エッジ、エンドポイント、クラウドAI：インテリジェントIoTのための統合された未来

分析をどこで実行するかを決める際、アプリケーションの特性とエッジ・クラウド間の転送帯域幅が、パフォーマンスに影響する主要因となります。 近年、「フォグコンピューティング」の概念とともにエッジへのシフトが進んでいます。これは、アプリケーションに適した場所であれば、中央集権的なクラウドとエッジ環境の間のスペクトラム上のどこにでも、資産と処理を配置するものです。 企業がリアルタイムエコノミーへ移行する中、スペクトラムのどの段階が最適なパフォーマンスや最速の応答性を提供するかについて議論が続いています。クラウドサービスは、必要な場所とタイミングで容量と処理をオンデマンドで提供しますが、データとコマン

組織は、IoTインフラの導入と、デバイス生成データの膨大な量からインサイトを発見することに大きな課題を抱えている エッジコンピューティングの一般的なイメージでは、コア企業システム外でのあらゆる処理を意味するように見えるが、それは曖昧でもある。例えばノートPCで作業することも、理論上は「エッジコンピューティング」と見なせる。 エンタープライズ目的では、エッジコンピューティングが何を包含し、アーキテクチャのどの部分に影響するかについて、より厳密な定義が必要だ。ほとんどの技術定義の最終権威として多くの人が参照するNIST（米国立標準技術研究所）も、エッジコンピューティングについて言及しており、IE

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

チャットボットは豊かで複雑な歴史を持っています。現在、この技術の応用はカスタマーサービスを超え、より深い問題解決へと広がっています。 チャットボットの歴史 最初のチャットボットは1966年、MITで開発されました。それはELIZAと呼ばれました。 全てのチャットボットの母であるELIZAは、非常にシンプルな意思決定ツリーの質問に答えるものでした。 この最初のチャットボットは以来、自然に進化し発展してきました。1980年代から1990年代にかけて、この技術は非常にシンプルな意思決定ツリーを使用した自動電話システムに導入され、MSNやAOLを経て発展しました。 タイムラインをさらに進めると、チャ