エッジ インフラストラクチャの導入を始める

エッジ コンピューティング市場は、リアルタイム分析、新しいエッジ テクノロジー、パブリック クラウドのコスト上昇に対する需要により急速に成長しています。

しかし、エッジとは何でしょうか?エッジには、リモート オフィスや製造現場 (ニア エッジと呼ばれることもあります) から、通信塔、IoT デバイス、自動運転車 (ファー エッジと呼ばれることもあります) まで、さまざまな定義があります。ユースケースとワークロードはさまざまであり、一般的なオフィスの生産性、コラボレーション アプリケーション、VDI などが含まれます。

限界か否か？

IT にとって重要なエッジに関する質問は次のとおりです。どのアプリケーションをエッジで実行する必要があるか、どのアプリケーションをパブリック クラウドで効率的に実行できるか、どのアプリケーションを集中型データ センターで実行する必要があるか。これは必要なインフラストラクチャの種類にどのように影響しますか?答えはデータの中にあります:

データの移動にはコストと時間がかかります。データの量が多くなるほど、ユーザーがデータを作成または取得する場所でデータを保存および分析する方がコスト効率が高くなります。

データのセキュリティは最も重要です。これは頻繁なデータ攻撃からも明らかです。エッジ サイトはより遠隔的で脆弱なターゲットになる可能性がありますが、プライバシー規制により、データをローカルまたは少なくとも国内に保存することが求められる場合があり、そのため強力なデジタルおよび物理的な監視が必要になります。

データの真の価値は、それを分析して実用的なタイムリーな洞察を得ることにあります。組織はサイト固有の分析に基づいて即座に行動できる一方で、クラウドでの後処理からより広範な洞察が得られる可能性があります。

ビデオ監視はハイエンドアプリケーションです

さらに、人工知能は重要な新興エッジアプリケーションです。エッジ デバイスからのデータを処理して保存し、推論分析をローカルで実行してから、結果をコア データ センターまたはクラウドに送り返すのが合理的です。たとえば、生産ラインでの欠陥検出のための画像認識、小売店での仮想顧客体験、倉庫作業員の安全を確保するためのビデオ監視などです。これらすべてには、リアルタイムのエッジ処理と分析が必要です。

たとえば、エッジ監視アプリケーションにおけるリアルタイム ビデオ分析では、図 1 の倉庫セキュリティ監視の例のように、改ざんされていない正確な結果を提供することが期待されています。データの収集、保存、および処理の要件は、クラウド サービス プロバイダーやその他のオンプレミス インフラストラクチャに適合する一般的なポリシーを適用するのではなく、アプリケーション環境自体で指定する必要があります。

リアルタイム AI ウェアハウス セキュリティ監視操作では、パフォーマンス メトリックには、AI 推論モデルの精度、決定論的な結果を伴うモデルのリアルタイム処理、結果に影響を与える可能性のあるシステム遅延が含まれます。これらのメトリックを最適化するには、コンピューティング、メモリ、およびストレージ リソースが、ビデオ監視システムなど、データがキャプチャされる場所と同じ場所に存在する必要があります。図 1 は、フォークリフトによる怪我を防ぐために、倉庫の安全アプリケーションにビデオ カメラのネットワークを導入した組織の例を示しています。

エッジ デバイスは、一般的なビデオ監視セットアップで複数の機能を実行します。

ビデオ分析のエッジ展開では、コンピューティング、メモリ、およびストレージ リソースが動的かつスケーラブルで、アプリケーションのパフォーマンス目標を満たす必要があります。エッジ データ コレクター (この場合はカメラ) のネットワークでは、各カメラとエッジ処理デバイスに十分な組み込みコンピューティング リソースとメモリ リソースが必要です。

インフラストラクチャの方法には、ヒューマンマシンインターフェースが含まれます

エッジ集約ポイントには、サーバー ラック、サーバー キャビネット、または 1 つのデバイスのみを収容するなど、物理的な場所の制限がある場合があります。このような制約は、コンピューティング リソースとストレージ リソースを 1 つのサーバーまたはデバイスに緊密に結合または統合することで改善される可能性があります。

特に多くのエッジ サイトが関係する場合、エッジに低コストのインフラストラクチャを構築したくなるかもしれませんが、低コストは機能の低下を意味する可能性があります。 IT 部門は、コンピューティングとストレージの観点から、ワークロードの需要に基づいてインフラストラクチャを拡張する必要があります。良いニュースとしては、新しいインフラストラクチャでは、パフォーマンス効率だけでなく、スペースと電力の要件に関しても、より早く投資収益を得ることができるということです。

エッジ インフラストラクチャの管理では、リモート展開と管理をサポートする必要があります。これにより、ワークロードとインフラストラクチャをローカル IT スタッフがいないサイトに配置できるようになり、複数のリモート サイト間で一貫性が確保されるため、セキュリティが強化され、運用コストが削減されます。

ハイパーコンバージド インフラストラクチャ (HCI) は、エッジで人気が高まっているアーキテクチャ アプローチです。コンピューティング、ネットワーク、ストレージを各サーバーに統合し、より小さなフットプリントで、従来の IT インフラストラクチャ オプションよりも必要なスペース、電力、冷却が少なくなります。

全体として、エッジ インフラストラクチャを選択する際には、次の点を念頭に置いておくと役立ちます。

さまざまなワークロードを実行できるコスト効率の高いアーキテクチャを選択します。データ量、取り込みポイント、サイト固有の分析情報の必要性に基づいて、各エッジ ロケーションで実行する予定のワークロードを評価します。

これらのワークロードの処理およびストレージ要件を評価します。現在のニーズをサポートするために、クラスター内に十分なコンピューティングとストレージがあることを確認します。たとえば、多くの HCI 製品では、クラスター内のノード数が少ないエッジに最適化された展開オプションが提供されています。リモート監視サーバーは、信頼性を向上させるため、またはクラスターを複数の場所に拡張してリソースを共有できるようにするために使用します。

インフラストラクチャの配置条件を決定します。専用のクローゼットですか、それとも多目的に使えるキャビネットですか?温度はどの程度制御されていますか?一部のサーバー OEM は、必要に応じて耐久性の高いハードウェアを提供しています。

リモート管理性を計画します。最近の世代では、多くのエッジ プラットフォームでリモート展開および管理機能が強化され、一貫性のあるプロビジョニング プロセスを複数のエッジ ロケーションにわたって複製できるようになりました。

エッジロケーションに最適なインフラストラクチャは異なる場合があります。 AI、業界固有のワークロード、標準的なオフィスおよびリモート ワーク アプリケーションなど、エッジの用途とワークロードが拡大し進化するにつれて、インフラストラクチャ オプションを評価して、拡大する運用をサポートするための安全で効率的なコンピューティング、ネットワーク、ストレージの要件を満たすことを確認することが重要になります。