高インパクトなセンサー駆動IoTアプリケーション構築の6つの核心原則

Phil Ressler氏（Sixgill, LLC）

今日のデジタルエコシステムでは、安価なセンサーの普及が前例のないデータ量を生み出しています。この流入は、組織が人、場所、アセットを管理する方法を再構築し、IoT自動化の次なる波を推進しています。

センサー駆動ソリューションの約束は大きいものの、多くの企業が生データを実用的インサイトに変換することに苦労しています。McKinseyによれば、ほとんどの組織が収集するIoTデータをまだ十分に活用できていません。

以下は、センサーインフォームドIoTアプリケーションの潜在能力を最大限に引き出すための6つの不可欠な原則です。

必須要件 #1: 拡張性

小さなセンサーデータストリームの収集は簡単ですが、モダンなアセットが生成する巨大なボリュームを取り込み、整理し、対応することは遥かに複雑です。例えば、商用ジェット機は週に1ペタバイトのデータを生成し、スマートファクトリーは毎日1ペタバイトを生成する可能性があります。繁栄するためには、IoTソリューションは弾力的にスケールし、パフォーマンスを損なうことなくスパイクと長期的成長を処理できなければなりません。

スマートシティでは、交通制御から群衆監視まで多様なアプリケーションが、リアルタイムで数十億のデータポイントを処理できる堅牢なバックボーンを必要とします。

必須要件 #2: 柔軟性

IoTエコシステムは、あらゆるボリューム、ベロシティ、スケールでクロスエンタープライズデータ自動化をサポートしなければなりません。オープンアーキテクチャ上に構築された単一の設定可能なデータサービスバックボーンが、あらゆるセンサータイプからのシームレスな取り込み、集約、処理を可能にし、外部システムとの統合を実現します。

柔軟性は、スマート建設や製造のようなユースケースで重要です。統合アセットオーケストレーションが作業現場の活動へのリアルタイム可視性を提供し、安全性、生産性、コンプライアンスを向上させます。

必須要件 #3: データに依存しない能力

接続インテリジェンスを最大化するには、多様で異質なソースからのデータを統合・管理する能力が必要です。特定のデータ形式に限定するアプリケーションは、ドメイン横断的なインサイト相関の機会を逃します。

例えばスマートビルでは、データに依存しないプラットフォームが人数、占有率、照明、温度指標を統合し、運用を最適化し、居住者の快適性を向上させ、コストを削減できます。

必須要件 #4: エッジコンピューティング

エッジコンピューティングはレイテンシを削減し、高コストなクラウド転送を減らし、接続障害時のレジリエンスを確保します。センサーデータをローカルで処理することで、組織はノイズをフィルタリングし、分析を加速し、リアルタイム意思決定をサポートできます。

エッジでの機械学習展開は、生センサーフィードを実用的インテリジェンスに変換することで、リアルタイムビデオ分析や予知保全のような新たな能力を解き放ちます。

必須要件 #5: 拡張性

プラットフォームは業界固有の要求に応えるために拡張可能でなければなりません。ユーザー定義イベントトリガー、複雑なルールエンジン、完全に文書化されたAPIにより、組織は独自のワークフローにソリューションを適合させられます。

ネイティブJavaScriptプラグイン、オープンI/Oバックエンド、エンタープライズシステムおよびサードパーティサービスとのシームレスな統合サポートが、長期的なアジリティと拡張性を保証します。

必須要件 #6: 統合された唯一の真実の源

断片的でサイロ化されたデータサービスの代わりに、成功するIoTイニシアチブは複数のアプリケーションに供給する共通のデータ基盤に依存します。単一の真実の源は、監査可能性、説明責任、全体論的分析を高め、ドメイン横断的な開発を簡素化します。

ユニバーサルデータオートメーションサービスを採用することで、組織はセンサー駆動ソリューションの展開を加速し、新たなビジネス価値を解き放てます。

本ブログの著者はPhil Ressler、CEO、Sixgill, LLC