エッジコンピューティングの例についてお話ししましょう

エッジ コンピューティングは、データ、処理、アプリケーションがクラウド内にほぼ完全に存在するのではなく、ネットワーク上のデバイスに集中化されるモデルです。

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とサービスをネットワークに拡張するパラダイムです。クラウドと同様に、エッジはエンドユーザーにデータ、コンピューティング、ストレージ、アプリケーション サービスを提供します。

エッジ コンピューティングは、サービスの遅延を短縮し、サービス品質 (QoS) を向上させ、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。エッジ コンピューティングは、産業オートメーション、輸送、センサーおよびアクチュエータ ネットワークなど、リアルタイム/予測可能なレイテンシを必要とするメタバース アプリケーションの新たな概念をサポートします。エッジ コンピューティング パラダイムは、リアルタイムのビッグ データとリアルタイム分析に適しており、高密度に分散されたデータ収集ポイントをサポートしているため、よく言及されるビッグ データの次元 (量、種類、速度) に 4 番目の軸が追加されます。

従来のデータ センターとは異なり、エッジ デバイスは異機種プラットフォーム上に地理的に分散され、複数の管理ドメインにまたがります。つまり、データはクラウドに送信されて処理されるのではなく、スマート デバイス内でローカルに処理されることになります。

エッジコンピューティングサービスの範囲

• 非常に低く予測可能なレイテンシを必要とするアプリケーション
• 地理的に分散したアプリケーション
• 高速モバイルアプリ
• 大規模分散制御システム

エッジコンピューティングの利点

• データをユーザーに近づけます。エッジの目的は、エンドユーザーから遠く離れたデータセンターサイトに情報を配置するのではなく、エンドユーザーの近くにデータを配置することです。
• 密な地理的分布を作成します。まず、ビッグデータと分析をより速く、より良い結果で実行できるようになります。 2 つ目は、管理者がネットワーク全体を横断することなく、位置情報に基づくモビリティのニーズをサポートできるようになることです。 3 つ目は、これらの (エッジ) システムは、真に大規模なリアルタイム データ分析を実現できるような方法で構築されることです。
• モバイルとメタバースの真のサポート。エッジ コンピューティングは、各ポイントでデータを制御することにより、コア クラウド サービスと真に分散されたデータ センター プラットフォームのサービスを統合します。エンドユーザーに利益をもたらすサービスが増えるにつれて、エッジ ネットワークはより普及するようになります。
• 多くの業界がこの技術を採用する準備ができています。多くの組織がすでにエッジの概念を採用しています。エンドユーザーにリッチ コンテンツを配信するために、さまざまな種類のサービスが設計されています。これには、IT ショップ、サプライヤー、エンターテイメント企業が含まれます。
• クラウドやその他のサービスとのシームレスな統合。エッジ サービスを使用すると、エッジ上に存在する必要があるユーザー データを分離することで、クラウド エクスペリエンスを強化できます。そこから、管理者は分析、セキュリティ、またはその他のサービスをクラウド モデルに直接結び付けることができます。

エッジコンピューティングのメリット

• レイテンシを削減
• ネットワーク帯域幅を節約
• ネットワークのあらゆるレベルでセキュリティの問題に対処する
• 信頼性の高い運用と迅速な意思決定
• 幅広いデータを収集し保護する
• データを最も適切に処理できる場所に移動する
• 必要なときだけ高い計算能力と少ない帯域幅を使用することでコストを削減
• ローカルデータの分析と洞察の向上

実際の例

大都市の信号システムにはスマートセンサーが装備されています。それは地元チームが決勝戦で優勝した翌日、そして大パレードの朝のことでした。チームの勝利を祝う人々が集まるため、市内への交通量は急増すると予想される。交通量が増えると、個々の信号機からデータが収集されます。市が開発した、照明のパターンとタイミングを調整するアプリケーションが各エッジ デバイス上で実行されています。アプリは、交通障害の発生と減少を考慮して、エッジの光のパターンをリアルタイムで自動的に調整します。交通渋滞は最小限に抑えられ、ファンは車内で過ごす時間が減り、祝賀行事を楽しむ時間が増えます。

パレード終了後、信号システムから収集されたすべてのデータは分析のためにクラウドに送信され、予測分析をサポートし、市が将来の交通異常に対する交通アプリケーションの対応を調整および改善できるようにします。毎日の交通センサーデータをリアルタイムで安定してクラウドに送信し、保存および分析してもあまり意味がありません。市の技術者は通常の交通状況をよく把握しています。関連データとは、パレード日のデータなど、標準から外れたセンサー情報です。

エッジコンピューティングの未来

より多くのサービス、データ、アプリケーションがエンドユーザーに提供されるようになると、技術者は配信プロセスを最適化する方法を見つける必要があります。これは、情報をエンドユーザーに近づけ、待ち時間を減らし、Web 3.0 のメタバースとそのアプリケーションに備えることを意味します。ビジネスや私生活を送る手段としてモバイル デバイスを利用するユーザーが増えています。豊富なコンテンツと大量のデータ ポイントにより、クラウド コンピューティング プラットフォームが最先端へと押し上げられ、ユーザーの需要が高まっています。

データとクラウド サービスの利用が増加するにつれて、エッジ コンピューティングは、レイテンシの削減とユーザー エクスペリエンスの向上に重要な役割を果たすようになります。現在、データ プレーンを真に分散し、高度なサービスをエッジにプッシュしています。そうすることで、管理者はリッチ コンテンツをより速く、より効率的に、そして非常に重要なことに、より経済的にユーザーに提供できるようになります。最終的には、データへのアクセスが向上し、企業の分析機能が向上し、エンドユーザーのコンピューティング エクスペリエンスが全体的に向上することになります。

データのインテリジェントな処理をエッジに移行すると、これらのインテリジェント ゲートウェイとクラウドへの通信パスの可用性を維持するリスクが増大するだけです。モノのインターネット (IoT) は、家の施錠からスケジュールの確認、食事の調理まで、人々が日常生活を管理する方法を提供しますが、エッジ コンピューティングの世界ではゲートウェイのダウンタイムが重大な問題になります。さらに、これらのプロセスを保護するための回復力とフェイルオーバーのソリューションがさらに重要になります。一般的に、私たちは現在インターネットのインフラストラクチャを定義している厳密な集中型システムから離れ、この分散モデルのローカライズへと移行しています。