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クラウドへのデータのアップロードの制限。
ただし、クラウドにデータを送信したり、クラウドからデータを送信したりすることには欠点があります。
まず、データ送信はエネルギーと帯域幅を消費します。より多くのデータは、より高価で限られたネットワークリソースが必要であることを意味します。
次に、データをクラウドに送信すると遅延が発生し、特定のアプリケーションの効果が制限されます。
第3に、外部情報はプライバシーとセキュリティのリスクをもたらします。たとえば、スマートホームデバイスによって収集されたデータは、家の内外であなたに関する多くの情報を明らかにします。この情報をクラウドに送信する場合、安全に行われることを保証できますか？どのような形式でどこに保存されますか？誰がそれを使用する権利を持っていますか？
エッジインテリジェンスの利点を紹介します。
ますます多くのデバイスがより多くの（機密性の高い）データを収集するにつれて、これらの問題に対処する必要性がますます緊急になっています。これは、エッジインテリジェンスの台頭の主な推進力の1つです。
このモデルでは、キーの処理と意思決定はすべてのデータをクラウドに送信するのではなく、ローカルネットワークのエッジの近くで行われます。これにより、前述の遅延、エネルギー消費、帯域幅の使用量が削減され、ユーザーは自分のインフラストラクチャ内にプライベートデータを保持できます。
エッジインテリジェンスの中核は機械学習です。現在、この場合、主に機械推論について説明します。ローカルセンサーによって収集された新しいデータに基づいて、エッジデバイスは事前にトレーニングされた機械学習モデルを使用して意思決定を行います。
エッジからAIへの移行を促進します。
推論プロセス、特に高速推論テクノロジーを改善することにより、このリソースが制限された環境での推論を大幅に増やすことができます。
第1世代の機械学習アクセラレータは、主にソフトウェアとCpU操作命令セットに基づいています。第2世代では、GpUやDSpなどの特別なハードウェアが導入されました。現在、ハードウェアのクリッピングと圧縮を使用する第3世代の製品があります。ハードウェアで行われる作業が多いほど、使用されるソフトウェアとCpUサイクルが少なくなり、このプロセスのエネルギー効率が高くなりますenjoy卡優惠。
エッジインテリジェンスは今日何を達成できますか？
人と人とのコミュニケーションのほとんどは、言葉だけで伝えられるのではありません。口調、顔の表情、ジェスチャーは、直感的にコミュニケーションを取り、理解するのに役立ちます。今日の設計者は、エッジベースの推論を使用して製品を調整し、より自然な方法で製品を設計できます。このテクノロジーには、顔やその他のオブジェクトやジェスチャーの認識、音声認識、ピッチ分析、自然言語処理が含まれます。
他の場所では、スマートエッジデバイスによってセキュリティを向上させることができます。たとえば、スマートホームエッジデバイスは、アラーム、人の落下、ガラスの破片、蛇口の滴りなどの危険信号を認識するようにトレーニングできます。問題が発見されるとすぐに、システムは所有者にそれに応じて対応するように通知します。
精選文章：
データ分析を通じてIoTネットワークのセキュリティを支援するにはどうすればよいですか？
IoTデバイスが優れているとすれば、それは無数のセンサーを介してデータを収集することです。 AIは、IoTデバイスが想像を絶する大量のデータを短時間で分析するのに役立ちます。 AIとモノのインターネットの組み合わせにより、企業がインターネット上に多数のデバイスとセンサーを持っている場合に、組織はより多くの可視性と制御を得ることができます。言い換えれば、人工知能はモノのインターネットから収集されたデータを貴重な洞察に変換することができます。これは、不正アクセスおよび侵入テストで特に重要です。
モノのインターネットのセキュリティ問題。
ネットワークセキュリティをIoTデバイスにとって挑戦的な提案にする多くの要因があります。この分野の範囲は非常に広く、範囲は非常に広いです。モノのインターネットはさまざまなデバイスで構成されており、それぞれに独自のオペレーティングシステムとセキュリティの脆弱性があります。この異種性により、IoTネットワークを単一の防御システムでカバーすることは困難です。さらに、IoTデバイスの設計コストは非常に低いため、通常は低エネルギーで省エネであり、セキュリティフレームワークが組み込まれていません。さらに、各ネットワークは数百万のデバイスで構成されており、インターネット上でデータを提供しているため、セキュリティの問題全体が非常に複雑な仮想の悪夢になっています。最低限でも、ネットワークは、すべてのオペレーティングシステムとネットワークアプリケーションが定期的に更新されていることを確認し、新しい資産のインベントリを作成し、セキュリティリスクを測定し、可能なターゲットをテストする必要があります。したがって、セキュリティの専門家は、IoTセキュリティの脅威に対処するための支援を求めます。
人工知能はモノのインターネットのセキュリティにあります。
モノのインターネットのセキュリティフレームワークを構築するための基本的な手順は、ネットワーク上のすべてのデバイスを識別することです。数百万のセンサーとデバイスを備えた大規模なネットワークの場合、これは困難な作業です。ただし、人工知能を使用すると、検出プロセスがより簡単になり、完全で詳細な機器のパフォーマンス情報を提供できます。効率的なネットワークセキュリティは、ネットワーク内のさまざまなノードの識別と監視にあり、人工知能の認識および資産管理機能により、ネットワークセキュリティの実現に非常に効果的です。
次に、人工知能は、データ分析を通じてモノのインターネットネットワークのセキュリティを支援することもできます。人工知能は疲れを感じず、巨大なモノのインターネットネットワークを継続的に監視して異常な活動を見つけることは人間よりも効果的です。残念ながら、これは多くのエラーにもつながりました。これは、異常が潜在的な脆弱性と見なされる可能性があるためです。ただし、この問題は、機械学習と人工知能トレーニングを通じて攻撃パターンを特定することで解決できます。残念ながら、実際の攻撃の実際の脆弱性データがプライバシーの問題のために漏洩することはめったになく、分析品質と分析機能が制限されるため、効果的な攻撃パターンをモデル化する機能は非常に限られています恆生卡優惠。
モノのインターネットにおける機械学習の応用。
機械学習は、潜在的な脅威の特定、ネットワークの脆弱性の発見、システムIoTの脆弱性（IoTデバイスのパスワード保護の欠如や弱いパスワード保護など）の特定、ネットワーク構成の解決、防御の確立に非常に役立ちます。機械学習は、多数のネットワークセキュリティデータセットとIoTデバイスプロファイルに基づいているため、多くの企業にとってゼロデイ脅威が懸念されています。ただし、ゼロデイ脅威にもかかわらず、機械学習はDDOS攻撃に対して非常に効果的であり、IoTネットワークの全体的なセキュリティを向上させることが証明されています。機械学習によって提供される早期の脅威識別機能の助けを借りて、メーカーがより安全なデバイスを設計し、タイムリーかつ効果的な方法でセキュリティパッチをアクティブ化するのにも役立ちます。
モノのインターネットのネットワークセキュリティをさらに向上させるために、機械学習データは、IoT開発者がより安全なデバイスを作成するのにも役立ちます。開発者は、ユーザーをより適切に保護するために、セキュリティパッチを送信するか、デバイスの新しいバージョンをできるだけ早く作成します。
精選文章：
スマートビルディングの利点。
これらの課題に焦点を当てる前に、スマートビルディングが必要な理由を理解することが重要です。
モノのインターネット（モノのインターネット）：IDCの予測によると、モノのインターネット技術への世界的な支出は2022年に1.2兆米ドルに達し、2017年から2022年の予測期間の年平均成長率は13.6％になります。照明からワイヤレス会議室、スマートウォッチまで、すべてを接続する必要があります。集中的なインテリジェントビルプラットフォームは必ずしもすべてが機能するとは限りませんが、一元化されたプラットフォームを持つことで、単一のユーザーインターフェイスの使用や、すべてのシステムに統合されたダッシュボードの監視、制御、識別など、ビルの所有者や機器管理者に多くのメリットをもたらすことができますプラットフォーム。
建物の最適化：データ収集により、建物の所有者と施設の管理者は、システムの使用法とモードをリアルタイムで理解できます。たとえば、自動照明とHVACシステムを使用して占有率と気象条件に対応すると、建物の効率が25％向上し、大幅なエネルギー節約につながります。
運用効率：機器が損傷したり、動作しなくなったり、効率が低下したり、交換時期に達した場合、接続されたシステムにアラームを発行できます。リモート監視システムを使用すると、機器のスタッフは現場への訪問を減らし、問題の性質のみを判断できます。修理前に故障と注文を診断でき、不要なメンテナンスを完全に回避できます。どちらも、メンテナンスコストを削減し、労働生産性を高め、エネルギー消費を削減できます。
さまざまなスマートビルディングテクノロジーにより、居住者の体験や顧客価値を大幅に向上させることができます。考慮すべき手順は次のとおりです。十分な速度で正確に大量のデータを処理できる適切なインフラストラクチャを選択し、強力なセルラーおよびWiFiカバレッジ、熱的快適性と安全性を提供し、エレベーターとエスカレーターの非効率性を改善します。
住民の期待に応える：Google、Nest、Sonos、Ecobee、Ecoisme、Ring、Simplsafeなどのシステムに接続する家族はますます増えています。これらの人々は、オフィススペースで同じレベルのシステムインタラクションを実現したいと考えています。
スマートビルディングが直面する課題。
現在、建物の所有者と管理者は、スマートな建物を実装する際に多くの課題に直面しています。
課題1：適切なシステムを選択します。多くのオプションがあるので、どこから始めますか？スマートビルディング統合計画を作成することは良い出発点です。まず、ビジネスの目標、予算、および目標を決定します。これらの目標を達成するために必要なシステムのリストを開始できます。たとえば、運用コストを削減したい場合は、照明、メーター、水道メーター、ウォーターポンプ、HVAC、チラーなどのシステムの構築に焦点を当てた目標を設定できます。これらの各システムは、センサーと制御システムに接続されており、パフォーマンスを最大化し、使用量と無駄を削減します。将来、他のシステムを追加できるオプションを探してください。
BACnetなどのオープンプロトコルシステムを選択することは非常に重要です。 BACnetは、ビルディングオートメーションシステムのさまざまな部分間の通信を規制するためにASHRAEによって確立されたデータ通信プロトコルです。 BACnetを使用すると、HVAC、照明、セキュリティ、防火などのベンダーのシステムが相互に通信できるようになり、情報を提示、要求、解釈、および送信するための標準的な方法が提供されます。
課題2：プログラム可能なプラットフォームを開発します。以前は、機械、電気、配管システムはすべて独立して設計されており、統合は考慮されていませんでした（IP対応）。このようにして、システムはさまざまなプロトコルを使用して通信できますが、その多くはプライベートであり、データのミキシングとマッチングは許可されていません。各システムは必要なデータを収集できますが、他のシステムとデータを共有したり、他のシステムからのデータに応答したりすることはできません。重要なのは、データに準拠することです。事前にオプションを計画し、中央プラットフォームでの統合と標準化を検討して、複数のソース（内部および外部を含む）からのデータを標準化します推廣優惠。
課題3：システムをチームとして統合する必要があります。以前は、建設業界はモデルに基づいており、各モデルには独自の仕様と計画がありました。このように、システムは機械部品、電気部品、配管システム、技術部品に分けることができ、相互に影響を与えることはなく、請負業者にならないこともあります。スマートビルが導入された（または中断された）とき、業界は共同の取り組みの方向に進んでいました。チームは、統合され接続されたシステムプラットフォームの開発と実装に協力する必要があります。これらのプラットフォームを介して、システムとデバイスは相互に通信できます。たとえば、HVACと照明制御は相互に通信できます。このようにして、HVACは、建物の特定の部分の照明が長時間消灯している場合、従業員の温度が優先されなくなったことを認識できます。
課題4：誰の問題ですか？あなたは知恵の建物を建てたので、完了ですよね？残念ながら、完璧なものはありません。建物の所有者と施設の管理者にもサポートプランが必要です。インストール後のサポートは見過ごされがちであり、所有者や機器管理者に問題を引き起こす可能性があります。主要業績評価指標（kpi）を提供し、オンサイトおよびリモートのサポート、トレーニング、デバッグ、システムとハードウェアのアップグレード計画を処理する方法を示すサポート計画を事前に作成することで、多くの問題を回避できます。
精選文章：
家族経営
スマート機能を家に統合して作業効率を向上させ、連絡を取り合う方法を学び、屋外での作業方法を理解するための何千ものオプションがあります。たとえば、適切なスマートホームテクノロジーは、忙しい仕事の中で家族の世話をするのに役立ちます。ユーザーは、スマートホーム携帯電話ソフトウェアを使用して、屋外や他の部屋で遊んでいる可能性のある子供やペットをカメラで簡単に確認できます。一日の終わりに、子供たちが宿題を終えたら、リモートでお気に入りのテレビ番組をオンにしたり、Wi-Fiをオフにしたりできます。
接続時に接続を維持します。
過去数年間で、これは仮想電話にますます多くの時間が費やされることを意味します。各部屋にはスマートスピーカーなどが設置されており、ビデオ通話中に家族とすばやくコミュニケーションをとることができます。あなたが彼に電話を切るように言うか、彼を準備するように言うかどうかにかかわらず、彼は彼が署名した後すぐに去ることができます。
カメラデバイスは、荷物を監視したり、作業中に配達を受け入れたりするのにも役立ちます。郵便配達員を確認し、ガレージをリモートで開き、荷物を入れるように依頼してから、ドアを閉めて、郵便物が安全であることを確認できます。携帯電話を使ってフロントポーチや私道をすばやく簡単に見ることに欠陥はありません商業上網 plan。
次は何ですか？
正しいスマートホームオートメーションは、問題を特定するだけでなく、問題を解決してあなたとあなたの家族の安全を確保するための行動を取ることもできます。将来的には、予測セキュリティのように見えます。スマートホームシステムは、ユーザーの操作モードを理解し、それに応じて調整することができます。たとえば、家族が特定の部屋に入るタイミングによっては、家のさまざまな場所の照明が毎日同時に点灯する場合があります。または、屋外カメラが郵便配達員を見て、荷物を受け取るためにガレージのドアを開ける方法を知っているかもしれません。
評価オプション
消費者がスマートセキュリティを家に統合することを検討する場合、最も重要なことは、ニーズを満たすシステムを確保することです。最も安全でスマートなホームセキュリティを作成する場合、家の安全だけでなく、家の作業スペースについても5つの追加の考慮事項があります。
精選文章：
モノのインターネットとエッジコンピューティングを統合します。
エンドユーザーまたはデータソースの物理的な場所に近い、エンタープライズネットワークのエッジでエッジコンピューティングを実行します。これは、接続されたデバイスがデータを送受信し、データを送受信し、ソフトウェアアップデートまたはソフトウェアコンテンツをダウンロードする場所です。データチャネルを一元化すると、拡張が妨げられ、デバイスとプラットフォーム間のボトルネックが発生し、ユーザーエクスペリエンスに影響を与える遅延が発生しますが、MECはサービスの速度と信頼性を向上させることでユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
たとえば、ネットワーク化された車両には、データを収集し、道路状況の監視や危険な場合のブレーキの適用など、さまざまな機能を実行できるセンサーとドライブがあります。これらの機能は大量のデータを生成するため、リアルタイムで分析する必要があります。そのため、分析はネットワークのエッジでのみ実行でき、中央サイトでは実行できません。
MECは、人命と財産に対する遅延とリスクを大幅に軽減します。インターネットカーなどのスマートIoTデバイスは、エッジコンピューティングノードで役割を果たし始めています。 5より多くのデータ伝送とより良いネットワークカバレッジをサポートするために、5GはエッジコンピューティングとMECアーキテクチャにも統合されています。
自動車メーカーは、自動車に関する大量のデータの収集に遅れずについていく必要がありますが、この課題に対する最善の解決策はMECです。
MECはインターネットの未来への道を開いています。
自動車産業の将来は、主にモノのインターネットとMECによって駆動されるインターネットカーの背後にあるコンピューティングパワーに依存しています。ますます多くのセンサーとカースマート機能を備えた車では、MECは車のデータを処理する方法になります。さらに、自動車産業におけるこの技術の促進により、ドライバーはより良い運転体験とより多くの車両サービスを得ることができます商業寬頻比較2021。
分散型MEC方式は、ネットワーク容量の制限を軽減します。車はいつでもオンラインにすることはできませんが、接続が中断された場合でも車はネットワークを使用し続けることができます。この場合、MECは接続サービス機能を有効にしています（ただし、劣化モードになっている可能性があります）。
MECは、サービスソフトウェアとハードウェアの分離も実現し、ソフトウェアサービスの開発と物理的な機器の展開を分離します。これにより、自動車メーカーとサービスプロバイダーに新しい種類の柔軟性がもたらされます。車が販売された後でも、サービスを追加および更新することができます。対照的に、電話のオペレーティングシステム全体をアップグレードする代わりに、スマートフォン上の単一のアプリケーションを更新できます。これにより、真にカスタマイズされた車の可能性が広がり、各ドライバーの独自の個性を満たすカスタマイズされた車に対する業界の期待が広がります。
これは、機器メーカーが運転体験の新時代に参入するためのユニークな機会を提供します。コネクテッドカーは、新しい収益源をもたらし、ブランドに対する顧客の忠誠心を高めることができます。電気通信業界が構築したIoTデータ処理フレームワークとMECを使用することで、コネクテッドカーとデバイスの未来はより良くなります。
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