IoT（Internet of Things：モノのインターネット）とは、センサー、ソフトウェア、その他の技術を使用し、インターネットを介してデータを収集・共有する数十億台ものデバイスのネットワークをさします。
IoT デバイスには、健康管理やフィットネスのためのデータを収集するスマートウォッチのような小型なものから、日常業務の安全や効率を 24 時間体制で監視するセンサーや技術を広範囲に活用する工場のように、はるかに大規模で複雑なものもあります。
IoT デバイスの膨大な数と、それらがほぼリアルタイムで収集する多数のデータ・ポイントの組み合わせにより、IoT はビッグデータ拡大の最大の要因の 1 つとなっています。ビッグデータと IoT がどのように関連しているかを見てみましょう。
IoT データが生成される仕組み
IoT デバイスは、多数のデータ・ポイントをリアルタイム（もしくは、ほぼリアルタイム）で収集します。このデータは、IoT を活用した信号制御のような自動運用から、混雑エリアからの人の流れを調整する空港管理のような手動運用まで、さまざまなオペレーションに活用できます。
IoT センサーは、次のような複数の種類のデータを収集することができます。
ステータス・データ：オン／オフ、利用可能／不可能などの基本的な情報や、温度などの正確なデータを収集
位置データ：地上・地下・上空など、人や物の動きを追跡
自動化データ：バスの自律走行のように、自動運転やシステムの動作を制御するために使用
センサーがデータを収集すると、データ・プロトコルを使用してデータの処理を行う場所に送信されます。
IoT データを巨大化させている要因
IoT センサーは、リアルタイムもしくはほぼリアルタイムでデータを収集するため、その情報量は膨大なものとなります。IT 専門調査会社 IDC（International Data Corporation）は、2025 年までに 557 億台の IoT デバイスが使用され、73.1 ゼタバイトのデータが生成されると予測しています。
これにより、膨大な IoT ビッグデータが生まれ、従来のデータ処理・管理ツールが十分に機能しなくなる可能性があります。
IoT データは通常、データの分析、解釈、処理が可能な場所に集約されます。しかし、これは必ずしも容易なプロセスではありません。データが膨大かつ複雑になると、そこから結論を導き出して改善を図ることが困難になります。このようなデータでは、ビジネスをデジタルファーストに変革するための有用性が既に失われており、AI ドリブンな学習の可能性を最大限に活用することができません。
IoT データを最大限に活用するためには、ビッグデータに対応したデータ・ストレージ管理および分析ツールが必要です。
IoT データのためのビッグデータ・ストレージと分析
ビッグデータや IoT に対応するには、それらに適したストレージが必要です。膨大な量の IoT ビッグデータを保存できるだけでなく、データの迅速な検索、インデックス作成、リアルタイム分析をサポートできることが、最良のビッグデータ・プラットフォームといえます。モダンな高スループット・プラットフォームは、データを迅速に入力することができ、組織の成長にあわせて拡張することができます。また、データの検索やインデックス作成も高速化されるため、クエリやデータ分析に費やしていた時間を短縮することができます。
ビッグデータや IoT を管理するためのプラットフォームを選択する際には、クラウドに最適化されたものを選ぶべきです。分析はクラウドで行い、データのアクセス権限はオンプレミスで制御することが可能になります。これにより、IoT データの分析スピードがさらに向上し、より多くの情報に基づいた意思決定をより短時間で行うことができます。これは通常、IoT インフラに投資した後に期待するようなことです。
ピュア・ストレージによるモダンなデータ分析がより優れたインサイトを迅速に得られる方法をご覧ください。
- ビッグデータと従来のデータ
- 構造化データと非構造化データ
- ビッグデータがもたらす 5 つのメリット
