クラウドをエッジに導入し、スマートシティの取り組みを加速させる方法

地方自治体は、ここ数年計画してきた目標の多くをようやく達成できるだろう。これは主に人工知能の急速な発展によるものです。地図上の任意の地点からリアルタイムで実用的な情報と意思決定を抽出できるようになりました。

ただし、AI のメリットは、それをサポートする基盤となるクラウド インフラストラクチャによってのみ決まります。 AI では、中央データ センターへの情報の迅速な送信と、取り込み時点でのインテリジェンス取得のためのエッジでのニューラル処理が必要です。

AI をこれらのインフラストラクチャに統合すると、運用効率が向上するだけでなく、より広範な AI エコシステムにおける広範なアクセス、スケーラビリティ、可視性、透明性、信頼の重要性も強調されます。これを効果的に行うには、IT 運用マネージャーは必要に応じてエッジでリソースとアプリケーションをプロビジョニングできる必要があります。

幸いなことに、都市はネットワーク エッジで既に使用しているマルチハイブリッド クラウド インフラストラクチャを導入することでこれを実現できます。その過程で、大幅な効率化のメリットが実現し、スマート シティの目標を達成する上で有利な立場に立つことができます。

エッジコンピューティングで街灯柱に登る必要がなくなる

ほとんどの都市では、IoT デバイスにマルチアクセス エッジ コンピューティングを組み込んでいます。 MEC は、エッジで AI ワークロードを実行するための強力なソリューションです。

しかし、多くの都市では、ニーズの変化に応じてエッジ デバイスで実行されているソフトウェアを更新する実用的な方法がありません。ある都市が道路の損耗を監視するために交通カメラの使用を開始したいとします。これには、各カメラにスタッフを派遣し、街灯柱に登り、既存の機器を物理的に交換するか、新しい機器を追加する必要があるかもしれません。

ソフトウェア定義インフラストラクチャ (SDI)、サービス オーケストレーション、データ管理を組み合わせると、効率が向上します。ほとんどの機関はすでにこれらのツールを他の目的で使用しています。エッジに適用すると、運用管理者はスマート シティ環境をリモートで効率的に管理および制御できるようになります。

SDIはエッジとデータセンターを接続します

組織は長年にわたり SDI を使用してインフラストラクチャ サービス運用を管理してきましたが、エッジ デバイスの管理にも同様に効果的です。 SDI をエッジまで拡張することで、組織はソフトウェアを活用してエッジを中央データセンターに接続できます。運用管理者は、エッジ ネットワークを簡単に構成し、デバイスのパフォーマンスを最適化してより正確で効率的な出力を実現したり、デバイスで実行されているアプリケーションを変更したりできるようになります。

これには、組織の他のクラウド (パブリック、プライベート、またはその両方) と共存するマイクロ クラウドを作成する必要があります。マイクロクラウドは、ネットワークのエッジに配置されたコンピューティング ノードとストレージ機能の小さなクラスターです。マイクロクラウドを追加すると、組織のクラウド システムの境界がエッジまで拡張されます。 SDI と組み合わせることで、組織のエッジ インフラストラクチャとアプリケーションを仮想的に管理できるようになり、エッジ デバイスに物理的な変更を加える必要がなくなります。

どこでもアプリケーションを展開および管理

多くの都市機関は、Kubernetes や Microsoft Azure などのサービス オーケストレーション システムを使用して、アプリケーション展開プロセスの一部をオーケストレーションしています。これらのシステムにより、組織はどこにでもアプリケーションを展開し、どこからでも管理できるようになります。

組織は、マルチクラウドおよびエッジ環境の管理に同様のアプローチを採用できます。サービス オーケストレーションとそれをサポートする SDI 基盤を組み合わせることで、アプリケーション開発者と運用管理者はエッジ エコシステム全体にサービスを簡単に展開できるようになります。アプリケーションは Weiyun に送信され、どこからでも管理できます。 Kubernetes や Azure と同様に、これらのアプリケーションはエッジ環境に迅速かつ大規模にデプロイできます。

データ管理は情報の処理方法を制御する

Amazon Redshift やオープンソースの Apache Kafka プログラムなどのデータ管理プログラムは、データ管理とストリーミングに適しており、多くの自治体の IT プロジェクトに導入されています。組織はデータの場所を常に把握し、その移動を制御できるようになります。

これらの利点は、エッジで効率的かつ効果的なデータ処理が実行される場合に非常に貴重です。組織は、エッジで処理されるデータと、データセンターに返されるデータの量を制御できる必要があります。たとえば、時間に敏感なデータの処理と推論はデバイス自体で実行する必要がありますが、処理にさらに時間を要する情報は中央の場所に送り返されます。

データ管理は、受信地点近くで実用的なインテリジェンスがほぼリアルタイムで提供されることを保証するだけでなく、都市のコスト削減にも役立ちます。エッジからローカル クラウドに大量のデータを転送すると、大量の帯域幅が使用される可能性があり、コストが高くなる可能性があります。データ転送を賢く使用することが重要であり、組織はエッジで可能な限り適切な処理を実行するよう努めるべきです。

2024 年には、各市政府は自治体をこれまで以上にスマート化し、連携を強化する機会を得ることになります。適切なサポート インフラストラクチャをサービス オーケストレーションおよびデータ管理と組み合わせることで、目標の達成に役立ちます。