사물인터넷은 기업에 초능력을 제공한다.

기업은 인프라에서부터 센서 오류에 이르는 다양한 소스로부터 데이터를 추출하는 에너지 공급업체가 된다.

센서가 장착되어 입주자들의 요구사항을 사전에 예측하고 능동적으로 대응하는 건물, 또는 상점과 창고에서 나온 데이터 스트림을 사용하여  운영을 간소화 하는 유통업체 등 IoT 시스템은 다양하게 변화 할 수 있다.

그러나 애초에 초능력을 타고난 가상의 슈퍼 히어로들과 달리, IoT 초능력을 개발하려는 기업들은 도움을 필요로 한다.

기술 분야와 투자, 솔루션 및 생태계라는 세 가지 영역을 통해 제공되는 도움이 필요하다.

IoT 투자는 분명한 추세이다.

첨단 기술 지원을 위해 1천억 달러를 출현하겠다는 소프트뱅크 비전 펀드가 그 대표적인 예이다.

솔루션의 경우 기업이 더욱 쉽게 장치를 프로비저닝, 업데이트, 연결 및 관리할 수 있어야 하고 IoT가 생성하는 엄청난 양의 다양한 데이터를 이해할 수 있는 방향으로 마련되어야 한다.

마지막으로 IoT가 가치를 제공할 수 있으려면 다양한 기업이 협업해 강력한 생태계를 구축해야 한다. 어느 한 기업이 이를 다 하기란 역부족이다.

쉽지 않은 데이터 관리

이번 정보화 시대 기사는 대대적인 데이터 폭발을 간추린 내용을 담고 있으며, 2025년까지 생성되거나 복사될 데이터 양이 무려 163제타바이트에 달할 것이란 IDC 예측을 인용했다.

2016년까지 생성된 데이터 양인 16.1 제타바이트와 비교하면 10배 증가한 수치이다.

그러나 Arm 의뢰로 포레스터 컨설팅이 실시한 2018년 연구에 따르면, 데이터 저장소 관련 문제에 직면한 기업이 전체 조사대상자의 67%에 달하며, 전체의 절반 이상의 기업이 데이터 준비와 관련해 어려움을 겪는 것으로 나타났다.

기업이 데이터 양과 복잡성을 처리하려면 IoT 장치를 원활하게 연결하고 관리할 수 있어야 하며, 데이터 흐름 또한 관리할 수 있어야 한다.

Arm은 지난 수 년간 기업이 데이터를 관리할 수 있는 역량을 갖출 수 있도록 지원하는데 주력해 왔지만, 장치에서 데이터에 이르는 기업의 모든 데이터 관련 요구사항을 처리할 완전한 솔루션은 트레져 데이터를 인수한 후에야 비로소 구현할 수 있게 되었다.

Arm의 IoT 전략에서 트레져 데이터가 할 역할

트레져 데이터는 기업 데이터 관리 선도 업체로, 산발적으로 분산되어 존재하는 대규모 데이터를 집계하고 변환하는 역량을 제공한다.

트레져 데이터의 기술은 CRM, 이커머스 시스템, 엣지, IoT 디바이스 및 제 3의 데이터 등 출처에 관계 없이 모든 데이터를 처리할 수 있다.

고객은 이 기술을 활용해 이질적인 데이터 믹스로부터 의미 있고 실용적인 인사이트를 이끌어 내는 능력을 얻을 수 있다.

트레져 데이터는 Arm의 IoT 구현이라는 퍼즐을 완성할 마지막 한 조각이다.

트레져 데이터의 기술과 Arm이 최근 인수한 또 다른 업체인 스트림의 연결 관리 기술을 Arm Mbed Cloud및 IoT 하드웨어 기반에 대한 지식과 결합하면 완전히 새로운 무언가가 탄생한다. 우리는 이를 Arm 펠리언 IoT 플랫폼이라 칭한다.

디바이스와 데이터를 위한 Arm 펠리언 IoT 플랫폼의 역할

펠리언 IoT 플랫폼을 통해 기업은 규모를 막론한 IoT 디바이스 및 데이터를 원활하고 안전하게 연결 및 관리할 수 있다.

퍼블릭 및 프라이빗 클라우드와 온프레미스, 하이브리드 환경 모두에서 작동하도록 설계되어 IoT 시스템 아키텍처에 최고의 유연성을 제공한다.

기업은 이를 통해 IoT 및 기업 데이터를 신속히 인사이트로 전환시켜 자사 및 자사 고객을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있다.

Arm 펠리언 IoT 플랫폼의 실질적 역할

펠리언 IoT 플랫폼은 다음과 같은 기능을 제공하며 IoT로 인한 결과물을 실현한다.

1. 디바이스 관리 : 모든 시스템 설정에 대한 안전하고 일관된 IoT 디바이스 프로비저닝, 관리 및 업데이트

2. 연결 관리 : eSIM 보안 신원확인을 포함해 모든 디바이스, 지역 또는 사용 사례에 대한 다양한 무선 연결 표준 지원

3. 데이터 관리 : 앱과 여러 사용 사례에서 수평적으로 생성되는 제3의 데이터를 포함, 개별 디바이스부터 전사적 빅 데이터 배포에 이르는 신뢰할 수 있는 데이터 분석