データで優位に立つデータについて
IoTデータがエンタープライズビジネスオペレーションのより重要な部分になるにつれて、データ分析と処理のレイテンシーを削減する機能が違いを生む可能性があります。リアルタイムの可能性を新たなレベルに引き上げます。 
IoTネットワーク間を移動するデータはたくさんあります。重要なデータを特定して特定すると、処理が遅くなる可能性があります。メタデータ（データに関するデータ）は、特に非構造化データのインデックス作成と識別に関して、データ王国の鍵となります。データがエンタープライズ機能を圧倒する可能性があるのと同様に、メタデータは事態をさらに遅くする可能性があります。
最近のIEEEエッジコンピューティング会議で発表された新しい提案、
は、多くのアプリケーションドメイン内で割り当てられているテラバイト単位のメタデータの問題に取り組む方法を提供します。これは、「効率的でスケーラブルなメタデータ」と呼ばれ、最先端のバッチ時代では必要でさえなかった用語です。
イリノイ大学のBingZhangとバッファロー大学のTevfikKosarの研究者は、IoTネットワーク間でメタデータをより高速かつ効率的に移動するソリューションを発表しました。また、ネットワーク全体のメタデータアクセスをキャッシュして予測する方法を考案しました。これにより、データアクセスと移動の遅延を減らすことができる可能性があります。 「実際の監査トレースから約2,000万のメタデータアクセス操作を再生しました。この場合、システムはプリフェッチ予測中に80％の精度を達成し、最先端のメカニズムと比較して平均フェッチレイテンシを50％削減しました。」
関連項目： デロイトレポートの詳細データ近代化の課題の範囲
すでに、「すべてのI / O操作の50％以上は、メタデータを多用するためです。
コンピューティングとファイル属性の読み取り要求は、すべてのワークロードで支配的です」とZhangとKosarは述べています。彼らは、より積極的なプリフェッチルーチン（今後のユーザーリクエストを見越してデータをストレージから一時メモリに移動する）は、実際のデータ自体よりもメタデータでうまく機能する可能性があると述べています。
著者は、Yahoo！のYahoo Hadoopグリッドトレースログを使用して、このようなアーキテクチャをテストしました。 2010年にHadoopネームノードの継続的な毎日のメタデータ操作で構成されるWebscopeデータセット。システムは、「他の最先端のメカニズムと比較して、メタデータ操作で80％の予測率を達成し、平均フェッチレイテンシを50％削減しました」。彼らは報告します。 「これは、コンピューティング機能とストレージ機能が制限されたIoTデバイスが近接エッジ/フォグコンピューティングノードと同じ平均フェッチレイテンシを達成できるIoTネットワークに適しています。」
IoTデータがエンタープライズビジネスオペレーションのより重要な部分になるにつれて、データ分析と処理のレイテンシーを削減する機能が違いを生む可能性があります。リアルタイムの可能性を新たなレベルに引き上げます。
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