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IoTおよびエッジコンピューティング：インサイトをリアルタイムに抽出

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エッジデータからバリューを抽出する方法

IoTがネットワークのエッジでのリアルタイム分析を推進

多くのIoTアプリケーションでは、自動車、監視カメラ、ドローン、パーソナルデバイス、ロボット、ゲートウェイなどのセンサーのデータを、生成されるその場でスクリーニングおよび分析することが重要になっています。さらに、その場での変換が必要になる場合もあります。ネットワークのエッジにおけるリアルタイムの分析機能を提供できれば、運用の効率化、より安全な運転の提供、より安全な環境の構築、メンテナンスの予見、顧客の購入行動の特定が可能になり、多くの可能性を秘めた世界を実現できます。

問題は、ネットワークの待ち時間です。即時性こそその価値があることを考えると、データの保存と転送には時間がかかりすぎます。エッジストレージは、データのキャプチャを管理するほか、そのデータをリアルタイムで集約して分析するコンピューティング機能により、実用的なインサイトをデバイスレベルで瞬時に提供します。

最大$11.1兆/年

IoT市場は2025年までに年間$3.9～$11.1兆の経済的影響をもたらす1

2020年までに507.5 ZB

2020年までに世界中で使用されるスマートセンサーやその他のIoTデバイスの数は500万台を超え507.5ゼタバイト以上のデータが生成される2

2021年までに470億

コネクテッドデバイスの数は2021年までに470億台になると推定3

現在だけでなく今後数年内に、エッジでのリアルタイム分析を可能にし、普及させるためには、人工知能と機械学習（ML）の導入が不可欠です。エッジ、ハブ、そして最終的にはクラウドでのリアルタイム分析を可能にし、収集したすべてのIoTデータからより多くのバリューを得られるよう、AIおよびMLはますます複雑化、多用途化、洗練されてきています。データをクラウドに送信すれば、パターンを監視し、長期的に大規模なデータセットからインサイトを得るように機械学習とAIを訓練することができます。

原典：「Untapped Data – Getting More from IoT Data at the Edge and in the Cloud」Western Digital、Christopher Bergey（Western Digitalのブログ、2018年5月6日）
エッジ分析のバリュー

エッジ分析がもたらすリアルタイムのバリュー

人工知能（AI）、機械学習（ML）、画像、音声およびジェスチャ認識など、エッジデバイスに展開されるテクノロジーによって、キャプチャされたデータがリアルタイムに処理され、貴重なインサイトがもたらされます。分析内容はすべてクラウドに転送することができます。クラウドに転送しておけば、機械学習用のAIモデルをさらに訓練するために使用したり、将来的な用途のためにアーカイブしておいたりできます。このような情報にリアルタイムにアクセスできれば、最終的には、より効率的かつ効果的なビジネス、運用、環境を構築でき、IoTアプリケーションによる収益化の機会を増やすことができます。

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エッジのデータの力と可能性を高める
 

Western Digitalは、IoTおよびエッジコンピューティングによってもたらされるデータの力と可能性を高める、デバイスからシステムおよびプラットフォームまでの幅広い製品ラインを提供しています

IoTデータレイク

コネクテッドM2Mデバイス

産業用IoT

IoTエキスパートが認める

ABI Researchの見解では、モノのインターネット（またはコネクテッドの世界「Internet of Everything」）において最も重要なトレンドの1つは、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティング間の移行のバランスです。IoTの初期段階であり、その概念的な先駆けであるM2Mでは、アプリケーションを実現するうえでクラウドプラットフォームが重要な役割を担ってきました。インテリジェントなシステムは、そのインテリジェンスを活用するためのクラウドレベルに大きく依存しており、システムを構成する実際のデバイスはそれほど洗練されていませんでした。現在では、エッジレベルのコンピューティング機能の進歩の方がクラウドレベルのコンピューティング能力の進歩よりも速く進んでいることから、このような古い前提が一新されようとしています。

原典：「Edge Analytics in IoT」、ABI Research（2015年）

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開示情報

1. 出典：「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、2015年6月）   2. 原典：エッジコンピューティング：「A cheat sheet」、Mary Shacklett（TechRepublic、2017年6月21日）   3. 原典：「IoT numbers vary drastically: devices and spending in 2020」、Dennis Knacke（We Speak IoT、2017年10月6日）   4. 原典：「Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016」、プレスリリース（Gartner、2017年2月7日） 5. 原典：「Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2016–2021」（Cisco、2017年9月15日）
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