交通

レガシー・コンポーネントとシステムはもはや十分ではない

輸送・ロジスティクス企業は、通常のRFIDやGPS追跡システムの枠を超えつつある。自動化、IoT、AI、ビッグデータ、デジタル・ツイン・テクノロジー、ロボティクスなど、環境を変えるテクノロジーに投資し、効率的で持続可能な、環境に優しいビジネスを構築しようとしている。

• スケーラブルで効率的な「プラットフォーム・ベースのビジネス」モデルを可能にするクラウド・サービス。
• AIとMLベースのアルゴリズムが、交通パターンの変化、天候、物品の動きなどの情報を統合することで得られるリアルタイムの最新情報と予測分析を提供し、正確なETAを導き出し、賢明な判断を下す。
• IoTと高度なアナリティクスを組み合わせることで、在庫管理と倉庫業務の可視性を向上させ、より大きなコントロールを提供します。
• 自動化により、仕分けや配送などの日常的な倉庫業務において、過剰な物理的リソースを必要としないため、コスト効率の改善に貢献する。
• 5G対応ネットワークにより、自動運転車両や電気トラックを実現し、二酸化炭素排出量を削減し、持続可能性を促進する組織の取り組みを支援する。

有望な新技術は、間違いなく輸送・ロジスティクス部門に無限の可能性をもたらしている。とはいえ、ネットワーク・インフラストラクチャーが整備されていないため、管理、パフォーマンス、セキュリティの面で大きな課題も生じている。輸送・ロジスティクス業界の複雑で地理的に分散した業務を管理するには、安全でスケーラブル、俊敏で高性能なネットワーク・インフラが必要です。それどころか、レガシーWANの非効率性は日に日に増大し、変化する需要に対応できず、サービス提供に大きなボトルネックを生み出しています。

クラウドアプリケーションとリモートアクセスにより、トラフィックフローは大幅に増加し、より多くの帯域幅を常に要求しています。高価で帯域幅に制限のあるMPLS回線を中心に稼働しているレガシーWANでは、帯域幅需要の増加に対応できず、ネットワークの頻繁な停止や、ミッションクリティカルな業務を停止させる遅延の問題につながっています。

ハブ・アンド・スポークアーキテクチャ 、データセンターへのトラフィックのバックホールを行うことで、さらに運用の遅れにつながっている。レガシーWANネットワークの大きな落とし穴の一つは、システム運用の可視性が低いことです。可視性は、特に広範囲に分散している輸送・ロジスティクス部門において、誤った管理を避け、厳格な規制コンプライアンスを維持するための鍵となります。レガシーWANのハードウェア中心のアーキテクチャ 複雑さは、ネットワーク管理と新規ブランチの展開を果てしなく困難なものにしており、3～6ヶ月もの時間を要し、市場投入までの時間をひどく遅らせている。

新しいテクノロジーはエキサイティングだが、同時に大きなセキュリティリスクもはらんでいる。配送車両に広く使われているIoTセンサーや、その他のAIベースのテクノロジーは、セキュリティ・ギャップを残しており、想像を絶するセキュリティ侵害や金銭的損失につながる可能性がある。