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を探る

IT 管理者はエッジとクラウドのどちらかを選択する必要はありませんが、各テクノロジーの長所と短所を理解して、それらを企業の運用に最適に統合する必要があります。

多くの組織は、全体的な IT プラットフォームの一部としてクラウドを使用しています。リソース管理の柔軟性と全体的な使用率の向上が期待されるため、コスト削減につながります。

さらに、パブリック クラウドは、基盤となるプラットフォームをサードパーティに管理させることでスキルを節約できること、プラットフォームの規模が非常に大きいこと、そして世界中にデータを安全に保存できることから、多くの人にとって魅力的なプラットフォームです。

しかし、組織はデータの収集と分析を一元化する際に問題を経験しています。これにより、代替手段としてエッジ コンピューティングが登場しました。

クラウドコンピューティングとは何ですか?

クラウド コンピューティングにより、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク リソースを高度に仮想化された方法で特定のワークロードに柔軟に適用し、現代の動的ワークロードのニーズにより適切に対応できるプラットフォームが生まれました。このプラットフォームは多くのワークロードを実行し、それらのワークロード間でリソースを共有できるようにします。多くの場合、ビジネス主導の優先順位を使用して、どのワークロードが最初にリソースを使用するかを定義します。

クラウドコンピューティングの利点

クラウドには次のような多くの利点があります。

非常に動的かつ柔軟なリソース構成。適切な構成であれば、クラウドは必要に応じてワークロードにリソースを柔軟に適用できます。たとえば、コンピューティング能力の需要が急増したワークロードでは、仮想リソース パイルからこの機能を適用できます。スパイクが終わると、リソースを解放してヒープに戻して、別のワークロードの要件を満たすようにプロビジョニングできるようになります。

高度に仮想化されています。適切に設計されたクラウドでは、プラットフォームの仮想化により、ワークロードの移植性が高まります。必要に応じて、アプリケーションのインスタンスをクラウドのある部分から別の部分に移動することができ、これは迅速に実行できます。これにより、可用性とパフォーマンスが向上し、分散型サービス拒否攻撃などの問題を回避するのに役立ちます。

クラウドコンピューティングの欠点

クラウドには次のような欠点もあります。

リソースの上限はまだ存在します。これは特にプライベート クラウドでは当てはまります。物理サーバーは通常、数十パーセント以下の使用率で稼働し、長時間にわたって単一のパーセントで稼働します。プライベート クラウドでは、全体的な使用率を数十パーセントまで高めることができるかもしれませんが、ネットワークの制限により問題が発生する可能性があります。このような低いリソース使用率に関連するコストには、すべてを稼働させ続けるための電力要件だけでなく、必要な冷却、オペレーティング システムとアプリケーションのライセンス、およびメンテナンスも含まれます。パブリック クラウドはすでに数十万のワークロードを管理し、数十パーセントのリソース使用率で稼働しているかもしれませんが、必要なヘッドルームをより適切に処理できます。数十から数百のワークロードのみを管理するプライベート クラウドには、このような機能がない可能性があります。

環境のより物理的な側面に対処するのは困難です。仮想化を行っても、仮想世界と物理世界の間には切っても切れないつながりが残ります。パブリック クラウドには内部の高速ネットワーク接続と独自のデータ センター間の高度に最適化された接続がありますが、通常、組織とパブリック クラウドの間にはそのような高速相互接続はありません。パブリック クラウドの集中型データ分析が、組織の環境内のデータにアクセスするために低速で低帯域幅の接続に依存している場合、データ負荷が高いときにデータ エイリアシングやパケット衝突などの重大な問題が発生する可能性があります。

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では、クラウドの集中化された性質を活用しながら、不必要なデータの送信や分析を避けることが目的です。データが作成される場所やインテリジェントな意思決定が必要な場所にインテリジェンスを近づけることで、全体的なパフォーマンス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は、エッジ デバイスと呼ばれる特殊なコンピューティング ユニットによって、またはデータが作成されるデバイスの近くにある標準の物理サーバーまたは仮想サーバー上で実行される特殊なソフトウェア イメージによって実行できます。エッジ コンピューティング サービスを使用して、データを取得、操作、分析し、どの領域でどのアクションを実行するかを決定できます。

エッジコンピューティングの利点

エッジコンピューティングには次のような利点があります。

エッジ コンピューティングにより、データ インテリジェンスを必要な場所に近づけることができます。つまり、応答が改善されたということです。このより迅速なデータ処理と意思決定は、生産ライン システムやスマート ビルディングなどの分野で必要になる可能性があります。

エッジ コンピューティングは、より広範なネットワークを介したデータの転送を最小限に抑えます。ネットワーク トラフィックによって問題が発生する可能性があるプラットフォーム全体の部分を、集中化する必要のあるデータ用に予約できます。

これにより、データ転送に対してより「オニオンスキン」的なアプローチが可能になります。ここで、エッジ デバイスはさまざまなデバイスのグループからデータをキャプチャして分析し、明らかに役に立たないデータを除外できます。また、緊急の問題を示唆するものがあるかどうかを確認し、そのデータを集中型クラウドまたはコアに近い別の強力なエッジ デバイスに送信して、より詳細な分析を行うこともできます。

エッジコンピューティングの欠点

エッジ コンピューティングには次のような問題もあります。

エッジを定義するのは難しい場合があります。クラウド プラットフォームにより、IT プラットフォームとそのコンポーネントのエッジの定義が曖昧になっています。現代のエッジ コンピューティングでは、密集したデータ生成デバイスのセットで構成される「仮想エッジ」を定義する必要性が、コア アーキテクチャ要件となっています。しかし、IoT を例にとると、1 つのエッジ デバイスが担当する IoT デバイスはいくつになるでしょうか?たとえすべてが近くに配置されている場合でも、単一のエッジ デバイスがどのような異なるタイプの IoT デバイスを担当する必要があるのでしょうか?

偽陽性および偽陰性が発生する可能性があります。現在市場に出回っている IoT デバイスのほとんどは比較的低機能なデバイスであるため、データの収集と分析の責任はエッジ デバイスが担う必要があります。ただし、エッジ デバイスはコスト効率に優れている必要があります。 10 台の IoT デバイスを管理するエッジ デバイスのコストは数千ドルであってはなりません。適切な価格で適切なインテリジェンスを提供できるエッジ デバイスまたはコンピューティング インスタンスを見つけることは、IT チームが慎重にバランスを取る必要がある問題です。

エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングに取って代わるでしょうか?

答えはノーです。クラウドは、コストを削減し、市場の変化への対応力を高める機会を提供しながら、組織全体の俊敏性を高めることができる基盤プラットフォームを提供します。エッジ コンピューティングは、特にデータ分析と意思決定においてパフォーマンスをさらに向上させる方法を提供します。重要なのは、基盤となるクラウド プラットフォームとエッジ コンピューティングの適切な組み合わせを実現し、組織のニーズを満たすことです。

現代のIT環境におけるクラウド

クラウドが対処しなければならない主要な課題の 1 つは、モノのインターネットの急速な発展です。たとえば、デバイスは組織の物理的な IT 環境のあちこちに散在し、単純な測定から生産ラインやスマート ビルディングの要件に特有の複雑な操作まで、さまざまなタスクを実行します。 IoT デバイスのデータは豊富ですが、非常に「ノイズが多い」ため、その多くはほとんど役に立ちません。これらのデータは連続的ではなく、時間の経過とともに一連のイベントとして生成されます。このデータはネットワークを通過する必要はありませんが、多くの IoT デバイスにはこれを認識するインテリジェンスが組み込まれていません。

ここには二分法があります。クラウド プラットフォームを通じて IoT 環境を完全に管理しようとするのは、最善の方法ではありません。問題は、これらの IoT デバイスによって作成されたすべてのデータをクラウドが処理するには、そのすべてのデータがネットワークを経由してクラウド コンピューティング パワーが配置されている場所まで移動する必要があることです。これにより、データ自体に遅延が発生し、リソースの柔軟性があっても、クラウドの全体的な帯域幅に大きな影響を与えます。エッジ コンピューティングはデータ管理を最適化し、不要なデータ ネットワーク トラフィックを最小限に抑えます。

エッジとクラウドの選び方

ここでの選択は、ハイブリッド クラウド プラットフォーム全体の中でエッジをどこで使用するかです。中央クラウド プラットフォームの使用は、オンライン ショッパーの購入パターンを確認したり、完全なデータ セットを分析したりするなど、ビッグ データのワークロードが意味をなす状況では理にかなっています。ただし、大量のデータがほとんど役に立たなかったり、より迅速な意思決定が必要な類似デバイスの個別のグループを検討する場合、エッジ デバイスまたはサービスを使用すると、より最適化された方法でデータを集約、フィルタリング、および分析できます。

IT アーキテクトにとって、全体的なアーキテクチャが組織のニーズを満たしていることを確認することが重要です。ただし、エッジ サービスの導入は段階的に行うことができ、優先度のニーズに基づいて既存の集中型サービスをエッジに置き換えることができます。

フォグコンピューティングとエッジクラウド

クラウド コンピューティングの世界でエッジ コンピューティングを検討してきた人なら、フォグ コンピューティングにも遭遇したことがあるかもしれません。フォグ コンピューティングは、実際には 2 つの概念を 1 つの概念に組み合わせたものです。エッジ コンピューティング デバイスは、実際に必要な場所にできるだけ近い場所に配置されますが、メインの集中型クラウド プラットフォームと緊密に統合されます。

他にエッジ クラウドがありますが、これは人によって意味が異なります。多くの人は、フォグコンピューティングと同じだと考えています。他の企業にとって、エッジ クラウドは、基盤となるネットワーク ファブリックに依存してデータ フローと分析を管理する、完全に統合され最適化された総合的なインフラストラクチャ プラットフォームのようなものです。ただし、フォグ コンピューティングとエッジ クラウドは類似した概念です。

ほとんどの組織では、その結果はフォグ コンピューティング/エッジ クラウド環境になります。プラットフォーム全体をハイブリッド化することで、将来に向けて機能と柔軟性が向上します。