IoTの新フロンティア「Edge Analytics」

IoT

ネットワークエッジの情報を直接分析する「Edge Analytics」が、IoT(モノのインターネット)の機能モデルを急速に変えている。
通常IoT機器からのデータは、クラウドベースかプライベートサーバーに送られる。
しかし、クラウドやサーバーに送る前に、自動で情報を分析できるとしたらどうだろう?例えば、緊急のリーディングや情報のフィルタリングアウトなどのセントラルサーバーによる特別なビッグデータプログラムによるテクノロジーでそれが可能になる。

求められる省電力と省データ送信

ビッグデータの蓄積はIoTの発達と重なり、ネットワークエッジからフィルタリングすることなくすべてのデータを送信するプロセスとされる。
だが、テクノロジーによる改良も求められている。特に産業用アプリケーションとしてのIoTは、デバイスの省エネ化が必須である。リモートエリアのデバイスは、リチウムイオンバッテリーなどの電源で可能な限り稼働し、現場作業員の確認作業を省くことを言い訳に、24時間のモニタリングなどが正当化されている。

そして通信エンジニアたちは、最も省エネにつながる方法が送信の最適化だと気づいている。
問題があるとすればそれらのリスクが、IoTデバイスの装備という選択肢に勝ることだろう。例えば、一刻も早いエラーの検知が必要な現場では、通知が来た時には手遅れになるリスクがある。また、チェックデータをクラウドに送信すると、クラウドの処理インフラ以上のペースで送られるリスクがある。
最悪のケースでは、既存のデータ貯蔵センターがパンクし、インターネットのトラフィックにまで悪影響が出てしまう。

ソリューションはネットワークエッジのデータ分析

低パワーデータ活用ソリューションになり得るのが、発生期ではあるが成長エリアであるネットワークエッジの分析だ。
マイクロプロセッシングの進化により、センターサーバーやクラウドを介することなく、デバイスによるオフラインでの大量データの分析が可能になりつつある。さらにデバイスがセンシングしたデータを、スマートなマシンラーニングに活用することも進んでいる。
IoTデバイスはインターネット未接続で、洗練されたアルゴリズムによって測定データの重要性を読み取り、分析できるようになりつつある。
これによって重要なデータを見逃すことなく無駄を省きながら、情報の送信をすべきかをデバイスが判断できるようになり、IoTの効率的な運用を可能にする注目すべきテクノロジーだ。
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