クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングの違いは何ですか?

パブリック クラウド コンピューティング プラットフォームにより、企業は世界中のサーバーを活用して自社のプライベート データ センターを拡張できます。これにより、インフラストラクチャを任意の場所に拡張できるようになり、コンピューティング リソースを柔軟に拡張できるようになります。ハイブリッド パブリック クラウドとプライベート クラウドは、エンタープライズ コンピューティング アプリケーションに比類のない柔軟性、価値、セキュリティを提供します。

ただし、世界中に分散されたリアルタイム AI アプリケーションでは、特に集中型クラウド サーバーから離れた遠隔地では、かなりのローカル処理能力が必要になる場合があります。低レイテンシまたはデータ常駐要件によって駆動される特定のワークロードでは、オンプレミスまたは場所固有の展開が必要です。

これらの課題に対処するために、多くの企業は、ソースでのデータ処理に重点を置いたパラダイムであるエッジ コンピューティングを選択しています。従来のクラウド処理とは異なり、エッジ コンピューティングはエッジ デバイス上でローカルに操作を実行し、データをソースに保存します。このアプローチにより、インターネット接続への依存がなくなり、デバイスは独立したネットワーク ノードとして動作できるようになります。

クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティングとは何ですか?

本質的に、クラウド コンピューティングとは、コンピューティング サービス (サーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、ソフトウェア、分析、インテリジェンスを含む) をインターネット (「クラウド」) 経由で提供し、より迅速なイノベーション、柔軟なリソース、規模の経済性を実現することです。

クラウドコンピューティングの利点は何ですか?

従来のオンプレミス IT セットアップとは異なり、クラウド コンピューティングは、選択したクラウド サービスに応じて、次のことを実現します。

IT コストの削減: クラウド コンピューティングにより、ハードウェアとソフトウェアの購入、社内データ センターのセットアップと運用に関連する初期コストが削減されます。これには、サーバー ラック、電気、冷却の継続的な電力消費、および IT プロフェッショナルによるインフラストラクチャ管理の監視の必要性が含まれます。さらに、企業は使用するコンピューティング リソースに対してのみ料金を支払う必要があるため、運用コストを効果的に管理できます。

簡素化された IT 管理: オンデマンドのクラウド インフラストラクチャにより、企業はわずかな時間でアプリケーションを展開し、より早く市場に投入できます。クラウド サービス プロバイダーは、顧客が熟練した IT 管理プロフェッショナルにアクセスできるようにし、従業員がビジネス運営の重要な要件に集中できるようにします。

信頼性の向上: クラウド コンピューティングでは、クラウド プロバイダーのネットワーク上の複数の冗長サイトにデータをミラーリングできるため、データのバックアップ、災害復旧、ビジネス継続性がより簡単かつコスト効率よく実現されます。さらに、クラウド コンピューティングでは、需要に応じてリソースを自動的にプロビジョニングまたはプロビジョニング解除できます。この機能により、コストを削減し、組織全体の効率を向上させることができます。

エッジコンピューティング

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、エンタープライズ 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 フレームワークです。エッジ コンピューティングは、コンピューティング能力をネットワークまたはデバイスのエッジにもたらすアプローチからその名前が付けられ、データ処理の高速化、帯域幅の拡張、データ主権の確保が可能になります。

エッジ コンピューティングは、デバイスで生成されたすべてのデータを集中型データ センターまたはクラウドに送信することによって引き起こされる帯域幅と遅延の問題を軽減します。これは、データ サイエンスや人工知能などの最新のアプリケーションにとって特に重要です。

エッジコンピューティングの利点は何ですか?

一部のワークロードは、低レイテンシやデータ常駐要件のため、ローカルまたは特定の場所に保持する必要があります。ここでエッジ コンピューティングの利点が発揮されます。

レイテンシの低減: 多くのアプリケーションでは、数ミリ秒の違いが大きな違いを生みます。データの転送には時間がかかりますが、エッジでのデータ処理により、データ転送が不要になるか、削減されます。エッジ コンピューティングは、インターネットにアクセスせずにローカルでデータを処理します。これにより、これまでアクセスできなかった場所や遠隔地までコンピューティングの範囲が拡大します。

モデルの精度: 人工知能は、特に高いリアルタイム応答性を必要とするエッジ シナリオでは、高精度モデルに大きく依存します。ネットワーク帯域幅が不十分な場合、一般的な解決策としては、モデルの入力データ サイズを縮小することが挙げられます。その結果、画像サイズが縮小され、ビデオ フレームがスキップされ、オーディオのサンプリング レートが低下します。エッジに実装すると、データ フィードバック ループを活用して AI モデルの精度を向上させ、複数のモデルの同時操作が可能になります。

データ セキュリティ: データはローカルで分析され、エッジ コンピューティングにより、組織はすべての機密データと計算を LAN と企業のファイアウォール内に保持できます。これにより、クラウドにおけるサイバーセキュリティ攻撃のリスクが軽減され、厳格かつ絶えず変化するデータ法への準拠が向上します。

エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの違い

コンテナ化されたアプリケーションは、エッジ コンピューティング環境とクラウド コンピューティング環境の両方で役立ちます。これらの簡単に展開できるパッケージを使用すると、さまざまなオペレーティング システムでアプリケーションを実行できます。これらはホスト オペレーティング システムから抽象化されるように設計されており、さまざまなプラットフォームやクラウド間での互換性が確保されます。

クラウド コンテナーとエッジ コンテナーの主な違いは、その場所です。エッジ コンテナーはデータ ソースに近いネットワークのエッジに配置されますが、クラウド コンテナーは集中型データ センターで実行されます。コンテナ化されたクラウド ソリューションを統合した組織は、展開をエッジまでシームレスに拡張できます。

多くの場合、組織はエッジ AI データセンターを監視するためにクラウドネイティブ テクノロジーを選択します。この選択は、エッジ AI サーバーの分散型の性質によって決まります。エッジ AI サーバーは、物理的なセキュリティや訓練を受けたスタッフがいない状態で 10,000 か所にまたがっていることがよくあります。したがって、大規模なエッジ AI サーバーのセキュリティ、回復力、効率的な管理を確保することが不可欠となり、クラウド ネイティブ ソリューションの採用が促進されます。

エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの応用

クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングにはそれぞれ異なる機能がありますが、ほとんどの組織では両方を使用しています。展開作業におけるクラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングの違いは次のとおりです。

要約する

クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングはそれぞれ独自の利点と異なる機能を備えているため、多くの組織ではクラウドとエッジの融合が必要です。組織は可能な場合には集中化され、必要な場合には分散化される必要があります。ハイブリッド クラウド アーキテクチャにより、企業はパブリック クラウド サービスが提供するリソースを活用しながら、オンプレミス システムが提供するセキュリティと管理の容易さを活用できるようになります。

ハイブリッド クラウド ソリューションの定義は組織によって異なります。これには、クラウドでのトレーニングとエッジでの展開、エッジでのクラウド管理ツールを使用したデータセンターでのトレーニング、さらにはフェデレーテッド ラーニング用のクラウド集中モデルを活用しながらエッジでトレーニングを行うことが含まれる場合があります。クラウドとエッジを組み合わせる可能性は広範囲にわたります。