ガートナーの副社長兼エグゼクティブ パートナーである Gong Peiyuan 氏: 「新しいインフラストラクチャ」の 5 つの主要領域を分析

出典：Communication World、著者：Liu Tingyi

最近、国が積極的に新しいインフラ建設（新インフラ）を展開する取り組みは、各界から広く注目を集めています。新インフラとは、5G、データセンター、人工知能、産業インターネットに代表される新世代の情報インフラや、デジタル技術を活用して従来の「鉄道、道路、航空」インフラをデジタルかつインテリジェントに変革することに重点を置いた、技術面を重視したインフラ構築を指します。

国務院発展研究センター企業研究所の研究員である馬遠氏は、現在の状況において、「新型インフラ」に重点を置くことは、感染症の影響に対応し、消費を促進し、成長を安定させる有効な手段であると述べた。これは、長期的にはデジタル経済の革新的な発展の基盤を構築し、将来の国際競争上の優位性を追求するための重要な動きでもあります。

このような背景から、ガートナーの副社長兼エグゼクティブ パートナーである Gong Peiyuan 氏は、最高情報責任者と IT リーダーに 5 つの主要分野に関する洞察と提案を提供します。

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5Gテクノロジー：完全な評価

5G は、モバイル サービスの提供モデルを消費者中心からビジネス中心と消費者中心の両方に変革する次世代のセルラー テクノロジーです。 5Gの国際標準化団体である第3世代パートナーシッププロジェクト（3GPP）が、規制プロセス、周波数割り当て、通信事業者による展開と同期して動いているため、5G技術は現在「過度な期待のピーク」にある。

ゴン・ペイユアン氏は、ライセンスされたスペクトルの現在のユーザーおよび保有者である通信事業者が、5G開発段階にある企業向けの主要なモバイルサービスプロバイダーになると考えています。同時に、LTE テクノロジーは存在し続け、5G の初期展開のための強固な基盤を築きます。

そのため、Gong Peiyuan 氏は、5G 導入の計画は、セルラー ネットワーク サービスとユース ケースの要件を考慮して作成する必要があると考えています。始めるための最初のステップは、携帯電話を消費者だけが利用できるサービスと考えるのをやめ、モバイル インフラストラクチャ専用のアプリケーションの開発をやめることです。次に、ユースケースから始めて、RF、ネットワーク ソフトウェア、およびスライシング テクノロジの組み合わせが、5G 接続サービスを構築するために必要なアーキテクチャの変更にどのように影響するかを理解します。繰り返しになりますが、5G を盲目的に導入するのではなく、あらゆるレベルで 5G に影響を与えるテクノロジの依存関係を理解し​​、現実的な期待を設定してください。最後に、5G が当初は SD-WAN と LTE または IoT タイプのアプリケーション サービスの継続として機能できるかどうかを評価します。同時に、これらのサービスをビジネス中心の 5G サービスとどのように統合できるかを理解するために、通信事業者と積極的にコミュニケーションを取る必要があります。

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電気自動車のワイヤレス充電：新たな機会

ゴン・ペイユアン氏は、住宅やコミュニティに駐車された車両の充電システムには新しい技術は必要なく、既存のシステムで適切な価格を提供すれば良いと考えています。

この点に関して、Gong Peiyuan 氏は、成長を続ける自動車のワイヤレス充電、テクノロジー、サービス市場でシェアを獲得するためには、既存のテクノロジーを住宅やコミュニティのアプリケーションに活用して、市場投入までの時間を短縮できると指摘しました。

同時に、早期の有料インフラ投資の顧客基盤として地方自治体部門をターゲットにし、業界団体や標準化団体に加盟し、業界標準の到来に備えます。

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データセンター インフラストラクチャ: 2020 年にやるべきこと

既存のデータセンター インフラストラクチャを維持および最適化するにはどうすればよいでしょうか? Gong Peiyuan 氏は、データセンター インフラストラクチャは自動化と機械学習を通じて管理、変革、改善できると考えています。

将来のデータセンター インフラストラクチャを計画する際には、データセンターのコンピューティング、ストレージ、ネットワーク、およびデータセンターの設計を網羅するインフラストラクチャ ビジョンを策定する必要があります。

データセンターにおける新興テクノロジーの観点から、ソフトウェア定義、構成可能、俊敏性、プログラム可能、スケーラブル、弾力性、応答性、変化への適応性などの特性を備えたインテリジェント インフラストラクチャ戦略を実装できます。

ハイブリッド環境におけるデータ センターの役割は、従来のデータ センターの運用と、サーバーレス テクノロジ、データ センター、ホスティング サービス プロバイダー、クラウド、エッジ コンピューティングの影響とのバランスをとることです。

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人工知能のコア技術：2020年の予測

AI プロジェクトのパイロットに使用される AI インフラストラクチャ戦略は、スキル、テクノロジー、インフラストラクチャの統合における課題のため、本番環境に拡張するのが容易ではないことはよく知られています。 AI 推論エンジンは、エッジ、従来のデータセンター、パブリック クラウドなど、さまざまな場所に導入され、フル プラットフォーム導入ソリューションの需要が高まります。

実稼働 AI パイプラインに関連する技術的負債とインフラストラクチャの複雑さは、ほとんどの企業の IT リーダーにとって悩みの種となるでしょう。 Gong Peiyuan 氏は、リアルタイムの対応の必要性から、データ収集ポイントの近く、エッジ システムやエンドポイント デバイスに分析を配置する必要性が高まっていると述べました。

この点に関して、Gong Peiyuan 氏は、AI の概念実証から本番環境に拡大し、成果の増加を達成したい IT リーダーは、次の点を考慮すべきだと提案しました。まず、ストリーミング データ分析インフラストラクチャ用のカスタム リファレンス アーキテクチャのプロトタイプを設計して実証し、本番環境での AI の適用を加速します。 2 つ目は、コンテナを使用して機械学習モデルをカプセル化し、モデル管理を簡素化することで、推論エンジンの展開プロセスを作成し、AI を本番環境に適用することです。 3つ目は、スケーラブルなAIインフラストラクチャ機能を備えたクラウドサービスとベンダーを戦略的に活用して、AIの実装を加速することです。 4 番目に、収集するデータの種類と量、および通信帯域幅、遅延、可用性の影響を定量化して、ディープ ニューラル ネットワーク分析に最適な場所を決定します。

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グローバル産業 IoT: 市場機会分析

産業用 IoT (IIoT) ソフトウェア プラットフォームは 2018 年に初めて収益性を達成しましたが、今後も収益性は課題が残ります。 Gong Peiyuan 氏は、他の IoT スタックと比較して、産業用 IoT アプリケーションは、主に購買センターと IoT 関連の購入要件が絶えず変化しているため、成長率と利益率が比較的安定していると考えています。

しかし、ベンダーが狭い専門分野に注力していることや、継続的な収益を生み出す魅力的な製品カタログを作成できないことから、IIoT サービスの成長と利益は依然として制限されています。 Gong Peiyuan 氏は、接続性とハードウェア (HW) が IoT ソリューションの基本要素であり、それぞれ産業用 IoT の最も重要な利益と収益源であることを認めました。

革新的な産業用 IoT 製品を生み出すために、Gong Peiyuan は技術部長に次のような提案をしました。まず、特定の業界特性と機能を備えた産業用 IoT プラットフォームを開発して顧客環境を拡大し、成長を維持します。 2 つ目は、対象業界の基本的なユースケース向けに業界の専門知識とビジネス インテリジェンスを「製品化」し、収益を生み出すことができる、プラットフォームに依存しない産業用 IoT アプリケーションを開発し、差別化することです。 3 つ目は、資産ベースのマネージド サービスのポートフォリオを作成して、年間の定期収益を確保することです。このようなサービスは、IoT ソリューションと IoT 資産の運用とサービス管理に情報技術インフラストラクチャ ライブラリ (ITIL) アプローチを提供します。 4 番目に、コネクテッド インダストリアル製品およびサービス (販売時点で組み込みまたはバンドルされたハードウェアとネットワーク機能を必要とする) を作成する産業企業をターゲットにすることで、成長率を高めながら販売コストを削減します。