IoT急増がエッジコンピューティングへのシフトを駆動する理由

シンプルなものから信じられないほど複雑なものまで、エッジインテリジェンスはあなたのIoTプロジェクト成功の味方だ。 デジタルトランスフォーメーションがあらゆる業界を席巻し、組織がオーディオ、ビデオ、振動センサーを業務全体に設置するよう促している。しかし、IoTプロジェクトの30%がPoC（概念実証）段階で失敗することを考えれば、大規模IoT展開への投資に慎重になるのは当然だ。 IoT失敗の主原因の一つは、組織がそれらデバイスの生成するデータの津波に備えていないことだ。データ量がレイテンシと中央コンピュートインフラまたはクラウドに負荷をかけ、言うまでもなく労働力にも負担をかける。ルーチンメンテナ

IoTとエッジコンピューティング モノのインターネットは、スマートライトやオーブンから産業分析データ取得デバイスまで、接続デバイスが指数関数的に増加しています。IDCによると、2025年までに416億台の接続IoTデバイスが存在し、79.4ゼタバイト（ZB）のデータを生成すると予測されています。比較のために、1ゼタバイトは約10億テラバイトです。 IoT初期には、ほとんどのデバイスが収集したすべてのデータを分析のためにクラウドに送信していました。しかし、数兆ギガバイトをクラウドに送ろうとすると、データパイプラインが少し詰まり始めます。そこに登場するのがエッジコンピューティングです。これは、デー

エッジアナリティクスとは？ エッジアナリティクスは、ネットワーク内の非中心点、すなわちネットワークのエッジでデータを収集、処理、分析する手法です。クラウドや他の中央集権システムではなく。エッジアナリティクスは通常、センサー、ネットワークスイッチ、ペリフェラルノード、またはその他の接続デバイスで、またはその近くで発生します。エッジアナリティクスの分散型ローカル性質は、より伝統的なビッグデータ手法に比べ、はるかに高速であるというメリットがあり、ネットワーク負荷を軽減しながら、より迅速で正確なビジネスインテリジェンスをもたらします。 このモデルでは、情報の大部分がエッジで分析され、最も関連性が高くク

従来のIoTアーキテクチャでは、スマートデバイスが収集したデータをクラウドやリモートデータセンターに送信して分析します。デバイスとの間で大量のデータが行き来すると、ボトルネックが発生し、このアプローチはレイテンシに敏感なユースケースでは非効果的になります。 IoTエッジコンピューティングは、データ処理をIoTデバイスの近くに移すことでこの問題を解決します。この戦略によりデータ経路が短縮され、システムがニアインスタントなオンサイトデータ分析を実行できるようになります。 本記事は、IoTエッジコンピューティングの概要と、データの発生源に可能な限り近い場所でアクションを起こすメリットを紹介します。シ