[論文レビュー] IoT evolution towards a super-connected world

Ayman Elnashar|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2019

IoT and Edge/Fog Computing被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、アナリティクス、機械学習と統合することで、インターネット・オブ・シングス（IoT）がスーパーコネクトド・ワールドへと進化する過程を調査する。本論文は、センサー／デバイス、接続性、プラットフォームの3層構造であるIoTアーキテクチャを提唱し、データアナリティクスと機械学習（ML）がリアルタイムのインサイト、運用効率、および新しいビジネスモデルを可能にする仕組みを強調している。2022年までに500億台を超える接続デバイスが存在すると予測されている。

ABSTRACT

Internet of Things (IoT) is one of the key components of Digital Transformation, along with big data and analytics. IoT, together with the cloud, big data, analytics, machine learning (ML), and deep ML, can help create numerous possibilities and new opportunities. These possibilities will impact our daily lives substantially and open new business models for consumers and enterprises where the number of connected IoT devices could go up to 50 Billion by 2022. The ecosystem of IoT consists mainly of sensors/devices layer, connectivity layer and IoT platform. The main value of IoT is in creating use cases for efficiency, monitoring and management of the things/devices. IoT connects the things through the Internet to the IoT platform which equipped with device management and with the possibility of creating new use cases along with data analytics and ML that provide 360 view through data insight

研究の動機と目的

• 新興のスマートシステムの文脈において、IoTがデジタルトランスフォーメーションの根幹的エンablerとして果たす役割を分析すること。
• 大規模なIoT展開を支えるために不可欠な技術的要素とアーキテクチャ層を同定すること。
• データアナリティクスと機械学習が、リアルタイムのインサイトと自動化を通じてIoTの価値と機能をどのように向上させるかを検討すること。
• 接続デバイスの増加傾向を予測し、企業および消費者向けアプリケーションに与える影響を評価すること。
• センサー、接続性、IoTプラットフォームの間のエコシステム構造と相互依存関係を概説すること。

提案手法

• センサー／デバイス層、接続性層、IoTプラットフォーム層の3層構造であるIoTアーキテクチャを提唱する。
• IoTプラットフォームがデバイス管理、データインジェスト、高度なアナリティクスの実現に果たす役割を強調する。
• IoTが生成するデータから実行可能なインサイトを導出するために、機械学習（ML）およびディープラーニング（DL）技術を統合する。
• データアナリティクスを活用して、監視と最適化のための接続デバイスおよびシステムの包括的（360度）な視覚化を提供する。
• IoTデータのスケーラビリティ、ストレージ、分散処理を支えるためにクラウドインfrastrucureに依存する。
• 相互運用性、データフロー、サービスイノベーションの観点から、エコシステムダイナミクスを分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラウド、ビッグデータ、MLと統合されたIoTは、産業を越えて変革的デジタルアプリケーションをどのように実現できるか？
• RQ2 数百億台のデバイスを含むスーパーコネクトドなIoTエコシステムを支えるために、どのようなアーキテクチャ的要素が不可欠か？
• RQ3 データアナリティクスと機械学習は、IoTプラットフォームの価値と機能をどのように向上させるか？
• RQ4 IoTデバイスの普及傾向の予測と、システム設計および管理に与える影響は何か？
• RQ5 リアルタイムのデータインサイトを通じて、IoTプラットフォームはどのように新しいビジネスモデルの創出を支援できるか？

主な発見

• クラウドコンピューティング、ビッグデータ、機械学習と統合されたIoTは、リアルタイムの監視と意思決定を可能にする知能的でスケーラブルなシステムの構築を可能にする。
• 2022年までに、接続されているIoTデバイスの数は500億台に達すると予測されており、これはグローバルなIoT展開の著しい拡大を示している。
• IoTプラットフォーム層は、デバイス管理、データ処理、アナリティクスおよびMLを活用した高度なユースケースの実現において、極めて重要な役割を果たす。
• データアナリティクスと機械学習は、システム動作の包括的（360度）な把握を可能にし、運用効率と予測能力を向上させる。
• センサー、接続性、プラットフォームの3層構造であるIoTアーキテクチャは、信頼性が高く大規模なIoTエコシステムを構築する基盤を形成する。
• 本論文は、IoTとデジタルトランスフォーメーションの間には強いシナジーがあると特定し、消費者および企業向けアプリケーションにおける革新の大きな可能性を示している。