デバイス・エッジ・クラウドの連携: クラウドからエッジへ

SDX は Software Defined X の略で、ソフトウェア定義パラダイムを意味し、ソフトウェアの重要性とシステムの統合を強調しています。物理システムとサイバースペースの間、そして運用技術 (OT) と情報技術 (IT) の間の重要な境界には、特別な注意を払う必要があるかもしれません。ここでは、困難な文化的および技術的統合を完全に展開する必要があります。デジタル変革の成功は、この複雑な統合プロセスに大きく依存します。

デジタル変革の主な目標の 1 つは、人間と「インテリジェンス」を適用して、物理世界に影響を与えるシステムを管理、最適化、制御することです。このインテリジェンスは、人間の知識と経験だけでなく、物理モデル (デジタル ツインなど) や人工知能モデル (ニューラル ネットワークなど) からも得られます。このインテリジェンスは、いわゆる「サイバースペース」リソースにホストされ、物理システムの認識によって継続的に強化され、何らかの形のアクチュエーションを通じてこれらの物理システムを制御するために適用できます。サイバースペースは、企業やインターネット、クラウドおよびエッジ通信、および展開されているすべての運用リソースの成長を通じて段階的に展開されている膨大なコンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、およびデータ編成と管理のリソースによってサポートされています。

エッジの意味

サイバー空間と物理世界の間には重要な境界があり、これをサイバーフィジカル境界または運用エッジと呼びます。ここで、情報技術と運用技術が最も有意義な形で融合します。このエッジに展開されるインフラストラクチャとアプリケーションは、重要な要件を満たす必要があります。デジタル制御システムとターゲット システム間の時間に敏感な相互作用は、障害や予測できない状況が発生した場合に、大きな物理的および財務的リスクを伴います。

運用エッジでのコンピューティング、ネットワーキング、ストレージは、コストがかかったり生命を脅かす可能性のある生産プロセスでの障害、予測できない応答、誤報、セキュリティ侵害を回避するための時間感度や機能安全性など、IT の世界では一般的ではない要件を満たす必要があります。

エッジ指向テクノロジーは次のような利点をもたらす可能性があります。

• 物理システムのより複雑でインテリジェントな動作予測と制御を可能にします。
• このようなシステムは、より高い柔軟性と精度を備えています。
• メンテナンスと品質管理に関連する物理プロセスに関するセンサーからの情報の解釈。
• 運用プロセスをリアルタイムでモデリングすることで、全体的なプロセス効率が向上します。
• AI アプリケーションの目的で物理データを補完する可能性のあるリアルタイムの合成データ。

エッジ向けインフラストラクチャ

エッジ指向のインフラストラクチャは、分散ネットワーク化されたインテリジェント システムと物理システム間の複雑な相互作用を高レベルでサポートするエンドツーエンドのインフラストラクチャです。このインフラストラクチャは、クラウド、サービス プロバイダーのエッジ、データ センター、エッジ、パブリック ネットワークとプライベート ネットワーク、有線と無線、さらには組み込みデバイスのエンドポイントに至るまで利用可能なコンピューティング、ストレージ、ネットワーク リソースのプールを活用します。

これには、ソフトウェア アプリケーションをホストし、この構造内の任意の場所に一貫した方法で展開するための、異機種混合の分散調整されたネットワーク コンピューティングおよびストレージ構造を提供する必要があります。これにより、クラウドでのアプリケーションとモデルの開発と、インフラストラクチャ全体への展開がサポートされます。物理的な境界に近づくにつれて、時間とセキュリティの要件が厳しくなり、リソースが不足し、分散化が進み、エネルギーと場所の制約が厳しくなり、物理的およびサイバー セキュリティの脅威にさらされる可能性が高まります。リアルタイムの意思決定は、制御されたエンドポイントの近くで自然に行われ、一方、より遅い最適化と学習は、このインフラストラクチャのより高いレベルで自然に行われます。

組み込みエンドポイント、エッジ、クラウドのインテリジェンスには、異なるタイムスケール特性を持つ情報配信とプロセス ループの階層を作成し、物理システムと対話することが必要です。同様に、学習とトレーニングはインフラストラクチャのより深いところで行われますが、迅速な意思決定のための推論モデルはエンドポイントの近くで行われます。このアーキテクチャは、強力で適応性に優れた共同作業可能なサイバースペースを構築します。このデータの収集、分析、フィードバックの好循環は、物理システム内の組み込みコンピューティングで発生することもあれば、すべてのコンピューティング リソースが利用可能な、いわゆるフォグ コンピューティング リソースまたはエッジ コンピューティング リソースを含む「連続」ネットワーク全体に分散されたコンピューティング能力を活用することもあります。

特に産業部門では、クラウド コンピューティング、ソフトウェア定義ネットワーク、クラウド ストレージとオブジェクト データベース、ビッグ データ、ソフトウェアの展開とオーケストレーション、セキュリティなどの分野で経験した技術的進歩の一部を継承する新しい電子アーキテクチャへの移行が進んでいます。新しいインフラストラクチャでは、エッジ固有の運用要件に具体的に対応するために、仮想化、通信とネットワーク、ストレージ セキュリティ、管理におけるさらなるイノベーションが必要になります。

エッジ アーキテクチャ 非同種の仮想化コンピューティング ノードとストレージ ノードの分散された相互接続されたセット、つまり「システムのシステム」であり、ソフトウェア アプリケーションが展開され、対話し、調整される分散コンピューティング ファブリックです。これらのノードは、重要な特性（時間に敏感、予測可能、信頼性、安全性など）を備えており、物理エンドポイントとのインターフェイス プロセスに近い位置にあります。それほど重要でないニーズを満たすアプリケーションは、インターフェースから離れた場所で動作します。データはこの構造のさまざまな場所に分散され、処理され、保存されます。

ソフトウェア定義エッジ

ソフトウェア定義の分散エッジの基本コンポーネントは次のとおりです。a.コンピューティング: ミッションクリティカルなコンピューティングはエッジで実行され、強力なセキュリティを備えた混合クリティカルアプリケーションをサポートします。 b.データ ネットワーク: TSN などの時間に敏感で信頼性の高いネットワーク テクノロジー。紀元前データ配信: TSN 経由の OPC UA や TSN 経由の DDS など、時間に敏感で信頼性の高いデータ配信ミドルウェア。 d.データ管理とストレージ: データは重要な動機と推進要因であり、分散管理され、分散構造化され、ファイル システム、オブジェクトおよびリレーショナル データベース、ストリーミング データベースに保存される必要があります。 e.エンドツーエンドの管理とオーケストレーション: クラウドからエンドポイントまでのユニバーサル ソフトウェア展開モデルにより、最新の CI/CD ソフトウェア ライフサイクル管理が実装されます。

この革新的なインフラストラクチャが展開されると、焦点はアプリケーション層に移り、具体的には、拡大するコミュニティが運用ドメインでより機敏かつ低コストで分散アプリケーションを開発、検証、展開できるようにするモデリング記述技術に移ります。

エッジコンピューティングとミッションクリティカルエッジ

エッジ コンピューティングの主な利点の 1 つは、AI やデジタル ツインなどの新しいアプリケーションのホスティングを物理システムの近くで提供し、今日の運用を実行する監視、制御、および監視アプリケーションの種類と緊密に統合および強化することです。

「ミッションクリティカル」な機能は、運用中のコストのかかる障害、予測できない応答、アラームの見逃し、セキュリティ侵害を回避するために、サービス品質 (QoS)、可用性、決定論、セキュリティ、機能安全の要件を満たす必要があります。仮想化と管理は、ソフトウェア定義のエッジ インフラストラクチャを実現します。これらのテクノロジーは、マルチコア コンピューティング ノード上のすべてのシステム リソースのパーティショニングと監視を提供し、オプションですべてのシステム リソースをより重要なオブジェクトに割り当てます。これらは、リアルタイム サポートと強力なセキュリティ分離を備えた効率的で制御可能なパーティション間通信を提供し、安全性が重要となるアプリケーションをサポートしながら、重要でないリソースを動的に割り当てるオプションも提供します。最も適切なアーキテクチャは、個別のコアの概念に基づいています。

データ通信

エッジネットワークの開発に重要なのはデータ配信技術です。デジタル ツインやその他の形式のモデル展開では、エンドポイントからホスティング モデル階層のさまざまなレベルへの柔軟なデータ配布が必要です。タイミング要件は、エンドポイントに近いフィールドバス領域、マシン制御領域 (産業オートメーション ピラミッドのレベル 1) に適用する必要があり、レベル 2 (監視および制御) やレベル 3 などの上位レベルにまで拡張される可能性があります。

データ配布の目的は、アプリケーション設計者からのデータ配布タスクを抽象化し、データがタイムリーかつ確実に受信されることを保証し、受信したデータが相互運用するアプリケーションによって理解できることを保証することです (セマンティック相互運用性)。現在のデータ分散標準 (OPC UA および DDS) には、複数のアプリケーション間でデータ オブジェクトの「所有権」を共有する方法がないため、一貫性を維持する更新の公平な順序付けポリシーを適用しながら、データを共有する共同および分散モデルにさらなる変更を加える必要があります。

エッジデータ管理とストレージ

エッジ コンピューティングを推進する主な要因の 1 つは、エッジでのストレージの必要性、エンドポイント トラフィックの増加、およびデータの保存、処理、およびデータ ソースの近くでの洞察とアクションの取得から得られるデータへの迅速な対応能力です。ストリーミング分析、人工知能、エッジのデジタル ツインのメモリ帯域幅、レイテンシ、信頼性の要件により、ストレージ テクノロジに革新が生まれています。ストレージは、ローカル データ センター内の HCI と一緒に、またはエンドポイントの近くに導入され、ミッション クリティカルな特性を持つストレージは、低レベル コントローラー上のセンサー、アクチュエーター内のネットワーク、および運用のエッジにあるコンピューティング リソースに関連付けられます。一般的に、SSD はエッジ環境の要件に適しており、大規模な DRAM ベースの設計により、エッジ アプリケーションのパフォーマンスがさらに向上し、より確定的なワークロードのサポートに役立ちます。

エッジ管理とオーケストレーション

ソフトウェア定義インフラストラクチャ、特にエッジの管理性は、IT に導入された管理機能に基づいています。インフラストラクチャのさまざまなポイントでの管理およびオーケストレーション機能とインターフェイスにより、ハードウェア デバイス レベルでのネットワークとストレージの構成、仮想マシンとコンテナー レベルでの仮想化、パフォーマンス、セキュリティの構成、および監視レベルが提供されます。エンドツーエンドのインフラストラクチャ全体にわたって展開、監視、更新、相互接続、調整が可能で、分散インフラストラクチャ全体で CI/CD モデルをサポートします。これらの強力な機能により、運用コストが削減され、効率、パフォーマンス、安全性が向上し、製品のカスタマイズやサブシステムの再利用による動的なアップグレードが可能になります。

まとめ

ホスティング、相互接続、実行、ストレージ、管理のためのエッジ インフラストラクチャからアプリケーションを切り離すことは、要件と機能が密接に絡み合った強力なソフトウェア定義パラダイムと一致しています。これらのエッジは、より豊富なインテリジェンスが物理システムに影響を与え、効果的な制御を可能にするインフラストラクチャの構成要素です。