사물 인터넷 기술
사물 인터넷(IoT)이 향후 몇 년 동안 수행할 역할은 기술 혁신과 대중의 상상력의 최전선에 있습니다. 그러나 IoT 붐이 얼마나 흥미진진한지 우리는 모두 알고 있지만 IoT 채택 기업이 인식해야 하는 여러 고유한 위험도 있습니다.
IoT는 더 많은 버티컬과 애플리케이션으로 확장되고 있으며 산업 규모도 성장하고 있습니다. 이것은 놀라운 일이 아니지만 주목할 가치가 있습니다. Cradlepoint의 EMEA 부사장인 Hubert Da Costa는 IoT 솔루션을 개발하는 일부 회사는 이 시장에서 오랜 경험을 갖고 있지 않은데, 이는 장점과 과제를 모두 가지고 있다는 사실입니다. .
IoT 공간의 새로운 참여자는 새로운 기회를 창출하고 이러한 기술에 대한 대화에 다양한 관점을 제공합니다. 동시에 새로운 통신 프로토콜, 다양한 보안 전략 및 기타 기술적 차이를 가져옵니다. 이는 기존 IoT 벤더들 사이에서도 기존의 차이점을 뛰어넘는 것입니다.
계속해서 성장하는 IoT 기술 및 애플리케이션 그룹은 상호 운용성과 보안에 대한 문제를 야기합니다. 이것은 업계가 이미 따라잡기 위해 고군분투하고 있는 영역입니다. 많은 패널과 컨소시엄이 공통 표준을 구현하기 위해 노력하고 있지만 그 동안 점점 더 많은 기술이 개발되고 있습니다.
단일 표준 세트가 아직 등장하지 않았다는 점을 감안할 때 IoT 구매자는 기기 가시성을 극대화하고 IoT 기기를 중요한 네트워크 영역과 쉽게 분리할 수 있도록 하는 기본 인프라를 사용하여 네트워크 보안을 보장하기 위한 자체 조치를 취하는 것이 중요합니다. .
보안 네트워크 아키텍처를 구축하기 위한 적절한 조치를 취한다고 해서 상호 운용성 문제가 해결되는 것은 아닙니다. 그러나 빠르게 성장하고 규제가 거의 없는 기술 부문과 관련된 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
데이터는 '새로운 화폐'라고 불렸는데, 과연 이것이 의미하는 바는 무엇일까요? 대부분의 조직에서 매우 가치 있고 실행 가능한 데이터는 항상 회사 본사 외부에서 생성되었습니다. 예를 들어, 의료 제공자는 가정에서 환자 행동, 활력 징후 및 활동 수준에 대한 더 나은 그림을 얻기 위해 수 세대에 걸쳐 노력해 왔습니다. 오늘날 IoT 웨어러블 및 재택 모니터링 시스템을 사용하면 환자에게 이러한 사실을 안정적으로 전달하는 대신 해당 정보를 정확하게 수집할 수 있습니다.
마찬가지로 농업 운영은 항상 토양 수분, 온도 및 일기 예보와 같은 요인에 의존하여 작물을 관리합니다. 현장의 IoT 기기는 보다 빈번하고 객관적인 최신 데이터를 제공할 수 있습니다.
IoT 사업 제안은 처음으로 본사에서 발생하는 데이터를 보다 정확하고 종합적으로 수집하고, 실시간으로 분석(및 대응)할 수 있다는 것입니다.
이것이 데이터가 새로운 통화인 이유입니다. 이제 마진을 개선하고 이익을 창출할 수 있을 정도로 풍부하고 객관적이며 실행 가능합니다. 이것은 기업에 있어 기념비적인 변화이며 조직의 가장 중요한 네트워크 활동의 대부분이 현재 Edge에서 일어나고 있다는 사실에 맞게 네트워크를 재구성해야 합니다.
Edge의 기계 지능은 흥미롭고 필요한 개발입니다. 가장 가치 있는 데이터의 대부분이 네트워크의 에지에서 수집되고 있다는 점을 감안할 때 새로운 솔루션이 네트워크의 에지에서 더 가까운 곳에서 데이터 분석 및 관련 기계 지능을 실행하고 있다는 것도 의미가 있습니다. 즉, 데이터 분석은 IoT 장치가 실제로 데이터를 캡처하는 위치에 더 가깝게 이루어집니다.
이것은 시간에 민감하거나 고도로 비정형 데이터를 수집하는 시스템에 중요한 기능입니다. 데이터 보안이 주요 위험을 나타내는 사용 사례에서도 중요합니다. Edge에 더 가깝게 처리하면 데이터가 손상될 가능성이 줄어듭니다.
다시 말하지만, 레거시 네트워크 아키텍처는 네트워크의 에지에서 큰 워크로드를 처리할 수 있도록 재구성되고 있으며 기업이 빅 데이터를 해석하고 조치를 취하는 데 도움이 되는 많은 클라우드 앱의 활용도를 높이고 있습니다. 특정 트래픽이 회사 본사로 백홀하지 않고 인터넷으로 직접 이동하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 다른 트래픽은 원래 위치를 벗어나지 않고 처리, 중계 및 조치되어야 합니다.
<노스크립트>IoT의 엄청난 경쟁 우위를 감안할 때 기업 IT 팀은 변화하는 요구 사항을 해결하고 경쟁에서 앞서 나가는 데 도움이 될 수 있는 프로젝트를 구현하는 데 도움을 줄 기업의 IT 팀을 찾고 있습니다. 이러한 조직은 자체 IoT 프로젝트를 처음부터 구축할지, 기성 솔루션을 구매할지 또는 균형을 맞출지 결정해야 합니다.
IoT 프로젝트 구현을 도울 파트너를 찾을 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다.
IoT 프로젝트와 관련된 ROI에 대한 주요 투자 및 요구와 함께 IoT를 둘러싼 많은 요소가 유동적이라는 점을 감안할 때 대부분의 조직은 오늘날 엔터프라이즈 네트워크의 현실을 염두에 두고 특별히 설계된 솔루션을 갖춘 경험 많은 파트너를 찾아야 합니다. 일반적으로 IoT 프로젝트를 사내에서 개발하는 데 드는 비용과 위험은 단일 회사 또는 사용 사례를 위해 설계된 솔루션에 도달하는 잠재적 이점보다 큽니다.
이 블로그의 작성자는 Cradlepoint의 EMEA 부사장인 Hubert Da Costa입니다.
사물 인터넷 기술
IT 자동화를 통해 기업은 기술 통합을 가속화하고 데이터 공유를 개선하는 과정에서 더 많은, 더 깊고 빠른 통찰력을 얻을 수 있습니다. 사물인터넷 데이터 조직은 데이터 중심이 되기 위해 점점 더 많은 노력을 기울이고 있으며 당연히 그렇게 될 것입니다. 데이터는 조직에 고객 및 운영에 대한 통찰력을 제공하여 전략을 최적화하고 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 합니다. 사실 회사가 데이터를 활용하지 않는다면 경쟁에서 뒤처지는 것은 시간 문제일 뿐입니다. 사물 인터넷(IoT)은 무한한 양의 데이터를 생성할 수 있는 잠재력을 지닌 많은 기
산업용 사물 인터넷(IIoT)은 데이터를 모니터링, 수집, 분석 및 공유하는 지능형 센서와 액추에이터를 사용합니다. 인더스트리 4.0과 함께 IIoT는 센서를 사용하여 프로세스를 자동화하고 인간의 간섭을 줄여 효율성을 높이는 스마트 기계의 사용을 증가시켰습니다. 이러한 센서에서 생성된 엄청난 양의 데이터는 산업 프로세스에 대한 중요한 통찰력을 얻는 데 사용됩니다. 다양한 AI/ML 기반 모델이 이 데이터에 대해 훈련되고 이러한 모델의 출력은 효율성을 개선하기 위해 시스템에 수행할 수 있는 업그레이드 및 변경의 형태입니다. 이러한 업