エッジコンピューティングの 5 つのベストユースケース

翻訳者 |崔浩

企画 |徐潔成

1. はじめに

時間はお金や安全に等しいと認識したとき;データコンプライアンスの問題に直面した場合、エッジコンピューティングが最適な選択肢です。この記事では、エッジコンピューティングの設計方法を考える上で役立つ 5 つのエッジコンピューティングアプリケーションシナリオを紹介します。

エッジコンピューティングとは、データが生成または消費される場所の近くにインフラストラクチャを配置することを指します。データをパブリッククラウドまたはプライベートクラウドにプッシュして保存および計算するのではなく、「エッジ」でローカルに処理することができます。エッジでは、データを処理するインフラストラクチャは、コモディティサーバーのように単純なものから、AWS for the Edge、Azure Stack Edge、Google Distributed Cloud などのプラットフォームのように複雑なものまでさまざまです。

エッジコンピューティングの 2 番目の意味には、パフォーマンス、信頼性、セキュリティ、運用コンプライアンスが含まれます。これらの要件をサポートするために、エッジコンピューティングでは、コンピューティング、ストレージ、帯域幅をエッジインフラストラクチャに移動します。これらの機能は、集中型のクラウドアーキテクチャでは実行できないためです。

「エッジコンピューティングは、ビジネスリーダーに顧客やパートナーとのより深い関係を構築し、リアルタイムの洞察を得るための新しい方法を提供します」と、Edgevana の CEO である Mark Thiele 氏は述べています。

開発チームが小規模で、概念実証の初期段階にある場合、最適なインフラストラクチャを認識することが難しい場合があります。ただし、チームの規模が大きくなり、プロジェクトが進むにつれて、徐々に全員がエッジインフラストラクチャの必要性を認識するようになり、チームはアプリケーションを再設計したり、再構築したりする必要に迫られることになります。これにより、開発コストが増加し、開発の進行が遅くなり、エンタープライズ配信が妨げられることになります。

アプリケーションがより近代化され、統合されるにつれて、企業は、エンタープライズグレードのアプリケーションの開発時に発生するパフォーマンスとセキュリティの課題を防ぐために、開発の早い段階でエッジテクノロジーと統合を検討する必要があります。 DevOps チームは、プラットフォームのインフラストラクチャ要件が正確にモデル化される前に、応答性の指標を探す必要があります。エッジを検討すべき 5 つの理由を以下に示します。

2. 効率性と安全性の向上

製造業において、遅延が労働者の負傷につながる可能性がある場合、数秒の価値はどれほどでしょうか?製造には高価な材料が必要で、欠陥を数百ミリ秒前に発見できれば多額の費用を節約できるとしたらどうでしょうか?

製造業では、エッジコンピューティングを効果的に使用することで、無駄を減らし、効率を高め、職場での怪我を減らし、機器の可用性を高めることができます。

建築家が考慮すべき重要な要素は、意思決定の失敗や遅延による失敗のコストです。エッジコンピューティングは、製造システム、外科用プラットフォーム、自律走行車など、大きなリスクやコストがかかる、より高い安全性が求められるアプリケーションのパフォーマンスと信頼性を向上させる可能性があります。

3. レイテンシを減らす

1 秒未満の応答時間は、ほとんどの金融取引プラットフォームの基本要件です。現在、多くのアプリケーションでは、感知から問題の発見までの時間を短縮し、機会の発見から行動までの時間を短縮するために、このようなパフォーマンスが求められています。つまり、意思決定サイクルが常に加速しているのです。

「リアルタイムの意思決定がビジネスにとって重要である場合、特に企業がデータ収集に使用している接続デバイスすべてにおいて、速度の向上や遅延の低減が極めて重要になる」と、コンサルティング会社の上級副社長アミット・パテル氏は述べた。

何千ものデータソースと決定ノードがある場合、低レイテンシテクノロジを提供することは特に重要です。例としては、何千台ものトラクターや農業機械を接続し、エッジデバイスに機械学習 (ML) を導入したり、メタデータやその他の大規模な B2C エクスペリエンスを実現したりすることが挙げられます。

「リアルタイムでアクションを起こす必要があるなら、まずはエッジコンピューティングから始めましょう」と Akamai のシニアプロダクトマネージャー、Pavel Despot 氏は言います。「エッジインフラストラクチャは、さまざまな地理的な場所に分散しているユーザーのワークロードを処理する、低レイテンシ、高耐障害性、高スループットのアプリケーションシナリオに適しています。」このテクノロジーは、ストリーミングメディア、銀行、電子商取引、IoT デバイスなど、さまざまな分野に関係します。

LaunchDarkly の開発者関係担当ディレクター、コーディ・デ・アークランド氏は、その一例として、世界中にオフィスを構える企業や、大規模にハイブリッドワークをサポートする企業が挙げられると述べています。エッジワークの価値は、最も身近な人に仕事を委任して、その仕事を分担できることです。アプリケーションがデータ転送に時間的制約がある場合は、エッジインフラストラクチャを考慮し、どのワークロードをエッジで実行する必要があるかを検討する必要があります。

4. アプリケーションの信頼性の向上

「製造、小売、輸送の分野では、機器のダウンタイムが許されず、リアルタイムでデータにアクセスして活用する必要性から、エッジインフラストラクチャへの関心が高まっています」と、Scale Computing の CEO である Jeff Ready 氏は述べています。

したがって、ダウンタイムのコストが高く、修復時間が長く、集中型インフラストラクチャの障害が複数のビジネスに影響を及ぼす場合は、エッジインフラストラクチャを検討する必要があります。

レディ氏は2つの例を挙げた。断続的な衛星接続に頼って船上のシステムを稼働させることができない海の真ん中の貨物船や、パーソナライズされたショッピング体験を生み出すために店内からデータを収集する必要がある食料品店を想像してみてください。集中型システムに障害が発生すると、複数の船舶や物流に影響が及ぶ可能性がありますが、信頼性の高いエッジインフラストラクチャにより、ダウンタイムのリスクと影響を軽減できます。

5. ローカルデータ処理と規制サポート

パフォーマンス、レイテンシ、信頼性が設計上の主要な考慮事項ではない場合でも、データが収集および消費される場所に関する規制に応じて、エッジインフラストラクチャのサポートが必要になる場合があります。

AWS IoT 担当副社長 Yasser Alsaied 氏は、エッジインフラストラクチャはローカルデータ処理とデータレジデンシー要件にとって重要であると考えています。たとえば、接続上の理由でクラウドにデータをアップロードできない、データが特定の地域内に保存されている、規制が厳しい、またはローカルで処理する必要がある大量のデータがあるなどのワークロードをリモートで運用する企業にメリットをもたらします。

開発チームが答えるべき基本的な質問は、「データはどこで収集され、消費されるのか?」です。コンプライアンスは、データ制限に関する規制ガイダンスを提供し、物理的および地理的制限については運用機能のリーダーと協議する必要があります。

6. 大規模データセットの帯域幅のコスト最適化

ビデオ監視、施設管理システム、エネルギー追跡システムを備えたスマートビルディングは、毎秒膨大な量のデータを収集します。このデータをクラウドで集中的に処理するよりも、建物内でローカルに処理する方がはるかに簡単です。

ScaleFlux のマーケティング担当副社長 JB Baker 氏は、あらゆる業界でデータの爆発的な増加が起こっており、この複雑さに対応するには、膨大なデータセットの可能性を最大限に引き出すためにまったく異なる考え方が必要だと述べています。エッジコンピューティングは、コンピューティングとストレージをデータの発生源に近づけるため、ソリューションの一部となります。

MinIO の CEO 兼共同創設者である AB Periasamy 氏は、次のようなアドバイスをしています。「データはネットワークのエッジで生成されるため、アプリケーションとインフラストラクチャアーキテクチャに関して特有の課題が生じます。エッジでは資本支出と運用支出が異なり、帯域幅がモデル内で最もコストの高い項目になります。」

要約すると、開発チームがアプリケーションにパフォーマンス、信頼性、レイテンシ、セキュリティ、ガバナンス、またはスケールの利点が必要であると判断した場合、開発の早い段階でエッジインフラストラクチャをモデル化することで、よりスマートなアーキテクチャを実現できます。

オリジナルリンク: https://www.infoworld.com/article/3683290/when-to-architect-for-the-edge.html