню ринку. Системи Li-Fi забезпечують величезний діапазон пропускної здатності, вищу швидкість, покращену безпеку даних і менші мережеві та радіоперешкоди порівняно зі звичайними альтернативами, такими як Wi-Fi. Крім того, у міру того, як автоматизовані системи ширше використовуються як у житловому, так і в комерційному секторах, учасники галузі матимуть багато можливостей для розвитку свого бізнесу.

    Розширення IoT

    Одним з важливих факторів зростання індустрії Li-Fi є поширення Інтернету речей (IoT). Зростає потреба у швидких, надійних і безпечних комунікаційних рішеннях, оскільки пристрої Інтернету речей (IoT) поширюються в розумних будинках, промисловій автоматизації, охороні здоров’я та інших галузях. Li-Fi, технологія передачі даних, заснована на видимому світлі, має кілька переваг перед звичайними технологіями на основі радіочастот, такими як Wi-Fi. Його здатність керувати величезною щільністю даних і надавати дані з надзвичайно високою швидкістю ідеально відповідає вимогам сучасних систем Інтернету речей. Для найкращої роботи пристроїв IoT потрібен плавний зв’язок із високою пропускною здатністю. Вони часто створюють значні обсяги даних.

    Привабливість Li-Fi полягає в його здатності працювати з щільними мережами та надавати високошвидкісний Інтернет без перешкод від радіочастотних сигналів. Крім того, оскільки Li-Fi використовує світло, непроникне для стін, він має покращені можливості безпеки, які особливо корисні для захисту важливих даних IoT. Використання технології Li-Fi може допомогти Інтернету речей (IoT) подолати проблеми з електромагнітними перешкодами та перевантаженням мережі під час її розширення, що забезпечує більш безпечну та ефективну передачу даних. Прийняття Li-Fi і зростання ринку підживлюються відповідністю між його можливостями та мінливими вимогами до мереж IoT.

    Технологічні досягнення

    Ринок Li-Fi розширюється значною мірою завдяки технологічному прогресу. Останні досягнення в області оптичних компонентів і технології світлодіодів (LED) значно покращили функціональність і продуктивність систем Li-Fi. Сучасні світлодіоди з високошвидкісною модуляцією дозволяють Li-Fi досягати надзвичайно високої швидкості передачі даних, надаючи йому конкурентну перевагу перед звичайними системами зв’язку на основі радіочастот, такими як Wi-Fi. Надійність і ефективність Li-Fi ще більше підвищилися завдяки розробці фотодетекторів і методів модуляції.

    Крім того, досягнення в області інтеграції та мініатюризації компонентів Li-Fi підвищили їх адаптивність і знизили вартість для ряду додатків, включаючи промислові та споживчі пристрої. Постійний розвиток цих технологій розширює потенційні застосування Li-Fi, які включають ситуації з високою щільністю, розумні міста та навігацію в приміщеннях, на додаток до збільшення швидкості передачі даних і діапазону.

    Крім того, безперервні дослідження та розробки спрямовані на пошук методів подолання поточних обмежень, таких як передумови прямої видимості та порушення навколишнього освітлення, тим самим збільшуючи прагматичну здійсненність Li-Fi. Рішення Li-Fi стають все більш винахідливими, більш широко використовуваними та міцнішими на ринку з розвитком технологій. Ці фактори дозволяють Li-Fi відігравати важливу роль у бездротовому зв’язку в майбутньому.

    Ринок Li-fi в Північній Америці

    Оскільки використання радіочастот для роботи Wi-Fi створює все більше загроз кібербезпеці, зростає попит на швидкі, надійні та безпечні бездротові мережі. Станом на 2023 рік IBM повідомляє, що середня вартість витоку даних у Сполучених Штатах становила 9,48 млн доларів США порівняно з 9,44 млн доларів США роком раніше. Крім того, область постійно розширюється в оборонному секторі, що може збільшити попит на технологію Li-Fi.

    Бюджетне управління Конгресу США прогнозує, що витрати на оборону в країні щорічно зростатимуть до 2033 року. У 2023 році Сполучені Штати витратили на оборону 746 мільярдів доларів США. Згідно з прогнозом, витрати на оборону зростуть до 1,1 трильйона доларів США до 2033 року. Сполучені Штати є величезною клієнтською базою для постачальників, які постачають Індустрію 4.0 через раннє впровадження в країні промислової автоматизації, і очікується, що цей ринок значно зросте протягом усього прогнозу. період.

    Крім того, намагаючись зміцнити американську промислову базу, яка була витіснена Китаєм та іншими країнами з нижчими витратами на робочу силу, федеральний уряд і комерційний сектор Сполучених Штатів інвестують у технології Industry 4.0 IoT. “Advanced Manufacturing Partnership (AMP)” – це зусилля федерального уряду, бізнесу та університетів, спрямовані на заохочення інвестицій у розробку технологій автоматизації.

    Уряд Канади стверджує, що національні постачальники автомобілів є важливими для автомобільної промисловості країни, продажі якої становлять понад 34 мільярди доларів США на рік, і що вони експортують запчастини по всьому світу. Серед галузей обробної промисловості країни виробництво автомобілів було одним із основних джерел доходу.

    Глобальний аналіз компаній li-fi

    Ключовими гравцями в індустрії li-fi є Signify NV, Panasonic Corporation, Renesas Electronics Corporation, General Electric Co., LG Innotek Co Ltd, Lucibel SA, LVX System і Lightbee Corp.

    Конкурентний аналіз:

    • Огляд діяльності
    • Ключові особи
    • Останні розробки та стратегії
    • Фінансова інформація

    Ключові атрибути:

    Атрибут звіту Подробиці
    Кількість сторінок 200
    Прогнозний період 2023 – 2032 роки
    Очікувана ринкова вартість (дол. США) у 2023 році 1,04 мільйона доларів
    Прогнозована ринкова вартість (дол. США) до 2032 року 85,1 мільйона доларів
    Складний річний темп зростання 63,1%
    Охоплені регіони Глобальний

    Ключові теми, що розглядаються:

    1. Вступ

    2. Методологія дослідження

    3. Резюме

    4. Динаміка ринку
    4.1 Драйвери зростання
    4.2 Виклики

    5. Li-Fi Маркет

    6. Аналіз частки ринку
    6.1 За компонентом
    6.2 Кінцевим користувачем
    6.3 За країнами

    7. Компонент
    7.1 світлодіод
    7.2 Фотодетектор
    7.3 Мікроконтролери
    7.4 Інші

    8. Кінцевий користувач
    8.1 Охорона здоров'я
    8.2 Роздрібна торгівля
    8.3 Освіта
    8.4 Аерокосмічна промисловість і оборона
    8.5 Автомобільний
    8.6 Транспорт
    8.7 Уряд
    8.8 Інші

    9. Країни
    9.1 Північна Америка
    9.1.1 Сполучені Штати
    9.1.2 Канада
    9.2 Європа
    9.2.1 Франція
    9.2.2 Німеччина
    9.2.3 Італія
    9.2.4 Іспанія
    9.2.5 Великобританія
    9.2.6 Бельгія
    9.2.7 Нідерланди
    9.2.8 Туреччина
    9.3 Азіатсько-Тихоокеанський регіон
    9.3.1 Китай
    9.3.2 Японія
    9.3.3 Індія
    9.3.4 Південна Корея
    9.3.5 Таїланд
    9.3.6 Малайзія
    9.3.7 Індонезія
    9.3.8 Австралія
    9.3.9 Нова Зеландія
    9.4 Латинська Америка
    9.4.1 Бразилія
    9.4.2 Мексика
    9.4.3 Аргентина
    9.5 Близький Схід і Африка
    9.5.1 Саудівська Аравія
    9.5.2 ОАЕ
    9.5.3 Південна Африка

    10. Аналіз п'яти сил Портера
    10.1 Переговорна сила покупців
    10.2 Переговорна сила постачальників
    10.3 Ступінь суперництва
    10.4 Загроза нових учасників
    10.5 Загроза замінників

    11. SWOT-аналіз
    11.1.1 Міцність
    11.1.2 Слабкість
    11.1.3 Можливість
    11.1.4 Загроза

    12. Аналіз ключових гравців

    • Позначте НВ
    • Корпорація Panasonic
    • Renesas Electronics Corporation
    • General Electric Co.
    • LG Innotek Co Ltd
    • Lucibel SA
    • Система LVX
    • Lightbee Corp

    Для отримання додаткової інформації про цей звіт відвідайте https://www.researchandmarkets.com/r/vuup2b

    Про ResearchAndMarkets.com
    ResearchAndMarkets.com є провідним у світі джерелом міжнародних звітів про дослідження ринку та ринкових даних. Ми надаємо вам найновіші дані про міжнародні та регіональні ринки, ключові галузі, провідні компанії, нові продукти та останні тенденції.

    про глобальний прогноз ринку Li Fi Light Fidelity Звіт про глобальний прогноз ринку Li-Fi (Light Fidelity).
                
  • Розширення портфоліо центрів обробки даних Hyperscale за рахунок нових конструкцій і додаткової потужності

    Розширення портфоліо центрів обробки даних Hyperscale за рахунок нових конструкцій і додаткової потужності

    Логотип компанії
    Логотип компанії

    Зростання в історичний період стало результатом зростання впровадження хмарних обчислень, збільшення використання програм телемедицини та віддаленого моніторингу, розширення індустрії ігор і віртуальної реальності та збільшення уваги до аналітики великих даних. Фактори, які негативно вплинули на зростання в історичний період, включають високі початкові інвестиційні витрати, складність інтеграції периферійних обчислень з існуючими ІТ-системами.

    Hyperscale Edge Computing Ринок

    Hyperscale Edge Computing Ринок
    Hyperscale Edge Computing Ринок

    Дублін, 4 грудня 2024 р. (GLOBE NEWSWIRE) – Звіт «Можливості та стратегії ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень до 2033 року» додано до ResearchAndMarkets.com пропозиція.

    Цей звіт описує та пояснює ринок гіпермасштабованих периферійних обчислень і охоплює 2018-2023 роки, які називають історичним періодом, і 2023-2028 роки, 2033F, які називають прогнозованим періодом. У звіті оцінюється ринок у кожному регіоні та для основних економік у кожному регіоні.

    ywAAAAAAQABAAACAUwAOw== Розширення портфоліо центрів обробки даних Hyperscale за рахунок нових конструкцій і додаткової потужності

    Глобальний ринок гіпермасштабованих периферійних обчислень у 2023 році досяг майже 3,4 мільярда доларів США, з 2018 року він зріс із середньорічним темпом зростання (CAGR) на 30,84%. Очікується, що ринок зросте з 3,4 мільярда доларів у 2023 році до 14,68 мільярда доларів у 2028 році. ставкою 33,92%. Тоді очікується, що ринок зросте на 28,67% з 2028 року та досягне 51,79 мільярда доларів у 2033 році.

    У майбутньому зростаюче впровадження пристроїв IoT (Інтернет речей), збільшення кількості периферійних центрів обробки даних, збільшення впровадження мереж 5G, розширення використання штучного інтелекту та машинного навчання, а також сприятлива державна підтримка рухатимуть ринок. Фактори, які можуть перешкоджати зростанню ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень у майбутньому, включають обмежену доступність кваліфікованого персоналу та технічних знань, зростаюче занепокоєння щодо безпеки даних.

    Ринок гіпермасштабованих периферійних обчислень сегментований за компонентами на апаратне забезпечення, програмне забезпечення та послуги. Ринок обладнання був найбільшим сегментом ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментованих за компонентами, на нього припадало 47,94% або 1,63 мільярда доларів США від загального обсягу в 2023 році. Очікується, що в майбутньому сегмент програмного забезпечення буде найшвидше зростаючим сегментом на ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень. сегментовано за компонентами, при CAGR 37,99% протягом 2023-2028 років.

    Ринок гіпермасштабованих периферійних обчислень сегментований за розміром підприємства на малі та середні підприємства (МСП) і великі підприємства. Ринок великих підприємств був найбільшим сегментом ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментованого за розміром підприємства, на нього припадало 70,43% або 2,4 мільярда доларів США від загального обсягу в 2023 році. Очікується, що в майбутньому сегмент малих і середніх підприємств (МСП) буде лідером. найшвидше зростаючий сегмент на ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментований за розміром підприємства, із CAGR 35,31% протягом 2023-2028 років.

    Ринок гіпермасштабованих периферійних обчислень сегментований за додатками на промисловий IoT, доставку контенту, AR/VR, віддалений моніторинг та інші програми. Ринок промислового Інтернету речей був найбільшим сегментом ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментованих за програмами, на нього припадало 31,54% або 1,07 мільярда доларів США від загального обсягу в 2023 році. Очікується, що в майбутньому сегмент AR/VR буде сегментом, що найшвидше зростатиме в гіпермасштабуванні. ринок периферійних обчислень, сегментований за програмами, із середньорічним зростанням 36,28% протягом 2023-2028 років.

    Ринок гіпермасштабованих периферійних обчислень сегментований за кінцевими користувачами на ІТ та телекомунікації, уряд, охорону здоров’я, BFSI, роздрібну торгівлю, комунальні послуги, виробництво та інших кінцевих користувачів. Ринок ІТ і телекомунікацій був найбільшим сегментом ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментованого за кінцевими користувачами, на нього припадало 28,27% або 963,74 млн доларів США від загального обсягу в 2023 році. Очікується, що в майбутньому сегмент охорони здоров’я буде сегментом, що розвивається найшвидше. ринок гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментований за кінцевими користувачами, із CAGR 39,47% протягом 2023-2028 років.

    Північна Америка була найбільшим регіоном на ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, на яку припадало 35,07% або 1,19 мільярда доларів США від загального обсягу у 2023 році. За нею йшли Азіатсько-Тихоокеанський регіон, Західна Європа та інші регіони. У майбутньому найшвидше зростаючими регіонами на ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень будуть Азіатсько-Тихоокеанський регіон і Близький Схід, де зростання становитиме 36,03% і 34,73% відповідно. За ними підуть Південна Америка та Східна Європа, де очікується, що ринки зростуть із CAGR на 34,14% та 33,73% відповідно.

    Глобальний ринок гіпермасштабованих периферійних обчислень фрагментований, на ринку представлена ​​велика кількість дрібних гравців. Десять найбільших конкурентів на ринку складають 9,67% від загального ринку в 2023 році. Фрагментацію ринку можна пояснити наявністю невеликих гравців у різних географічних регіонах. Microsoft Corporation була найбільшим конкурентом з часткою ринку в 2,78%, за нею йшли AMAZON.COM, INC. з 2,00%, Intel Corporation з 1,52%, Alphabet Inc. (Google LLC) з 0,97%, International Business Machines Corporation. з 0,85%, Digi International Inc. з 0,51%, Siemens AG з 0,35%, ClearBlade Inc. з 0,25%, Capgemini SE з 0,22% і Hewlett Packard Enterprise Company з 0,22%.

    Найбільші можливості на ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментованих за компонентами, з’являться в сегменті програмного забезпечення, який до 2028 року досягне 4,69 мільярдів доларів світового річного обсягу продажів. Найбільші можливості на ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментованих за розміром підприємства, відкриються у великих підприємствах. сегменті, який до 2028 року досягне 7,71 мільярда доларів глобальних продажів. Найбільші можливості на ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментованих за програмами, виникнуть у промислових Сегмент IoT, щорічний обсяг продажів якого до 2028 року досягне 3,72 мільярда доларів США. Найбільші можливості на ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, сегментованого за галуззю кінцевих користувачів, відкриються в сегменті ІТ та телекомунікацій, щорічний обсяг продажів якого до 2028 року досягне 3,4 мільярда доларів США. Найбільший обсяг ринку гіпермасштабованих обчислень збільшиться в США – 3,13 мільярда доларів.

    Основні на ринкових тенденціях стратегії для ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень включають зосередження на вдосконаленому управлінні цифровою екосистемою з розгортанням хмарних пристроїв із повітряним розривом, впровадження передових периферійних обчислювальних платформ, активне стратегічне партнерство та придбання, розширення портфоліо центрів обробки даних за допомогою нових збірок і збільшення стратегічних інвестицій у гіпермасштабні хмарні обчислення та інфраструктуру ШІ (штучного інтелекту).

    Стратегії, прийняті гравцями на ринку гіпермасштабованих периферійних обчислень, включають зосередження на підвищенні операційних можливостей шляхом запуску нових продуктів і зміцнення позицій на ринку через стратегічні партнерства.

    Щоб скористатися цими можливостями, аналітик рекомендує компаніям, що працюють з гіпермасштабованими периферійними обчислювальними засобами, зосередитися на покращенні управління цифровою екосистемою за допомогою безпечних рішень із розривом повітря, зосередитися на розгортанні модульних периферійних обчислювальних платформ для обробки даних із низькою затримкою, зосередитися на розширенні потужності центру обробки даних до задоволення зростаючого попиту, зосередження на апаратних рішеннях, розширення на ринках, що розвиваються, зосередження на стратегічних партнерствах і придбаннях для розширення ринку, зосередження на стратегічних інвестиціях у гіпермасштаб хмарна і штучна інфраструктура, зосередження на розширенні каналів дистрибуції для гіпермасштабованих периферійних обчислень, зосередження на оптимізації стратегій ціноутворення для гіпермасштабованих периферійних обчислень, участь у виставках і заходах, продовження використання рекламних акцій B2B, зосередження на малих і середніх підприємствах (МСП), зосередження на сегменті доповненої та віртуальної реальності (AR/VR) і зосередитися на сегменті охорони здоров’я.

    Ключові атрибути:

  • Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

    Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

    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.

    автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

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

    1733285500 955 Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

    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:

    автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

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

    1733285501 442 Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

    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.

    автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

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

    1733285502 922 Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

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

    1733285502 602 Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

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

    1733285502 888 Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon Athena

    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

    1733285502 944 Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon AthenaСотаро 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.

    1733285503 291 Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon AthenaНорітака 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.

    1733285503 544 Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon AthenaКайл 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.

    1733285504 859 Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць Представляємо автоматизацію AWS Glue Data Catalog для збору статистики таблиць для покращення продуктивності запитів на Amazon Redshift і Amazon AthenaСандіп 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.

  • Майбутнє харчової безпеки: технології наступного покоління на підйомі

    Майбутнє харчової безпеки: технології наступного покоління на підйомі

    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

  • Єва нарешті виконує обіцянку користувачам розумного будинку Android

    Єва нарешті виконує обіцянку користувачам розумного будинку Android

  • Aptera Motors представить свій сонячний електромобіль на виставці CES 2025

    Aptera Motors представить свій сонячний електромобіль на виставці CES 2025

    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».