사물 인터넷 기술
최근 'IoT 조식'에서는 CIO와 CEO가 한 자리에 모여 다음과 같은 질문을 했습니다. 사물 인터넷(IoT)이 환경을 변화시키면서 기업은 어떻게 번창할 수 있습니까? 메시지는 분명했습니다. IoT가 우리에게 닥쳤고 준비하지 못한다는 것은 실패에 대비해야 한다는 의미입니다.
CIO는 IoT 성공을 위해 비즈니스를 포지셔닝하기 위해 무엇을 할 수 있습니까? Sebastien Tellier, Martello Technologies 제품 마케팅 관리자 네트워크가 비즈니스에서 수행하는 역할에 대해 다르게 생각하는 것에서 시작된다고 말합니다.
IoT는 소비자 및 가정용 장치에서 상업용 및 산업용 장치에 이르기까지 점점 더 많은 일상 장치를 인터넷에 연결하고 자율 주행 차량을 준비하는 것입니다. 전문가들은 2021년까지 전 세계적으로 250억 개의 연결된 장치가 있을 것으로 예측하고 있으며 미래에는 지구상에서 인간 1인당 수천 개의 장치를 기대할 수 있을 것으로 예상합니다.
이 변화는 빠르게 진행될 것이며 우리가 해야 할 일은 IoT가 얼마나 빨리 일어날 것인지 되돌아보는 것뿐입니다. 1986년에 우리는 1G 음성 통신을 시작했습니다. 2012년까지 우리는 장치에 빠른 데이터와 진정한 모바일 인터넷을 갖추었습니다. 현재 우리의 다음 단계는 5G이며, 이는 자율주행 차량, 스마트 시티, 실시간으로 실행되는 다수의 상호 연결된 애플리케이션을 포함한 가능성의 세계를 열어줄 것입니다.
그러나 오늘날의 네트워크는 이미 화상 회의, 온라인 협업 도구, 비디오 스트리밍 서비스 및 실시간 파일 공유와 같은 실시간 애플리케이션의 성장과 인기로 인해 압박을 받고 있습니다. 앞으로 이러한 요구는 더욱 커질 것입니다. 이러한 서비스를 수용하기 위한 대역폭에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며, 여러 실시간 서비스가 네트워크에 동시에 수요를 일으키기 때문에 다운타임의 위협이 현실입니다.
<노스크립트>
기업이 네트워크를 준비하기 위한 조치를 취하지 않으면 IoT가 이 문제를 확대할 것입니다. 일부 IoT 애플리케이션은 움직이는 자율 차량에서 연결을 유지하는 것과 같이 용량과 수요가 모두 가변적이기 때문에 고유하게 어려운 문제입니다. 이로 인해 리소스를 감지 및 할당하고, 용량을 관리하고, 성능을 제공하기가 어렵습니다.
솔루션
IoT가 정착함에 따라 효율적이고 잘 관리되는 네트워크는 기업의 경쟁 우위가 될 것입니다. 이전에는 비용 절감의 필요성으로 여겨졌던 이러한 네트워크는 곧 가치 중개인이 되어 시장에 접근할 수 있게 될 것입니다. 견고한 토대 위에 구축된 네트워크는 이러한 과제를 해결하고 미래의 성공을 위한 비즈니스의 위치를 정할 것입니다. 효율적이고 잘 관리되는 네트워크를 어떻게 달성합니까?
<노스크립트>오늘날의 네트워크에서 실시간 서비스의 성능을 관리하는 것과 동일한 전략이 IoT 성공을 위한 네트워크의 위치를 결정짓습니다. 미래를 준비할 때 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.
<올>서비스 인식 네트워크를 구축하면 성능 분석 및 테스트를 사용하여 결함을 식별할 수 있습니다. SD-WAN은 다른 많은 네트워크 최적화 솔루션 중에서 거의 실시간으로 시스템 및 네트워크 리소스의 활용도와 성능을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.
저자 Sebastien Tellier는 Martello Technologies의 제품 마케팅 관리자입니다.
저자 정보
저자인 Sebastien Tellier는 오타와에 기반을 두고 몬트리올, 암스테르담, 파리에 사무실을 두고 있는 네트워크 솔루션 제공업체인 Martello Technologies의 제품 마케팅 관리자입니다. SD-WAN 기술, 네트워크 성능 관리 소프트웨어 및 IT 분석 소프트웨어를 포함하는 Martello의 제품은 네트워크에서 실시간 애플리케이션의 성능을 모니터링, 관리 및 최적화하는 동시에 IT 팀과 서비스 제공업체에 전체 IT 인프라에 대한 제어 및 가시성을 제공합니다.
사물 인터넷 기술
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제조 산업은 데이터 수집기의 선두 주자입니다. 센서 데이터, 직원 움직임 추적, 가동 중지 시간 데이터, 예측 유지 관리 관련 데이터, 수요 - 제조 시설 내에서 정보를 수집할 수 있는 많은 기회가 있습니다. 한편으로는 대단한 일처럼 들립니다. 이러한 모든 데이터를 통해 제조업체는 점점 더 좁아지는 고객 세분화를 사용하여 제품 및 서비스를 더 잘 맞춤화하고, 기계 학습을 활용하여 위험을 줄이고, 분석 및 시나리오 구축을 통해 의사 결정을 안내하고, 어떤 제품과 서비스를 사용해야 하는지 더 잘 이해할 수 있어야 합니다. 다음에 제안