エッジからクラウドまでの可視性を実現するには？

企業データを最大限に活用するには、ローカルエッジシステムからクラウドへのシームレスな移行を保証するプラットフォームを使用するのが最善です。デジタルの進歩で成功する企業運営には、データへのアクセスが必要です。。 完全な透明性と可視性 です これまで以上に重要です。そのデータをインサイトにつながる高品質データに変換し、長期的なデータ履歴として保存し、さまざまな地域の利害関係者と共有することは、クラウドなしでは実現できません。これが、近年、クラウドの普及に向けた企業間の協調的な取り組みが行われている理由です。同時に、迅速な対応とより迅速なインサイトを保証するエッジも同様に重要です。また、企業は簡単な予測分析をローカルで実行できます。これは、IoT ネットワークのエッジから得られるリアルタイムデータの利点です。

肝心なのは、IoTを本当にユーザーに有利に機能させるには、エッジ機能とクラウド機能の両方が必要だということです。さらに、企業はエッジからクラウドサービスへの中断のない、迅速、安全な移行を可能にするソリューションを構築する必要があります。これらのソリューションには、ローカルで行われる予知保全、資産追跡、状態監視を最大限に活用するためのエッジデータが必要です。しかし同じように、 企業はより高度な分析を行うためにクラウド機能を必要としています。たとえば、グローバルな大規模製造業のニーズを満たす機械学習ソリューションを構築したいと思うかもしれません。

エッジとクラウド：両方の利点を活用することで、企業は持続可能かつ大規模に事業を強化するための準備が整います。

IoT プラットフォームがどのように役立つか

ここでIoTプラットフォームの出番です。 アイアンフロック データ主導型の組織内の結合組織として機能し、エッジシステムとクラウドシステムのシームレスな統合を可能にします。エッジでのデータへのアクセスは、安全なインターネット接続を介して行われます。デバイスは数分でプラットフォームにリンクされ、データ抽出アプリは数秒でデバイスにデプロイできます。これにより、組織は機械学習モデルの構築や既存の分析ソリューションの強化に必要なデータにアクセスするうえで最適な立場に立つことができます。

機械学習モデルがクラウドに構築されると、 また、これらのモデルをエッジに導入するためのインフラストラクチャも必要になります IoT ネットワークのだからこそ、完全な接続を実現するために双方向に拡張できる統合型 IoT プラットフォームが必要なのです。すぐに利用できるストリーミングデータに簡単にアクセスでき、更新されたモデルをデプロイすることで開発サイクルを終了できます。

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デバイスの接続から始めて、工業製造アプリからホームオートメーションに至るまで、豊富な既製の IoT アプリケーションを活用してください。

IoT エッジが重要な理由

クラウドファーストの考え方は機械学習や高度な分析に最適ですが、簡単に言えば、データサイエンスチームを組織内で成功させるものであれば、その優位性を過小評価してはなりません。企業がデータ量の増加に直面するにつれて、そのデータをより効果的に管理することが必要になり、 エッジコンピューティング機能でクラウドを補う。

一例を挙げると、エッジによって企業はより早くインサイトにたどり着くことができます。

多くのユースケース、特に製造や予測分析では、IoT エッジの遅延ゼロの利点が必要です。そのような場合は、エッジデバイスで直接データを抽出して分析することしか意味がありません。こうすることで、さまざまなシナリオでデータに基づいて即座に行動できるようになります。これには、メンテナンスの問題への取り組み、生産上の問題の回避、全体的な効果の監視などが含まれます。

具体的には、クラウドに適したユースケースは、通常、長期的なデータ履歴またはビッグデータ分析に依存します。資産追跡や状態監視を行ったり、設備全体の有効性を監視したりする場合は、そのデータがすぐに必要になります。このようなシナリオでは、エッジコンピューティングが重要になります。これにより、すぐに対応できるだけでなく、パブリッククラウドに送信されるデータ量を大幅に削減できます。

エッジ・トゥ・クラウド・プラットフォームで業務を拡張する方法

資産をエッジからクラウドまで統合するIoTプラットフォームに移行すれば、センサー、アクチュエーター、IPCなどのエッジデバイスと、クラウドコンピューティングに付属する高度なAI機能との間のギャップを効果的に埋めることができます。

アイアンフロック エッジのあらゆる産業資産に簡単に接続できます。データは専用のデータスタジオに安全にストリーミングされ、そこでデータが保存され、分析の準備が整います。IoT アプリをネットワークのエッジに直接デプロイすることで、クラウドに送信するデータとそのデータの解釈方法をデバイスにさらに指示できます。このプラットフォームにより、クラウドでのさらなる分析や ML が可能になります。同時に、あらゆる IoT アプリケーションを実行したり、エッジゲートウェイで分析を実行したりすることも可能になります。

これが両方の世界の恩恵を受ける方法です。クラウドは、データモデリング、高度な分析、そして最終的には機械学習や人工知能のタスクに関連するデータのみを受け取ります。そして、エッジはデバイスからのデータを処理して前処理し、必要に応じてクラウドに渡します。繰り返しになりますが、レガシー機器、センサー、PLC、より高度な産業用PCから得られるすべてのデータを活用することになります。同時に、クラウドの高度な機能を最大限に活用できます。

両者の長所を活かしたアプローチ

アイアンフロック ここであなたを助けることができます。このプラットフォームでは、接続されたデバイスから IoT データを収集し、エッジでデータ処理を行い、そのデータをパブリッククラウドまたはプライベートクラウドに保存し、プラットフォーム上で機械学習モデルを構築し、これらを IoT に展開して一周することができます。そのため、その両方が可能になります。つまり、ストリーミングされたデータに基づいて、ローカルエッジ分析と基本的なデータビジュアライゼーションが可能になります。しかし、ML モデルを構築し、既存の AI をエッジで更新する必要もあります。これらは IoT アプリとして便利にパッケージ化されているので、どのような変更も無線で展開できます。

概要は次のとおりです。

IoT エッジアナリティクス

これは、資産の監視と追跡、状態監視、予測分析に最適です。標準的な予知保全のユースケースを構築して、製造現場のあらゆる種類の業務を監督できます。また、1 つのプラットフォームから KPI を追跡したり、外れ値を検出したり、赤いボタンアラートを送信したりするのも便利です。実際には、リアルタイムデータへの高速アクセスが必要なことは何でも行います。

クラウドにおける機械学習と AI モデル

プラットフォームのデータスタジオにデータを保存することで、機械学習モデルを構築できます。その後、Python カードと SQL カードを使用して、専用のデータサイエンスワークブックで視覚化できます。そこから先に進むと、 これらのモデルを IoT アプリとしてパッケージ化し、1 つのシームレスなジェスチャーでエッジにデプロイできます。

カスタムダッシュボードでのデータビジュアライゼーション

エッジデータがデータスタジオにストリーミングされると、そのデータに基づいてビジュアライゼーションを簡単に構築できます。そのためには、さまざまなテンプレートとカスタマイズオプションを使用します。または、必要に応じて PowerBI や Tableau などの外部ビジュアライゼーションツールと統合することもできます。これにより、製造現場の全体像を把握でき、資産の可視性が高まります。

OTA の導入と更新

プラットフォーム上で作成されたすべてのロジックは、数回クリックするだけで無線でエッジにデプロイできます。さらに、このプラットフォームには ML モデルを継続的に監視するために必要なすべてのインフラストラクチャが付属しています。そのため、IoT デバイス上でテストしながらデバッグしてパフォーマンスを向上させ、OTA アップデートを実行することができます。

これにより、産業資産のエッジからクラウドまでの可視性を実現し、その結果、製造現場の完全な透明性を実現できます。繰り返しになりますが、これこそが IoT 開発を迅速化する方法です。これにより、次のことが可能になります。 PoC から導入までわずか 60 日で移行。また、大規模なスケールアウトエッジデプロイメントをより迅速に実装できるため、さまざまな産業オートメーションケースの基礎を築くことができます。

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