FogHornは、インダストリアルIoT「エッジコンピューティング」のリーダーシップとイノベーションで知られている

FogHornは、インダストリアルIoTエッジコンピューティング」のリーダーシップとイノベーションで知られている – 記事

最近の成果は、FogHornの業績、ストリーミング分析、機械学習(ML)、人工知能AI)の技術的差別化、および経営陣による業界への影響です

産業および商用IoT(Internet of Things)ソリューションのためのエッジインテリジェンスソフトウェアの大手開発会社であるFogHornは、革新的なIoTエッジコンピューティング技術とIIoT市場への影響に最近多くの賛辞を受けた発表しました。この認定は、以下を含む主要な組織や研究機関で出てきます。

  • Globee Awards:人工知能AI)/機械学習(ML)の分野の卓越性のために金賞受賞。
  • CRN:2018年新しいベンダとして認められる、2018年トップ10のIoT新しい企業の一つとして選ばれる、2018年インターネット業界で最も厳しいインダストリアルIoT企業10の一つとして選ばれる。
  • IoT One:IIOT市場と技術の発展のためにFogHornの影響のトップ100 IoT インフルエンサーリストからFoghornのCEOのDavid C. King、CTOのSastry Malladiを含みます。
  • Frost&Sullivan:全体的なパフォーマンス、技術革新と顧客満足のために、今年の2018年世界のスマートビル起業家企業に選ばれました。
  • Gartner:Internet of Things、2018年インダストリアルIoT2用エッジコンピューティングソリューションの市場ガイド、2018年アナリティクスおよびビジネスインテリジェンスのHype Cycle、データ科学と機械学習Hype Cycleのような最新のGartnerレポート4つに導入されました。

FogHorn Lightning™製品ポートフォリオには、MLとAIとの結合されたストリーミングセンサーデータのリアルタイム分析と現地のデータ処理のための待機時間を短縮する局在されたコンパクトで豊富な機能のエッジインテリジェンスソリューションの業界の専門家との主要な組織の歓迎を受けます。機能FogHorn Lightningは、クラウドに依存せず、閉ループ方式のエッジツークラウドソリューションを提供するため、MLモデルを迅速に繰り返すことができますので、企業は最大限の効率性と全体的なコスト削減のために運用を最適化することができます。

「Foghornは、可能な限りインダストリアルデータソースの近くに配置されるように設計されたソフトウェアで『実際のエッジ』インテリジェンスを提供することを誇りに思います。これは、超効率的なFBS(複合イベントプロセッサ)で開始して、接続されたエレベーターの中で、大規模な製造環境に至るまで、ユースケースを解決することができる統合MLとAI機能が含まれています。」

とFogHornのDavid King代表は語りました。

「私たちは、幅広い産業分野のコンピューティングを妨害するこれらの破壊的なアプローチを継続的に認識し、市場に導入されたことを嬉しく思います。」

FogHornと「実際のエッジ」機能の詳細については、http://www.foghorn.ioを参照してください。

FogHorn Systemsの概要

FogHornは、産業および商用IoTアプリケーションソリューションのためのエッジインテリジェンスソフトウェアの大手開発会社です。FogHornのソフトウェアプラットフォームは、高度な分析と機械学習機能をオンプレミスエッジ環境に提供して、高度な監視および診断、機械の性能の最適化、予防的保守運用インテリジェンスユースケースのための新しいレベルのアプリケーションを実行します。FogHornの技術は、メーカー、電力、水、石油、ガス、再生可能エネルギー、鉱業、輸送、医療、小売、スマートグリッド、スマート都市、スマートビル、接続された車両アプリケーションのOEMメーカー、システムインテグレータやエンドユーザーに最適です。FogHornとLightningはFogHorn Systemsの商標です。ここに記載されている会社名および製品名は、各社の商標です。

注釈

  • 「エッジコンピューティング」「エッジコンピューティング」とは、「端末の近くにサーバーを分散配置する」というネットワークコンピューティングの技法のひとつです。「端末」、つまりスマートフォンなどにネットワーク的に近い場所へ、サーバーと呼ばれるコンピューターを配置します。
    クラウドコンピューティングの長所としては、スマートフォンのようなパワーの少ないコンピューターでも、外部のコンピューターの力を借りて人工知能のような複雑な処理を実現できることです。
    一方、短所としては、命令の実行や、質問の回答までに時間がかかることがあります。端末からクラウド上のサーバーまでの間の通信経路があるため、データをやり取りするのに時間が必要となるわけです。
    クラウドコンピューティングでは、命令や質問、その回答が、さまざまな経路を通ります。スマートフォンから基地局、交換局、携帯電話事業者のコアネットワークから、インターネットに繋がり、そこからもインターネット内の接続ポイントを経由します。もしサーバーが外国にあれば、そこから海外のネットワーク接続ポイント、海外事業者のネットワーク、そしてクラウドサーバーを経由し、計算結果が返ってくるのです。ケースにもよりますが、クラウドコンピューティングでは、何か端末でアクションを起こしてからその結果を得るまでに、数百ミリ秒、多い場合は数秒が必要な場合さえあります。
    しかし複雑な処理が必要なサービスであっても、そうした遅延が許されないケースもあります。そこで、考え出されたのが「エッジコンピューティング」です。エッジコンピューティングでは、クラウドよりもっと、端末に近い場所でサーバーなどのコンピューターを置き、処理を行います。

    スマートフォンの場合、クラウドコンピューティングでは、たとえば先に挙げたように、エージェントが人工知能などの処理を行うときなどに、携帯電話網の先にあるインターネット網を経由してクラウドサーバーを利用しています。
    これがエッジコンピューティングになると、携帯電話事業者のコアネットワーク内にサーバーを設置するといったことが考えられます。経路的にもはるかに近いですから、遅延を少なくできると期待されています。
    また、エッジコンピューティングのメリットは他にもあります。それは、混雑しているトラフィックの解消です。現在のクラウドコンピューティングは、世界各所にあるサーバーを利用しています。たとえば、東京でスマートフォンからクラウドサービスを使ったとき、一度、米国西海岸にあるサーバーへアクセスする、といったことはザラにあります。太平洋を越える処理を、東京都内にあるサーバーで実行できれば、その先の基幹ネットワークやインターネットのトラフィックにかかるコストを削減できるだろうという目論見もあるわけです。

原文はこちら: UPDATE – FogHorn is Recognized for its Leadership and Innovation in Industrial IoT Edge Computing

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