IoTとクラウドコンピューティングはデータの未来ですか？

データの処理の難しさ

多数のIoTデバイスには、大量の種類のデータが含まれています。たとえば、IoTデバイスは、顧客の売上、走行距離、GPS座標、湿度、存在する人数、車速、気温、空気の質など、さまざまな種類のデータを提供できます。多くの企業は、IoTによって作成された複雑で膨大な量のデータを処理するのに苦労しており、データパイプラインが非効率になっていることに気づいています。リアルタイムストリーミングに依存するアプリ主導のサービスの場合、これは重要な問題です。

このためには、Kafka、Spark、Kudu、Flink、HBaseなどのパーソナライズされたリアルタイムのストリーミングアプリケーションが、最新のクラウド配信サービスの大量のビッグデータ要件を管理するために必要です。とはいえ、ストリーミングトラフィックデータの分析と統計機能の生成には、複雑でリソースを消費する監視方法が必要です。

アナリストは複数の検出方法を同時に受信データに適用できますが、これは必然的に複雑さとパフォーマンスの課題につながります。これは特に、アプリケーションが複数のシステムにまたがる場合に当てはまります（たとえば、計算のためにSparkと対話し、リソースの割り当てとスケジューリングのためにYARNと対話し、データアクセスのためにHDFSまたはS3と対話し、ストリーミングのためにKafkaまたはFlinkと対話します）。これらの展開は、繰り返しデータの前処理や複数のアプリケーションで一般的な機能の生成など、独立したユーザー定義のプログラムが含まれている場合、さらに複雑になる可能性があります。

爆発的なIoTの成長

IoTデバイスの爆発的な成長を維持するために必要なクラウドインフラストラクチャを作成するために、現在のデータ管理ツールとプロセスはその任務を果たしていません。広範なIoTデバイスによって提示される課題を管理するために、多くの企業がAIまたはML統合の必要性を認識し始めています。

これらの統合は、データを手動で並べ替える負担を軽減するインテリジェントなデータ操作を可能にすることで、このすべてのデータを理解するデータチームの機能を強化します。これにより、データを適切な場所にすばやくルーティングし、ビジネスニーズに対応し、データ操作のリアルタイム要素を維持できます。

多くの場合、これらのシナリオでは、ストリーミングアプリケーションはリアルタイムでデータを処理するのに遅れをとることがあり、根本的な原因を特定することは、このような複雑なシステムにとって厄介な課題になる可能性があります。そのため、機械学習と人工知能（AI）に依存するデータ展開は、代替手段と比較した場合に必要なパフォーマンス、予測可能性、信頼性を提供する可能性がはるかに高くなります。

IoTデバイスからのデータの効率的かつ継続的な収集を可能にするために、機械学習アルゴリズムは、アプリケーション実行の精査を可能にし、潜在的な障害の原因を特定し、パフォーマンスとリソース使用量を改善するための推奨事項を生成するために不可欠であることが証明されています。もう1つの重要な利点は、このようなプロセスを実装することで、組織が低コストと信頼性の向上を享受できることです。

各ユースケースを検討する

そのため、個々のユースケースを検討し、それがどのような特定のIoTの課題に答えを提供しているかを確認することが重要です。最初に環境を理解し、それぞれの組織に環境がもたらす問題を理解することで、ITチームは必要なソリューションを実装するためのより迅速なパスを作成できます。機械学習であろうとAIであろうと、IoTベースの導入を実現するには、データチームを自動化して強化し、発生する複雑さを管理する必要があります。

著者は、UnravelDataの最高技術責任者であるShivnathBabuです。