商用IoT展開におけるエッジコンピューティングの役割
エッジコンピューティングは、生データセットを分析およびフィルタリングし、貴重な情報のみをクラウドまたはデータセンターに送り返すことができます。 
ほぼすべての産業セクターへのモノのインターネット（IoT）デバイスの導入はすでに進行中であり、58億のエンドポイントが使用されると予想されています。
今後10年間で、IoTデバイスはモバイルユニットとPCユニットを小型化すると予測されています。つまり、これだけのデータを処理するには、新しいタイプのネットワーキングソリューションが必要です。
エッジコンピューティングは、計算とストレージをエンドポイントにはるかに近づける進化であると考えられています。そのため、電気スマートメーターまたはCCTVシステムは、インターネットに継続的に接続しなくても実行できます。
「受信データをエッジで処理することで、クラウドとの間で送受信する必要のある情報が少なくなります。これにより、処理の待ち時間も大幅に短縮されます」と、SupermicroのIoT担当副社長であるMichaelCleggは述べています。 「良い例えは、メインの場所で焼いたパイが遠くの顧客に向かう途中で冷たくなるので、より多くの近所に小さな支店を開く人気のピザレストランです。」
Gartnerによると、大企業の50％は、2019年のわずか1％に対して、2023年までに少なくとも6つのエッジコンピューティングのユースケースを展開します。探索の大幅な増加とそれに続く実装により、収集されるデータ量が急増します。
ありがたいことに、エッジコンピューティングは、生データセットを分析およびフィルタリングし、貴重な情報のみをデータセンターに送り返すことができるため、この点でも役立ちます。
これにより、データの品質や範囲を維持しながら、ネットワークコストを以前よりも低く抑えることができます。 MLモデルをデプロイしてフィルターの品質を向上させることができるため、AIを使用することで、この値はさらに複雑になります。
Gartnerによると、公益事業、物理的セキュリティ、自動車は、商用IoTの展開において2020年に最も急成長しているセグメントの3つになると予想されています。
エッジコンピューティングを使用しない場合、特にすべての生データがデータセンターに直接移動される場合、IoTデータが傍受されるというセキュリティリスクがあります。
また、企業は数百万のIoTデバイスからの生データを格納するために主要なクラウドプロバイダーに多額の支払いをしなければならないため、これは多くのユースケースを経済的に実行不可能にする可能性があります。
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