차례:
엣지 분석 (또는 수집 된 위치에 더 가까운 데이터 분석)은 데이터 분석에서 비교적 새로운 아이디어이며, 적어도 지금까지 IoT와 관련하여 언급 된 것으로 들었습니다. 결국, 모든 곳에서 센서를 사용하고 점점 더 많은 데이터가 유입되는 세상에서 엣지 분석은 더 빠르고 간단하며 많은 경우보다 실용적인 방식으로 데이터에서 가치를 이끌어 낼 수있는 방법을 제공합니다. 그러나 엣지 분석은 IoT를 활용하는 기술을 제공했지만 실제로는 IoT를 넘어 전통적인 데이터 에코 시스템의 가장자리까지 확대되었습니다. 여기에서는 데이터를 저장하고보다 전통적인 분석을 적용하는 것보다 에지에서 데이터를 처리하는 것의 이점과 많은 조직이 왜 두 가지 옵션 중에서 자신의 요구에 맞게 선택할 수있는 능력을 찾고 있는지 설명합니다.
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일부 데이터는 저장할 가치가 없습니다
빅 데이터 초기에 조직은 모두 데이터를 수집했습니다. 당시의 총체적인 지혜는 데이터를 완전히 분석 할 수 없어도 데이터 수집이 좋은 일이라는 것이 었습니다. 문제는 데이터 수집이 향상됨에 따라 데이터 볼륨이 폭발하기 시작했다는 것입니다. 2013 년 연구 기관인 SINTEF가 발표 한 보고서에 따르면 전 세계 데이터의 90 %가 지난 2 년 동안 생성 된 것으로 나타났습니다. IDC에 따르면 2020 년까지 지구상의 모든 사람에 대해 초당 1.7MB의 새로운 정보가 생성 될 것입니다. 이는 약 44 제타 바이트의 데이터에 해당합니다.
데이터가 쌓이면서 문제는 분명해졌습니다. 실제로이 모든 정보를 어떻게 처리할까요? 불행히도 때로는 대답이 거의 없습니다. Pricewaterhouse Coopers와 Iron Mountain이 2015 년에 발표 한 연구에 따르면 조사 대상 기업의 43 %가 수집 한 데이터를 통해 "실질적인 혜택"을 얻지 못했습니다. 23 %가 "어떤 혜택도 얻지 못함"을 도출했습니다. 조직이 점점 더 많이 배우고있는 것은 데이터 수집에 큰 이점이 있지만 모든 데이터가 유용한 것은 아니며 모든 데이터를 유지할 가치가있는 것은 아니며, 특히 우리가 "IoT"라고 부르는 무수한 센서에서 흘러 나올 때 모든 데이터를 보존 할 가치가 없다는 것입니다.
