Публикации
Технологии кэширования данных современных СХД, статья
End-to-end NVMe AFA-массивы Huawei, статья
FusionStorage 8.X: облачное хранилище для ЦОД нового поколения, статья
Микросхемы ускорения вычислений нейросетей, статья
MAX Data: SCM для ускорения БД, статья
Persistent Memory: новый уровень хранения данных, статья
Как строить озера данных? , статья
Violin Systems: новые решения для новых вызовов, статья
SweRV Core – первое RISC-V процессорное ядро Western Digital, статья
Преимущества использования SCM-кэша в составе внешних СХД HPE, статья
Intel: новые флэш-устройства, статья
HPE InfoSight – искусственный интеллект для центров обработки данных, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
«Анализ рынка облачных IoT-платформ и приложений для оптимизационного управления автотранспортом

25, июнь 2019  —  J ' son & Partners Consulting представляет результаты исследования « Анализ рынка облачных IoT -платформ и приложений для оптимизационного управления автотранспортом ».

Транспорт и логистика – наиболее крупная сфера применения индустриального Интернета Вещей ( IIoT -платформ) как в натуральном - по количеству подключенных объектов, так и в денежном выражении. Причина – в высоком уровне проникновения облачных платформ. К облачным IIoT -платформам, реализующим функционал мониторинга и оптимизации использования коммерческого транспорта (функционал систем Fleet Management ) по состоянию на конец 2018 года было подключено более 10% таких объектов. Это на два порядка больше чем в промышленности, и на порядок больше, чем в управлении недвижимостью.

В отличие от других сфер применения IIoT -платформ, в транспортной отрасли прикладные платформы Fleet Management , большая часть которых изначально являлась аппаратно-зависимыми, самостоятельно реализуют интеграцию с источниками данных (тахографами, донглами, навигаторами и т.п.), и, как правило, не используют для получения этих данных платформы M 2 M . Функции мониторинга M 2 M -подключений, реализуемые развернутыми на стороне операторов сотовой связи платформами M 2 M , пока являются необязательным дополнением к функционалу платформ Fleet Management , но не источником данных для них.

Тем не менее, разработчики и провайдеры платформ M 2 M в последние годы активно развивают партнерские экосистемы с разработчиками прикладных функций, включая поглощение наиболее перспективных из них, что способствует формированию полноценных экосистем вокруг базовых платформ M 2 M . Также этому способствует явное стремление разработчиков прикладных платформ уйти от аппаратной зависимости в части устройств телеметрии – подключение к платформе не должно требовать обязательной покупки и установки фирменного устройства. В последние два года значительное ускорение развитию рынка IIoT -платформ для транспорта и логистики в направлении формирования полноценной экосистемы придал пересмотр автопроизводителями своей роли на этом рынке.

По оценкам J ' son & Partners Consulting глобальный объем потребления сервисов облачных платформ M 2 M в части подключения устройств телеметрии объектов транспорта (М2М) и прикладных платформ, реализующих функционал систем Fleet Management , достиг в 2018 году $12 млрд, а темпы роста потребления в период 2014-2018 гг. составили 20% CAGR .

В России потребление облачных сервисов интеграционных ( M 2 M ) и прикладных платформ в настоящее время практически отсутствует, составляя около 200 млн рублей ($3 млн) в год. Функционал сбора данных с подключенных объектов транспорта реализован преимущественно с использованием проприетарных on - premise систем Fleet Management , размер внедрения и техподдержки которых в 2018 году составил, по оценкам J ' son & Partners Consulting , 11,4 млрд рублей без учета затрат на услуги связи.

Причины превалирования on - premise модели развертывания систем Fleet Management в России носят преимущественно экономический характер. Из трех ключевых факторов (повышение времени нахождения автомобиля в исправном состоянии ( uptime ) и экономия на тех.обслуживании; экономия на затратах на страхование автотранспорта и ответственности водителей; снижение удельного расхода топлива), в России актуален лишь последний.

Проведенные J ' son & Partners Consulting расчеты показывают, что средний уровень использования грузового автотранспорта не позволяет окупить стоимость использования облачных платформ Fleet Management . Это означает, что даже при существенном снижении стоимости подписки рынок для облачной модели в России ограничен интенсивно используемыми грузовиками большой грузоподъемности (20% от общего автопарка грузового и легкого коммерческого автотранспорта, составляющего около 7,7 млн. автомобилей), находящимися в составе небольших автопарков (единицы и десятки автомобилей). При этом владельцы наиболее крупных автопарков в России, включающих грузовики всех размеров, используют on - premise модель развертывания систем Fleet Management .

Низкий уровень проникновения облачных платформ Fleet Management в России является объективным фактом, обусловленным явным несоответствием стоимости использования платформ достигаемому экономическому эффекту, а также высокой долей в структуре перевозок крупных ведомственных автопарков, имеющих бюджеты для традиционной модели внедрения систем Fleet Management , подразумевающей on - premise развертывание, покупку вечных лицензий и оплату услуг по внедрению и кастомизации приложений.

Основные результаты исследования « Анализ рынка облачных IoT -платформ и приложений для оптимизационного управления автотранспортом », а   также другие материалы изучайте на корпоративном видеопортале JSON . TV

Публикации по теме
Интернет вещей
 
Новости J'son & Partners

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 88; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.