2013/06/05このところコネクテッドデバイス、モノのインターネット、Web解析やビッグデータのビジネス解析など、様々な領域で解析機能という言葉をよく耳にするようになりました。そこでモノのインターネットという観点から、各種解析パラダイムや使用事例について紹介したいと思います。一般的な解析モデルの1つに「保存して後で解析する」という方法があります。この場合、大量のデータをクラウドサーバやHadoopクラスタにストリーミングして保存しておき、後日解析します。データが増加し続けている状況を考えると、この方法では拡張性がありません。これは、増え続ける膨大なデータ量に解析機能が追い付かないということを意味しています。インテリジェンス(解析で得た情報)を使用事例やシステムトポロジに合わせてカスタマイズし、「必要な時と場所でインテリジェンスを提供」できるようにするという方法があります。このような多階層のインテリジェンスモデルでは、エッジデバイスが「単なるデータジェネレータ」ではなく、自主性や意思決定権を持つようになります。当然ながら、目的としている使用事例によって適切なアーキテクチャが決定しますが、この場合、コンテキストが何より重要です。一例として予測モデリングシナリオの場合を考えてみましょう。収集した大量の運用データを処理する強力なサーバで、複雑なマシン学習アルゴリズムを使用して、たとえば風力タービンの欠陥予測モデルを確立するとしましょう。「クラウド内」で生成したモデルをタービン制御システムにエクスポートして、さらに自動的な実行や洗練を行うことができます。解析分野にはリアルタイムのインメモリデータベースから、完全な解析用プラットフォームまで、スタートアップ企業が次々と参入しています。興味深いのは、ストリーミング解析エンジンで、前述の「保存して後で解析する」というシナリオとは対極にあり、データの処理と解析を「その場で」行います。この技術は一般に、多階層の解析使用事例に適したスケーラビリティを提供します。モノのインターネットにとって重要性が増している解析には、もう1つの側面があります。「一方向の解析」と対比して、私はこれを「クローズドループ内の解析」と呼んでいます。一方向の解析ではクラウドでの保存や仮想化のためにデータをストリーミングし、主として人がインテリジェントな解釈を行う必要があります。非常に面白いのは、クローズドループの使用事例です。この場合、クラウド内またはネットワーク上の集約ポイントで解析を行い、変更や制御はエッジデバイスに戻すか、デバイス間で解析インテリジェンスのやり取りを行います。解析パラダイムや使用事例の種類に関係なく、データとそれを解釈する能力が1つの制約になっており、モノのインターネットの大きな差別化要因になりつつあります。ウインドリバーからのさらなる情報提供は、Facebookで展開しています。