IoTデバイスの急速な拡大と、その計算能力の拡大により、大量のデータが生み出されました。 また、5Gネットワークがリンクされたモバイルデバイスの数を増やすにつれて、データ量は増加し続けます。
過去のクラウドとAIの約束は、データから実用的な洞察を生成することでイノベーションを自動化し、スピードアップすることでした。
ただし、ネットワークとインフラストラクチャの容量は、 提供されたデータ 接続されたデバイスによって。 すべてのデバイスデータが一元化されたデータセンターまたはクラウドに送信されると、帯域幅と遅延の問題が発生します。
データは原点の近くで処理および分析されるため、エッジコンピューティングはより効率的です。 データがネットワークを介してクラウドまたはデータセンターに転送されて処理されないため、遅延が大幅に短縮されます。
この投稿では、エッジコンピューティングがどのように機能するのか、なぜそれが不可欠なのかを説明し、エッジコンピューティングのさまざまなインスタンスに長所と短所を提供します。
エッジコンピューティングとは何ですか?
エッジコンピューティングは、企業アプリケーションをIoTデバイスやローカルエッジサーバーなどのデータソースに近づける分散コンピューティングプラットフォームです。 ソースでのデータへのこの近さは、より速い洞察、より速い反応時間、および増加した帯域幅の可用性などの重要なビジネス上の利点を提供できます。
最も基本的には、エッジコンピューティングは、数千マイル離れた中央の場所に依存するのではなく、データを収集するデバイスに処理とデータストレージを近づけます。
これは、データ、特にリアルタイムデータが、アプリケーションのパフォーマンスを損なう可能性のある遅延の問題にさらされないようにするために行われます。 さらに、ローカルで処理を実行することにより、企業は一元化された場所またはクラウドベースの場所に送信する必要のあるデータの量を減らしてコストを節約できます。
工場の床にある産業機器やインターネットに接続されたビデオカメラを監視するデバイスを検討してください。 ライブビデオをストリーミング 遠方の事務所から。 データを生成する単一のデバイスはネットワーク上でデータを簡単に移動できますが、同時にデータを送信するデバイスの数が増えると問題が発生します。
XNUMX台のライブビデオカメラに数百または数千のユニットを掛けます。 遅延によって品質が低下するだけでなく、帯域幅の料金が非常に高くなる可能性があります。
これらのシステムの多くは、処理とストレージのローカルソースを提供するエッジコンピューティングハードウェアとサービスの恩恵を受けています。 たとえば、エッジゲートウェイは、エッジデバイスからのデータを処理してから、関連するデータのみをクラウドに送信できます。 リアルタイムアプリケーションの場合、エッジデバイスにデータをフィードバックすることもできます。
エッジコンピューティングはどのように機能しますか?
エッジの物理アーキテクチャは複雑ですが、コアコンセプトは、クライアントデバイスが近くのエッジモジュールに接続して、処理を高速化し、操作をスムーズにすることです。 IoTセンサー、従業員のコンピューター、最新のスマートフォン、セキュリティカメラ、さらには職場の休憩室のインターネットに接続された電子レンジも、エッジデバイスの例です。
自動車工場のロボットアームなどの自律移動ロボットは、産業用のエッジデバイスとして使用できます。 それは、外科医が医療の遠隔地から手術を行うことを可能にするハイエンドの外科技術かもしれません。 エッジコンピューティングインフラストラクチャ内では、エッジゲートウェイはエッジデバイスと見なされます。
モジュールは、使用される用語に応じて、エッジサーバーまたはエッジゲートウェイと呼ばれることもあります。 サービスプロバイダーはエッジネットワークを有効にするために複数のエッジゲートウェイまたはサーバーをインストールしますが(たとえば、5Gネットワークの場合はVerizon)、プライベートエッジネットワークを実装する予定の組織もこのギアを検討する必要があります。
通常の構成では、データはユーザーのPCまたはその他のクライアントアプリケーションで作成されます。 次に、インターネット、イントラネット、LANなどのチャネルを介してサーバーに転送され、そこでデータが保存および処理されます。 これは、クライアントサーバーコンピューティングに対する実証済みのアプローチです。
エッジコンピューティングの背後にある考え方は単純です。データをデータセンターの近くに移動する代わりに、データセンターをデータの近くに再配置します。 データセンターのストレージおよび処理リソースは、データのソースに可能な限り近く(できれば同じエリアに)配置されます。
エッジコンピューティングが重要なのはなぜですか?
今日のコンピューティングの多くは、病院、工場、小売店などのエッジで行われ、最も機密性の高いデータを処理し、一貫して安全に動作する必要のあるミッションクリティカルなデバイスに電力を供給します。
これらの場所では、ネットワーク接続を必要としない低遅延のソリューションが必要です。 顧客エンゲージメントやマーケティングから製造やバックオフィス業務に至るまで、あらゆるセクターや機能にわたって企業を混乱させるエッジの可能性は、それを非常に興味深くしているものです。 このような状況では、エッジにより、プロアクティブで適応性のあるビジネスプロセスが、多くの場合リアルタイムで可能になり、新しいユーザーエクスペリエンスが向上します。
企業はEdgeを使用して、デジタルの世界を現実の世界に持ち込むことができます。 Webデータと分析を物理的な施設に導入することにより、小売体験を改善します。 従業員を訓練できる方法と、ロボットが労働者に教えることができるシナリオを作成します。
安全と快適さを優先するインテリジェントな設定を作成します。 企業が最高レベルの信頼性、リアルタイム、およびデータニーズをオンサイトで即座に実行できるようにするエッジコンピューティングは、これらすべてのケースに似ています。 最後に、これにより、企業はより迅速にイノベーションを起こし、新しい商品やサービスをより迅速に立ち上げ、新しい収入源を生み出すことができます。
エッジコンピューティングとAI/ML
エッジコンピューティングは、データ収集とリアルタイム処理に重点を置いているため、データ集約型のインテリジェントアプリケーションの成功に役立ちます。 画像認識アルゴリズムなどの人工知能/機械学習(AI / ML)操作は、データソースの近くでより効果的に実行できるため、大量のデータを一元化されたデータセンターに転送する必要がなくなります。
これらのアプリは、多数のデータポイントを組み合わせて、企業がより良い意思決定を行うのに役立つ、より価値の高い情報を取得します。 この機能は、カスタマーサービス、予防保守、不正防止、臨床的意思決定など、さまざまな企業とのやり取りに役立ちます。
組織は、意思決定管理とAI / ML推論アプローチを使用して、データポイントをフィルタリング、分析、限定、および組み合わせて、各着信データポイントをイベントと見なすことにより、高次の情報を導き出すことができます。
データ集約型のアプリケーションはフェーズに分割でき、各フェーズはIT環境の別々の場所で実行されます。 データが収集され、前処理され、転送されると、エッジテクノロジーが機能します。
データは保存、変換され、エンジニアリングと分析の段階を通過した後、機械学習モデルのトレーニングに使用されます。これらの段階は、パブリッククラウド環境またはプライベートクラウド環境で一般的に実行されます。 次に、ランタイム推論ステップのエッジに戻されます。このステップは、 機械学習 モデル。
これらの多数の目的を達成し、これらの異なるフェーズ間の接続を提供するには、柔軟で適応性があり、弾力性のあるインフラストラクチャとアプリケーション開発プラットフォームが必要です。
環境のエッジでデータキャプチャとインテリジェントな推論のワークロードを最適にプロビジョニングする柔軟性、クラウド環境全体でリソースを大量に消費するデータ処理とトレーニングのワークロード、ビジネスユーザーに近いビジネスイベントとインサイト管理システムは、ハイブリッドクラウドによって提供されますパブリッククラウドとプライベートクラウドで一貫したエクスペリエンスを提供するアプローチ。
エッジコンピューティング は、一貫したアプリケーションと操作エクスペリエンスを提供することを目的としたハイブリッド クラウド コンセプトの重要なコンポーネントです。
エッジコンピューティングのユースケース
エッジコンピューティングは、コンテンツ配信システムやスマートテクノロジーからゲーム、5G、予知保全に至るまで、今日私たちが娯楽やビジネスに使用している多くのテクノロジーで使用されています。 たとえば、ストリーミング音楽およびビデオサービスは、データを頻繁にキャッシュして遅延を減らし、ユーザートラフィックのニーズに応じてネットワークの柔軟性を高めます。
エッジコンピューティングにより、メーカーは自社の運用を綿密にチェックできます。 エッジコンピューティングにより、企業は設備と製造ラインの効率を注意深く監視し、特定の状況では、障害が発生する前に予測して、ダウンタイムのコストを削減できます。
エッジコンピューティングは、患者のケアを改善するためにヘルスケアでも利用されており、処理のためにデータをサードパーティのデータベースに送信することなく、医師が自分の健康についてよりリアルタイムで洞察できるようになっています。 石油およびガス会社は、自社の資産を監視し、他の場所でのコストのかかる問題を防ぐことができます。
エッジコンピューティングテクノロジーは、スマートホームの作成にも使用されます。 ますます多くのガジェット、特に音声アシスタントが、限られたネットワークでデータを接続して分析する必要があります。 アマゾンアレクサとグーグルアシスタントは、分散型コンピューティングパワーにアクセスできなかった場合、消費者の答えを見つけるのにはるかに長い時間がかかります。
エッジコンピューティングのもうXNUMXつの典型的な例は、接続された自動車です。 バスや鉄道には、乗客の移動やサービスの提供を追跡するためのコンピューターが設置されています。 車両に搭載されているテクノロジーにより、配達ドライバーは最も効果的なルートを決定できます。 エッジコンピューティング戦略を採用する場合、各車両は他の車両と同じ標準化されたプラットフォームで動作し、サービスの信頼性を向上させ、全面的なデータセキュリティを保証します。
エッジ コンピューティングのもう XNUMX つの例は、接続が断続的な環境で大量のリアルタイム データを処理する自動運転車です。 自動運転車自動運転車など、車両に搭載されたセンサー データを分析して、膨大な量のデータによる遅延を減らします。 ただし、無線でソフトウェア アップグレードを行う中央の場所に接続することはできます。
エッジコンピューティングは、人気のあるインターネットサービスの継続的な可用性にも貢献しています。 コンテンツ配信ネットワーク(CDN)は、顧客の場所の近くにデータサーバーを配置し、忙しいWebサイトをすばやくロードできるようにし、高速ビデオストリーミングサービスを可能にします。
福利厚生
- エッジコンピューティングは、より安く、より速く、より信頼できるサービスをもたらすことができます。 エッジコンピューティングは、消費者により迅速で一貫性のあるエクスペリエンスを提供します。 Edgeは、企業やサービスプロバイダーをリアルタイムで監視する、低レイテンシで可用性の高いアプリを意味します。
- エッジコンピューティングは、ネットワークコストを節約し、帯域幅の制限を回避し、送信時間を短縮し、サービス障害を排除し、機密データ転送をより詳細に制御できるようにします。 読み込み時間が短縮され、オンラインサービスがユーザーに近づき、動的キャッシュと静的キャッシュの両方が可能になります。
- エッジでのコンピューティングは、拡張現実や仮想現実など、より速い反応時間の恩恵を受けるアプリケーションに恩恵をもたらします。
- ほぼリアルタイムの意思決定を可能にするオンサイトのビッグデータ分析と集約を実行する能力は、エッジコンピューティングのもうXNUMXつの利点です。 エッジコンピューティングは、そのすべての処理能力をローカルに保つことで、機密データが公開される可能性をさらに減らし、企業がセキュリティ標準を実施し、規制規則に準拠できるようにします。
- エッジコンピューティングに関連する信頼性とコスト削減は、企業のお客様にメリットをもたらします。 地域サイトは、コアサイトが何らかの理由でダウンした場合でも、処理能力をローカルに維持することにより、コアサイトから独立して動作し続けることができます。 コンピューティング処理能力をソースに近づけることで、コアサイトとリージョナルサイト間でデータを転送するための帯域幅のコストが大幅に削減されます。
- エッジプラットフォームは、運用とアプリ開発の均一性を支援します。 データセンターとは対照的に、ハードウェアおよびソフトウェア環境の幅広い多様性に対応するための相互運用性を提供する必要があります。 オープンエコシステムでは、優れたエッジアプローチにより、多くのサプライヤーの製品を一緒に機能させることもできます。
デメリット
- エッジコンピューティングは、ネットワーク全体の攻撃対象領域を拡大します。 サイバー攻撃はエッジデバイスを侵入ポイントとして使用し、攻撃者が悪意のあるソフトウェアを注入してネットワークに感染することを可能にします。
- 残念ながら、分散コンテキストで効果的なセキュリティを構築することは困難です。 データ処理の大部分は、セキュリティチームと中央サーバーの直接の視界の外で行われます。 企業が新しい機器を追加すると、攻撃対象領域も拡大します。
- エッジコンピューティングのコストは、もうXNUMXつの大きな問題です。 企業が地元のエッジパートナーと協力しない限り、インフラストラクチャのセットアップは費用がかかり、複雑です。 チームはさまざまな場所で多くのデバイスを優れた動作状態に保つ必要があるため、メンテナンス費用は高額になることがよくあります。
課題
- 単一のコアデータセンターに同じ容量を追加するよりも、エッジサーバーを多数の小さなサイトにスケールアウトする方が難しい場合があります。 物理的なサイトはオーバーヘッドが大きく、中小企業が処理するのは難しい場合があります。
- エッジコンピューティングのインストールは、通常、技術的な知識がほとんどまたはまったくない、離れた場所にあります。 現場で問題が発生した場合は、技術者以外の地元の労働者が迅速に修理し、少数の専門家グループが一元的に管理できるインフラストラクチャが必要になります。
- 管理を容易にし、トラブルシューティングを高速化するには、サイト管理手順をすべてのエッジコンピューティングサイトで再現性の高いものにする必要があります。 ソフトウェアが場所ごとに異なる方法で実装されると、問題が発生します。
- エッジの場所は、物理的なセキュリティの観点から、コアサイトよりも安全性が低いことがよくあります。 エッジアプローチは、悪意のある、または意図しないイベントの可能性を考慮に入れる必要があります。
まとめ
モノのインターネットとエッジコンピューティングはまだ揺籃期にあることを考えると、それらの可能性はまだまだ遠いです。 同時に、彼らはさまざまな業界でデジタルの変化を早め、世界中の人々の日常生活を変えています。
2025年までに、専門家は、データ処理の75%が一般的なデータセンターまたはクラウドの外部で行われると予想しています。 エッジコンピューティングを先取りして、新しいビジネスの可能性を発見し、運用効率を向上させ、一貫した消費者体験を提供します。
コメントを残す