モノのインターネットはエッジコンピューティングの最も強力なアプリケーションです

クラウド コンピューティングの場合、サービスとしてのソフトウェアとモバイル デバイスの爆発的な増加が挙げられます。現在、世界中に 53 億人を超える携帯電話ユーザーがおり、これは地球上の 10 人中約 7 人が高速ダウンロード専用に構築されたネットワーク サーバーからデータや情報をダウンロードしていることを意味します。

エッジ コンピューティングのこれからの時代には、モノのインターネットという最も強力なアプリケーションが存在します。しかし、モノのインターネットの需要は主にデータのダウンロードではなく、その逆の方向を指しています。現在、数十億台のデバイスを保有する企業は、意思決定の遅延を最小限に抑え、高価なインターネット帯域幅の消費を減らし、自律性、セキュリティ、プライバシーを確​​保することを目的として、できる限りソースに近いところで処理および分析する必要がある膨大な量のデータをアップロードしています。これらの要因が作用することで、エッジ コンピューティングと IoT は連携して機能するソリューションを提供します。

一例として、コンピュータービジョンが挙げられます。これは、コンピューターがデジタル画像を解釈して理解できるようにする人工知能の分野です。 AI モデルは、さまざまな状況でストリーミング ビデオを分析することで、人口統計や人員の監視、ナンバー プレートや武器などのオブジェクトの識別、品質管理、予測メンテナンス、安全性の向上などの成果を促進する貴重な情報認識を提供できます。帯域幅を大量に消費する分析はエッジで実行され、重要なイベントのみがコールバックされて他のシステムがトリガーされます。

予測メンテナンスは、IoT のもう 1 つの重要なユース ケースの基盤も形成しており、エッジに AI を展開して、ポンプ、コンプレッサー、モーターなどの重要な石油およびガス機器の振動を分析します。データのサンプリング レートが 1 秒あたり 1,000 回を超えることは珍しくなく、機械の故障を予測するために必要な可視性を得るためには、その 8 ～ 10 倍に達することもあります。大量のデータを中央データセンターに継続的に送信するのはコストがかかりすぎるため、機器の横に AI モデルを展開して振動データをリアルタイムで調べる方が理にかなっています。モデルがコンポーネントが故障しそうなことを感知すると、その情報は確認のために誰かに送信され、その後技術者に送信されます。

IoTとエッジコンピューティングが新たな産業を創出

インターネットとクラウド コンピューティングを活用する業界全体が出現したように、エッジでの IoT の台頭により、それをサポートするハードウェア企業とソフトウェア企業も台頭することになります。

ハードウェアメーカーとシリコンベンダーが処理能力を提供し、通信会社が接続を提供および管理し、ソフトウェアベンダーが IoT フレームワークとアプリケーションを作成します。この作業は非常に複雑なので、IT の世界ですでに見られるように、大手企業がオープンで標準化されたインフラストラクチャ上に製品やサービスを構築するのは理にかなっています。

エッジで生成される大量のデータは、セキュリティとデータ分析にも新たな課題をもたらします。データの正確性を確保し、最悪の場合、現場の重要なシステムが完全に故障して生産に大きな損失が生じたり、個人の安全が脅かされたりすることを避けるために、ソフトウェアを最新の状態に保つ必要があります。

エッジ コンピューティングは、過去 10 年間にクラウド コンピューティングで学んだ教訓を、IoT ユース ケースが物理世界とデジタル世界を融合するフロントエンド環境にまで拡張する大きな機会を企業に提供します。エッジ テクノロジーを活用して IoT データを収集および分析することで、企業は事業継続性、データ セキュリティ、従業員の安全を確保しながら運用効率を向上させることができます。