《数据优势：未来武器》

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在现代战场上，数据至高无上。迅速获取、处理信息并采取行动的能力将战场转变为一个动态的数字世界，数据成为新的战略资源。认识到这一点，国防组织正在对数据优势平台进行大量投资。这些平台利用战术边缘产生的非结构化数据的潜力，从文本、图像和视频中提取有价值的见解。追求数据优势不仅是一个战略目标，也是战争的演变，更是未来战争胜利的基石。

在现代战场上，比对手更快地获取、处理数据并采取行动是一项至关重要的优势。实现数据优势需要正确的平台和基础设施，以实现实时态势感知。今天的战场不再是单纯的肉搏战，而是一个不断发展的数字世界，在这个世界里，数据是新的货币。通过及时有效地利用数据，美军可以在任何冲突中占得先机。正因为如此，数据主导（也称数据优势）已成为美国军事战略家的新目标。实现数据优势并非易事，因为它需要正确的平台、基础设施和流程来实现实时态势感知和决策。

使用战术边缘生成的非结构化数据正迅速成为提高态势感知能力的最有前途的趋势，因为它可以提供大量有价值的见解和信息。人工智能（AI）和深度学习的最新进展使非结构化数据资产比以往任何时候都更加有用，因为这些工具可以从文本、图像、雷达/激光雷达和视频等资产中提取可操作和可搜索的信息，否则这些信息将难以解读。通过利用人类和机器产生的大量新的非结构化数据，军队及其任务合作伙伴可以更好地了解环境，为决策提供更好的信息，涉及的领域包括预测性维护和后勤、情报收集和识别威胁等。

正因为取得了这些进步，以美国国防部（DoD）为首的全球国防组织正在投资数据优势平台，以提供必要的功能，将来自远程传感器和设备的大量非结构化数据有效地摄取到全球非结构化数据湖中，并对其进行实时处理，从而实现快速行动。

什么是数据优势平台？

军事数据优势平台的总体目标是提供一个全方位的综合解决方案，用于管理非结构化数据并将其转化为可操作的情报。考虑到数据的机密性和高风险环境，该平台还必须纳入严格的网络安全措施，确保数据免受未经授权的访问，并保持数据的完整性。数据优势平台的数据管理分为四个不同阶段：

收集：这一阶段涉及从各种来源获取数据，包括来自无人驾驶飞行器（UAV）和其他国防资产的传感器数据；人类情报/信号情报/开放源情报（HUMINT/SIGINT/OSINT）报告；以及从网络空间域提取的数据。数据格式和协议的多样性要求具备全面的多源情报能力，以管理不同的数据类型和摄取方法。
存储：鉴于数据量巨大，军事数据优势平台需要一个分布式存储系统，以便随着数据的涌入而扩展。存储系统应坚固可靠，并采用严格的零信任架构，以确保数据的保存和只有授权人员才能访问。数据生命周期管理也可用于优化存储容量管理。
处理：这一阶段涉及使用文本数据的自然语言处理（NLP）、可视数据的图像分析以及模式识别和趋势分析的机器学习（ML）算法等技术处理非结构化数据。平台应具备管理不同数据格式和处理要求的能力。
分析：在数据收集、存储和处理阶段之后，需要对数据进行分析，将其转化为可操作的智能。这可能涉及数据分析技术，如预测未来情景的预测分析、地理数据分析的地理空间情报（GEOINT）和分析实体间关系的网络分析。

数据优势平台的关键能力

在考虑数据优势平台时，应寻求以下技术能力：

全局文件系统：统一的全球命名空间，用于在单一存储库中存储和管理组织的所有数据，无论其位于何处。它应可扩展到数百亿个管理对象，并能透明地跨越多个地区和数据中心。
多协议访问：为 SMB（Windows 文件共享）、NFS 和 S3（对象存储）协议提供访问点，从而能够通过这些协议中的任何一种并发访问重叠数据。
边缘到云数据摄取：利用有效、安全的数据传输协议，并对其进行优化，以应对当代战术行动中常见的拒绝、中断、间歇和有限（D/DIL）通信环境的挑战。数据接收协议必须克服高延迟卫星链路的障碍，以保持数据接收的及时性。
多云和内部部署并行：利用多云战略，在多个云提供商或数据中心之间实现工作负载多样化，以提高弹性。实施基于策略的数据路由选择，以便同时利用多个云提供商，同时允许敏感数据集完全保留在国防部内部设施中。
连续运行 (CooP)：在数据优势平台上实现军事级别的连续运行（CooP），使远程用户能够在各种无通知的紧急情况下继续执行任务所必需的功能。在备用设施上实施强大的灾难恢复，实现零数据丢失。
实时发布/订阅：包括 Apache Kafka 和/或 Apache NiFi 等数据管道技术，以协调从战术边缘生产者到各种数据消费者（包括人工智能训练/推理、数据分析、索引等）的可靠、实时的非结构化数据流。
通过 DoDIN APL 认证：使用符合国防信息系统局（DISA）批准产品列表（APL）综合标准的产品。实施深度审计日志、FIPS 140-2 验证加密和 CAC [通用访问卡] 身份验证。