실시간으로 통찰력 확보
에지에서 실시간 분석을 가능하게 하거나 더 선호하게 만드는 것은 지금뿐 아니라 앞으로도 인공지능과 머신 러닝(ML)을 수행할 수 있다는 가능성 때문입니다. AI 및 ML은 점차 복잡해지며 다양하고 정교해지고 있어서 에지, 허브 및 궁극적으로 클라우드에서 실시간 분석이 가능해져 수집된 모든 IoT 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있게 됩니다. 데이터는 클라우드로 전송될 수 있으며, 머신 러닝 및 AI는 패턴을 모니터링하고 시간의 경과에 따라 대용량 데이터 세트로부터 통찰력을 얻도록 훈련됩니다.
출처: 미개척 데이터 – 에지 및 클라우드에서 IoT 데이터 최대한 활용하기, Western Digital의 Christopher Bergey(Western Digital 블로그, 2018년 5월 6일)
Western Digital은 IoT 및 에지 컴퓨팅에서 얻어진 데이터의 힘과 가능성을 활성화하도록 고안된 장치에서부터 시스템, 플랫폼에 이르기까지 광범위한 제품 포트폴리오를 제공합니다.
ABI 리서치에 따르면 사물 인터넷(또는 만물 인터넷의 연결된 세상 전체)의 가장 중요한 트렌드 중 하나는 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 간의 이동성 균형입니다. IoT의 초기 및 개념적인 전구체인 M2M은 클라우드 플랫폼이 애플리케이션 지원자로서 중요한 역할을 수행한다는 특징이 있습니다. 지능형 시스템은 주로 지능의 클라우드 레벨에 의존해 왔으며, 구성하는 실제 장치는 상대적으로 정교하지 않았습니다. 이러한 구식의 전제는 에지 레벨의 컴퓨팅 용량이 클라우드 레벨보다 더 빠르게 진행됨에 따라 흔들리고 있습니다.
출처: IOT에서의 에지 분석, ABI Research, 2015년
전망 보고서
이 웹페이지에는 Western Digital 제품과 기술 포트폴리오, 제품의 용량, 기능 및 애플리케이션, 제품 시장, 전략, 성장 기회, 시장 동향을 비롯하여 이에 국한되지 않는 정보를 담은 전망 보고서가 제공될 수 있습니다. 이러한 전망 보고서에는 실제 결과가 전망 보고서에 나오는 명시적 또는 암시적 결과와 상당히 다를 수 있는 위험과 불확실성이 따릅니다. 전망 보고서의 위험과 불확실성에 대해서는 Western Digital의 최근 정기 보고서를 포함하여, 증권 거래 위원회에 제출된 Western Digital Corporation의 자료에 상세히 설명되어 있으므로 주의해서 살펴 보아야 합니다. 따라서 전망 보고서에 너무 의존하지 않도록 주의하며 Western Digital은 법률에 규정된 경우를 제외하고는 후속 사건이나 상황을 반영하기 위해 전망 보고서를 업데이트할 의무가 없습니다.
공개
1. 출처: 사물 인터넷의 잠재력 실현, James Manyika, Michael Chui, Peter Bisson, Jonathan Woetzel, Richard Dobbs, Jacques Bughin, Dan Aharon(McKinsey Global Institute, 2015년 6월)
2. 출처: 에지 컴퓨팅: 요약본, Mary Shacklett(TechRepublic, 2017년 6월 21일)
3. 출처: IoT의 분야의 성장: 장치 및 지출(2020년), Dennis Knacke(We Speak IoT, 2017년 10월 6일)
4. 출처: Gartner, 2017년에 84억 개의 연결된 "사물"이 사용될 것으로 전망(2016년에 비해 최대 31% 증가), 보도자료(Gartner, 2017년 2월 7일)
5. 출처: Cisco 비주얼 네트워킹 인덱스: 예측 및 방법론, 2016–2021(Cisco, 2017년 9월 15일)