IoT とデータサイエンスのための単一開発プラットフォーム:その方法をご覧ください

IronFlockは、IoTセルフサービスプラットフォームとして、ユーザーがIoTデバイスをリモートで簡単かつ安全に追加および管理し、アプリケーションを開発できるようにします。

IoT開発サイクル全体が、特定のIoTやデータサイエンス機能などの有形要素と、知識移転や部門を超えたノウハウの流れなどの無形の要素の両方をどのように組み合わせるかを示します。この移転は、産業用 IoT シナリオに最適な 1 つの包括的な IoT 開発プラットフォーム内で行われます。

私たちの提案：IoTプロジェクトを開始するための前提条件として、費用のかかる社内IoTインフラストラクチャを構築せずに独立性を実現するには、データサイエンスとIoT機能を1つの協調的な産業用IoTプラットフォームに統合する必要があります。

データサイエンスとIoTという2つの知識領域間の交換を促進するプラットフォームを開発することが私たちのビジョンです。さらに、IoT（モノのインターネット）プラットフォームは、さまざまな種類のテクノロジーだけでなく、人々（組織内のさまざまな機能を持つさまざまなタイプの専門家）を結集させ、それによってさまざまなタイプの考え方も集めます。

テクノロジーと人材を結び付けて、包括的な IoT 開発サイクルを実現

完全なIoT開発サイクルには、有形要素と無形要素の両方が含まれていると私たちは理解しています。これらについては、次のセクションで説明します。

IoT 開発の具体的な要素:エンドツーエンドのデータサイエンスと IoT ツールチェーン

IoT 開発の具体的な要素には、中断のないフルサークルの開発シナリオを実現するために必要な機能一式と、それらのシナリオの反復性が含まれます。大まかに言って、これには以下の機能が含まれます。

大規模な IoT デバイスへの接続と管理
これらのデバイスから IoT データを収集します。
そのデータを処理して分析します。
そのデータを考慮してアプリとモデルを構築します。
これらのアプリやモデルを接続したデバイスにロールアウトし、
新たに収集したデータに基づいて、アプリとモデルを継続的に改善します。

IoT 開発の無形要素:知識と人材

IoT エコシステム内の無形のコンポーネントは、キャプチャするのがやや困難です。これらには以下が含まれます。人さまざまな組織機能と 知識の伝達 その中で。ここでインタンジビリティについて話すのは、IoT開発サイクルのこの側面にはノウハウの交換が必要だからです。

これには、ある開発シナリオから別の開発シナリオへと異なるコラボレーション戦略を適用することが含まれます。専門分野を問わず、知識の伝達は、あらゆる複雑な IoT 開発がシームレスに進められるような方法で行われます。

無料の共同交換による完全に統合されたIoT開発環境に向けて

有形構成要素と無形構成要素の両方を包括的に統合できます サービス 全面的なIoT開発サイクルのために。このサービスをどう思い浮かべばいいのでしょうか？それは 統合された、完全に統合された IoT 開発環境。これは、コネクテッドデバイスの管理、アプリケーション開発、およびアプリケーション展開に必要なインフラストラクチャを意味します。その上、IoT データの収集と分析のための統合に加えて、コラボレーション機能も備えているはずです。

IoT 開発プラットフォームは、何千もの IoT デバイスを同時にサポートし、処理できなければなりません。増え続けるIoTデバイスを維持できるインフラストラクチャとの接続を確立して維持する必要があります。しかし、そのようなサービスの 1 つによって、以下も可能になります。循環と 人的資本から人的資本への無料交換複数の機能や考え方を 1 つの会場で実現できます。

これには、考え方が明らかに異なる2つの専門家グループ、つまりエンジニアとデータサイエンティスト間の知識移転とコラボレーションが含まれます。

社内の IoT インフラがなくても独立性を実現

A hackermoon.comの最近の記事社内 IoT ソリューションをゼロから構築する場合の利害関係を列挙し、インフラストラクチャの課題の複雑さを掘り下げています。後者には、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、サーバーの要件の範囲を定めるなど、時間とコストがかかる作業が含まれる場合があります。また、設計作業自体は言うまでもなく、リソースの再利用も必要になる場合があります。

マネージド IoT サービスには、さらに高い初期費用がかかります。これらには、ローカルクラウドサービス、API インフラストラクチャ、その他いくつかのサービスが含まれる場合があります。しかし最も重要なのは、こうした個々の専門分野すべてを網羅するために、組織は専門家の支援を（多くの場合外部から）得ることができなければならないということです。多くの場合、組織は必要な専門知識をすべて社内に備えていません。

オンラインIoTクラウドプラットフォームソリューションは、社内にIoTインフラストラクチャをセットアップする負担がなくなるという点で、建設的な方法で介入できます。オンライン・プラットフォーム・オファリングには、開発、デプロイ、テスト用のインフラストラクチャーがすでに組み込まれています。そのため、組織内でローカルに構築する必要がなくなります。

IoT開発サイクルは以下でカバーできると私たちは理解しています 1 つの IoT プラットフォームソリューションここで、独自のソリューションをまとめるための環境を構築できます。

データサイエンスを統合した IoT 開発スタジオ

IronFlockは、デバイス管理、IoTアプリ開発、および無線アプリ展開のための組み込みインフラストラクチャを備えた、完全にスケーラブルで軽量なIoT開発イネーブラーです。IoT セルフサービスプラットフォームであるため、ユーザーは IoT デバイスをリモートで簡単かつ安全に追加、管理したり、開発プラットフォームの IDE でアプリケーションを開発したり、世界中の任意の数の IoT デバイスにコードを即座にデプロイしたりできます。

このスタジオは、データ収集とデータ分析のために、あらゆるプラットフォームまたはデータサイエンスサービスと統合できます。当社の社内ソリューションは、IoT 開発スタジオとデータサイエンススタジオの力を組み合わせて、あらゆるユースケースに対応する複数の IoT ソリューションの作成を容易にします。

このプラットフォームはデータサイエンスとIoTを結びつけます。データサイエンススタジオでは、接続されたIoTデバイスからのデータを収集して分析します。また、クラウドで機械学習モデルを作成することもできます。次に、IoT 開発スタジオを使用して IoT デバイスにデプロイします。IoT デバイスは分析のためにデータをデータサイエンススタジオに送り返します。これにより、機械学習モデルの継続的な更新と調整が可能になります。こうして、IoT 開発が本格化するのです。

統合データサイエンスサービスを備えたIoTスタジオの包括的なソリューションには、次の機能があります。