IoT 성숙도 모델 등반에 대한 기술적 과제

IoT 성숙도 모델을 오르는 데 있어 한 단계에서 다음 단계로 넘어가기 위해 해결해야 할 기술적 장애물을 살펴보겠습니다. 이것은 누적 프로세스라는 점을 명심하십시오. 각 단계는 이전 단계를 기반으로 구축될 뿐만 아니라 점점 더 복잡해집니다. 그것을 수학 과정의 진행이라고 생각하십시오. 각 수업은 이전 수업을 기반으로 하며 대학과 고등학교 수학의 차이는 초등학교와 중학교 수준의 차이보다 훨씬 큽니다.

그리고 대수학을 통달하지 않고는 미적분학을 하는 것이 거의 불가능하듯이, 낮은 단계에서 극복하지 못한 기술적 결점은 성숙 모델로 올라갈수록 확대됩니다.

성숙한 IoT 제품을 구축하는 것이 어려운가요? 그것은 확실하다. 그러나 그것이 불가능하다는 것을 의미하지는 않습니다.

IoT 성숙도 모델을 진행하려면 어떤 기술이 필요합니까?

1단계: 임베디드 장치

모델의 맨 아래부터 특수 제작된 전자 장치가 있습니다. 이러한 제품에는 연결 기능이 없으며 사람들은 그 이후로 제품을 만들어 왔습니다. 토머스 에디슨이 전구를 발명하다 1879단계 장치는 지금보다 조금 더 복잡하지만 성숙도 모델에서는 여전히 낮은 순위를 차지합니다.

이 단계에 도달하기 위한 기술적 과제도 마찬가지로 간단합니다. 우리 팀이 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링 노하우를 가지고 있는 한 제품을 만들 수 있습니다.

2단계: 클라우드 컴퓨팅

XNUMX단계 장치는 인터넷에 연결됩니다. 이것은 우리가 추가해야 함을 의미합니다 통신 프로토콜, 네트워크 인터페이스 카드 (NIC) 및 백엔드 인프라. 기본적으로 XNUMX단계의 기술적인 장애물은 네트워킹이라는 중요한 구성 요소가 있는 XNUMX단계의 장애물 위에 구축됩니다.

서버 인프라를 구축하고 효율적인 관리 방법을 활용해야 합니다. 네트워킹의 또 다른 결론은 사이버 보안. 우리는 보안되지 않은 공개 네트워크(인터넷)를 통한 보안 연결을 용이하게 하므로 성공적인 XNUMX단계 제품을 위해 보안 인력에 투자해야 합니다.

3단계: IoT 연결

세 번째 단계는 IoT 솔루션이 진정으로 고유한 역할을 하는 단계입니다. 바로 상호 연결성입니다. 이 시점에서 장치는 서로 대화하고 연결된 생태계가 형성되는 것을 보기 시작합니다.

연결된 제품을 구축하기 위한 기술적 과제는 훨씬 더 어렵습니다. 물론 여전히 XNUMX단계와 XNUMX단계의 모든 전문 지식이 필요하지만 이제 성공하려면 훨씬 더 높은 기술 수준이 필요합니다.

우리는 연결된 장치에 많은 것을 요구하지만 이러한 임베디드 시스템은 제한된 하드웨어에서 작동합니다. 다양한 서비스를 통합하는 것은 특히 서비스의 출처가 매우 다른 경우에 상당한 장애물입니다. 보안은 훨씬 더 어려워지고 있으며 우리는 다음 사항에 대해 정말로 생각해야 합니다. 처음부터 보안 구축; 예를 들어, 우리는 하드웨어 보안 모듈 (HSM) 칩을 회로 기판에 삽입합니다.

IoT 개발의 가장 복잡한 부분 중 하나는 모든 작은 부분을 중요하게 만드는 것입니다. 더 강력한 컴퓨터는 있으면 좋거나 완전히 불필요한 응용 프로그램에 약간의 디스크 공간이나 처리 능력을 할당할 수 있지만 IoT 장치에는 이러한 사치가 없습니다.

그렇기 때문에 툴링과 같은 신경 매우 유용합니다. 필요한 것만 있는 사용자 지정 Linux 시스템을 구축할 수 있습니다. 그러나 실제로 포함할 항목과 제외할 항목을 아는 데는 많은 기술 지식이 필요합니다.

4단계: 예측 분석 

이것은 우리가 실제로 데이터를 작동시키기 시작하는 단계입니다. 예측 분석 for IoT는 센서 데이터, 사용자 참여 및 장치에서 얻은 기타 메트릭과 같은 추세를 살펴봅니다. 그런 다음 산업용 IoT의 예측 유지 관리와 같은 작업에 이 빅 데이터를 사용할 수 있습니다.

XNUMX단계는 데이터 과학자가 더욱 중요해지는 단계입니다. 이러한 전문가들은 다음과 같은 도구를 사용합니다. Python, 파이 토치및 AWS 세이지메이커 머신 러닝 모델을 구축, 교육 및 배포하는 것입니다. 하지만 이는 작업의 작은 부분에 불과합니다. 모든 성공적인 데이터 과학 프로젝트의 기초는 데이터 및 비즈니스 문제에 대해 비판적으로 생각하는 방식인 분석 프레임워크입니다. 때때로 가장 어려운 부분은 적절한 질문을 찾는 것입니다.

그러나 우리는 데이터 과학자에게 많은 숫자를 던질 수 없으며 그 대가로 완전한 예측 분석 모델을 기대할 수 없습니다. 우리는 학제 간 접근 데이터 과학자가 엔지니어링 팀과 긴밀히 협력하여 데이터 파이프라인을 개발합니다. 결국 하드웨어 엔지니어가 분석가가 사용하려는 데이터가 무엇인지 모른다면 어떤 센서를 선택해야 할지 어떻게 알 수 있을까요? 마찬가지로 소프트웨어 개발자는 데이터 과학자의 우선 순위를 이해하여 변수를 파생하거나, 데이터를 집계하거나, 클라우드로 푸시해야 하는지, 어떤 데이터 포인트가 어떤 데이터베이스로 이동해야 하는지 파악해야 합니다.

5단계: 규범적 분석

데이터 기반 접근 방식을 한 단계 더 발전시켜 이 단계는 다음과 같이 정의됩니다. 규범 적 분석, 향후 조치 과정을 권장하여 XNUMX단계 분석의 예측력을 구축합니다. IoT 회사는 규범적 분석을 사용하여 사용자에게 장기적인 가치를 제공할 수 있습니다. 우리의 삶을 더 쉽고 편리하고 즐겁게 만들 수 있는 잠재력이 있기 때문입니다.

방정식의 기술 측면에서 XNUMX단계는 XNUMX단계와 동일한 요소를 많이 포함하지만 모두 훨씬 더 높은 수준에서 작동해야 합니다. 예를 들어, 데이터 과학의 경우 범위를 크게 확장합니다. 우리는 더 이상 예방적 유지보수를 위한 이상 감지와 같은 단일 모델을 사용하지 않습니다. 대신, 우리는 짜여진 ML 모델의 퀼트 작업을 사용하여 진정으로 놀라운 업적을 달성합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다. 자연 언어 처리 (NLP) 음성 인식/음성 명령에 따라 최적화하는 알고리즘 바다 성격 모델, 그리고 훨씬 더.

결과는 진정으로 닮기 시작합니다 인공 지능 (AI), 따라서 이러한 문제가 단순한 데이터 과학 이상으로 어떻게 확장되는지 확인하기 어렵습니다. 예를 들어 우리 하드웨어 팀은 다음과 같이 가장 작은 공간에 훨씬 더 많은 처리 능력을 내장할 수 있는 창의적인 방법을 찾아야 합니다. 에지 컴퓨팅용 GPU. 더욱이 XNUMX단계 제품은 진정으로 완전하지 않습니다. 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD)와 같은 민첩한 방식은 세계적 수준의 IoT 경험을 계속 제공하려면 매우 중요합니다.

6단계: 유비쿼터스 컴퓨팅

IoT 성숙도 모델의 마지막 단계는 유비쿼터스 컴퓨팅, 일상 생활의 거의 모든 측면에 디지털 세계와의 상호 작용이 포함되는 최종 게임입니다. 현재 이 단계는 SF에만 존재하지만, 우리는 당신이 생각하는 것보다 더 가까이 있을 수 있습니다.

여기에 도달하는 데 필요한 기술은 엄청나며 우리가 실제로 할 수 있는 것은 이 시점에서 추측하는 것뿐입니다. 그러나 엔지니어링, 소프트웨어 개발, 데이터 과학, 사용자 경험 디자인 등의 집단적 걸작이 필요하다는 것을 알고 있습니다. 이러한 영역에서 인재를 모으는 것은 유비쿼터스 컴퓨팅의 세계로 진입하는 데 가장 큰 장애물입니다.

갈 길이 멉니다. 구축을 시작합시다. 

결론

이제 각 점진적 단계가 마지막 단계보다 얼마나 더 어려운지 분명해졌습니다. XNUMX단계 장치에서 진정한 XNUMX단계 IoT 제품으로의 전환은 엄청난 도약입니다. 이를 위해서는 여러 영역에 걸친 전문 지식이 필요하며 다양한 기술을 마스터해야 합니다.

오늘날 가장 발전된 기술 회사가 XNUMX단계 성숙도를 자랑하지만 여전히 유비쿼터스 컴퓨팅에 근접한 것은 없습니다. 고맙게도 전 세계의 많은 위대한 사람들이 수천 가지의 다양한 기술을 발전시키기 위해 노력하고 있습니다.

그렇다고 현재의 최신 기술이 세상을 바꾸지 않는다는 의미는 아닙니다.

출처: https://www.iotforall.com/technical-challenges-to-climbing-the-iot-maturity-model