ホーム テクノロジー 分析 5 分以内でわかるエッジ分析 [+ 5 つのツール]

5 分以内でわかるエッジ分析 [+ 5 つのツール]


エッジ分析は、スマートでデータ指向の企業が IoT デバイスによるデータ収集後に直接データ分析に進むのに役立ちます。

従来、企業はさまざまなソースからデータを収集し、クラウドまたはオンプレミスのストレージに保存し、後で分析していました。ただし、このデータ分析モデルは、モノのインターネット (IoT) と産業用モノのインターネット (IIoT) の成長にとって重大なボトルネックです。

エッジ分析が答えです!

この記事では、ソリューションの開発やデジタル ビジネスの変革を簡単に行えるよう、エッジでの分析の簡潔な手順を説明します。

エッジ分析の概要

名前が示すように、エッジ データ分析はエッジでのデータ分析手法です。エッジとはデータのソースを意味します。 IoT の場合、これらはセンサー、アクチュエーター、ロボット アーム、HVAC、コンベア制御装置、ネットワーク スイッチ、スマート デバイスです。

エッジ分析アプリケーションは、製造ユニットやユーティリティ システムなどからリアルタイム データを収集する IoT デバイスの近くでデータ分析を実行します。そのため、タイム クリティカルなビジネス プロセスは、中央サーバーからの論理入力を待つことなくスムーズに実行できます。

一言で言えば、スマート デバイス内で行われるデータの収集、処理、分析、およびアクションは、エッジ データ分析の結果として生じます。たとえば、 Amazon Echo デバイスや Nest Home デバイスにはエッジ分析が付属しています。

これらのデバイスはコマンドをリッスンします。キャプチャした音声を機械語に分析し、Web で結果を検索します。このデバイスは、インターネット上で利用可能なクエリ結果も表示します。

エッジ分析の必要性

エネルギー、小売、製造、セキュリティ、物流、自動車などの業界におけるスマート デバイスの使用は増え続けています。しかし、インターネットの帯域幅は同じ速度で増加していないか、帯域幅が常に制限されています。

したがって、IoT デバイスからテラバイト規模のデータを収集し、それらをクラウドに転送するには時間がかかります。データを分析し、同じネットワーク経由でスマート デバイスに実用的な洞察を送り返すことは言うまでもありません。

交通渋滞が発生し、IoT システムのネットワークが停止します。

ここで、企業はエッジ分析アプリケーションとデバイスを使用する必要があります。タイムクリティカルなスマートデバイスは、収集されたデータを現場で分析し、即座に行動を起こすことができます。

たとえば、自動運転車は、進路上に突然の望ましくない障害物を検出した場合、ブレーキを踏まなければなりません。

障害物の視聴覚データを収集し、クラウド アプリに送信し、入力を待つことができません。その代わりに、車両は方向を変えるか緊急停止するかを瞬時に決定します。

エッジ分析はどのように機能しますか?

エッジ上の分析は通常、エッジまたは IoT デバイスの複数のアレイを監視します。主に、分析アプリは、接続されているすべてのスマート デバイスの健全性とパフォーマンスを追跡します。

ワークフローの問題を検出した場合、分析アプリは問題をローカルで修正しようとします。問題が解決しない場合、エッジ アプリケーションは障害のあるデバイスを停止します。その後、人間の技術者に通知します。

この調整された経路では、次のデバイスが重要な役割を果たします。

  • IoT センサーは、圧力、温度、湿度、RPM などの環境データを収集します。
  • エッジ デバイスは、オンサイト データ分析用の Sony REA-C1000 のような専用エッジ アプライアンス、または IoT デバイスを制御するためのスマートフォンやタブレットです。
  • エッジ ゲートウェイは、エッジ デバイスよりも多くのパワーとメモリを誇り、クラウド サーバーと IoT デバイスの間の仲介者として機能します。
  • エッジデータ分析が示唆するタスクを実行するスマートアクチュエーター。たとえば、スマート水道バルブ、スマート スイッチ、スマート ロボット アーム、スマート コンベヤ コントロール、コンピュータ コマンドなどです。
エッジ分析の仕組み
エッジ分析の仕組み

上の画像は、ホテルなどのホスピタリティ管理部門における IBM IoT Edge Analytics の概略図を示しています。

利点

#1.セキュリティの強化

エッジでの分析では、データをクラウドに転送する必要はありません。生データは、生成されたデバイス上に残ります。転送中にデータがハッキングされたり感染したりする可能性がないため、より安全な状態が保たれます。

#2.遅延防止とほぼリアルタイムのデータ分析

特定のビジネス プロセスでは、運用のために即時のデータ分析が必要です。 Edge Analytics は、ソースで洞察を特定して収集することで、自律的な意思決定を支援します。

この分析はデータの近くで行われるため、少し時間がかかります。リモートサーバーへのデータ送信が含まれないため、結果がすぐに得られます。

CCTV のライブ フィードから犯罪者を特定したり、航空機や製造工場からのデータを分析したりするようなシナリオでは、電話をかけるのにほんの数秒しかかかりません。そこで、このテクノロジーを使用すると、瞬時の意思決定が可能になります。

#3.高い拡張性

高い拡張性
高い拡張性

企業が規模を拡大するにつれて、データの数が増加し、中央のデータ分析の負担が増大します。プロセスの分散化により、エッジ分析によりプロセスを拡張でき、より優れた分析機能を提供できます。

#4.帯域幅の使用量の削減

ソース デバイスから中央サーバーへのデータ転送、またはその逆のデータ転送では、大量の帯域幅が使用されます。多くの遠隔地には、送信に必要なデータ帯域幅やネットワーク強度がありません。このような場合、エッジ分析により帯域幅を使用する必要がなくなります。

#5.コストの削減

従来のビッグデータ分析手法では、多額の費用がかかります。企業はクラウド サーバーやパブリック クラウド ソリューションでデータを処理する場合がありますが、ストレージ、処理、分析、帯域幅の消費にはコストがかかります。

このテクノロジーは、データ分析に IoT デバイスまたは近くのハードウェアを使用します。その結果、分析とインターネット ネットワーク帯域幅のコストが削減されます。

制限事項

#1.リモートデバイスのセキュリティ

エッジでの分析は、データ送信中に機密データをサイバーセキュリティの脅威から保護しますが、そのようなリスクに対して脆弱なリモート デバイスが関係します。

監視カメラのハッキング事件がいくつか発生しており、あなた自身もそのような攻撃の被害に遭う可能性があります。サイバーセキュリティ対策がこれらのリモートデバイスをカバーしていない場合、コアシステムに強力なセキュリティを確保しても役に立ちません。

#2.データの紛失

エッジ分析の設計により、最も関連性の高いデータを分析に使用できるようになります。大規模な生データセットの残りのデータは無視されます。

このテクノロジーはこれらの関連インスタンスを中央サーバーに保存するだけであるため、すべての生データを受信して​​保存する必要がある企業にとっては最良のアプローチではない可能性があります。

#3.デバイスとネットワークの互換性

エッジでの分析は新しいテクノロジーであるため、古いデバイスやネットワーク テクノロジーを使用している場合は、互換性やデータ送信の問題が発生する可能性があります。したがって、企業はこのテクノロジーを組織に導入するには、新しいデバイスを購入する必要があります。

その結果、その企業のエッジ分析のコストが増加します。さらに、システムの完全なアップグレードが必要となり、運用が中断される可能性があります。

#4.独自のソリューションを開発する必要性

このタスクに使用できるさまざまな分析プラットフォームがあります。ただし、企業によっては、分析する必要があるデバイスによっては、独自に開発したエッジ分析プラットフォームが必要になる場合があります。

#5.適切なソフトウェアの選択

市場で入手可能な一部のシステムは、出力データをクラウド上でのみ共有します。したがって、企業は分析の背後にある生のソースデータを確認できません。これを回避するには、最新の分析ソフトウェアを使用して、必要なデータをすべて取得する必要があります。

#6.ユーザビリティ評価が必要

ユーザビリティ評価が必要
ユーザビリティ評価が必要

セキュリティ、効率性、迅速な意思決定のシナリオに最適です。したがって、企業はソリューションを選択する前に、それが必要かどうかを評価する必要があります。

使用例

顧客行動の分析

小売業者は、一連のセンサーを通じて店舗のカメラ、駐車センサー、ショッピング カートのタグからデータを収集します。エッジ分析を使用すると、これらの企業はこのデータを利用して、顧客の行動に応じてカスタマイズされたソリューションを提供できます。

リモート監視とメンテナンス

製造業やエネルギー産業では、機械が機能を停止したりメンテナンスが必要になったりした場合に、即時の対応やアラートが必要です。一元化されたデータ分析の代わりに、将来のボトルネックを迅速に特定するのに適したテクノロジーです。

インテリジェントな監視

リアルタイムの侵入者検知にも役立ちます。企業はこのサービスを利用してセキュリティを強化できます。このテクノロジーは、CCTV からの生の画像を使用して、不審なアクティビティを見つけて追跡します。

故障予測

IoT ハードウェアの障害は、悲惨な結果を招く可能性があります。これらの IoT ハードウェア デバイスのエッジ分析は、このような問題を正確に予測できます。これを利用すると、組織は事前に対策を講じて稼働時間を増やすことができます。

デバイス/ツール

現在、エッジでの分析では主に、特定の産業用途向けのカスタム デバイスとアプリが使用されています。傾向を知るためのいくつかのツールとデバイスを以下で見つけます。

ソニーエッジ分析アプライアンス

Sony のREA-C1000 は、これまでのところフル機能のエッジ分析デバイスです。 Sony ネットワーク カメラを接続して、リモートの視聴者向けにライブ プレゼンテーションをキャプチャして分析できます。

手書き抽出、コンテンツ オーバーレイ、自律コンテンツ、プレゼンターの追跡、画像分割、視聴者のジェスチャー追跡などのハイテク機能を備えています。

AWS IoT グリーングラス

AWS IoT GreenGrass は、 IoT デバイス ソフトウェアを開発、デプロイ、制御するためのオープンソース クラウド サービスおよびエッジ ランタイムです。

ロジックとクラウド データ処理をローカル IoT デバイスにもたらします。したがって、デバイスは、低いネットワーク帯域幅または断続的なネットワーク帯域幅でも機能できます。

HPE エッジライン

HPE Edgeline は、製造工場や石油掘削装置などでのスマート デバイスの過酷な使用に適しています。エッジ ソフトウェアとオペレーショナル テクノロジー (OT) ハードウェアを生産現場に直接もたらします。

したがって、スマート デバイスは、クラウド サーバーではなくオンサイトのデータ処理システムから迅速に入力を取得できます。

インテル IoT 開発者キット

インテルのソフトウェアとハ​​ードウェアを使用して、ビジネス用のエッジ分析ベースのスマート デバイスを開発できます。ツールキットには次の製品が含まれています。

  • ドライバー、SDK、OS、サンプル、ライブラリを含むソフトウェア スタック
  • OpenVINO のインテルのディストリビューション
  • インテル Movidius VPU
  • インテル Arria 10 FPGA

Azure IoT エッジ

Azure IoT Edge は、エッジで動作するスマート デバイスに分析と AI ワークロードをもたらします。このエッジ分析開発プラットフォームには次の機能が含まれています。

  • 信頼できるベンダーの IoT エッジ ハードウェア
  • フリーエッジランタイム
  • エッジでソフトウェアを実行するビジネス ロジック モジュール
  • Azureクラウドインターフェース

エッジ分析と従来の分析

エッジ分析と従来の/サーバー分析の主な違いは、データ分析の場所です。

エッジ システムでは、データ分析は、データを収集してコマンドを実行する IoT デバイスの近くまたはその上で行われます。対照的に、サーバー分析は、データを収集するスマート デバイスから遠く離れた場所で行われます。

次の表では、その他の顕著な違いを確認できます。

特徴・機能エッジ分析従来の分析
所有コスト高い低い
レイテンシほぼゼロ通常は低から中程度
サーバーでその能力を超えるワークロードが発生している場合は高
デバイスの互換性なし
デバイスを変更する場合は、特定の解決策が必要です。
ほとんどのクラウドおよびサーバーベースの分析アプリケーションは、クロスデバイス互換性が高くなります。
データ分析速度サーバー分析よりも高速エッジ分析より遅い
システム構成デバイスのメーカーやモデルを変更するたびに設定する一度設定すれば、アプリケーションを何年も使用できます
セキュリティの脆弱性事実上ハッキング不可能ハッキングやフィッシング攻撃を受けやすい
接続の喪失IoT システムは引き続き機能しますIoTシステムが停止してしまう
分析アプリケーション市場の選択肢が限られている市場にはサーバーベースのデータ分析アプリが多数あります
サーバーコスト低い、または何もない高い

よくある質問

エッジビデオ分析とは何ですか?


エッジビデオ分析とは、ビデオデータをクラウドサーバーに移動するのではなく、入力マシンに近い場所でビデオの画像を分析することを意味します。

カメラまたはエンコーダーは画像を処理して、Edge 分析でメタデータを生成します。したがって、ビジネスの応答時間が短縮され、データ転送に必要な帯域幅が減ります。

エッジ分析が優先されるのはどのような状況ですか?


エッジ分析に最適なシナリオは、デバイスを監視する必要がある場合です。これらの分析は、エリア内のネットワーク接続が不十分な場合にも役立ちます。

金融サービスと製造は、このテクノロジーが適している、遅延に敏感なセクターです。さらに、スケールアップを目指す企業はエッジ分析も選択する必要があります。

最後の言葉

これで、エッジ分析とは何か、その仕組み、利点、ツール、ユースケースなどが理解できました。

エッジ分析アプライアンスを使用して IIoT システムを改修し、リモート デバイスを迅速に制御するというビジネス上の意思決定を自信を持って行うことができます。

また、IoT エンジニアまたは開発者であれば、この記事は新しい IoT および IIoT ソリューションの設計または開発に役立ちます。

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