エンタープライズ IoT ソリューションにおけるエッジ コンピューティングの利点

近年、モノのインターネットにより、エッジ コンピューティングのトピックへの関心が大きく高まっています。

実際、エッジ コンピューティングは、IoT デバイスによって生成される増え続けるデータの可能性を解き放つ大きな可能性を秘めています。 2025 年までにこの数字は 73.1ZB に達すると予想されていますが、そこから価値を引き出すには、データ フローの効果的な配布、管理、分析が必要です。ここでエッジデバイスが役立ちます。

統計によると、エッジ コンピューティングはすでにほとんどの IoT アプリケーションで何らかの形で使用されています。エッジ コンピューティングは、ルーターやファイアウォールを超えて、インテリジェントな自動化と予測メンテナンスを可能にし、データ ライフサイクルを最適化してコストを削減します。インテリジェント エッジは新しいアプリケーションですが、産業、輸送、医療、その他の一般的なエンタープライズ IoT ソリューションにおけるパフォーマンスを詳しく調べて、最大限に活用することはすでに可能です。この記事では、エッジ コンピューティングが必要な環境、最も有望な IoT + エッジの組み合わせ、IoT エコシステムでワークロードを効果的に分散する方法について説明します。

エンタープライズ IoT ソリューションにおけるエッジ デバイスの役割

エンタープライズ IoT ソリューションの従来のアーキテクチャでは、ベルトコンベア上の製品や工場の現場の機器などのオブジェクトからデータが収集されることを前提としています。その後、さらなる処理と分析のためにクラウドに送信されます。このようなシステムでは、エッジ デバイスは従来の方法で使用され、ネットワーク全体にデータを配布し、ネットワーク トラフィックを制御します。ルーター、ファイアウォール、マルチプレクサ、スイッチなどがこのタイプの機器の例であり、スイッチにより企業は産業機器に接続できるようになります。一般的に言えば、場所に関係なく、企業全体に IoT を確立できるようになります。

IoT 自動化ソリューションの場合、クラウド内の AI によって生成されたアイデアが現場に送り返され、何らかのアクションがトリガーされます。もちろん、このアプローチには、広範囲に分散されたアーキテクチャや処理が必要な大量のデータにとって重要な速度とスループットが欠けています。ここで、処理、分析、アクションを担当するインテリジェント エッジ デバイスが登場します。その利点はデータ ソースに近いため、基本的な意思決定の資格情報をデータ ソースに委任することでレイテンシを削減できることです。

端末デバイス。スマートセンサーやアクチュエーター、ウェアラブルデバイス、カメラ、その他のセンシングデバイスは、物体にできるだけ近い場所に配置されます。コンパクトなサイズのため、その計算能力は制限されます。

IoT ゲートウェイは、潜在的に価値のある情報のみをクラウドに送信できるようにします。これはモノとクラウドをつなぐ架け橋であり、集約、前処理、データのフィルタリング、信頼性の検証、生データのクリーニングを実行します。また、フィールドデバイスの管理も提供し、自動化のための分散アーキテクチャを保証します。

エッジ サーバーは、エッジで大量のコンピューティングが行われる環境の総称です。物理サーバー、ラップトップ、組み込みシステム、またはシステムオンチップがこの機能を引き継ぐことができます。このカテゴリは、システム全体でのコンピューティング負荷の再分散と人工知能 (AI) の導入を可能にするため、近年特に注目を集めています。

そのため、特定の負荷をエッジに配置することで、クラウドとの通信時間を節約し、現場の状況に迅速に対応できるようになります。さらに、データがローカル ストレージの容量を超えることはないため、可用性、信頼性、セキュリティが向上します。この構成をコスト効率よく実行するには、クラウドに過負荷をかけないことが重要です。

エンタープライズ IoT ソリューション向けの最も有望なエッジ コンピューティング アプリケーション

クラウドハイブリッド + エッジ

ハイブリッド クラウドの主な価値は、異なる環境間でワークロードを移行する機会を提供することであるため、このようなインフラストラクチャをエッジ ソリューションに拡張することは、可能な限り自然なことと思われます。エッジ デバイスを接続すると、ワークロードを最適化する方法に関してより多くのオプションが生まれます。これにより、コスト効率の高いスケーラビリティと、システム障害発生時の耐性が向上します。ハイブリッド環境では、エッジ コンポーネントによってシステム全体の柔軟性が向上し、クラウド コンポーネントによって分散資産全体の一貫性が向上します。

IoT エコシステムで循環する膨大な量のデータに関しては、リアルタイム コンピューティングをエッジに配置することで、詳細なクラウド分析の必要性を排除し、より多くの価値を得ることができます。同時に、クラウドは管理センターとして機能し、システム全体の透明性を実現します。問題が発生した場合、各ノードごとに専門家に支援を求める必要がないため、ハイブリッドクラウド＋エッジ接続により制御性を向上させることができます。 Micro Shift のようなオープンソース プロジェクトは、Kubernetes のようなミッション クリティカルなプラットフォームをエッジに拡張し、一貫性を保つのに役立ちます。

エッジコンピューティング + AI/機械学習

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の速度制限を克服できるため、AI をエッジに導入することがますます普及しています。インターネット接続が利用できない場合や、データのセキュリティ強化が必要な場合、これが AI IoT エコシステムを実装する唯一の方法となることがあります。いずれにせよ、これにより、現場で生データを処理する可能性が広がり、これは時間重視の自動化ソリューションや高度に分散されたシステムに不可欠です。このチェーンにクラウド コンピューティングを組み込むには、インターネット チャネルの帯域幅、トラフィック、追加のエネルギーなどの形で多くのリソースが必要になるため、時間がかかるだけでなくコストもかかります。たとえば、石油精製所のセンサーからの情報を処理すると、1 日あたり 1 テラバイトを超える生データが生成され、処理に過度のリソースが必要になります。

エッジ デバイスに人工知能アルゴリズムを適用することで、リモート監視、予測メンテナンス、高度な自動化などの新しいユース ケースが可能になります。エッジに導入されるマシンビジョンも勢いを増し続けています。いずれにせよ、IoT エコシステムに AI を実装するには、クラウドとエッジ間の連携が必要です。 AI のトレーニングは依然としてクラウドで行われています。これを行うには膨大な計算能力が必要であり、展開はエッジで行われるためです。このモデルの成功が拡大するにつれ、人工モノのインターネット (AIoT) について語ることができるようになりました。

エッジコンピューティング + 5G

エッジと 5G の組み合わせにより、エッジ コンピューティングの主な利点である、可能な限りリアルタイムに近い操作を実行する能力が強化されます。現時点では、予想される 1 ミリ秒の応答時間についてはまだお話しできませんが、5G はすでに LTE1 よりも 16 倍高速です。この速度により、ロボットのリアルタイム監視、ドローンの制御、自律走行車、さらにはリモート MRP サービスや手術など、さまざまなアプリケーションをクラウドに簡単に導入できるようになります。 20 Gbps のピークデータ転送速度により、拡張現実アプリケーションの作成や 4K ビデオなどの大量のデータの処理が可能になります。

一般的に、5G により、企業は消費電力を抑えながらコンピューティング能力を向上させるエッジ デバイスを導入できるようになります。このようなネットワークの帯域幅により、4G や LTE テクノロジーよりも 100 倍多くのデバイスを接続できるようになります。このような機能により、ダークファクトリーなど、IoT の最も驚くべきアプリケーションへの道が開かれます。

エッジコンピューティングのためのエネルギーハーベスティング

エンタープライズ IoT ソリューションが拡大するにつれて、センサーやその他のエッジ デバイスが、監視対象の表面全体をカバーするために必要なワイヤレス ネットワークまたはメッシュ ネットワークの範囲外で動作できるようになるため、デバイスの電源供給の問題が発生します。幸いなことに、エネルギーハーベスティング技術は絶えず進歩しており、さまざまな IoT アプリケーションにさまざまなエネルギーハーベスティング手法が提供され、低電力デバイスのバッテリー寿命が大幅に延長されます。たとえば、太陽光や振動をベースにしたエネルギー収集システムは、車とインフラ間の通信用の車載デバイスに採用され、光や熱センサーからのエネルギー収集源は職場の自動化に効果的に活用されています。最新の開発では、周囲の光からのエネルギーを使用する自律型 NB-IoT モジュールが登場しています。このソリューションは、太陽電池と MPPT 機能を備えた PMIC に基づいています。

エンタープライズ IoT ソリューションにエッジ コンピューティングを導入するための推奨事項:

• エッジ インフラストラクチャは、複雑な IoT アプリケーションを作成し、クラウドとエッジの間でコンピューティング能力のバランスをとることができるほど成熟しています。
• クラウド インフラストラクチャをエッジまで拡張すると、遅延が最小限に抑えられるため、リアルタイム操作に適しています。このタイプのインフラストラクチャのクラウド サーバーは、透明性の向上と資産管理の強化を実現します。
• エンタープライズ IoT ソリューションを作成する場合、最初からエッジ コンポーネントを予測し、AI の活用などによりそのメリットを高めることが重要です。
• モデルのトレーニングには重いハードウェアが必要なので、クラウドで AI をトレーニングし、完成したモデルをエッジにデプロイするのが最適です。
• IoT インフラストラクチャを拡張するには、エッジ リソースを最適化する必要があります。ここでは、エネルギー収集技術の導入が有益となる可能性があります。