


Das Datendilemma in der heutigen Edge-IT-Umgebung des Einzelhandels
Einzelhändler werden mit vielen sich weiterentwickelnden Technologien überschwemmt, in die sie entweder investiert haben oder deren Anschaffung erwägen, darunter Point-of-Sale (POS), künstliche Intelligenz und Analyse, Automatisierung, erweiterte und virtuelle Realität, IoT, Videoüberwachung und mehr, um sie zu ermöglichen Geschäfte sind komplexer.
Heutzutage kämpfen Einzelhändler mit wachsenden Herausforderungen im Datenmanagement. Sie müssen kritische Unternehmens-IT-Systeme rund um die Uhr online halten, um den kontinuierlichen Geschäftsbetrieb und die Verfügbarkeit von Kundenanwendungen sicherzustellen, und gleichzeitig ebenso wichtige Datensätze und Videoüberwachungsaufnahmen im Geschäft separat verwalten.
All diese Daten werden über Dutzende, Hunderte oder Tausende einzelner Standorte hinweg erstellt und verwaltet, was als „Edge Computing“ bekannt ist. Lassen Sie uns die heutigen Edge-Computing-Probleme untersuchen und herausfinden, wie IT-Manager im Einzelhandel die ideale Lösung für Umgebungen mit mehreren Filialen erwerben können.
Das Einzelhändlerdaten-Dilemma
Einzelhändler werden mit vielen sich weiterentwickelnden Technologien überschwemmt, in die sie entweder investiert haben oder deren Anschaffung erwägen, darunter Point of Sale (POS), künstliche Intelligenz und Analyse, Automatisierung, erweiterte und virtuelle Realität sowie das Internet von Dinge, Videoüberwachung usw., was den Ladenbetrieb komplexer macht. Angesichts des Aufstiegs von BOPIS und ähnlichen Produkten müssen viele Unternehmen ihren E-Commerce- und In-Store-Betrieb integrieren.
Große Ladenketten mit Hunderten oder Tausenden von Standorten können schnell auf Kostenkontrolle und Komplexitätsprobleme im Zusammenhang mit der Datenverwaltung für jeden Standort stoßen. Websites wie KMUs und kleine Franchise-Unternehmen sowie kleinere Einzelhändler müssen weiterhin die in ihren Filialen generierten Daten schützen, verfügen jedoch tendenziell über kleinere Budgets und weniger IT-Personal als größere Einzelhändler.
Da sich technologische Lösungen rasant weiterentwickeln, bringen Einzelhändler heute viele neue Produkte auf den Markt, um Kosten zu senken und die Ressourcennutzung zu maximieren. Heutzutage können IT-Manager im Einzelhandel veraltete Systeme eliminieren, um mehrere Umgebungen zu optimieren. Ein Direct-Attached-Storage-System (DAS) mit Serverfestplatten oder externen Join-Boxen (JBOD) kann eine einfache Lösung für Einzelhändler sein, die durch die Nutzung der internen RAID-Karten der Server jedes Geschäfts für etwas Normalität sorgen können.
Aber DAS hat seine Grenzen und verursacht zusätzliche Kosten, da es bei einer Store-Bereitstellung einen einzigen Fehlerpunkt gibt und Infrastrukturausfälle, wie der Verlust eines Servers oder mehrerer Festplatten, den Zugriff auf Daten oder Anwendungen verhindern können, damit diese nicht weiter ausgeführt werden können .
Heutige HCI bieten zusammen mit virtualisierten Servern und Speichersystemen enorme Vor-Ort-Funktionen in jedem Geschäft, insbesondere dort, wo Betriebszeit und Datenschutz Risikofaktoren bleiben. Hochverfügbare Rechen- und Speichercluster im Geschäft selbst können diese Probleme lösen.
Flexibilität und hohe Verfügbarkeit für die Betriebszeit von Einzelhändlern
Wie wir in unzähligen Schlagzeilen gesehen haben, sind Ausfallzeiten eine der größten Ängste in der IT-Welt. Wenn ein Geschäft seinen Betrieb aufgibt, wird nicht nur der Geschäftsumsatz beeinträchtigt, sondern auch die Kundentreue und der Ruf der Marke sind gefährdet. Daher haben die hohe Verfügbarkeit und die Vermeidung von Single Points of Failure für Einzelhändler auf der ganzen Welt oberste Priorität, da sie die Aufgabe haben, die Verfügbarkeit im Geschäft rund um die Uhr aufrechtzuerhalten.
Zu den allgemeinen Merkmalen, die die Lagerkosten des Einzelhändlers weiter erhöhen werden, gehören Benutzerfreundlichkeit, Robustheit und Flexibilität. Der Speicher sollte von einem oder mehreren Standorten aus einfach bereitzustellen und zu verwalten sein. Die Lösung sollte Hardware-, Hypervisor- und Software-unabhängig sein, um sich in jede bestehende oder neue Umgebung integrieren zu lassen und mit Produkten aller großen Anbieter kompatibel zu sein. Diese Flexibilität ermöglicht es IT-Managern im Einzelhandel, bestehende, bevorzugte oder zukünftige Hardware- und Softwareprodukte individuell anzupassen, um die Umgebung zukunftssicher zu machen und die Anfangsinvestition zu schützen.
Erstellen Sie eine skalierbare, kostengünstige Speicherumgebung für Videoüberwachungsmaterial.
Zusätzlich zu den von POS-Systemen und anderen Anwendungen generierten In-Store-Daten erfassen viele Einzelhändler auch Videoüberwachungsmaterial. Diese Videoaufzeichnung existiert aus einem von zwei Gründen: erstens aus Gründen der Sicherheit im Geschäft und zweitens aus geschäftlichen Gründen.
Während Videodaten äußerst wertvoll sein können, sind diese Dateien groß und erfordern möglicherweise umfangreiche und teure Speicherlösungen. Einzelhändler müssen außerdem sicherstellen, dass sie die neuesten gesetzlichen, behördlichen und Aufbewahrungsanforderungen für Video- und andere Kundendaten erfüllen. Am besten trennen Sie Ihre Videoüberwachungs-IT-Infrastruktur vollständig von der Datenspeicherumgebung Ihres Unternehmens.
Um das Budget zu schonen, sollten die Speicherkapazitäten für die Videoüberwachung optimiert werden, um den anhaltenden Erwartungen gerecht zu werden, dass immer mehr Kameras immer mehr Daten an mehr Orten, mit höheren Auflösungen und Bildraten generieren. Es ist eine definierte Strategie zum Speichern, Aufbewahren und Zugreifen auf Videos erforderlich, einschließlich definierter Richtlinien und Automatisierung, um die Videoverwaltung wirklich verwaltbar zu machen.
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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