Disruptive Technologien: Technologietrends 2020

Daten werden zum Zentrum des IT-Universums

Die operative und digitale Transformation hängt ausschließlich von den Daten ab: wie man sie erfasst, was man damit anfängt, welche Plattformen man zu ihrer Verwaltung hat und wie man sie zur Verfügung stellt.

Größeres Volumen, genauere Details, mehr Erkenntnisse

Die Fähigkeit, Daten von Anwendungen zu entkoppeln, ermöglicht es Unternehmen, die operative Transformation und die digitale Transformation vollumfänglich zu realisieren.

Die Datenmengen, die auf der kleinsten Ebene von IoT-Geräten und digitalen Plattformen – und letztlich von jedem Technologiesystem – erfasst werden, können nun über APIs für Analysen, Geschäftserkenntnisse und zur Entwicklung zusätzlicher Anwendungen zur Verfügung gestellt werden.

Wir sammeln nicht einfach nur mehr Daten, wir erfassen granularere Daten, die es uns ermöglichen, mehr Erkenntnisse als je zuvor abzuleiten.

Mit genügend Datenpunkten können Sie Verhaltensweisen modellieren und Muster verstehen – zum Beispiel die Ernährung des biometrischen Zwillings einer Person – und zu genaueren Schlussfolgerungen kommen (etwa wie lange es dauern würde, bis eine Erkrankung auftritt), und das schneller und zu einem Bruchteil der Kosten heutiger Technologien.

Daten sind auch für Technologien der nächsten Generation von entscheidender Bedeutung: Digitale Zwillinge, räumliches Computing, künstliche Intelligenz, Deep Analytics und neue Anwendungsarten von Technologien sind allesamt von Datenplattformen abhängig. Datenplattformen werden sogar die nächste Generation von Computing-Architekturen ermöglichen, beispielsweise Serverless Computing.

Data Lake oder Data Swamp?

Daten bilden mittlerweile überall das Herzstück, und daher ist es wichtig, über die richtige Datenplattform zu verfügen. Datenstrategien müssen die Architektur für die Erfassung und Verwaltung aller Arten von Daten berücksichtigen – strukturierte, halbstrukturierte, unstrukturierte und Streaming-Daten – und sie über APIs und einen Data Service Catalogue zugänglich machen, damit unterschiedliche Stakeholder sie nutzen können, um neuen Wert zu generieren.

Es sind Daten, die Einblicke bieten, die die menschliche Beobachtungs- oder Interpretationsgabe übersteigen, und die Wahrheiten oder Realitäten aufdecken, die in der Vergangenheit nicht nachweisbar waren. Es sind Daten, die zeigen, dass es nicht der schnellste Radfahrer ist, der das Rennen gewinnt, und es sind Daten, die ein öffentliches Transportunternehmen in einen Anbieter von Verbraucherverhaltensmustern für die Einzelhandelsbranche verwandeln.

Unternehmen, die verabsäumen, solche Datenkompetenzen aufzubauen, werden von ihrem Umfang erdrückt statt von ihrem Potenzial angetrieben.

Die Digital Twin Computing Initiative von NTT-nutzt Daten wie geografische und transportbezogene Informationen, um virtuelle Gesellschaften zu schaffen, die die Ausbreitung einer Infektion korrekt vorhersagen und einen echten Ausbruch in Echtzeit mit kontrollieren können.

Unzählige Technologieanwendungen vernetzen die digitale mit der physischen Welt.

Der Einsatz von Technologie mit einem spezifischen Ergebnis im Hinterkopf wird uns zu einigen interessanten Schnittstellen zwischen der physischen und der digitalen Welt führen. Es folgt ein kurzer Ausblick auf das, was kommen wird.

Nahtloses Verschmelzen einer Welt von Realitäten

Technologieanwendungen werden uns helfen, nicht nur die Lücke zwischen der physischen und der digitalen Welt zu schließen, sondern beide Welten nahtlos miteinander zu verschmelzen. Räumliches Computing wird ein ganzes Reich von Realitäten schaffen – virtuelle, erweiterte, verstärkte, gemischte, authentische, Hyper-Realitäten – und digitale Schnittstellen werden sich auf mehrere Sinne ausdehnen: Sicht, Klang, Berührung, Geruch. Immersive Umgebungen, in denen das Physische mit dem Digitalen verschmilzt, werden eine allgegenwärtige Auswirkung auf die Branche haben.

Es könnte als ein Dual-Screen-Erlebnis beginnen – bei dem traditionelle Formate wie hochauflösende Bilder durch einen zweiten Echtzeitbildschirm ergänzt werden, auf dem Augmented Reality das Seherlebnis bereichert – und sich zur volumetrischen Erfassungstechnologie entwickeln, wie z. B. NTTs Kirari!^®, das mit holografischem Telecasting in großem Maßstab Leben einhaucht.

Eröffnung einer Welt von neuen Möglichkeiten

Angesichts des Wachstums und der granularen Erfassung von Daten in großem Maßstab wird sich die Datenmodellierung weiterentwickeln und sämtliche Systeme und Prozesse umfassen, was die Erforschung digitaler Zwillinge in verschiedenen Forschungsbereichen ermöglicht. Das Ausmaß und der Umfang dessen, was möglich ist, befinden sich noch in den Kinderschuhen. Technologieanwendungen halten Einzug in Bereiche, die früher undenkbar waren – und zwar mit einer Geschwindigkeit, die wir noch nicht erlebt haben.

NTT und Major League Baseball werden zusammenarbeiten, um mit NTT Ultra Reality Viewing ein aufregendes neues Erlebnis für Baseball-Fans zu schaffen, das auf NTTs Kirari!^® basiert. Zuschauer werden sich Sportinhalte ansehen können, als wären sie live im Stadion dabei.

Programmierbarkeit und prädiktive Fähigkeiten transformieren die Cybersicherheit.

Die Cybersicherheit durchläuft im Moment einen fundamentalen Wandel: neue Technologien ermöglichen immer umfangreichere prädiktive Fähigkeiten und Sicherheit auf atomarer Ebene.

Ein Use Case für die Blockchain

Die Blockchain findet nicht mehr ausschließlich bei internationalen Geldabrechnungen Anwendung, sondern breitet ihren Einflussbereich auf alle Bereiche des Finanzsektors aus – selbst auf jene, bei denen es niemand erwartet hätte. So bietet die Blockchain beispielsweise mehr Kontrolle über Daten und kann als ein völlig neuer Ansatz für die Verwaltung von Konfigurationsnachweisen in IT-Systemen verwendet werden.

Mit der Blockchain kann die Agent-Software auf jedem Gerät in einer physischen oder virtuellen Umgebung ausgeführt werden, sodass alle Geräte Teil eines Distributed Ledger sind. Sie können dann den Hash des Blocks mit der Konfigurationsdatei ausführen, um den Hash-Code des Blocks zu erstellen, der einen Zustand der Gesamtkonfiguration wiedergibt. Wenn sich der Hash-Code ändert, bedeutet das, dass eine Änderung in der Konfiguration vorgenommen wurde – und plötzlich verfügt man über einen unveränderlichen Mechanismus, mit dem Änderungen (in Echtzeit) erkannt, durch den Block verfolgt und ihr Ursprung sowie die für die Änderungen verantwortliche Partei identifiziert werden können. Diese Technologie hat großes Potenzial, signifikanten Einfluss auf Cybersicherheit zu nehmen und vielleicht sogar Cybersicherheit, wie wir sie heute kennen, neu zu definieren.

Programmierbarkeit und Sicherheit auf atomarer Ebene

Da jede Komponente der Infrastruktur und Architektur programmierbar wird, ist es an der Zeit, die Sicherheitshaltung als Code zu verstehen. Wenn wir die Software aller Container und virtuellen Maschinen in unserer Architektur mit einer Firewall versehen und den Datenfluss zwischen ihnen innerhalb der Software halten können, werden Sicherheitslücken stark reduziert – die Wand hat dann einfach keine Türen mehr, deren Schlösser Angreifer knacken könnten. Wenn es möglich ist, den Datenfluss innerhalb der Software zu halten, befindet er sich auch nie in einem Netzwerk, wo er gehackt, angezapft oder gestohlen werden kann. Einige Schwachstellen wird es weiterhin geben, aber die Granularität, in sich geschlossene Datenflüsse und Software reduzieren und verbessern das Schwachstellenprofil erheblich.

In gewisser Weise wird hier die geballte Kraft der Programmierbarkeit genutzt, um Sicherheitstechnologie auf granularer Ebene einzubetten und das Ergebnis in einer Größenordnung zu orchestrieren, die in der Vergangenheit nicht denkbar war. Dies sind gute Nachrichten für die Branche, und diese Kompetenzen und Möglichkeiten werden mit der Weiterentwicklung und stetigen Verbesserung von Programmierbarkeit mitwachsen.

Prädiktive Leistung für Erkennung und Prävention

Cybersicherheit ist eine der ersten IT-Funktionen, die durch die Nutzung großer Datenmengen mit maschinellem Lernen, Analytics und künstlicher Intelligenz zur besseren Vorhersagbarkeit heranreift. Je mehr Datensätze wir im Laufe der Zeit sammeln und je ergiebiger diese Daten sind, desto besser können wir Muster ermitteln und vergleichen, um Angriffsvektoren vorherzusagen und zu eliminieren. Dies ist ein wichtiger Schritt – ein wichtiger und überaus positiver Schritt.

Das Ausmaß und die Granularität der Maßnahmen, die wir mit Programmierbarkeit und den daraus resultierenden generierten Daten in Verbindung mit Machine Learning, Analytics und prädiktiver künstlicher Intelligenz ergreifen können, ermöglichen es uns, leistungsstarke Technologien zu kombinieren, um Sicherheitsbedrohungen effektiver zu bekämpfen. Wir sind besser in der Lage, diese Bedrohungen zu erkennen und einzudämmen, bevor sie sich manifestieren, wodurch an Stelle der Zero-Day-Prävention nunmehr eine Negative-Day-Angriffsprävention möglich wird.

Die Piper-Plattform von NTT, eine hoch skalierbare Pipeline für maschinelles Lernen, ermöglicht es uns, Milliarden von Datenflüssen pro Stunde zu bewältigen – wobei über 300 einzigartige statistische Merkmale (z. B. globale Geostandortverteilung) für jeden Internethost generiert werden – und ihren jeweiligen Standort zu verfolgen.