エッジコンピューティングについて企業が知っておくべき4つのこと

エッジコンピューティングは、IT 分野における最も重要な開発トレンドの 1 つです。 IDC によると、2023 年までに、新しいエンタープライズ IT インフラストラクチャの半分以上がエッジに配置されます。ガートナーは、2025 年までに企業が生成するデータの 75% が従来のデータ センターやクラウドの外部で作成および処理されると予測しています。

しかし、この大きな変化にもかかわらず、多くの IT リーダーやビジネス リーダーは、エッジが全体的なクラウド戦略をどのように補完できるかを定義する初期段階にあります。 Hewlett Packard Enterprise の独占調査によると、多くの企業はパイロット プロジェクトや概念実証を通じてエッジ イニシアチブの可能性を認識し始めたばかりです。

この記事では、エッジジャーニーをより適切に進めるために留意すべき 4 つの重要な要素を定義します。

要因1: クラウドとエッジは補完的である

エッジに関するよくある誤解は、エッジが何らかの形でクラウド コンピューティングに取って代わるというものです。実際には、エッジとクラウドは連携して動作する必要があります。スマートな戦略では、分散型エッジと集中型クラウド間の同期が前提となります。クラウドを利用すれば、パブリック、ハイブリッド、プライベートを問わず、すべてのデータを 1 つのプラットフォームで一元管理し、ビジネス全体で必要なときに必要な場所で活用できます。

エッジにより、企業はスピードと洞察力を通じてデータの価値を最大化できます。エッジを利用すると、企業はデータをクラウドに送信してすぐに取得したり、さらにはデータが作成された場所でデータを活用したりできるようになります。これにより、リアルタイム分析、モノのインターネット (IoT) デバイス、迅速な意思決定の利点を享受するアプリケーションとユースケースの価値が増大します。企業はリアルタイムのデータを活用して、時間的に制約のある意思決定をその場で行うことができます。また、生データの送信コストを最小限に抑え、セキュリティ、コンプライアンス、その他の理由でデータを送信できないアプリケーションやユースケースを有効にすることもできます。

要因2: 多くの革新的なユースケースはIoTの融合と統合から生まれます

エッジのユースケースは多様ですが、そのメリットは一貫して、競争上の差別化を図るための新しい革新的なビジネス モデルを推進する運用効率とスピードの創出に重点を置いています。これらのユースケースには、監視としきい値アラート、予測メンテナンスとマシンツーマシン自動化、リモート学習とトレーニング、院内および自宅での健康監視が含まれます。 Grand View の調査によると、エッジ コンピューティング テクノロジーの需要は 2021 年から 2028 年にかけて年平均成長率 38.4% で増加すると予想されており、可能性は無限大です。

要因3: エッジイノベーションを拡大するには、一貫したデータ戦略が必要

エッジ戦略の成功は、データとインフラストラクチャを管理するための統一された計画から始まります。データセンター外で生成される膨大な量のデータは、エッジ コンピューティングの必要性を加速させる重要な要因です。すべてのデータを保存および転送できるわけではありません。また、すべてのデータを保存および転送する必要があるわけでもありません。包括的なデータ戦略がなければ、組織はデータの収集がビジネス上の洞察をすぐに上回ってしまうリスクを負うことになります。

重要な要素は、データの作成から削除までを総合的に管理できるソリューションを活用することです。これは、自動化とデータ中心の戦略を使用してサイロを排除し、データ ライフサイクル全体でワークフローを統合することを意味します。データセンターからエッジ、クラウドまで、データがどこに保存されているかは関係ありません。

要因4: ネットワーキングはエッジ戦略の成功の核心です

レイテンシを削減し、回復力を向上させる必要性は、エッジ コンピューティングの台頭における大きな要因です。現在、IoT の成長と IT インフラストラクチャへの移行に伴い、ネットワークの役割はさらに重要になり、有線および無線ネットワークに加え、速度、容量、帯域幅、スループット、回復力、遅延の短縮などの要素に重点が置かれるようになりました。

エッジ対応のアプリケーションやユースケースが増えると、パフォーマンスの問題に対処し、帯域幅関連のコストを抑えるために、データをリアルタイムで処理および分析する必要が出てきます。より多くのアプリケーションが機械学習と人工知能を活用してエッジとの間で価値を提供するようになるにつれて、ネットワークのパフォーマンスと帯域幅への重点は将来さらに顕著になるでしょう。

エッジ コンピューティングを成功させるには、よく考えられたアーキテクチャと実装計画が必要ですが、エッジの分散型の性質により、これはさらに複雑になります。データの収集と分析を行うサイトが多数存在し、意思決定が即時に行われるため、万能のモデルを作成することは困難です。