モノのインターネットとビッグデータ、クラウドコンピューティング、産業用モノのインターネットについて

私たちの時代は急速に発展しています。モノのインターネット、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどの用語が私たちの生活の中でますます頻繁に登場するようになっています。一見高尚な響きを持つこの3つの言葉は、実は私たちの生活に深く関係しています。この記事では、モノのインターネット、ビッグデータ、クラウド コンピューティングの関係と応用について説明します。産業用IoTも導入されました。

1. モノのインターネット

1. モノのインターネットとは何ですか?

モノのインターネット（IoT）とは、監視が必要なあらゆる情報を収集するために、さまざまな情報センサー、無線周波数識別技術、全地球測位システム、赤外線センサー、レーザースキャナーなどのデバイスや技術を使用することを指します。

音、光、熱、電気、力学、化学、生物学、接続され相互作用するオブジェクトまたはプロセスの位置など、必要なすべての情報を収集し、さまざまなネットワークアクセスを通じてオブジェクトとオブジェクト、オブジェクトと人間のユビキタスな接続を実現し、オブジェクトとプロセスのインテリジェントな認識、識別、管理を実現します。モノのインターネットは、インターネット、従来の通信ネットワークなどをベースとした情報伝達手段です。これにより、独立してアドレス指定できるすべての通常の物理オブジェクトが相互接続されたネットワークを形成できるようになります。

2. モノのインターネットの特徴

モノのインターネットの基本的な特徴は、通信オブジェクトとプロセスの観点から、オブジェクト間および人々間の情報相互作用がモノのインターネットの中核となることです。モノのインターネットの基本的な特徴は、全体的な認識、信頼性の高い伝送、インテリジェントな処理として要約できます。

全体的な認識 - 無線周波数識別、QR コード、スマート センサーなどのセンシング デバイスを使用して、オブジェクトに関するさまざまな種類の情報を取得できます。

信頼性の高い伝送 - インターネットとワイヤレス ネットワークの統合により、オブジェクトの情報をリアルタイムかつ正確に伝送し、情報の交換と共有を容易にすることができます。

インテリジェント処理 - さまざまなインテリジェント技術を使用して、感知および送信されたデータと情報を分析および処理し、インテリジェントな監視と制御を実現します。

3. 情報処理におけるIoTの機能

（１）情報を取得する機能それは主に情報の知覚と認識に関するものです。情報の知覚とは、物事の属性状態とその変化の仕方に対する認識と感受性を指します。情報の認識とは、物事の知覚された状態を特定の方法で表現する能力を指します。 （２）情報を伝達する機能主に情報の送信、伝達、受信が行われ、最終的には、物事の状態や変化に関する取得した情報を、ある時点（または空間）から別の時点へ伝達するタスクが含まれます。これは、よくコミュニケーション プロセスと呼ばれるものです。 （３）情報処理機能これは、既存の情報または知覚された情報を使用して新しい情報を生成する情報処理プロセスを指し、実際には意思決定のプロセスです。 （４）有効性情報の機能情報が最終的に有効になるプロセスを指します。表現方法は多岐にわたりますが、より重要なのは、オブジェクトの状態や変形方法を調整することで、オブジェクトをあらかじめ設計された状態に保つことです。

4. 主要技術

（１）無線周波数識別技術

無線周波数識別 (RFID) テクノロジー。 RFID は、インテロゲータ (またはリーダー) と多数のトランスポンダ (またはタグ) で構成されるシンプルなワイヤレス システムです。タグは結合要素とチップで構成されています。各タグには、拡張エントリを持つ固有の電子コードがあります。対象物を識別するために対象物に装着されます。アンテナを通じて無線周波数情報をリーダーに送信します。リーダーは情報を読み取る装置です。 RFID テクノロジーにより、物体が「話す」ことが可能になります。

（２）センサーネットワーク

MEMS は Micro-Electro-Mechanical Systems の略称です。これは、マイクロセンサー、マイクロアクチュエータ、信号処理および制御回路、通信インターフェース、電源から構成される統合マイクロデバイス システムです。その目標は、情報の取得、処理、実行を大規模システムに統合できる多機能マイクロシステムに統合し、システムの自動化、インテリジェンス、信頼性のレベルを大幅に向上させることです。

（３）M2Mシステムフレームワーク

M2M は Machine-to-Machine/Man の略で、機械端末間のインテリジェントな相互作用を中心としたネットワーク化されたアプリケーションおよびサービスです。オブジェクトをインテリジェントに制御できるようになります。 M2M テクノロジーには、マシン、M2M ハードウェア、通信ネットワーク、ミドルウェア、アプリケーションという 5 つの重要な技術的部分が含まれます。クラウド コンピューティング プラットフォームとインテリジェント ネットワークを基盤として、センサー ネットワークから取得したデータに基づいて意思決定を行い、オブジェクトの動作を変更して制御やフィードバックを行うことができます。

（４）応用

モノのインターネットの応用分野にはあらゆる側面が含まれます。産業、農業、環境、交通、物流、セキュリティなどのインフラ分野への応用により、これらの分野のインテリジェントな開発が効果的に促進され、限られたリソースをより合理的に使用および割り当てることができるようになり、産業の効率と利益が向上しました。

家庭、医療健康、教育、金融・サービス業、観光など生活に密着した分野への応用により、サービス範囲、サービス方式、サービス品質の大幅な向上がもたらされ、人々の生活の質が大幅に向上しました。

（５）既存の課題

• 技術基準の統一と調整

従来のインターネットの標準は、モノのインターネットには適していません。モノのインターネットの認識層のデータは、複数のソースから成り、異種混合です。デバイスによってインターフェースや技術標準が異なります。使用されるネットワークの種類や業界のアプリケーションの方向性が異なるため、ネットワーク層とアプリケーション層には異なるネットワーク プロトコルとアーキテクチャもあります。統一された IoT アーキテクチャと統一された技術標準の確立は、IoT が直面している課題です。

• コストの問題

すべての国がモノのインターネットを積極的にサポートしています。しかし、一見繁栄しているように見えるモノのインターネットの背後には、実際に投資して大規模に活用できるモノのインターネット プロジェクトはごくわずかです。たとえば、RFID 技術を実装するための最も基本的な電子タグとカード リーダーのコストは、企業の期待に応えたことがなく、費用対効果は高くありません。センサーネットワークはマルチホップの自己組織化ネットワークであり、環境や人的要因によって簡単に損傷を受けます。ネットワークが妨害されず、信頼性の高い情報がリアルタイムで安全に伝送できるようにするには、ネットワークの維持コストが高くなります。

• 管理プラットフォームの問題

モノのインターネット自体は複雑なネットワークシステムであり、その応用分野はあらゆる分野に及ぶため、多くの重複が生じるのは避けられません。このネットワーク システムに、情報を分類して管理するための専用の統合プラットフォームがない場合、大量の冗長情報、重複作業、重複構築が発生し、リソースの無駄が発生します。各業界のアプリケーションは互いに独立しており、コストが高く効率が低いため、モノのインターネットの利点を反映できず、モノのインターネットの推進に必然的に影響を及ぼします。

モノのインターネットには、さまざまな業界のリソースを統合して完全な産業チェーンモデルを形成できる統合管理プラットフォームが緊急に必要です。

• セキュリティ問題

従来のインターネットは成熟しており、広く使用されていますが、依然としてセキュリティ上の抜け穴が存在します。新興製品であるモノのインターネットは、アーキテクチャがより複雑で、統一された標準がなく、あらゆる面でセキュリティ上の問題がより顕著になっています。重要な実装技術はセンサーネットワークです。センサーがさらされる自然環境、特に過酷な環境に設置されるセンサーでは、ネットワークの整合性を長期間維持する方法が、センサー技術に新たな要件を突き付けています。センサー ネットワークには自己修復機能が必要です。

これは環境要因だけでなく、人的要因によっても影響を受けます。 RFID は、リアルタイム監視を実現するために事前にアイテムに電子タグを配置する、もう 1 つの重要な実装技術です。これにより、一部のタグ付きオブジェクトの所有者の個人情報が必然的に漏洩することになり、個人情報のセキュリティに問題が生じます。個人情報のセキュリティだけの問題ではありません。企業と国との協力は今日ではごく一般的になっています。一度ネットワークが攻撃されると、その結果は想像を絶するものになります。

モノのインターネットを利用する過程では、情報化とセキュリティのバランスをとることが重要です。

2. ビッグデータ

1. ビッグデータとは何ですか?

ビッグデータとは、種類が多く、フローが大きく、容量が大きく、価値が高く、処理・分析速度が速い実データを集約したものを指します。ビッグデータは、大量データまたは大量データ リソースとも呼ばれ、現在主流のソフトウェア ツールでは、企業が妥当な時間内に、より適切なビジネス上の意思決定を行うのに役立つ情報としてキャプチャ、管理、処理、整理することができないほど大量のデータを指します。

2. ビッグデータの4V特性

つまり、量、多様性、速度、そして真実性です。

（１）大量のデータ

データは年間 50% の割合で増加しており、2 年ごとに 2 倍になることを意味します (ビッグデータのムーアの法則)

（２）様々なデータの種類

ビッグデータは構造化データと非構造化データで構成されています。

構造化データの10%はデータベースに保存される

データの90%は非構造化されており、人間の情報と密接に関連している

（３）処理速度が速い

（４）価値密度が低く、商業価値が高い

3. ビッグデータ発展の3つの段階

4. ビッグデータの主要技術

5. ビッグデータコンピューティングモデル

3. クラウドコンピューティング

1. クラウド コンピューティングとは何ですか?

クラウド コンピューティングは、インターネットを通じてスケーラブルで安価な分散コンピューティング機能を提供します。ユーザーは、インターネットにアクセスできる限り、いつでもどこでも必要な IT リソースを入手できます。

2. クラウドコンピューティングの主要技術

主要なクラウド コンピューティング テクノロジには、仮想化、分散ストレージ、分散コンピューティング、マルチテナントなどがあります。

3. クラウドコンピューティングデータセンター

クラウド コンピューティング データ センターは、ブレード サーバー、ブロードバンド ネットワーク接続、環境制御機器、監視機器、さまざまなセキュリティ デバイスを含む複雑な設備の完全なセットです。

データセンターはクラウドコンピューティングの重要な担い手であり、クラウドコンピューティングに必要なコンピューティング、ストレージ、帯域幅などのハードウェアリソースを提供し、さまざまなプラットフォームやアプリケーションの運用サポート環境を提供します。

全国でデータセンター建設が推進されています。

4. クラウドコンピューティングアプリケーション

公共安全管理、災害復旧、都市管理、緊急管理、インテリジェント交通、社会保障などのアプリケーションを政府クラウドに導入できます。集中的な構築、管理、運用を通じて、情報資源の統合と政府資源の共有を実現し、政府管理の革新を促進し、サービス指向の政府への変革を加速します。

教育クラウドは、幼児教育、初等・中等教育、高等教育、継続教育などの高品質な教育リソースを効果的に統合し、教育情報の共有、教育リソースの共有、教育リソースの徹底的なマイニングなどの目標を徐々に達成することができます。

SMEクラウドにより、企業は低コストで財務、サプライチェーン、顧客関係などの管理アプリケーションシステムを構築でき、企業の情報化の敷居を大幅に下げ、企業の情報化レベルを急速に向上させ、企業の市場競争力を高めることができます。

医療クラウドは、病院間、病院とコミュニティ、病院と救急センター、病院と家族間のサービス共有を促進し、新しい医療および健康サービスシステムを形成し、それによって医療の質を効果的に向上させることができます。

5. クラウドコンピューティング業界

クラウドコンピューティング業界は、戦略的な新興産業として近年急速に発展し、成熟した産業チェーン構造を形成しています。この業界には、ハードウェアおよび機器の製造、インフラストラクチャの運用、ソフトウェアおよびソリューション プロバイダー、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS)、サービスとしてのプラットフォーム (PaaS)、サービスとしてのソフトウェア (SaaS)、端末機器、クラウド セキュリティ、クラウド コンピューティングの配信/コンサルティング/認証、その他のリンクが含まれます。

ビッグデータ、クラウドコンピューティング、モノのインターネットの関係

クラウド コンピューティング、ビッグ データ、モノのインターネットは、IT 分野における最新の技術開発トレンドを表しています。これら 3 つはそれぞれ異なり、関連しています。

4. 産業用IoT

産業用 IoT は、「高度なデータ分析を使用して、機械、コンピューター、人をインテリジェントな産業オペレーションに統合し、ビジネスを変革すること」と定義できます。

インダストリー 4.0 または「インダストリアル インターネット」の文脈では、産業用モノのインターネット (IIoT) がデジタル変革の一環として中心的な役割を果たしています。データは、関連製品における重要な資産および生産手段であり、グローバルに接続された製品（ライフサイクル全体を通じて）のアプリケーション分析において不可欠な機能です。

産業用 IoT は、モノのインターネットの最大かつ最も重要なコンポーネントです。支出の観点から見ると、現在、消費者向けアプリケーションがモノのインターネットの最大のアプリケーション領域であり、産業用 IoT のアプリケーションは主に 2018 年から開始されていますが、モノのインターネット全体のアプリケーション環境において、産業用 IoT は依然としてますます重要かつ高度になっています。

産業用 IoT とは、産業における IoT の応用を指します。インダストリアル インターネットは、インダストリアル IoT をカバーしますが、企業の情報システム、ビジネス プロセス、および人員にまで広がります。

産業用 IoT は、モノのインターネットの特定のアプリケーションです。これはモノのインターネットの一部であり、分割されるアプリケーションもより具体的です。

産業インターネット

インダストリアルインターネットには2つの意味があります。 1つは、企業内の産業設備（生産設備、物流設備、エネルギー計測、品質検査、車両など）、情報システム、業務プロセス、企業の製品とサービス、人員間の相互接続を実現し、企業のITネットワークと産業用制御ネットワーク間の相互接続を実現し、工場から意思決定レベルまでの垂直的な相互接続を実現することです。 2 つ目は、上流企業と下流企業（サプライヤー、販売代理店、顧客、パートナー）間の水平的な相互接続を実現することです。製品ライフサイクルの観点からは、設計、製造からサービス、そして廃棄、リサイクル、再利用に至るまで、製品のライフサイクル全体の相互接続を実現する必要があります。

将来、インダストリアル・インターネットは、設計、研究開発、製造、マーケティング、サービスにさらに重点を置くようになるでしょう。完全な統合により、産業システム全体と運用効率が向上します。インダストリアル・インターネットで最も重要なことは、企業情報のデジタル化を実現することです。