IoT 및 에지 컴퓨팅: 실시간으로 통찰력 확보
에지 데이터에서 값을 추출하는 방법
IoT는 네트워크 에지에서 실시간 분석을 수행합니다.
다수의 IoT 애플리케이션에서 데이터가 생성되고 변형되는 장소, 즉 자동차, 감시 카메라, 드론, 개인 장치, 로봇, 게이트웨이 등의 센서에서 데이터를 선별하고 분석하는 것이 중요해졌습니다. 네트워크 에지에서 실시간 분석을 수행함으로써 운영 효율성이 향상하고, 보다 안전한 운행을 제공하며, 더욱 안전한 환경을 조성하고, 향후 유지 보수를 예측하며, 고객의 구매 행동을 판별하고, 다양한 기회를 제공할 수 있습니다.
네트워크 지연 문제는 해결해야 할 과제입니다. 가치 있는 데이터를 저장하고 전송하는 데 시간이 오래 걸립니다. 에지 스토리지는 데이터 캡처를 관리하고, 데이터를 실시간으로 집계 및 분석하는 컴퓨팅 용량을 제공하여 장치 수준에서 즉각적이고 실용적인 통찰력을 전달합니다.
최대 11.1조 달러/년
IoT 시장은 2025년까지 연간 약 3.9조에서 11.1조 달러 규모에 달하는 잠재적인 경제적 영향을 미칠 것입니다1
2020년까지 507.5ZB
2020년까지 전 세계에서 500만대 이상의 스마트 센서 및 기타 IoT 장치가 사용될 것이며 최소 507.5 제타바이트의 데이터가 생성될 것입니다2
2021년까지 47B
2021년까지 470억대의 연결 장치가 사용될 것입니다3
에지에서 실시간 분석을 가능하게 하거나 더 선호하게 만드는 것은 지금뿐 아니라 앞으로도 인공지능과 머신 러닝(ML)을 수행할 수 있다는 가능성 때문입니다. AI 및 ML은 점차 복잡해지며 다양하고 정교해지고 있어서 에지, 허브 및 궁극적으로 클라우드에서 실시간 분석이 가능해져 수집된 모든 IoT 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있게 됩니다. 데이터는 클라우드로 전송될 수 있으며, 머신 러닝 및 AI는 패턴을 모니터링하고 시간의 경과에 따라 대용량 데이터 세트로부터 통찰력을 얻도록 훈련됩니다.
출처: Untapped Data – Getting More from IoT Data at the Edge and in the Cloud, Western Digital의 Christopher Bergey(Western Digital 블로그, 2018년 5월 6일)
에지 분석의 가치
에지 분석은 실시간 가치를 제공합니다.
인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 이미지, 음성, 제스처 인식, 기타 에지 장치에 배포된 기술은 캡처된 데이터와 실시간으로 상호 작용하여 가치 있는 통찰력을 제공합니다. 분석 정보를 완전히 이해한 뒤 클라우드로 전송되어 머신 러닝용 AI 모델을 교육하는 데 사용되거나 향후 사용 목적으로 보관할 수 있습니다. 실시간으로 이 정보에 액세스 가능하기 때문에 궁극적으로 더 효율적이고 효과적인 비즈니스, 운영 또는 환경이 조성되어 IoT 애플리케이션의 수익 창출 기회를 제공합니다.
에지 데이터의 힘과 가능성 활성화
Western Digital은 IoT 및 에지 컴퓨팅에서 얻어진 데이터의 힘과 가능성을 활성화하도록 고안된 장치에서부터 시스템, 플랫폼에 이르기까지 광범위한 제품 포트폴리오를 제공합니다.
IoT 데이터 레이크
IoT 데이터 레이크
사물 인터넷 데이터 효과적으로 관리하기
사물 인터넷(IoT) 데이터를 사용하여 비즈니스를 향상하는 방법을 탐구할 때 기업이 직면하게 되는 가장 큰 문제 중 하나는 센서가 엄청난 양의 데이터를 만들어 낸다는 것입니다. 엄청난 양의 데이터는 방대한 양의 수집된 데이터에 효율적으로 액세스하고, 이를 조작하며, 이로부터 통찰력을 얻는 능력을 저하합니다.
클라우드 오브젝트 시스템은 많은 양의 IoT 데이터를 처리하도록 설계되었고, 중앙 집중식 하이브리드 클라우드 시스템에서 데이터를 집계, 저장, 관리 및 보호하도록 도와주고, 에코시스템 전반에서 해당 데이터를 공동작업하고 공유할 수 있는 기능을 제공합니다.
204
억
2020년까지 IoT 장치 설치4
$2.93
조
2020년까지 IoT 엔드포인트 지출4
확장 가능한 IoT 데이터 처리 용량
Western Digital Ultrastar 플랫폼에 구축된 오브젝트 스토리지 솔루션은 IoT에서 생성된 데이터와 같이 대량의 데이터를 처리하도록 설계될 수 있습니다. 고밀도, 저전력 공간, 강력한 경제성 덕분에 어떤 데이터를 삭제할지 또는 오프라인으로 작업할 것인지 고민하는 대신 온라인에서 더 많은 데이터를 보관할 수 있습니다.
빅 데이터 및 분석 — 미래의 데이터 레이크 인프라
페타바이트 단위의 데이터 레이크를 최저 TCO로 구축하는 동시에 성능, 확장성 및 신뢰성을 그대로 유지합니다
연결된 M2M 장치
연결된 M2M 장치
M2M 연결 장치의 폭발적인 증가
연결성 및 컴퓨팅 초소형화의 발전 덕분에 스마트하고 연결된 센서가 폭발적으로 증가하여 농업 기술에서 의료에 이르기까지 거의 모든 산업에서 IoT의 혜택을 얻을 수 있었습니다. 그 수는 2021년까지 33억으로 증가할 것으로 예상되며, 이 장치가 데이터를 생성, 처리, 전달하는 방법은 다수의 중요한 산업에 엄청난 영향을 미칠 것입니다.
이 연결된 M2M 장치는 집계 포인트로 사용된 게이트웨이 및 네트워크에서 클라우드에 이르기까지의 다양한 포인트뿐만 아니라 장치에서도 스토리지가 필요합니다.
137
억
IoT에서 M2M 연결
2021년까지 5
2021년까지 5
46%
CAGR
2016년에서 2021년
글로벌 모바일 데이터 트래픽5
글로벌 모바일 데이터 트래픽5
IoT 시장의 신뢰하는 파트너
적응형 솔루션은 스마트 센서 애플리케이션 스택을 위한 적은 공간을 차지하는 스토리지에서부터 에지 게이트웨이 서버에 이르기까지 모든 것을 처리하도록 설계되었고, 고온 고습에 강합니다. Western Digital은 IoT 시장의 변화하는 요구에 맞게 설계된 다양한 스토리지 솔루션을 제공합니다.
IoT 및 에지 솔루션: 연결된 M2M 장치
연결된 M2M 장치에 대한 자세한 내용은 전문가에게 문의하거나 아래 링크를 사용하여 메시지를 보내 주세요.
산업용 IoT
산업용 IoT
다량의 IIoT 데이터 관리
완전한 산업용 사물 인터넷(IIoT)으로 공장에서 최신 센서, 자동화, 증강현실(AR) 및 분석이 가능하여 고품질의 제품이 보장됩니다. 이로 인해 다량의 데이터가 생산되고 이 데이터를 저장하고 분석해야 합니다. 발생할 수 있는 위치는 다르지만 지연 시간을 최소화하고 응답성을 극대화하려면 에지가 최적의 장소입니다.
에지 게이트웨이는 파이프라인을 형성합니다. 근처 소스의 낮은 대역폭의 데이터는 하나의 스트림으로 통합되고, 이 스트림은 중요한 상황을 신속하게 탐지하고 반응하도록 처리됩니다. 에지 노드에 입력된 모든 데이터가 중앙 클라우드로 반환되는 것은 아니며, 덜 중요한 데이터도 향후 처리를 위해 데이터 센터로 전달됩니다. IIoT에서는 신속한 결정을 내리기 위해 속도는 필수 요소이고, 에지는 데이터를 신속하게 캡처, 처리, 분석하는 문제에 있어서 중요합니다.
산업용 IoT를 위한 신뢰할 수 있는 파트너
IIoT가 처리한 데이터는 비즈니스에 재정적 영향을 미치므로 에지는 지연 시간을 최소화하고 응답성을 최대화하는데 필요한 성능을 갖춘 다양한 폼 팩터에서 최고 안정성을 제공하는 스토리지가 필요합니다.
IoT 및 에지: 산업용 IoT
산업용 IoT에 관한 더 자세한 정보는 전문가에게 문의하거나 아래 링크를 사용하여 메시지를 보내주세요.
IoT 전문가 동의
ABI 리서치에 따르면 사물 인터넷(또는 만물 인터넷의 연결된 세상 전체)의 가장 중요한 트렌드 중 하나는 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 간의 이동성 균형입니다. IoT의 초기 및 개념적인 전구체인 M2M은 클라우드 플랫폼이 애플리케이션 지원자로서 중요한 역할을 수행한다는 특징이 있습니다. 지능형 시스템은 주로 지능의 클라우드 레벨에 의존해 왔으며, 구성하는 실제 장치는 상대적으로 정교하지 않았습니다. 이러한 구식의 전제는 에지 레벨의 컴퓨팅 용량이 클라우드 레벨보다 더 빠르게 진행됨에 따라 흔들리고 있습니다.
출처: Edge Analytics in IOT, ABI Research, 2015년
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공개 정보
1. 출처: Unlocking the potential of the Internet of Things, James Manyika, Michael Chui, Peter Bisson, Jonathan Woetzel, Richard Dobbs, Jacques Bughin, Dan Aharon(McKinsey Global Institute, 2015년 6월) 2. 출처: 에지 컴퓨팅 A cheat sheet, Mary Shacklett(TechRepublic, 2017년 6월 21일) 3. 출처: IoT numbers vary drastically: devices and spending in 2020, Dennis Knacke(We Speak IoT, 2017년 10월 6일) 4. 출처: Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016, 보도자료(Gartner, 2017년 2월 7일) 5. 출처: Cisco VNI(Visual Networking Index): Forecast and Methodology, 2016–2021(Cisco, 2017년 9월 15일)
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