IoTが5Gに対応する場合：データ統合の課題

企業はすでにモノのインターネット（IoT）からのリアルタイム情報を活用しています。 5Gが登場すると、エンタープライズアーキテクト、戦略的ビジネスアドバイザー、 DataStax のPatrickCallaghan氏は言います。 、数十億のIoTデバイスからのデータ量が爆発的に増加します。データを柔軟かつ迅速に統合するのに適したアーキテクチャを構築している企業は、競争上の優位性を獲得できます。

Gartner によると、2020年までに推定200億の「モノ」がインターネットに接続される予定です。 、すべてが前例のない量のデータを吐き出します。同時に、5Gの展開は2020年から2022年にかけて増加し、より多くのデータが作成されるようになります。問題は、組織がそのすべてのデータをどのように処理するかということです。

効果的な最新のアプリケーションを構築するには、企業はIoTデバイスだけでなく、組織内外の他のソースからのデータを必要とします。課題は、5Gデータの急増に適した方法で、これらすべてのデータソースを統合できるアーキテクチャを構築することです。このアーキテクチャは、新しいユースケースが出現したときにそれに適応するのに十分な速度と柔軟性を備えている必要があります。

IoTユースケースの拡大の課題

ガートナーは、5Gモバイルデータネットワークが1平方キロメートルあたり最大100万個のセンサーをサポートできると予測しています。このレベルの接続性により、運用を改善し、効率を高め、顧客により良いサービスを提供したい組織のデータアーキテクチャに2種類の需要が生まれます。

まず、一部のデータでは、エッジでの即時応答が必要になります。ロボット工学と自動化の展開は、このクラスに分類されます。第二に、リアルタイム分析は、一連の条件が満たされたときに必要な短期的な対応を決定します。サプライチェーンの良い例は、注文が遅れる可能性がある場合に、顧客に自動的かつ積極的に連絡することです。同時に、これらのデータセットは、より長期的な分析のために照合および保存されます。

この大量のデータに対処するために、コンピューティングモデルがシフトしました。独自のデータセンターを必要な規模で構築および管理したい組織はほとんどありません。代わりに、パブリッククラウドプロバイダーに依存し、ハイブリッドまたはマルチクラウドの展開を使用します。

従来のアプリケーションとの統合の課題

このマルチクラウドへの移行は、企業がIoTデータ戦略を単独で検討すべきではない理由です。 IoTデータを活用するには、企業のリソース管理システムやサプライチェーン管理ソフトウェアなどの従来のアプリケーションから新しいクラウドサービスやSaaSアプリケーションまで、これを他のデータソースと統合する必要があります。

これらのアプリケーションは、複数の異なる場所にインストールして実行できます。一部のアプリケーションは、それらを移動するコスト、および統合とカスタマイズのすべてのレイヤーを選択解除するコストが高すぎるという理由だけで、オンプレミスのままになる傾向があります。

複数の異なるアプリケーションをサポートすることに加えて、データが重要であるだけでなく、IoTアプリケーションがデータを生成する速度（および応答を必要とする速度）も重要です。ほぼリアルタイムでの意思決定を必要とする自動化された工場では、結果を提供するために低速のリモートデータソースに依存する余裕はありません。 5Gの速度で、サービス間のこの接続は、より複雑な状況やユースケースに対処できるはずです。

IoTを利用するハイブリッドアプリケーションの構築の課題

組織がアーキテクチャ全体でデータを迅速かつ確実に移動または複製できない場合、他のデータソースと組み合わせてIoTデータを活用するために必要なハイブリッドアプリケーションモデルを作成するのに苦労します。アプリケーションデータの複数のコピーから作業する必要があるかもしれませんが、アプリケーションは分散しているため、すべてのコピーを瞬時に最新の状態に保つことは、IoTデータを最大限に活用するために企業が直面する課題です。

リアルタイムでデータを複製するハイブリッドクラウドデータベースを作成することの長期的な利点は、以前は古いアプリケーションに埋もれていたデータの新しいユースケースを提供することです。

ここでの目的は、データサイロと機能が複数のクラウドプロバイダーまたは場所に分散しているために他の方法では不可能な相互運用性を提供することです。すべてのデータが独立して複数の場所に複製される分散コンピューティングモデルを採用すると、データセットをワークロードが存在する場所の近くに保存して処理できるため、アプリケーションをより効率的に実行できます。

同様に、ビジネス要件とデータの使用方法に応じて同じデータセットをさまざまな方法で処理および使用できるマルチモデルアプローチを採用することも、ここで役立ちます。たとえば、短期的な分析のために運用データセットを調べることでいくつかの目標を達成できますが、他のデータモデルも必要になる場合があります。検索と分析はこれらのデータセットの単純なユースケースですが、グラフ分析などの他のデータモデルも使用できます。このデータを統合して使用するためのさまざまなアプローチを検討することで、より多くのユースケースに対応できます。

ハイブリッドクラウドデータベースソリューションを採用することで、短期的には、IoTに必要なデータ容量の大幅な増加に備えてビジネスを準備できます。また、クラウド展開を通じて、ユーザーや顧客に近いアプリケーションにデータを統合するのにも役立ちます。長期的には、データをリアルタイムで複製する機能により、顧客エクスペリエンスやアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えることなく、新しいクラウドベースのアプリケーションへの移行を長期にわたって管理できます。

5Gの大規模な展開はまだ数年先ですが、2019年は、エンタープライズデータアーキテクチャを将来に向けて大幅に接続された世界に適合させる設計とテクノロジーの計画を開始する機会を提供します。

事前に5Gとデータの増加に備える企業は、組織の要求に合わせてより簡単にスケールアップできるため、競争上の優位性が見込まれます。より多くのデータが利用可能になると、これらのアプリケーションを成功させるには、スケーラビリティ、可用性、分散コンピューティングをサポートすることが不可欠になります。

著者は、DataStaxのエンタープライズアーキテクト、戦略的ビジネスアドバイザー、PatrickCallaghanです。