IoT 클라우드 서비스:DIY와 비교하는 방법

IoT 기반 데이터 스토리지 및 분석의 막대한 잠재력을 활용하기 위해 퍼블릭 클라우드 공급업체는 IoT 시장에 본격적으로 뛰어들고 있으며 개별 빌딩 블록에서 완전 관리형 서비스 및 그 사이의 모든 조합에 이르기까지 모든 것을 기업에 제공하고 있습니다.

기술 집중 조명:
클라우드 컴퓨팅

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IoT 클라우드 서비스:DIY(네트워크 세계)와 비교하는 방법

IoT 장치에서 생성될 것으로 예상되는 데이터의 양은 어마어마합니다. IDC는 2025년까지 전 세계적으로 559억 개의 연결된 장치가 있으며 그 중 75%가 IoT 플랫폼에 연결될 것으로 예측합니다. IDC는 IoT 장치에서 생성되는 데이터 양이 2025년까지 79.4제타바이트가 될 것으로 추정합니다.

하이퍼스케일러는 분석을 수행하기 위한 기계 학습 및 AI 전문 지식뿐만 아니라 해당 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력을 확실히 갖추고 있습니다. 대부분의 기업은 기계 생성 데이터가 사람이 생성한 데이터와 근본적으로 다르며 다른 방식으로 처리되어야 한다는 사실을 깨닫지 못하고 있으며, 그렇게 했다고 해도 조직에서 인식하고 있습니다.

예를 들어, 비즈니스 데이터(고객 데이터, 비즈니스 프로세스 데이터, 애플리케이션 및 소프트웨어 개발 데이터)는 본질적인 가치가 있습니다. 분류, 보호 및 저장해야 합니다. 또한 사용 가능하고 검색 가능하며 복구 가능해야 합니다. 그러나 많은 IoT 시나리오에서 기계 생성 데이터는 엔진 과열 또는 비디오 감시에서 침입자가 발견되는 것과 같은 예외가 있는 경우에만 관련이 있습니다. 나머지 시간에는 데이터가 거의 가치가 없으므로 이러한 유형의 사용에 귀중한 데이터 센터 리소스를 할당하는 것은 이치에 맞지 않을 수 있습니다.

선호하는 접근 방식은 IoT 데이터가 생성되는 곳, 즉 에지를 의미하는 곳과 가장 가까운 곳에서 최대한 많은 분석을 수행하는 것입니다. 에지에서의 IoT를 통해 기업은 실시간 결과를 얻고 대역폭 문제를 피하며 모든 데이터를 클라우드로 주고받는 것과 관련된 비용을 절감할 수 있습니다.

ClearBlade, FogHorn, Crosser와 같은 혁신 기업이 이미 존재하며 유연성, 사용자 정의, 저렴한 비용 및 손쉬운 개발자 도구를 제공하기 때문에 매력적인 "에지 네이티브", 클라우드 불가지론, 로우 코드 또는 코드 없는 IoT 플랫폼을 제공합니다. 클라우드 공급업체에 종속되지 않습니다.

그러나 클라우드 공급업체가 직면한 경쟁은 여기서 끝나지 않습니다. SAP, Salesforce 및 Nutanix와 같은 회사에는 모두 IoT 플랫폼이 있습니다. Cisco와 Huawei는 장치 및 네트워킹 각도에서 IoT에 접근하고 있습니다. 산업용 IoT 분야에서 PTC, Siemens, Rockwell, Schneider Electric 및 Emerson Electric은 각각 자체 IoT 플랫폼을 보유하고 있습니다.

이에 대응하여 클라우드 우선 기업인 Microsoft Azure, Amazon AWS, IBM Watson은 IoT 플랫폼 기능을 클라우드에서 에지로 확장했으며 오늘날 포괄적인 IoT 제품을 자랑합니다.

"IoT 솔루션을 구축하기 위한 일련의 서비스를 제공하는 IoT 플랫폼 공급업체가 400개가 넘지만 AWS, IBM, Microsoft만이 가장 폭넓은 IoT 기술 스택을 구축할 수 있었습니다."라고 Kateryna Dubrova의 분석가가 말했습니다. 에이비리서치. 이 스택에는 장치 연결, 장치 관리, 데이터 관리 및 저장, 데이터 처리 및 스트리밍, 이벤트 관리, 분석, 기계 학습, AI, 시각화가 포함됩니다.

예를 들어, Amazon은 마이크로컨트롤러 프로그래밍을 위한 FreeRTos 운영 체제를 포함한 일련의 서비스를 제공합니다. 로컬 컴퓨팅, 메시징, 데이터 캐싱 및 기계 학습 추론을 위한 Greengrass 연결을 위한 IoT Core; 보안을 위한 장치 방어 IoT 장치 관리; IoT Analytics, Events, SiteWise 및 Things Graph와 같은 분석 도구가 있습니다.

자체 서비스 외에도 클라우드 공급업체가 채택한 전략은 파트너십, 시장, 개발 플랫폼 및 API의 풍부한 에코시스템을 구축하여 가능한 한 많은 유연성과 많은 경로를 제공할 수 있도록 하는 것입니다. Frost &Sullivan의 수석 연구 이사인 Dilip Sarangan은 더 높은 수준의 처리가 필요하기 때문에 결국 클라우드에 도달하게 된다고 말합니다.

Counterpoint Research의 Neil Shah 부사장은 주요 클라우드 업체가 "최대 가치 포착"을 위해 완전 관리형 종단 간 IoT 배포를 제공하고 있다고 말했습니다. 그러나 그들은 또한 벤더 종속에 대한 기업의 우려에 대응하여 개방형 인터페이스를 제공하고 다른 플레이어와 파트너 관계를 맺음으로써 기반을 다지고 있습니다.

이 "당신의 방식대로" 접근 방식은 매우 다양한 유형의 IoT 시나리오와 커넥티드 카, 스마트 시티, 스마트 홈, 제조, 석유 및 가스 또는 의료와 같은 수직 산업, 비디오 감시, 등

Dubrova는 클라우드 공급업체에 부족한 한 가지가 특정 수직 분야의 도메인 전문성이라고 덧붙입니다. "클라우드 공급업체 분석 도구 세트는 매우 수평적이고 제한적인 경향이 있습니다. 바로 여기에서 파트너십이 차별화의 핵심 역할을 합니다." 반면에 소프트웨어 빌더와 IoT 생태계 회사는 주요 클라우드 서비스 공급업체의 우산 아래에서 서비스를 제공함으로써 틈새 시장 지위를 활용할 수 있습니다.

기업의 관점에서 Dilip은 여러 진입점이 있다고 말합니다. 일부 회사는 IBM, Microsoft 또는 Amazon과의 기존 관계를 확장하고 완전 관리형 서비스를 이용할 수 있습니다. 다른 사람들은 업그레이드 주기 또는 디지털 혁신 이니셔티브의 일부로 기존 소프트웨어 또는 하드웨어 공급업체와 협력하여 백엔드 물류를 파악하도록 합니다. 일부 회사는 스타트업으로부터 턴키 IoT 애플리케이션을 구매할 수 있습니다. 일부는 Accenture 또는 DXC와 같은 타사에 IoT 프로젝트를 아웃소싱할 수 있습니다.

그리고 때때로 회사는 노스캐롤라이나주 샬럿에 있는 Sugar Creek Brewing Co.의 설립자이자 CEO인 Joe Vogelbacher의 경우처럼 수제 맥주를 통해 IoT 여정을 시작할 수도 있습니다.

벨기에 맥주 제조가 IoT와 AI를 만나다

샬럿 공항 근처에 위치한 Sugar Creek 탭룸은 비즈니스 여행객에게 인기 있는 만남의 장소입니다. 어느 날 고객 사이트를 방문하던 IBM과 독일 엔지니어링 회사 Bosch의 임원 그룹이 방문했고 Vogelbacher는 양조장 견학에 그들을 데려갔습니다.

그는 병을 채우는 방식의 불일치와 유출로 인해 회사에서 한 달에 3만 달러의 손실을 보고 있다고 설명했습니다. 일부는 거품이 너무 많았고 다른 일부는 충분하지 않았습니다. 일부는 과도하게 채워졌고 일부는 부족했습니다. 이 대화는 IBM과 자체 IoT 소프트웨어 플랫폼을 보유한 Bosch의 담당자가 도움이 될 수 있다고 말하는 브레인스토밍 세션으로 바뀌었습니다. IoT를 사용하여 제조 프로세스를 개선하기 위해 기술 전문가와 맥주 제조업체가 협력하기로 합의했습니다.

IBM/Bosch 팀은 해결해야 하는 제조 프로세스의 특정 문제에 대해 배우고 배치할 센서 유형과 위치를 파악하는 데 시간을 보냈습니다. Vogelbacher에 따르면 IBM은 별도의 보안 무선 네트워크를 구축했습니다. 그런 다음 그들은 일련의 카메라를 설치하여 조립 라인에서 나오는 각 병의 사진을 찍습니다. 이미지가 IBM 클라우드에서 분석되고 거의 실시간 정보가 Sugar Creek 양조업자에게 다시 전달되어 양조업자가 유출을 줄이도록 기계를 조정할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 팀은 온도, pH, 중력, 압력 및 탄산화와 같은 발효 과정의 주요 매개변수에 대한 정보를 캡처하는 Bosch 센서와 유량계를 추가했습니다. Vogelbacher는 작업자가 클립보드를 들고 돌아다니며 정보를 수집하는 대신 IoT 시스템이 자동으로 초당 여러 데이터 포인트를 수집한다고 말합니다. "이는 우리에게 더 나은 결정을 내리고 문제를 해결할 수 있는 기회를 제공합니다."라고 그는 말합니다.

IoT 센서 데이터는 사설 Wi-Fi 5(802.11ac) 네트워크의 게이트웨이로 전송되며, 이 게이트웨이는 온보드 GPU를 사용하여 이미지에서 추론하고 병의 충전 레벨을 기록합니다. 데이터는 동기화되고 MQTT 프로토콜을 사용하여 공용 네트워크를 통해 IBM 클라우드로 전송됩니다. 데이터가 분석되면 결과가 60인치 바퀴 달린 스크린으로 Sugar Creek 양조장에게 제공되므로 시설 내에서 이동할 수 있습니다.

Vogelbacher는 IoT 시스템을 통해 회사에서 한 달에 최소 $10,000의 유출 사고를 줄일 수 있었지만 더 중요한 것은 회사가 맥주 품질을 개선할 수 있게 되었다고 말합니다. Vogelbacher는 “품질은 우리의 핵심 가치입니다. IoT 시스템을 통해 Sugar Creek은 맥주의 맛, 향, 모양, 식감 등 품질 측면을 식별하고 이러한 품질을 특정 생산 매개변수와 연결할 수 있습니다.

Vogelbacher는 여기서 멈추지 않습니다. 그는 현재 IBM 및 Watson 팀과 협력하여 온라인 리뷰에서 원시 데이터를 가져오고 해당 정보를 생산 매개변수로 다시 변환하여 "완전히 AI 생성 맥주"라고 부르는 것을 생산하고 있습니다.

AWS vs. Azure vs. IBM

Counterpoint Research의 Shah에 따르면 Microsoft의 Azure IoT는 가장 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. "강력한 엔터프라이즈 클라우드 비즈니스에서 나온 Microsoft Azure IoT는 에지 IoT 기능을 성공적으로 구축하고 다른 가치 사슬 플레이어와 더 나은 상호 운용성을 제공하는 유일한 종단 간 플랫폼입니다."

AWS는 강력한 클라우드 IoT 및 애플리케이션 지원을 제공하고 Greengrass를 통해 엣지 기능을 구축해 왔습니다. 그러나 Counterpoint에 따르면 AWS는 확장 가능한 고급 에지 데이터 분석 엔진을 제공하는 면에서 Microsoft와 에지 우선 공급업체에 뒤쳐져 있습니다.

IBM의 가장 큰 강점은 Watson 머신 러닝 및 AI 플랫폼입니다. 또한 RedHat 인수는 IBM의 에지 소프트웨어, 보안 및 가상화 제품을 강화합니다. 그러나 Shah는 IBM이 파트너십 명단과 에지 분석 기능과 관련하여 따라잡기 위해 노력하고 있다고 말합니다.

Dubrova의 분석에 따르면 AWS와 Azure는 전 세계에 걸쳐 새로운 데이터 센터를 계속 구축하여 고객에게 효과적으로 에지를 제공하기 때문에 경쟁사보다 앞서 있습니다. 또한 가장 중요한 사전 구축된 기계 학습 모델과 사용하기 쉬운 분석 도구 세트가 있습니다. 기계 학습 모델이 맥주병에 적절한 양의 거품이 있고 물이 채워진 때를 인식하도록 훈련해야 했던 Sugar Creek의 예를 생각해 보십시오.

기업에 좋은 소식은 옵션이 있다는 것입니다. 기업은 IT 인프라 리소스에 영향을 주지 않고 빌딩 블록별로 IoT 배포 빌딩 블록을 설정할 수 있다고 Dubrova는 말합니다. 또는 관리형 서비스 경로를 사용할 수 있습니다. "클라우드 파트너의 도메인 전문 지식 및 분석 서비스는 거의 '원클릭 구매'로 AWS, Azure 및 IBM 마켓플레이스에서 직접 구독으로 제공됩니다."라고 그녀는 덧붙입니다.

Shah는 IoT 시장이 아직 젊고 수백만 기업이 디지털 혁신을 시작함에 따라 모든 IoT 플랫폼이 성장하고 성공할 수 있는 잠재력을 제공할 수 있다고 말합니다. "이러한 고성능 플랫폼 중 다수가 경쟁하고 서로를 보완하여 효과적이고 효율적인 IoT 솔루션을 구축하는 데 도움이 되기 때문에 공동 경쟁 모델을 보게 될 것입니다."라고 그는 말합니다.