2024年のIoTアプリ開発のトップトレンド

IoT アプリ開発は、俊敏性、生産性、セキュリティを強化できることで知られています。では、何が待ち受けているのでしょうか？

IoT プラットフォームにおけるコンテナ技術へのさらなる注力

ガートナーは次のように予測しています グローバル組織の 75% 以上が、コンテナ化されたアプリケーションを本番環境で使用するようになる。これまでのところ、コンテナテクノロジーは従来のエンタープライズ IT 環境とクラウドアーキテクチャの一部でした。しかし、近年の産業用 IoT プラットフォームの発展とベンダーニュートラルな IoT テクノロジーへの需要の高まりにより、コンテナは IoT (モノのインターネット) にとってますます重要になっています。

コンテナの定義

コンテナとはこれはランタイム環境全体を含む軽量な仮想化技術です。つまり、アプリケーションとそのすべての依存関係、およびアプリケーションの実行に必要なライブラリと設定ファイルが含まれます。コンテナテクノロジーは、オペレーティングシステムと基盤となるインフラストラクチャーの違いを抽象化するのに役立ちます。これが、あらゆる IoT デバイスに接続し、あらゆるマシンやレガシー機器を仮想的に IoT 対応にするために、IoT プラットフォームに組み込まれていることが多い理由です。

アプリケーションの変更と更新のペースが速くなるにつれて、コンテナの分離はますます重要になっています。モジュールは完全に独立しており、明確に定義された API を介してのみ相互に連携するため、環境に影響を与えずに更新できます。

エッジでの AI プロセスの強化

コンテナは、エッジでの AI 対応プロセスに欠かせないものになりつつあるため、エッジコンピューティングも強化します。AI と機械学習のモデルは、エッジデバイス上の分離されたコンテナを介してトレーニングしてデプロイできます。また、エッジにデプロイされるソフトウェアは定期的に更新する必要があります。そのため、IoT プラットフォームにより、コンテナ化されたワークロードをクラウドから管理および実行できるようになりました。

セキュリティとアプリ管理の強化を実現

異なるコンテナ間で機能を分割することで、他のアプリケーションに影響を与えない個別の更新を実行できます。また、IoT プラットフォームユーザーは、管理者から読み取り専用ロールまで、さまざまな権限をさまざまなコンテナーに割り当てることができるということです。これにより、セキュリティが強化され、資産の完全性が保証されます。

IoT プラットフォームでは、開発者はコンテナの開発環境とデプロイ環境を作成できます。これにより、IoT アプリケーションを本番環境にデプロイする前に、コーディングとテストを行うことができます。IoT アプリケーション開発は実質的にコンテナ技術で成り立ちます。開発者は、デバイスの数や場所に関係なく、デバイスにインストールされている IoT アプリを簡単に管理できます。

デベロッパーの役割をさらに強化

通常、開発者は迅速なイノベーションとセキュリティの向上に重点を置いています。コードのコミット、リリースの実行、依存関係の更新を行います。しかし、開発者は IoT 開発プロセスにおける自分の役割について声を上げるようになってきています。IoT アプリケーション開発者の役割は、個々の貢献者としての認知度が高まり始めているため、進化し続けています。IoT アプリストアなどの IoT プラットフォーム機能により、開発者は自分の作品を紹介することができます。開発者は、開発した IoT アプリを IoT プラットフォームに直接埋め込まれているマーケットプレイスに配置できます。

これにより、IoT プラットフォームに取り組む開発者は、独自の IoT アプリや IoT アプリケーションテンプレートを共有して販売する「プラットフォーム内のプラットフォーム」を形成できます。一方、IoT プラットフォームは、IoT プロセスにおけるアプリ開発者の重要な役割に対する認識を高め、ますます高まっています。 ますます開発中心に、コミュニティ構築、知識共有、IoT コラボレーションにさらに重点を置いています。

モバイルアプリ開発におけるIoTの役割の拡大

モバイルアプリ開発業界も、IoT（モノのインターネット）への転換期を迎えようとしています。そのため、来年、そしてその先には、IoT モバイルアプリ開発のトレンドが大きく多様化することが予想されます。

ビッグデータと AI のための IoT アプリ

IoTデータをキャプチャして保存するためのビッグデータ戦略に加えて、接続されたデバイスによって収集された大量のデータを処理するアプリが、さらに注目されるでしょう。また、IoT エッジで展開される IoT アプリとしてパッケージ化された機械学習モデルの人気も高まっています。 ビッグデータ、IoT、AI の組み合わせ 開発者が些細な作業を自動化および簡素化するのを支援し、工業メーカー、自動車、物流、小売企業が業務を合理化し、消費者サービスを改善するのを支援します。

スマートホームの予知保全のためのその他のIoTアプリ

予知保全にIoTを使用することは、工業生産においてすでに標準となっています。現在、予知保全アプリはより速いペースで消費者セグメントに導入されるでしょう。スマートホーム・エコシステムはさらに統合され、最適化されるでしょう。モバイルアプリユーザーにアプライアンスの障害を通知し、パフォーマンス不足を予測し、メンテナンスチェックが必要な場合はいつでもアラートを送信します。IoT と AI を活用した在宅医療サービスは完全に自己管理されるため、修理や保守点検時に人が立ち会う必要がなくなります。

工業生産における異常検知のためのその他のIoTアプリ

同時に、工業メーカーはデータ分析機能を強化して異常検出技術を改善する予定です。今度は、ML アルゴリズムはモバイル IoT アプリとしてパッケージ化されるでしょう。これらは世界中の製造工場で展開される予定です。これにより、メーカーは自社の業務における望ましくない挙動や、機器の性能やプロセス管理で発生する可能性のある異常を追跡して予測できるようになります。そして、どこからでもこれらに対応できるようになります。

リアルタイムおよびほぼリアルタイムの監視に最適化されたIoTアプリにより、すでに1つの場所（IIoTプラットフォームなど）内から世界中の資産の状態を追跡できるようになり、完全自動化の未来への道が開かれています。

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