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जुनिपर रिसर्च: वैश्विक सेलुलर IoT डिवाइस 2028 तक दोगुनी हो जाएंगी

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रयान डॉज़ टेकफोर्ज मीडिया में एक वरिष्ठ संपादक हैं, जिनकी तकनीकी पत्रकारिता में एक दशक से अधिक की अनुभवी पृष्ठभूमि है। उनकी विशेषज्ञता नवीनतम तकनीकी रुझानों की पहचान करने, जटिल विषयों का विश्लेषण करने और सबसे अत्याधुनिक विकासों के इर्द-गिर्द सम्मोहक आख्यान बुनने में निहित है। उद्योग जगत की प्रमुख हस्तियों के साथ उनके लेखों और साक्षात्कारों ने उन्हें ओनालिटिका जैसे संगठनों में एक प्रमुख प्रभावशाली व्यक्ति के रूप में पहचान दिलाई है। उनके नेतृत्व में प्रकाशनों को उनके प्रदर्शन के लिए फॉरेस्टर जैसे अग्रणी विश्लेषक घरानों से मान्यता मिली है। उसे एक्स (@gadget_ry) या मास्टोडॉन (@gadgetry@techhub.social) पर खोजें


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हाल के एक अध्ययन द्वारा आयोजित जुनिपर रिसर्च दुनिया भर में सेलुलर IoT उपकरणों की संख्या में वृद्धि का अनुमान है।

जुनिपर के निष्कर्षों के अनुसार, 3.4 बिलियन ऐसे उपकरणों की वर्तमान संख्या 6.5 तक बढ़कर 2028 बिलियन हो जाएगी, जो चार साल की अवधि में कनेक्शन में 90 प्रतिशत की वृद्धि को दर्शाती है।

हालाँकि, अध्ययन इस घातीय वृद्धि के साथ एक महत्वपूर्ण चुनौती पर भी प्रकाश डालता है। यह सुझाव देता है कि IoT कनेक्टिविटी की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए IoT उपकरणों के प्रबंधन और सुरक्षा को कुशलतापूर्वक सुव्यवस्थित करने में सक्षम नवीन सेवाओं के कार्यान्वयन की आवश्यकता होगी।

जुनिपर का शोध सेलुलर डेटा उपयोग में प्रत्याशित वृद्धि को संबोधित करने में बुद्धिमान बुनियादी ढांचे प्रबंधन समाधानों को महत्वपूर्ण मानता है। ये समाधान IoT उपयोगकर्ताओं को डिवाइस कॉन्फ़िगरेशन को स्वचालित करने, सुरक्षा प्रोटोकॉल बढ़ाने और वास्तविक समय में कनेक्टिविटी प्रबंधित करने में सशक्त बनाते हैं।

अध्ययन में वैश्विक सेलुलर IoT डेटा में पर्याप्त वृद्धि की भविष्यवाणी की गई है, जो 46 तक 2028 पेटाबाइट तक बढ़ जाएगी, जो चालू वर्ष में 21 पेटाबाइट से अधिक है। इस उछाल से फ़ेडरेटेड लर्निंग सहित IoT स्वचालन सेवाओं में और अधिक निवेश बढ़ने की उम्मीद है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग: सुरक्षा जोखिमों के विरुद्ध एक ढाल

मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए प्रचलित दृष्टिकोण केंद्रीकृत स्थानों में संग्रहीत डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जिससे दुर्भावनापूर्ण संस्थाओं द्वारा शोषण की गुंजाइश रहती है। इस भेद्यता के जवाब में, अध्ययन IoT पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर फ़ेडरेटेड शिक्षण मॉडल को अपनाने की वकालत करता है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग, मशीन लर्निंग का एक उपसमूह, IoT नेटवर्क में डेटा धोखाधड़ी के जोखिम को कम करने के लिए विकेन्द्रीकृत डेटा दृष्टिकोण को नियोजित करता है। संवेदनशील IoT डेटा के एक्सपोज़र को सीमित करके, फ़ेडरेटेड मशीन लर्निंग डेटा उल्लंघनों की संभावना को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

शोध के लेखक एलेक्स वेब ने सेलुलर IoT कनेक्शन की बढ़ती संख्या के बीच डेटा सुरक्षा के महत्वपूर्ण महत्व पर जोर दिया।

वेब ने टिप्पणी की, "जैसे-जैसे सेलुलर IoT कनेक्शन की संख्या बढ़ती है, यह जरूरी है कि प्लेटफॉर्म और ऑपरेटर दोनों यह सुनिश्चित करें कि डेटा संक्रमण और डिवाइस पर सुरक्षित रहे।" "ऐसा करने में विफलता संवेदनशील डेटा वाले उद्योगों में IoT उपयोगकर्ताओं को कनेक्टिविटी के लिए सेलुलर IoT-आधारित दृष्टिकोण अपनाने से हतोत्साहित करेगी।"

जुनिपर की रिपोर्ट निःशुल्क उपलब्ध है यहाँ उत्पन्न करें (पंजीकरण आवश्यक)

(फोटो द्वारा एंडी हरमावन on Unsplash)

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