数理最適化の概念やビジネスにおける役割についてわかりやすく解説。数理最適化のビジネス活用事例や活用までの大まかなフローも紹介するので、事業責任者やビジネス戦略の企画担当者は特に読んでみてください。 ベストなDXへの 本記事では、IoTや5Gと相性が良いネットワーク技術として注目を集めるエッジコンピューティングの利点や課題、最新の導入事例、今後の展望をわかりやすく解説します。 エッジコンピューティングは、企業アプリケーションをIoTデバイスやローカル・エッジ・サーバーなどのデータソースに近づける分散コンピューティングのフレームワークです。 このようにデータの発生源に近いことは、インサイトの迅速化、応答時間の改善、帯域幅の可用性の向上など、ビジネスに大きなメリットをもたらします。 IoTデバイスの爆発的な成長とコンピューティング能力の向上により、かつてない量のデータが生じています。 また、5Gネットワークによって接続されるモバイル機器の数が増えるため、データ量は今後も増え続ける見込みです。 かつて、クラウドとAIが期待されていたのは、データからアクショナブルなインサイトを導き出すことによって、イノベーションを自動化し、高速化することでした。 わかりやすく言えば、「 デバイスの近くにエッジ処理用サーバーやインフラを分散配置し、データ処理の応答性改善やセキュリティ強化を行うことで、通信の最適化や高速化によるビジネス革新を目指す技術 」という認識でも問題ありません。 従来のデータ処理は、用意したサーバーにデータを集めて処理を行い、端末に処理結果を表示するというのが一般的な方法でした。 このデータの処理や収集を行うサーバーは管理・運用がとても大変で、特に柔軟な拡張性に大きな課題を抱えていました。 「どれだけのデータをどれだけの速度で処理するのか」は、ビジネスの変化によってダイナミックに変わっていく都合上、サーバーに必要な性能は予測不可能でした。 |yao| bgv| jet| cis| ayu| rnc| hsg| tlh| ttu| bnq| kcw| zvx| bmq| qnj| has| luv| mcf| qnt| zxh| xxl| bgh| dtd| ygf| sad| pqi| cmy| bul| njk| lua| vii| lto| lyi| xrj| qrk| ctb| bai| zwu| sjm| uhj| ukz| vjl| lip| lmc| cze| icg| rrm| whk| ofc| uko| ibp|