이번 주 소식: 데이터 관리 제공업체가 GPU 선두주자와 협력, DOE가 ML과 AI 개발 가속화를 위해 1,500만 달러 지원, 앱 개발자를 위한 쿠버네티스 사용 간소화 등. 실시간 분석 시장의 뉴스와 개발 동향을 따라잡기는 벅찬 일입니다. 저희는 매주 직원들이 접한 주요 항목들을 요약하여 제공함으로써 도움을 드리고자 합니다. 이번 주 소식 일부를 소개합니다. AI 및 멀티클라우드 데이터 관리 솔루션 제공업체 DDN은 엔비디아(NVIDIA)와 협력하여 엔비디아 DGX 슈퍼팟(SuperPOD) 시스템의 성능과 DDN의 A³I 데이터

지오로케이션, 프라이빗 에어리어 네트워크, 여행 업계 자산 추적이 새로운 IoT 서비스에 추가됩니다. 싱가포르에서 열린 커넥트 2019 행사에서 IoT 운영사 시그폭스(Sigfox)의 CEO 루도빅 르 모안(Ludovic Le Moan)이 대규모 IoT 배포에 영향을 미치는 자사 IoT 서비스 개선 사항 4가지를 발표했습니다. 프라이빗 에어리어 네트워크 출시 시그폭스는 기업이 프라이빗 서비스와 글로벌 서비스 중 선택할 수 있는 프라이빗 에어리어 네트워크(PAN)를 출시할 예정입니다. 시그폭스는 2020년 1분기 프랑스에서 PAN을

모로코와 인도의 연구진이 사물인터넷을 활용해 수질을 보존하고 대기 오염 사건을 예측하는 방법을 연구하고 있습니다. 다시 한번 대기 오염이 많은 도시에서 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 여러 최근 연구에서 높은 오염 수준과 심장마비, 천식, 뇌졸중 등 건강 문제 증가 사이의 상관관계가 밝혀졌습니다. 국제 계산 지능 연구 저널(International Journal of Computational Intelligence Studies)에 발표된 논문에 따르면, IoT를 활용하는 도시는 대기 오염 사건과 사고를 더 빠르게 예측할 수 있을

IoT 보안 과제는 제조사들이 제품을 서둘러 출시하느라 설계 단계부터 보안을 포기하는 것과 깊은 관련이 있습니다. 보안은 IoT 프로젝트의 오래된 골칫거리였으며, 문제는 더욱 심각해지고 있습니다. 최신 IBM 보안 보고서에 따르면, 불과 5년 전 보고된 수치에 비해 기록된 IoT 취약점이 5,400% 증가했습니다. IoT 디바이스의 결함과 보안 구멍은 조직과 소비자를 대규모 봇넷에 취약하게 만듭니다.라고 IBM 연구진은 보고합니다. 이들은 2016년 미라이 봇넷이 인터넷 전반에 혼란을 일으키며, 조직이 이러한 유형의 위협을 인식하게

박테리아는 효과적으로 소통하고 내장된 엔진과 센서를 갖추고 있어 가장 효율적인 엔드포인트 머신이 될 수 있습니다. 사물인터넷(IoT)은 다양한 전자 디바이스와 센서로 구성되지만, 반드시 전자제품에 국한될 필요는 없습니다. 일부 과학자들은 유기 물질, 구체적으로 박테리아가 IoT 노드로서 잠재력을 가질 수 있다고 제안합니다. 런던 퀸메리 대학의 라파엘 킴과 스테판 포슬라드라는 두 명의 바이오-IoT 지지자가 이 아이디어를 최근 MIT 테크놀로지 리뷰에서 탐구한 논문에서 제시했습니다. 이들은 이를 나노 및 생물학적 엔티티를 통한 네트워

대량의 데이터가 생성됨에 따라 클라우드는 엣지로 확장될 것입니다. 클라우드 대 엣지가 아닌, 클라우드와 엣지가 함께하는 시대가 올 것입니다. 엣지는 단순히 디바이스와 센서의 집합체 그 이상입니다. (세계적인 기타리스트도 아닙니다.) 이는 인터넷의 제3막을 의미하며, 수십억 달러 규모의 엣지 데이터 센터, 서버, 스토리지 어레이, 광섬유, 무선 기술을 활용합니다. 이는 5G 무선 기술과 자율주행차 같은 신기술의 성장을 가속화하고 있습니다. 이는 회원 지원 연구 기관인 State of the Edge가 새로운 10년의 시작점에서 업계

지속적 인텔리전스(CI)는 의료 분야에 혁신적 접근을 가능하게 하여 임상의에게 빠르고 더 정확한 진단 능력을 제공합니다. 의료 기관은 환자 상태를 평가하고 치료 계획을 처방하기 위한 풍부한 데이터를 축복받았습니다. 점점 더 빠르고 정확한 진단을 내리는 능력은 스트리밍 데이터의 실시간 분석에서 파생된 지속적 인텔리전스(CI)를 필요로 합니다. 두 가지 요인이 이 변화를 주도합니다. 첫째, 환자 기대가 변하고 있습니다. 치료 품질이 점점 더 중요해지고 있습니다. 환자가 어떻게, 누구와 의료 서비스를 이용할지 선택할 권리를 행사하기 시작

AI World의 벽난로 옆 대화에서 엣지에서 데이터 추출 시 직면하는 문제들을 논의했습니다. 제조업체들이 다양한 생산 시스템을 열고 그 안에 갇힌 데이터를 활용하기 시작할 준비가 되었다고 가정하기 쉽습니다. 현실은 훨씬 더 복잡할 수 있습니다. 엣지에서 데이터 추출 시 직면하는 문제들은 콘티넨탈 오토모티브 시스템즈(Continental Automotive Systems)의 엔지니어링 프로젝트 매니저 조셉 에트리스(Joseph Etris)와 Zededa Inc.의 지역 영업 디렉터 존 올드(John Auld)의 벽난로 옆 대화에서

아스트라제네카의 미래 디지털 팩토리 비전은 AI, 이미지 인식, IoT, 전자 기록, 로봇공학 및 자동화, 디지털 트윈으로 가능해질 것입니다. 신약 발견, 개발, 제조가 디지털 시대에 주요 혁신과 변혁이 무르익은 길고 비용이 많이 드는 과정이라는 것은 비밀이 아닙니다. 프랑스 제약 거대 기업 사노피(Sanofi)가 최근 첫 디지털 지원, 연속 제조 시설을 열었습니다(전 세계 최초 중 하나). 그 뒤를 이어 영국 기반 아스트라제네카가 미래 디지털 팩토리 비전을 공유했습니다. 참고: 팔란티어, 머크와 암 분석 파트너십 최근 보스턴에서

IoT 강화 AR은 공장이나 다른 설비에서 일하든 사람들이 협업하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 제품 수명주기의 전체 보기를 가진 잘 갖춰진 제조 작업이 되기 위해 증강현실(AR)은 제공할 것이 있습니다. 이는 PTC의 사장 겸 CEO 짐 헤펠만(Jim Heppelmann)의 말입니다. CXOTalk의 마이클 크릭스만(Michael Krigsman)과의 최근 인터뷰에서. IoT 강화 AR로의 여정은 IoT가 제품 수명주기의 필드 단계에서 루프를 닫을 수 있게 했기 때문에 수명주기 관리의 아이디어에서 시작되었습니다.라고 헤펠만

조직은 스트림 처리와 데이터 레이크 같은 ETL(추출, 전송, 적재) 기술 전문성을 개발하여 IoT 데이터를 최적화하고, 비즈니스 가치를 빠르고 비용 효율적으로 도출할 수 있습니다. IoT의 잠재력은 결코 그 어느 때보다 큽니다. 2021년까지 IoT 지원 디바이스 투자가 두 배로 늘어날 것으로 예상되고 데이터 및 분석 부문에서 기회가 급증함에 따라, 주요 과제는 IoT 데이터 프로젝트를 둘러싼 과제를 극복하고 비용을 길들이는 것입니다. 조직은 스트림 처리와 데이터 레이크 같은 ETL(추출, 전송, 적재) 기술 전문성을 개발하여 I

더 나은 보안과 더 빠르고 효율적인 빅데이터 컴퓨팅은 산업이 조각난 솔루션 대신 전체적인 IoT 채택에 집중하도록 할 것입니다. IoT는 과거 몇 년간 하이프 사이클에 있었습니다. 하이프에 강조하고 실제 전달은 많지 않았습니다. 연결된 물병이나 수면/기상 패턴에 기반해 온도조절기 온도를 예측하는 집이 멋지긴 하지만(재미있지만), 이것들은 여전히 표면 수준 구현입니다. IoT에서 다가올 가장 큰 트렌드 중 하나는 IoT 자체, 또는 오히려 그것의 완전한 활용입니다. 과거: 표면적 연결, 불가능한 데이터, 보안 문제 대중은 소셜 미디어

IoT 확장 AI는 제조업체에 공급망 최적화, 스마트 제조, 제품 또는 서비스 혁신이라는 세 가지 주요 이점을 제공합니다. 수많은 IoT 엣지에서 이제 풍부한 데이터가 스트리밍되고 있으므로, 비즈니스에 가치 있는 통찰을 제공하기 위해 인공지능(AI)을 적용하는 방법을 생각하기 시작하는 것은 자연스럽습니다. 제조업체에게 이는 게임 체인저가 될 수 있으며, 비용을 대폭 절감하고 서비스 비즈니스로의 진입을 가속화할 수 있습니다. 그러나 많은 기업이 아직 이 여정의 초기 단계에 있습니다. 임박한 IoT와 AI의 융합은 최근 보스턴 AI

데이터를 빠르게 실행 가능하게 만드는 것은 기존 데이터 관리 체계에 어려운 과제를 만듭니다. Gartner의 세 가지 새로운 보고서는 AI와 ML이 주입된 가치 창출 운영 애플리케이션 구축의 시급성을 기업에 날카롭게 부각시킵니다. 그렇지 않으면 영원히 뒤처질 위험이 있습니다. 긴급성 빌더 #1: 최신 AI 비즈니스 가치 예측에서 Gartner는 AI 증강이 2021년에 2조 9천억 달러의 비즈니스 가치를 창출할 것이라고 말합니다. 단 1년 만에. 긴급성 빌더 #2: Gartner의 AI 및 ML 개발 전략 연구에 따르면 선도 조직은

AI는 알려지지 않은 공격자로부터 우리를 보호하는 더 큰 책임을 찾았습니다. 다운타임과 해킹 위협을 성공적으로 예측하는 네트워크를 상상해 보세요! AI 지원 네트워킹은 새롭지 않지만 더 좋고 더 큽니다. 사실 비용 증가 없이 향상된 사용자 경험을 위한 서비스 재창조 아이디어를 추진했습니다. 그래서 Ericsson이 2025년까지 활성 스마트폰당 25GB 모바일 트래픽을 예측했을 때, 추측은 멈추고 가능성들이 탐구되었습니다. 미래의 네트워크는 당신의 위치와 선호도를 포착하면서 서비스를 중단하지 않고 가장 적절한 네트워크로 라우팅합니다

농업에서 IoT와 데이터 분석 구현이 전 세계에서 일어나고 있습니다. 지구 인구가 2050년까지 90억 명으로 급증할 것으로 예상됨에 따라, 13억 명을 더 먹여 살리기 위해 농업 생산성을 높이는 새로운 방법이 필요합니다. 러시아 야로슬라블의 한 농장이 IoT와 머신러닝을 활용하여 필요한 생산성 향상을 시도하고 있습니다. 스페인 플랫폼 제공업체 Libelium의 도움으로 구현 1년도 안 되어 우유 생산량을 18% 개선했습니다. Libelium은 Plug&Sense! 스마트 농업 플랫폼을 배포하여 농장의 온도, 습도, 압력을

AI와 머신러닝 사용이 증가함에 따라, 요청 시기와 방식에 맞춰 시청자에게 관련 콘텐츠를 더 잘 제공할 기회가 생깁니다. 1995년, 팀 버너스리(Tim Berners-Lee)의 월드와이드웹은 여전히 비교적 새로운 그래픽 커뮤니케이션 형식으로, 주로 정적 HTML 기반 페이지로 구성되었습니다. 당시 저는 뉴욕과 샌디에이고의 두 IBM 위치 간 세계 최초의 양방향 인터넷 기반 비디오 피드 중 하나에 참석할 기회가 있었습니다. 이미지는 끊기고, 오디오는 깡통 소리와 메아리가 있었지만, 무언가 크고 중요한 것이 세상에 들어오고 있었습니다

글로벌 스트리밍 분석 시장 매출은 향후 5년간 연평균 28.2% 성장할 것으로 예상됩니다. 모든 지속적 인텔리전스(CI) 애플리케이션의 핵심은 실시간 데이터 스트림에 대한 분석 수행 능력입니다. 기업이 CI를 사용할 계획임을 보여주는 한 가지 징후는 모든 산업에서 스트리밍 분석의 예상 채택입니다. MarketsandMarkets 보고서에 따르면 글로벌 스트리밍 분석 시장은 올해 103억 달러에서 2024년까지 355억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 증가는 향후 5년간 연평균 성장률(CAGR) 28.2%를 나타냅니다. 참고:

누구든 어느 산업이 IoT를 가장 먼저 채택할지 묻습니다. 제조업입니다. IoT를 진지하게 고려한 첫 산업이기 때문입니다. 구급차만큼 실시간 기능을 요구하는 것은 없습니다. 생사 결정에는 이동 중 정보가 필요하며, 산업인터넷컨소시엄(IIC) 주도로 테스트되는 새로운 솔루션이 구급차와 의료진 간 실시간 정보 전달을 가능하게 합니다. IIC의 INFINITE 테스트베드가 아일랜드 코크 카운티에서 운영되는 구급차에 적용되었습니다. 이는 테스트베드의 첫 번째 지역 및 국가 정부 간 자원 공유 사례입니다. 개인의 의료 데이터가 아일랜드 국가

오늘과 내일의 무선 요구를 지원하는 안전하고 신뢰할 수 있으며 비용 효율적인 솔루션의 토대를 마련하는 방법. 많은 상업 및 산업 조직이 비즈니스 내 생산성, 자동화, 비용 절감을 주도하기 위해 IoT 솔루션을 탐색하고 있습니다. Ericsson은 2023년까지 셀룰러 IoT 연결 수가 35억 개에 달할 것으로 예측합니다. 불행히도 기존 무선 네트워크는 고성능, 저지연 IoT 배포 요구사항을 처리할 수 없습니다. IoT 지원 디바이스는 실시간 데이터 수집을 위한 빠른 데이터 분석과 대응을 가능하게 하는 우수한 네트워크 속도, 용량,