IoT облачные сервисы против DIY: Выбор правильного пути для успеха предприятия

Публичные облачные провайдеры агрессивно расширяются в арене IoT, предлагая предприятиям спектр от автономных компонентов до полностью управляемых end-to-end решений.

Технологический фокус:
Облачные вычисления

• Облако или крах: IT-лидеры ставят всё на облачные вычисления (CIO)
• Миграция на хостинговый Exchange: Делать и не делать (Computerworld)
• AWS, Google Cloud Platform и Azure: Как сравниваются их функции безопасности (CSO)
• От легаси к облаку: 3 этапа модернизации предприятия (InfoWorld)
• IoT облачные сервисы: Как они соотносятся с DIY (Network World)

По данным IDC, к 2025 году во всем мире будет 55,9 миллиарда подключенных устройств, 75% из которых будут связаны с IoT-платформой. Тот же 연구 прогнозирует, что эти устройства сгенерируют примерно 79,4 зеттабайта данных к тому году.

Хотя гиперскейлеры обладают сырой мощностью и AI-экспертизой для обработки этого наводнения, большинство предприятий не имеют ресурсов сделать это внутренне. Более того, машинно-генерированные данные ведут себя совсем иначе, чем человеческие; они часто актуальны только во время исключений — таких как показание датчика, сигнализирующее о перегреве двигателя или нарушении безопасности.

Следовательно, наиболее эффективная стратегия — толкать аналитику максимально близко к источнику — на периферию. Периферийный IoT обеспечивает инсайты в реальном времени, устраняет бутылочные горлышки пропускной способности и снижает стоимость передачи терабайт сырых данных в центральное облако.

Дистрапторы вроде ClearBlade, FogHorn и Crosser уже предлагают облако-агностичные, low-code/no-code платформы, работающие нативно на периферии, доставляя гибкость, быстрое развертывание и защиту от вендорного лок-ина.

Они не единственные вызовы. Компании вроде SAP, Salesforce и Nutanix предоставляют IoT-наборы; Cisco и Huawei фокусируются на устройствах и нетворкинге; промышленные игроки такие как PTC, Siemens, Rockwell, Schneider Electric и Emerson Electric имеют проприетарные платформы, адаптированные к конкретным вертикалям.

В ответ облачные инкумбенты — Microsoft Azure, Amazon AWS и IBM Watson — расширили свои IoT-стек от облака до периферии, создавая комплексные end-to-end решения.

«Существует более 400 поставщиков IoT-платформ, но только AWS, IBM и Microsoft построили самые обширные технологические стеки», — отмечает Катерина Дуброва, аналитик ABI Research. Ее исследование подсвечивает, что эти стеки покрывают подключение устройств, управление устройствами, хранение данных, стриминг, обработку событий, аналитику, машинное обучение, AI и визуализацию.

Например, портфолио Amazon включает FreeRTOS для программирования микроконтроллеров; Greengrass для локальных вычислений и ML-инференса; IoT Core для подключения; Device Defender для безопасности; IoT Device Management; и аналитические сервисы вроде IoT Analytics, Events, SiteWise и Things Graph.

Помимо нативных сервисов, крупные облачные вендоры строят экосистемы партнеров, маркетплейсы, платформы разработки и API. Этот подход предлагает максимальную гибкость, гарантируя, что данные, требующие более высокоуровневой обработки, в конечном счете резидируют в их облаке, согласно Дилипу Сарангану, старшему директору исследований Frost & Sullivan.

Нил Шах из Counterpoint Research наблюдает, что большие игроки доставляют полностью управляемые, end-to-end IoT-развертывания для захвата максимальной ценности, но также предоставляют открытые интерфейсы и стратегические партнерства для адресации опасений по вендорному лок-ину.

Эта философия «have-it-your-way» имеет смысл, учитывая широкий спектр IoT-сценариев — от подключенных автомобилей и умных городов до производства, нефти и газа, здравоохранения и видео-мониторинга — каждый генерирующий уникальные типы данных.

Дуброва добавляет, что облачные вендоры лишены глубокой вертикальной экспертизы; их аналитические инструменты в основном горизонтальны. Партнерства становятся ключевым дифференциатором, позволяя нишевым софту и IoT-экосистемным фирмам связывать свои сервисы под зонтиком крупного облака.

С перспективы предприятия, существует множество точек входа. Некоторые организации расширяют существующие отношения с IBM, Microsoft или Amazon для полностью управляемого сервиса. Другие коллаборационируют с инкумбентными железными или софтовыми партнерами во время инициативы цифровой трансформации, в то время как третьи покупают готовые IoT-приложения от стартапов или аутсорсят консалтинговым фирмам вроде Accenture или DXC.

Например, Джо Фогельбахер, основатель и CEO Sugar Creek Brewing Co. в Шарлотте, штат Северная Каролина, начал IoT-путешествие для снижения ежемесячных потерь $30,000 из-за нестабильных уровней заполнения бутылок.

Бельгийское пивоварение встречает IoT и AI

Во время визита представителей IBM и Bosch, Фогельбахер раскрыл, что его пивоварня теряла $30,000 в месяц из-за пролива и нестабильных уровней пены. Команда коллаборационировала для развертывания датчиков и камер, захватывающих каждую бутылку при выходе с линии.

IBM установила безопасную беспроводную сеть и использовала анализ изображений в облаке для определения уровней заполнения в реальном времени, возвращая действенные данные пивоварам на мобильных дисплеях. Со временем дополнительные датчики Bosch измеряли параметры ферментации — температуру, pH, гравитацию, давление и карбонизацию — заменяя ручной сбор данных автоматизированной высокочастотной телеметрией.

Система передает данные датчиков в шлюз через частную сеть Wi-Fi 5 (802.11ac), выполняет GPU-ускоренный инференс локально и синхронизирует результаты через MQTT в облако IBM. Инсайты затем отображаются на портативном 60-дюймовом экране, позволяя немедленные корректировки.

По словам Фогельбахера, IoT-решение сэкономило минимум $10,000 в месяц на проливе и, что важнее, улучшило качество пива, связав вкус, аромат и тактильные ощущения с точными производственными параметрами.

Теперь он партнерит с командой Watson IBM для использования данных онлайн-отзывов, переводя потребительские сентименты в производственные корректировки — ранний шаг к полностью AI-генерированному пиву.

AWS против Azure против IBM

Шах из Counterpoint отмечает, что Azure IoT Microsoft выделяется своими end-to-end возможностями, сильной корпоративной облачной наследием и передовым периферийным интегрированием, предлагая превосходную интероперабельность по цепочке создания стоимости.

AWS доставляет надежные облачные IoT и application enablement и расширял свой периферийный портфель с Greengrass, но отстает от Microsoft и других edge-first вендоров в предоставлении масштабируемого периферийного аналитического движка.

Сила IBM лежит в платформе машинного обучения и AI Watson, и ее приобретение Red Hat усиливает периферийное ПО, безопасность и виртуализацию. Однако IBM отстает в своей партнерской сети и периферийных аналитических предложениях.

Анализ Дубровой указывает, что AWS и Azure удерживают лидерство за счет постоянного расширения глобальных дата-центров, приближения периферии к клиентам и предложения предобученных ML-моделей и удобных аналитических наборов инструментов — критичных для сценариев вроде примера Sugar Creek, где кастомные модели должны распознавать оптимальную пену и уровни заполнения.

У предприятий гибкие опции: они могут собирать IoT-решения из модульных строительных блоков без напряжения IT-ресурсов, или выбрать управляемые сервисы, доставляющие доменную экспертизу и аналитику как подписку через маркетплейсы AWS, Azure или IBM.

Шах верит, что IoT-рынок остается зачаточным, предлагая amplio пространство для роста каждой платформы. Он предсказывает модель «коопетиции», где платформы конкурируют, но коллаборационируют для построения эффективных, эффективных IoT-экосистем.