医療用モノのインターネットに接続された糖尿病デバイスからのデータ処理のためのフォグコンピューティングとエッジコンピューティングアーキテクチャ

モノのインターネット (IoT) は膨大な量のデータを生成しています。クラウドコンピューティングを利用することで、医療用センサーおよびアクチュエーターのデータは、分散サーバーによってリモートで保存および分析することができます。その結果はインターネットを介して配信されます。IoTのデバイスには、血糖値モニター、持続血糖モニター、インスリンペン、インスリンポンプ、クローズドループシステムといった無線糖尿病デバイスが含まれます。データの保存と分析のためのクラウドモデルは、データの雪崩を処理することがますます困難になっているため、処理はデータを生成するデバイスの近くのネットワークのエッジに押し出されています。フォグコンピューティングとエッジコンピューティングは、クラウドからデータをオフロードし、患者の近くで処理し、情報を機械対機械または機械対人間でミリ秒または数秒で送信できるデータ処理のための2つのアーキテクチャです。センサーデータは、フォグコンピューティング（ローカルノードを使用）およびエッジコンピューティング（センサー内）で、センサーおよびアクチュエーションデバイスの近くで処理できます。クラウドコンピューティングと比較して、フォグコンピューティングとエッジコンピューティングは以下の5つの利点を提供します：（1）データ送信速度の向上、（2）限られた帯域幅への依存度の低下、（3）プライバシーとセキュリティの向上、（4）外国で生成されたデータに対する制御の向上（法律が使用を制限する場合や望ましくない政府のアクセスを許可する場合）、（5）より多くのセンサー由来データがローカルで使用され、リモートで送信されるデータが少なくなることでコストが低減します。接続された糖尿病デバイスはほぼすべてフォグコンピューティングまたはエッジコンピューティングを使用しています。これは糖尿病患者がセンサー入力に対して非常に迅速な応答を必要とし、クラウドコンピューティングによる遅延を耐えられないからです。