2016年1月、悪名高いGartner社は2017-2018年のIoTの予測を発表しました。 実際、次の2年について話しているので、これは予測ではなく、現実です。 2017年と2018年のトップ10 IoTテクノロジー（G00296351）は、現在ComputerWeelkly.comで入手できます。
この予測レポートの主なアイデアをご覧になることをお勧めします。 タイトル画像には、GartnerのIoT向けの10のコアテクノロジー（問題とも呼ばれる）のリストが含まれています。
1. IoTセキュリティ
情報セキュリティに関するすべてのことは明らかなようです。接続デバイスの爆発的な増加（2020年までに200億を超える）は、定義により、脆弱性の増加につながります。
ただし、この分野のIoTには興味深い傾向があります。 たとえば、 機能安全については言及されていません（セキュリティではなく、安全という意味で）。 これは、IoTの開発者とユーザーが、ヒューマンデバイスデバイスの正しく安全な機能に関心がないことを意味しますか？ ほとんどの場合、安全性とセキュリティを単一のメタプロパティにマージするプロセスが見られます。 IoTの場合、攻撃者がデータにアクセスするか（クラシック情報セキュリティ）、物理デバイスの機能を制御するか（クラシック機能セキュリティ）は、セキュリティ機能の実装に依存します。 したがって、機能セキュリティは個別のプロパティとは見なされませんが、さまざまな種類の脅威と攻撃が考慮されます。 同時に、IoT機能の重要な部分は、データの暗号化や認証などの情報セキュリティの確保に関連しています。
同時に、安全性とセキュリティの間に特定の矛盾があるかもしれないことを覚えておく必要があります。 古典的な例：部屋で火災が発生した場合、どうすればよいですか？ 安全の観点（人と財産の節約）から、部屋のドアを開け、セキュリティの観点（部屋に保存されている情報へのアクセスの制限）から、ドアを閉めるべきです。 この矛盾はどのように解決されますか？ 優先順位を付けること（たとえば、人々の生活は絶対的な価値です）または最適化すること（たとえば、どちらがより価値があるか、保存できるプロパティ、または間違った手に渡って保護する必要がある情報）。
明らかに、IoT分野では、開発者とユーザーは、データ侵害（セキュリティ）および物理的損傷（安全）のリスクを最適化する問題を解決します。
2. IoT分析
IoTデータ分析の分野での課題は、データ量の増加と、物理世界の現実のデータを考慮する必要性に関連しています。
ビッグデータの分野での一般的なアプローチは、原則として、データの収集と保存に関連付けられており、これのみが分析されます。 IoTの分野では、分散処理を使用し、情報の機密性を考慮して、多くのデータをその場で分析する必要があります。
3. IoTデバイス（モノ）管理
この項目は、運用中の技術システムの次元の増加に関連しています。 何百万もの接続されたデバイスの規模のサービスには、新しいメンテナンスアルゴリズムが必要です。 最適化は、クラウドと端末部分との間のサービスサービスの分散の観点からは適切です。
4.低電力、短距離IoTネットワーク
デバイスの電力消費は、インストールとメンテナンスのコストに重大な影響を及ぼします。 短距離タイプのネットワークとは、数十メートルから数百メートルの範囲を意味します。つまり、主にデバイスで使用されるワイヤレステクノロジーについて話します。 提案されたソリューションでは、エネルギーはすべての可能なソースから抽出されます。たとえば、固定Wi-Fi送信機からです。 また、これにより、さまざまなプロトコルの単一ネットワークへのペアリングや、電磁適合性などの問題も発生します。
5. IoTプロセッサー
IoTのコンピューティングで実装する必要のある典型的な機能は多数あります。たとえば、データ暗号化、省電力などです。 これは、典型的なコンピューティングコアの開発と実装につながります。
ビット深度に関しては、Gartnerは2021年まで8ビットプロセッサの優位性を予測し、その後32ビットラインが勝ち、IoTの16ビットプロセッサが支配することはありません。
6. IoTオペレーティングシステム
IoT用の組み込み「軽量」システムは進化し続けます。 すでに5〜50キロバイトのメモリしか必要としないソリューションがいくつかあります（たとえば、Contiki、TinyOS、RIOT、Yottos）。 最適化の問題は、使用するハードウェアリソースを削減するか、ソフトウェア開発環境が提供する機会を選択するかです。
7.低電力の広域ネットワーク
このようなネットワークの市場要件は次のとおりです。
-毎秒数十キロビットの伝送速度。
-国の規模の範囲。
-10年以上のデバイスのSkokバッテリ寿命。
-最大5米ドルの端末デバイス（デバイス層）のコスト。
-ベースステーションに接続された数千のデバイスのサポート。
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この分野で市販されているソリューションの例はNarrowBand IoT（NB-IoT）であり、技術のさらなる発展が期待されています。
8.イベントストリーム処理
この問題は、イベント処理に関して既に説明したIoT Analyticsと密接に関連しています。 ここでのテクノロジーは、特定のタイプのビッグデータとして、イベントを処理するための多くの分散コンピューティングノードの形でDSCP（分散ストリームコンピューティングプラットフォーム）を作成するために開発されています。 現在、Apache Spark、Google Cloud Dataflow、IBM InfoSphere Streams、その他のテクノロジーなど、市場で入手可能です。
9. IoTプラットフォーム
利用可能なプラットフォームは存在しますが、さらなる開発が期待されています。
10. IoT標準とエコシステム
IoT（IoT-RA）のリファレンス（典型的な）アーキテクチャはまだ初期段階です。これについては、 「モノのインターネットのアーキテクチャ標準」の記事で読むことができます。
問題は、関連する分野で標準を開発する産業同盟の存在であり、その要件はしばしば重複し、矛盾します（いわゆる「標準の戦争」）。
結論
今日、IoT市場は急速な発展とその結果としての未熟さを特徴としており、これは新しいプレーヤーの急速な出現（場合によっては消滅）に現れます。 プラットフォーム間の移植性はまだ利用できないため、大規模なソリューションを実装するリスクが高まります。
この状況は、IoTに特化したプラットフォーム、ネットワークテクノロジー、オペレーティングシステム、プロセッサアーキテクチャの分野における技術的ソリューションの典型です。 IoT分野の標準化も本格化しています。
人的資源の観点から見ると、IoT労働市場では需要と供給の間に安定したギャップが形成されます。 一方、この状況では、企業は従業員のトレーニングに投資する必要があります。 一方、関心のあるITスペシャリストは、自分自身に投資して専門分野を選択するときに、この状況を利用できます。
科学研究（研究開発、研究開発）の分野では、既存の課題により、大規模な研究プログラムから個々の分野まで、科学的および技術的プロジェクトのポートフォリオを実用的に形成することができます。
情報と機能セキュリティの分野では、パラダイムシフトが行われています。そのためには準備が必要です。 今日、IoTの分野では、情報セキュリティ（セキュリティ）が実際に機能的セキュリティ（安全性）を吸収しています。 ただし、多くの概念的規定（たとえば、リスク評価、信頼性分析、ライフサイクル管理）が歴史的に安全性からセキュリティになっていることを覚えておくことが重要です。 そのため、IoTのセキュリティには、情報コンポーネントだけでなく、RAMS（信頼性、可用性、安全性、保守性）グループのプロパティ（ディペンダビリティとも呼ばれる）の提供も含める必要があります。
近い将来、安全に重要なIoTに基づくプラットフォームとアプリケーションの認証とライセンスの市場の形成が期待されています（安全性とセキュリティクリティカル）。
記事を刺激した2017年と2018年のIoTテクノロジーのトップ10（G00296351）に目を向けると、 IoTの問題構造化は最も成功した方法で実行されなかった点に注意したいのです。 結論として、この問題に対する著者の見解が示されています（以下のマインドマップを参照）。
実際、IoTの技術分野では、3つの基本的な問題があり、それらの間には密接な関係があります。
-情報セキュリティの確保（IoTセキュリティ）;
-増加する技術デバイスとデータの量のスケーリング（IoTスケーラビリティ）;
-エネルギー消費を削減するための主要な要件を考慮した技術の直接開発（IoTテクニカルソリューションと低消費電力）。
残りの民間技術分野は、何らかの形で3つの基本的な問題の1つを解決する傾向があります。
この記事は、2017年と2018年のトップ10 IoTテクノロジー（G00296351）を直接翻訳したものではなく、著者が「トピックに関する」考えを提示したGartnerレポートの要点のみを含むと言うことが重要だと思います。 もちろん、より完全な図を取得するには、ソースを見ると便利です。