エッジデバイスとは何ですか？なぜそれがIoTに不可欠なのですか？

エッジデバイスとは何ですか？

エッジデバイスは、ローカルネットワークとクラウドの間でデータを送信するための機器です。ローカルデバイスで使用されるプロトコルまたは言語間で、データがさらに処理されるクラウドで使用されるプロトコルに変換できます。ローカルデバイスはBluetooth、wi-fi、Zigbee、NFCなどのプロトコルを使用し、クラウドはAMQP、MQTT、CoAP、HTTPなどのプロトコルを使用します。 IoTデータがクラウドとローカルデバイス間を移動するために、スマートゲートウェイなどのエッジデバイスは、2つのソース間で情報を変換、並べ替え、安全に転送します。

エッジデバイスがないと、これらのタイプのデータは互換性がなく、詳細な分析のためにクラウドサービスに到達できません。 MachineMetrics Edgeは、このテクノロジーのセキュリティを意識した例の1つです。ネットワーク上で最大50台のマシンをサポートするようにEdgeProとして構成することも、Edgeとして単一のマシンの近くに設置して電力を供給することもできます。

MachineMetricsEdgeデバイス。

エッジデバイスがIIoTに不可欠な理由

エッジデバイスは、最新の産業用IoT実装、特にリアルタイムのデータ分析を必要とするタスクにとって重要です。 IoT Edgeデバイスは、ローカルデータ分析のための信頼性の高い低遅延ソリューションを提供します。製造環境では、エッジデバイスには次の利点があります。

• 条件ベースの監視を有効にする レガシーデバイスであっても、製造現場の機械の状態を監視するため
• 重大な障害の防止 データを監視および分析して、異常をより早く検出します。
• 機器の稼働時間の改善、スペアパーツの在庫の削減、およびメンテナンスコストの削減 今後の問題を予測でき、メンテナンス技術者は、最初の訪問時に問題を修正するために、マシンの状態に関する必要なデータを備えているためです。
• 新しいビジネスチャンスを獲得する 追加された効率と自己監視分析を通じて。

エッジデバイスは、関連するプロトコルを介してローカルデータとクラウドデータを変換および送信するため、エッジデバイスを利用するIIoTシステムは、リアルタイムのローカル分析と堅牢なクラウドベースの分析およびストレージのメリットを享受します。クラウドコンピューティングは、次の点でメーカーにメリットをもたらします。

• クラウドプロバイダーはオフサイトであり、通常はメーカーの責任ではないため、メンテナンスが少ないシステム
• データストレージの制約、コンピューティングの制約などにより、スタンドアロンのローカルネットワークで実現可能なスケーラビリティを超えるスケーラビリティ。
• 同様のストレージおよびコンピューティング容量のコスト削減
• どこからでもデータにアクセスできることと、災害時の冗長性

ただし、クラウドコンピューティングにはネットワーク接続が必要であり、ローカルコンピューティングよりも遅延が大きくなり、サードパーティのセキュリティに依存する必要があります。一方、エッジコンピューティングは、ネットワーク接続がない領域や、サードパーティのセキュリティが許可されていない極端なセキュリティ条件で展開できる、低遅延で信頼性の高いコンピューティングを提供します。ただし、ストレージのコストが高いためにデータが不完全になる可能性があり、ローカルコンピューティングは、社内で管理する必要があるため、クラウドコンピューティングよりも全体的なメンテナンスが高くなります。

エッジコンピューティングにより、IIoTシステムは両方の長所を活用できます。 IoTエッジデバイスとのギャップを埋めることで、コスト管理されたセキュリティを意識した方法で、メーカーに前例のない柔軟性、信頼性、速度を提供します。

エッジコンピューティングデバイスは、製造施設のデジタルツインを作成する上で重要なコンポーネントです。エッジデバイスとIIoTゲートウェイが最新のIIoTインフラストラクチャにとって重要であるその他の理由は次のとおりです。

• データ管理： エッジデバイスは、使用されない可能性が高い情報でいっぱいの扱いにくいデータセットを防ぐために、保持するデータと破棄するデータを決定できます。
• オフライン機能： エッジデバイスは、システムがネットワーク接続にアクセスできるようになるまで情報を保持できるため、データの損失を防ぎ、より詳細な分析が可能になります。
• 複合イベント処理： クラウドは、計算量の多い作業に使用してパターンを開発および認識し、エッジデバイスにプッシュして、それらのパターンが発生したときにローカルで処理することができます。
• アプリケーション： 一部のIoTデバイスは、エッジデバイスで動作するアプリケーションを利用するようになりました。この一例は、エッジコンピューティングの低遅延の性質を利用する監視およびアラートシステムです。
• AIとML： エッジデバイスを使用した人工知能と機械学習により、メーカーのリアルタイムで自律的な意思決定プロセスと、即時のBIインサイトが可能になります。

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