IoT技術をビジネスに活用する上で、エッジ環境で発生するデータを正確に蓄積することは重要なテーマである。しかしその実現は容易ではなく、IoTデバイスで生じるデータ中には例えば動画データのように大容量かつデータの順序性が重要な場合や自動車の加速度情報のように非常に高頻度かつ高密度なデータが求められる場合がある。その一方で、データをアップロードするためのネットワーク環境が不安定で、データの送信が失敗するような状況も頻繁に起こりうる。
シリコンバレー発のIoT・コネクテッド関連のプラットフォームを提供するMODE, Inc.では、これまでセンサーデータのような時系列の数値データを収集、利用するための仕組みを提供してきたが、近年よりIoTの利用シーンが広がる中でより多様な種類のデータを扱いたいという要望が出ていた。とりわけ、ミリ秒単位の粒度の細かいデータや、画像・動画のように数値データ以外ものなどはIoTデバイスの動作環境で正確に収集することは容易ではなかった。
そしてこのほど、MODEはMODE Core PlatformにIoTデバイスで発生するストリームデータ（高頻度、大容量の数値以外のバルクデータ）をMODE Cloudに正確にアップロードする「Stream Data Store」を追加した。
Stream Data Storeは、MODEが提供するGateway SDKやゲートウェイソフトウェアと組み合わせることで、あらゆる種類のデータを環境やデータの種類に合わせて適切な頻度やサイズで送信し、またデータ送信に失敗した場合もデータの順序性を保ったまま再送するための仕組みを提供する。
また、他のSmart Moduleと連携することができる仕組みになっており、特定の種類のデータについてより便利に利用することができる。REST APIを通じて業務アプリケーションから安全にアクセスする機能を提供し、今後はStream Data Storeと連携しデータ後処理の機能拡張するためのSmart Moduleを順次追加するとしている。
