IoT システムのエンドツーエンドの挙動を予測
IoT 向けインテル® CoFluent™ テクノロジーにより、モノのインターネット (IoT) のネットワーク、インフラストラクチャー、ストレージの最適化とプランニングを行うことができます。
IoT 向けインテル® CoFluent™ テクノロジーは、システムレベルのモデリングとシミュレーションをベースとしたエンドツーエンドのプランニング・ソリューションです。お使いのシステムのコンポーネントや構成オプションのうち、一般的なシステムとは異なる特徴を基に、IoT システム全体の挙動を予測することができます。ネットワーク、インフラストラクチャー、ストレージシステムの挙動も予測可能です。シミュレーションの利点を活かして、実際に展開を行う前にリソースとパフォーマンスに合わせてソリューションを最適化することができます。
利点
イノベーションの速度を高める
設計スペースを検証し、仮説分析を行いましょう。さまざまな状況下におけるプロセッサーの負荷と消費電力を推計し、必要とされるメモリーと容量を把握し、I/O 構成を検証し、応答時間とレイテンシーを予測します。
コストの削減
システムの挙動は、プランニング、予算、開発スケジュール、価格、市場戦略のすべてに影響を与えます。モデリングとシミュレーションを活用して、予算と規模の過大見積もりやビジネスリスクを削減し、他のベンダーと競合したときに不必要なコストが発生しないようにしましょう。
市場投入までの期間短縮
システムのシミュレーションの精度を高めて、概念実証段階からプロダクション・デプロイメントまでに必要な時間を減らし、初期の設計サイクルにおける市場ニーズに応えるためのシステム・アーキテクチャーを分析して早めにバグを発見し、ソリューション展開を加速しましょう。
使用事例
IoT 向けインテル® CoFluent™ テクノロジーを使って実際に課題を解決した事例をご紹介します。
エネルギー
課題: エネルギー農場からデータを収集したい。あるエネルギー農場には、広大な土地に数千もの風車が配置されている。風車 1つひとつに一揃いのセンサーを設置し、データを収集する。各風車にゲートウェイを取り付けて、データを 3G ネットワークを通じてデータセンターに送る。
ソリューション: インテル® CoFluent™ テクノロジーを使い、必要なダウンリンク帯域幅と、データを 3G 回線で伝送するのにキャリアへ支払うコストを推計する。
スマート・ビルディング
課題: 今日のインフラストラクチャーにとって省電力化と電力のマネジメントは不可欠。オフィスビルの場合、運用コストを削減するための冷暖房システム最適化によって消費電力を管理できるかどうかがひとつの鍵である。
ソリューション: IoT 向けインテル® CoFluent™ テクノロジーを使って、占用者や環境に応じて消費電力を予測、最適化するモデルを構築。最適なゲートウェイ構成を見つけ、ビル内に配置された 10,000 個のセンサーを管理することも含まれる。
小売
課題: 小売企業の店舗において、リアルタイムかつコスト効率良く、正確に商品を見つける方法が必要とされる。
ソリューション: IoT 向けインテル® CoFluent™ テクノロジーで RFID タグを使ったリアルタイム在庫システムのモデルを構築。モデルを利用して RFID タグの読み取りに必要なリーダーとアンテナの数を予測し、ゲートウェイ内に RFID タグ情報を保存するのに必要なストレージ要件を決定。その結果、必要アンテナ数の把握、エッジ分析の効果的な利用、ハードウェア使用率の最大化がすべてネットワーク・トラフィックを最小限にとどめながら最適化できるソリューションが実現。
輸送
課題: 乗客の満足度向上と修繕コスト軽減のために通勤列車のメンテナンス要件を予測したい。車両からデータを 3G 回線か Wi-Fi ネットワークを介してデータセンターに伝送する方法も把握したい。
ソリューション: 20 両編成の公共交通機関としての列車をモデル構築し、シミュレーションを行う。各車両に多数のセンサーを設置し、エンジンの状態や機械部分の振動などのモニターリング・データを収集。各車両にゲートウェイを取り付け、すべてのセンサーが収集した当該車両に関する情報を集約してバックエンドのデータセンターに転送する。この結果、最小限のメンテナンスで乗客の満足度をアップすることができた。
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