IoT アーキテクチャはクラウド上で実行できますか?

スマートサーモスタットからフィットネストラッカーまで、IoT デバイスは私たちの日常生活に当たり前のものになっています。これらのネットワーク接続デバイスは、私たちの周囲の物理的な世界に関するデータを収集、処理、共有し、私たちの生活をより便利でより良くするのに役立ちます。

同様に、多くの企業が IoT を導入し、データを活用して業務をより深く理解し、よりスマートな意思決定を行い、顧客エンゲージメントに再び焦点を当て、価値を生み出す方法を再考しています。たとえば、サプライ チェーン管理会社は、パレット、ボックス、コンテナーにセンサーを配置して、商品の地理的位置や周囲の温度や圧力などの環境変数を追跡しました。これにより、企業が顧客に提供する価値が、パレットのリースからサプライチェーンのコストの最適化まで変化し、出荷された商品の残りの賞味期限を示すデータになります。

[[209163]]

低コストのセンサー、エラスティックコンピューティング、データサイエンスの急速な進歩により、多くの業界観測者は企業が IoT デバイスを急速に導入すると予想しています。実際、調査会社ガートナーによれば、企業は2018年に約41億個のIoTデバイスを導入し、最終的には2020年までに75億個に達すると予想されています。

専門家は、これらの開発により、この期間中に世界中で約 44 テラバイトの追加 IoT データが生成されると見積もっています。ここで、核心的な疑問が浮かび上がります。この爆発的なデータ増加の傾向に対処するには、どのトップ テクノロジー アーキテクチャを採用すべきでしょうか?ここでは、オンプレミス展開、クラウド コンピューティング、ハイブリッド アーキテクチャという 3 つの大まかなオプションがあります。答えは常にユースケースによって異なります。

ローカルに展開されたIoTアーキテクチャ

オンプレミスの IoT アーキテクチャではエッジ コンピューティングが使用され、データはデータのソースに最も近いネットワークのエッジで処理されます。調査会社 IDC の調査によると、2019 年までに IoT デバイス データの 45% がエッジ コンピューティングの近くで保存、処理されるようになります。このモデルはパフォーマンス フットプリントを小さくし、企業がよりリアルタイムでデータに対応できるようにします。たとえば、石油掘削装置では、故障したバルブが火災の危険をもたらすかどうかをセンサーが検出できます。このような状況では、企業は遅延を許容できません。データを衛星に送信する必要がある場合、データセンターが戻ってバルブを閉じるように指示するまでに、応答するには遅すぎる可能性があります。ただし、エッジの展開が高速化されると、データをソースから遠くまで移動する必要がなくなります。これにより、時間の遅延が短縮され、重要な決定を下すことが可能になります。

さらに、オンプレミス アーキテクチャは、クラウド環境のようにインターネット接続に依存しません。また、ローカルに展開されたアーキテクチャは、深刻なデータ セキュリティの問題に直面している企業にも好まれています。エッジ コンピューティングにオンプレミス アーキテクチャを活用することは非常に理にかなっています。

クラウド IoT アーキテクチャ

クラウドベースの IoT アーキテクチャは、組織が多数の接続デバイスを管理し、内部データと外部データの組み合わせを通じて価値を高めるのに役立ちます。たとえば、サプライ チェーン アプリケーションでは、全体の集計ビューと比較して、一部の特定のビューを理解することでメリットが得られます。そして、完全なビューの外にある 1 セットのデータだけでも、その意味は失われます。たとえば、オンプレミス アーキテクチャのみを使用すると、資産構築の各コンポーネントのサプライ チェーンを調整することは不可能になります。

さらに、クラウド コンピューティング アーキテクチャは、他の IoT デバイスやクラウド システムとの統合および相互作用の点で、より優れた相互運用性を提供します。このモデルにより、アーキテクチャの柔軟性が向上し、外部データ ソースの利用率が向上します。クラウド アプリケーションのエコシステムでは、ソフトウェア開発者が大規模な市場に注力していることもあって、さらなるイノベーションが起こっています。技術的に革新的で競争力のある製品がすでに多数利用可能であるため、クラウド コンピューティング アーキテクチャを活用した IoT の展開はより効率的になります。本質的に、クラウド コンピューティング アーキテクチャにより、組織は将来にわたって投資収益率を確保できるようになります。

ハイブリッド IoT アーキテクチャ

多くの場合、最善のアプローチは、エッジで大規模なコア データ セットの処理を効率的に組み合わせ、集約された派生データの縮小セットをコアで処理することです。たとえば、スマート シティに配備された駐車センサーは、駐車スペースに近いすべてのセンサーからのデータを処理し、さまざまな都市の開いている駐車場の場所と数に関する集約されたデータのみを提供することで、都市に入るドライバーに駐車スペースを見つけるためのインテリジェントな提案を提供できます。結局のところ、数秒ごとにすべてのデータを送信するのはコストがかかる可能性があり、目的地に近づいているドライバーはどの駐車スペースが空いているかを必ずしも知りません。この場合、ハイブリッド アーキテクチャが理想的です。

資産最適化のもう 1 つの例は、風力タービンの応用です。風力タービンでは、ローカルに配置されたセンサーを使用して各タービンのデータを収集および分析し、全体的なパフォーマンスを総合的に最適化します。ここでは、多くのデータ ポイントからタービン コンポーネントの状態に関する洞察が得られます。各コンポーネントの健全性が集約され、風力タービンの状態の完全なビューが提供されます。 *** は、すべての風力タービンからのデータを集約し、風力発電所に実用的な情報を提供します。このようなシナリオでは、ネットワークのエッジでどのくらいの量のデータを処理すべきか、またどのデータをデータセンターで処理すべきかが、アーキテクチャ上の重要な考慮事項となります。オンプレミス アーキテクチャのリアルタイム応答性とクラウド コンピューティングのフルシステム アクセスおよびスケーラビリティの組み合わせが最大限に活用されます。

ビジネスニーズを考慮する

最終的には、設計上の考慮事項により、IoT システムのデータと処理アーキテクチャについて情報に基づいた選択が可能になります。最適な IoT アーキテクチャを決定するには、組織の現在のデバイスと計画中のデバイス、ビジネス目標とシナリオ、関連するプロセス、計画された成果の範囲を確認します。これらのビジネス要件は、スケーラビリティ、パフォーマンス、帯域幅の経済性、技術革新の速度などの技術的な考慮事項を通じて評価されます。

IoT デバイスが仕事や生活の中でますます普及するにつれて、企業はビジネス モデルや導入計画だけでなく、ビジネスにおける IoT の可能性を実現するためにどのようなシステム アーキテクチャを採用するかも検討する必要があります。