4.1 Cloud-Computing Flashcards

1
Q

Entwicklung bei Produkten und Verbrauchsmaterialien in Industrieländern

A
  • sowohl bei Computerhardware als auch bei herkömmlichen Konsumgütern heute seltener für individuellen Besitz erworben
  • in Großstädten anlassbezogene Kurzzeit-Anmietung von Autos (Carsharing)
    -> Verringerung des Verkehrsaufkommens
    -> Freigabe von Parkplätzen
  • Ähnliche Angebote für Fahrräder
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2
Q

Cloud-Computing - Analogie

A

Auch in der Datenverarbeitung findet eine ähnliche gemeinsame Nutzung statt

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3
Q

Cloud-Computing - Gründe

A
  • rasante Fortschritte der KI
  • Aufbau der Infrastruktur
  • Erweiterung des Internet-Paradigmas
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4
Q

Cloud-Computing - rasante Fortschritte der KI

A
  • erfordert enorme Rechen- und Datenspeicherressourcen
  • gemeinsame Nutzung von Hardware- und Softwareressourcen ist effizienter
  • keine Investition der Kunden nötig -> geringerer Aufwand
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5
Q

Cloud-Computing - Aufbau der Infrastruktur

A
  • zur gemeinsamen Nutzung von Computerressourcen
  • wirtschaftliche Chance für Organisationen
  • die über Fähigkeiten und Ressourcen verfügen, eine solche aufzubauen und richtig zu nutzen
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6
Q

Cloud-Computing - Erweiterung des Internet-Paradigmas

A

Daten und Kommunikation werden demokratischer und weniger exklusiv
-> neue wirtschaftliche Möglichkeiten in Form von bezahlter Werbung und Datendiensten

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7
Q

Cloud-Computing - Vorläufer

A
  • 1980er-Jahre
  • Konzept des Time-Sharing populär
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8
Q

Unterschied Time-Sharing und Cloud-Computing

A
  • Time-Sharing konzentrierte sich auf gemeinsame Nutzung von Hardwareressourcen, die für alle stets verfügbar waren
  • Kosten für die Teilnehmer in Form von Maschinenzeit und Speichereinheiten berechnet
  • Datenverarbeitung als Ware
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9
Q

Virtuelle Computer

A
  • einzelne virtuelle Maschinen
  • werden in Serverumgebung oder Cloud-Einrichtung erstellt
  • wird von einzelnen Client (Nutzer) bedient
  • können gleichzeitig auf derselben physischen Hardware arbeiten und auf Daten- und Verarbeitungsressourcen zugreifen
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10
Q

Cloud-Computing - Merkmale

A
  • parallel
  • geografisch verteilt
  • virtualisiert
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11
Q

Grid-Computing

A
  • Namensherkunft: Stromnetz
  • parallele und geografisch verteilte Architektur
  • besteht aus heterogenen Knoten, die unterschiedliche Arbeitslasten oder Anwendungen ausführen
  • Ressourcen können im Besitz mehrerer Beteiligter sein , die für den gemeinsamen Vorteil zusammenarbeiten
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12
Q

Cluster-Computing-Systeme

A
  • parallel und geografisch verteilt
  • verfügen über Ressourcen, die zur Laufzeit verfügbar sind
  • Verbindung eigenständiger Computer
  • arbeiten gemeinsam an der gleichen Aufgabe
  • Hauptvorteil für KI: Fähigkeit, Reihe hoch skalierbarer Rechen- und Datenspeicherressourcen bereitzustellen
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13
Q

Cloud-Fallbeispiel: Künstliche Intelligenz in Lieferketten - allgemein

A
  • Kommunikation und Informationsaustausch zwischen weltweiten Partnern einer Lieferkette
  • Cloud kann mit beliebiger Anzahl anderer Clouds verbunden werden
  • Cloud als Bindeglied zwischen den an den Lieferketten Beteiligten
  • KI -> effizentes Arbeiten der Lieferketten
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14
Q

Cloud-Fallbeispiel: Künstliche Intelligenz in Lieferketten - Beiträge der KI

A
  • Nutzung von Sprachverarbeitung
  • Nutzung von maschinellem Lernen
  • Erstellen von Prognosen
  • Optimierung des Lagerbetriebs
  • Betrieb autonomer Transportfahrzeuge
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15
Q

Beiträge der KI - Nutzung von Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP)

A
  • Einscannen von Verträgen
  • Analyse von Informationen aus Chatprotokollen oder Bestellungen
  • Beschleunigung von Zahlungen
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16
Q

Beiträge der KI - Nutzung von maschinellem Lernen

A
  • Trenderkennung
  • Quantifizierung des Warenflusses entlang der Kette

-> richtige Ware zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitstellen

17
Q

Beiträge der KI - Optimierung des Lagerbetriebs

A

in Bezug auf:
* Versand
* Empfang
* Kommissionierung
* Lagerung von Produkten

18
Q

Cloud-Fallbeispiel: Künstliche Intelligenz in Lieferketten - Herausforderung

A

Daten:
* vollständig
* aussagekräftig
* präzise
* allen Mitgliedern der Lieferkette in Echtzeit zur Verfügung stehen

19
Q

Cloud-Fallbeispiel: Künstliche Intelligenz in Lieferketten - Kernpunkte

A
  • Cloud muss sich lohnen
  • chancenorientiertes Denken
  • Zusammenarbeit mit Interessengruppen
20
Q

Kernpunkte - Cloud muss sich lohnen

A
  • Teilnehmer entlang der Lieferkette müssen überzeugt werden
  • Unzulänglichkeiten des derzeitigen IT-Systems für Lieferkettenmanagement verstehen
  • IT-Umgebung abbilden, die sich mit Risiken, Unternehmensführung, Cloud-Technologie und KI auseinandersetzt
21
Q

Kernpunkte - chancenorientiertes Denken

A

hinsichtlich Kosten und Nutzen
Berücksichtigung von:
* neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit
* neue Dienstleistungen
* Verbesserung der Datensicherheit
* Verringerung von Fehlern
* verbesserte Rechenschaftsrollen
* Risiken
* kürzere Reaktionszeiten für Kunden

22
Q

Kernpunkte - Zusammenarbeit mit Interessengruppen

A
  • zur Schaffung von Werten
  • wichtiger Bestandteil beim Verkauf eines Cloud-Projekts im Bereich KI
  • Beteiligte: alle Unternehmen der Lieferkette, einschließlich Großkunden
23
Q

Spezialisierung auf Cloud- und KI-Dienste

A

hoch entwickelte Analysen und KI wichtige Anwendungsbereiche des Cloud-Computing
-> Google, Microsoft und Amazon Angebote für maschinelles Lernen und KI

24
Q

KI-Bibliotheken und -Anwendungen - Bereiche

A
  • Chatbots
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Klassifizierungsdienste für visuelle Inhalte
  • maschinellen Analyse von Dokumenten
25
Q

KI-Bibliotheken und -Anwendungen - Chatbots

A
  • Gespräche mit der Kundschaft führen
  • digitale und grafische Datenbanken durchsuchen
  • Antworten verbal formulieren
  • schneller als menschliche Mitarbeitende
26
Q

Cloud-Services - Voteile

A
  • sofort einsetzbar
  • Innovationspotenzial
  • Pay-per-use statt Vorabinvestition
27
Q

Cloud-Services für KI-Anwendungen - Arten

A
  • Software as a service
  • Platform as a service
  • Infrastructure as a service
28
Q

Cloud-Services für KI-Anwendungen - Software as a service

A
  • Nutzung von Anwendungen über das Internet
  • Keine lokale Installation
  • Bereitstellung, Wartung und Aktualisierung durch den Anbieter
29
Q

Cloud-Services für KI-Anwendungen - Platform as a service

A
  • Sofort einsetzbare Bausteine für Entwicklung, Integration und Deployment
  • Ausgereifte KI-Services
30
Q

Cloud-Services für KI-Anwendungen - Infrastructure as a service

A
  • Verfügbarkeit nach Bedarf
  • Skalierbarkeit