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IoTについて考える(あつめる編)

2018-01-12 22:08:47 | 17期生のブログリレー

こんばんは。17期の依田です。

今回は、前回に引き続きIoTの話で、3つのキーワードの2つめ「あつめる」についてです。
1.つなげる
2.あつめる
3.活用する

データを集めるために必要なのは、データを蓄積する仕組みでしょう。
その中でデータベースというキーワードははずせないと思います。
データベースとは、「一定の形式で整理されたデータの集まり」を指す言葉で、
IoTの世界ではソフトウェアによってデータを蓄積する仕組みを指しています。
データベースの種類はいろいろありますが、
IoTの世界では、「RDBMS(関係データベース管理システム)」と
それ以外を指す「NoSQL」の大きく2つに分類しているようです。

RDBMSとは、表型式の構造でデータを管理するデータベースです。
EXCELの表をイメージすると分かりやすいと思います。
データを効率的に管理し、検索するスピードをあげることができます。
NoSQLとは、同時に大量のデータを検索することを目的に作られたもので、
「ビッグデータ」といわれる大量のデータを扱う場合に威力を発揮します。

IoTでは、モノから取り出した大量のデータを蓄積することが多いため、
NoSQLが使われる機会が多いかと思います。

では、そのデータベースをどうやって使うのか。
今までは、自らデータベースを用意しデータを蓄積することが主流でしたが、
クラウドのサービスを活用してデータを蓄積することができるようになりました。

現在は、IoTでデータを集める仕組みは大きく3つのパターンに分類されるようです。
1.IoTサーバ(オンプレミス)
IoTデバイスから通知されたデータの管理、分析、表示などIoTデバイス管理機能などのサーバ機能を持ち、データを蓄積する。
社内単独での使用や小規模の場合に、サーバを社内に設置してオンプレミス構成することが多い。

2.クラウド
インターネット上のサーバやアプリケーション、データセンターを提供するサービスを活用し、データを蓄積する。
社内にサーバを設置する必要がないため普及が進んでいる。

3.クラウド+エッジコンピューティング
全てのデータや分析処理をクラウドに集約すると、デバイス数や通信量が膨大となり処理の遅延が起こることがあるため、
それを回避するためのデータや処理を分散させるための仕組み。

3のパターンは、1と2の合わせ技といった感じですが、
まだまだこれから発展していく技術です。
1と3のパターンは専門的な知識が必要になるため、
2のパターンが取り組みやすいのではないかと思います。

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1 コメント

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データベース発想 (藤田)
2018-01-13 11:23:55
iotのハードは見えやすいので、「ものにセンサーくっつけよう」という方もおられるかもしれません。

背景にあるデータベース、ビッグデータ解析で価値があることを全体的な設計をして、つくることが必要ですね。クラウドはどこまでいけるかとか素人はわからないので、それを教えられるのが専門家の方かもしれません。素人の方がそれを大事と気付いてもらうのが大事ですよね。
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