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Juniper Research: Dispositivos IoT celulares globais dobrarão até 2028

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Ryan Daws é editor sênior da TechForge Media, com experiência experiente que abrange mais de uma década em jornalismo de tecnologia. Sua experiência reside na identificação das últimas tendências tecnológicas, na dissecação de tópicos complexos e na tecelagem de narrativas convincentes em torno dos desenvolvimentos mais inovadores. Seus artigos e entrevistas com figuras importantes do setor lhe renderam reconhecimento como um influenciador chave por organizações como a Onalytica. Desde então, as publicações sob sua gestão ganharam reconhecimento de importantes empresas de análise, como a Forrester, por seu desempenho. Encontre-o no X (@gadget_ry) ou Mastodon (@gadgetry@techhub.social)


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Um estudo recente conduzido por Pesquisa Juniper projeta um aumento no número de dispositivos IoT celulares em todo o mundo.

De acordo com as conclusões da Juniper, a contagem actual de 3.4 mil milhões de dispositivos deste tipo deverá disparar para 6.5 ​​mil milhões até 2028, marcando um crescimento de 90% nas ligações durante o período de quatro anos.

No entanto, o estudo também destaca um desafio crítico que acompanha este crescimento exponencial. Sugere que a satisfação da crescente procura de conectividade IoT exigirá a implementação de serviços inovadores capazes de agilizar a gestão e a segurança dos dispositivos IoT de forma eficiente.

A pesquisa da Juniper identifica soluções inteligentes de gerenciamento de infraestrutura como fundamentais para lidar com o aumento previsto no uso de dados celulares. Essas soluções capacitam os usuários de IoT a automatizar a configuração de dispositivos, aprimorar protocolos de segurança e gerenciar a conectividade em tempo real.

O estudo prevê um aumento substancial nos dados globais de IoT celular, subindo para 46 petabytes até 2028, acima dos 21 petabytes do ano atual. Espera-se que este aumento impulsione mais investimentos em serviços de automação IoT, incluindo aprendizagem federada.

Aprendizagem federada: um escudo contra riscos de segurança

A abordagem predominante para treinar modelos de aprendizado de máquina depende fortemente de dados armazenados em locais centralizados, deixando espaço para exploração por entidades maliciosas. Em resposta a esta vulnerabilidade, o estudo defende a adoção de modelos de aprendizagem federados dentro do ecossistema IoT.

A aprendizagem federada, um subconjunto da aprendizagem automática, emprega uma abordagem de dados descentralizada para mitigar o risco de fraude de dados nas redes IoT. Ao limitar a exposição de dados confidenciais de IoT, o aprendizado de máquina federado desempenha um papel fundamental na redução da probabilidade de violações de dados.

Alex Webb, autor da pesquisa, enfatizou a importância crítica da segurança dos dados em meio ao número crescente de conexões IoT celulares.

“À medida que o número de conexões IoT celulares cresce, é imperativo que tanto as plataformas quanto as operadoras garantam que os dados estejam seguros na transição e no dispositivo”, comentou Webb. “Não fazer isso dissuadirá os usuários de IoT em setores com dados confidenciais de adotar uma abordagem de conectividade baseada em IoT celular.”

O relatório da Juniper está disponível gratuitamente SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA (registro requerido)

(Foto por Andy Hermawan on Unsplash)

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