モノのインターネットにおけるエッジコンピューティングの役割は何ですか?

スマートオーブンなどの接続デバイスから産業研究用のデータ収集機器まで、モノのインターネットは急速に成長しています。 2025 年までに、接続される IoT デバイスは 416 億台に達し、79.4ZB のデータが生成されると予測されています。これらのデバイスのほとんどは、IoT 初期の時代に収集したすべてのデータを分析のためにクラウドにアップロードします。数兆メガバイトのデータをクラウドに送信しようとすると、データのアップロード速度が低下し始めます。ここでエッジ コンピューティングが登場し、IoT デバイスがデータをクラウドに送信する代わりにローカルで処理できるようになります。名前の由来はここにあります。情報はどこか別の場所に送信されるのではなく、独自のネットワークのエッジで処理されます。

モノのインターネットにおけるエッジコンピューティングの役割

エッジ コンピューティングは、今日の IoT エコシステムにおいて独自の目的を持っています。この分散ローカル コンピューティング アーキテクチャのおかげで、IoT デバイスは、一部の IoT ユースケースの実現を妨げるような遅延や接続の問題に悩まされることがなくなります。この重要なテクノロジーは、機密データを使用し、高速または低遅延の決定を必要とし、クラウド アクセスが脆弱または存在しない環境で発生し、産業用 IoT 実装などのデータ集約型のユース ケースを持つ IoT アプリケーションの基礎となります。

クラウドベースの分析とは対照的に、エッジ コンピューティング デバイスではデータがローカルで計算されるため、レイテンシが最小限に抑えられます。これにより、IoT デバイスが時間に敏感なタスクを正確に実行する能力が影響を受けたり、中断されたりする可能性があります。エッジ コンピューティングは、データ盗難やネットワーク過負荷の危険なしに IoT を大規模に活用することを可能にし、計算上安全で、手頃な価格で、プライベートかつ効率的です。

さらに、エッジ コンピューティングは、重要なミッションに冗長性と回復力の層を追加します。プロセスは単一のシステムに集中化されるのではなく分散化されているため、1 つの要素に障害が発生しても、ビジネスは正常に継続して運営できます。

これは、エッジ コンピューティングがクラウドベースのテクノロジーと共存できないということではありません。確かにそうかもしれませんし、実際にそうなることが多いです。このような場合、エッジ コンピューティングはリアルタイム データを提供し、より深く複雑な分析手法のために時間の経過とともにクラウドにアップロードする必要があるデータを決定するフィルターとして機能できる可能性があります。

エッジ コンピューティングは、生産工場の現場などの産業 IoT の状況で適切に最小限に抑えられ、ダウンタイムやデータ侵害のリスクを軽減し、大量のデータをより効率的に管理します。

エッジ コンピューティングの低遅延コンポーネントは、それを使用する製造業者にとって作業員の安全性の大きな利点となります。たとえば、遅延によりダウンタイムや部品の廃棄につながる可能性があるクラウド分析を待つのではなく、データ アダプターから収集されたデータに、応力破壊やその他の短期的な障害を示す可能性のあるチャタリングなどの微妙な異常が見つかった場合は、すぐにマシンをシャットダウンできます。

要約すると、エッジ コンピューティングは、IoT デバイス データをクラウドに送信するのではなく、ローカル ネットワークのエッジ近くで分析し、より高速で冗長性があり、接続に依存せず、簡単にスケーラブルな IoT 処理を実現します。

クラウドコンピューティングの例

多数の高品質 IoT カメラで保護された構造を検討してください。カメラは生のビデオ信号のみを送信し、それがクラウド サーバーに継続的に送信されます。アクティビティのあるクリップのみがサーバーのデータベースに追加されるように、すべてのカメラ ビデオ出力はクラウド サーバー上のモーション検出アプリケーションを介して実行されます。

大量のビデオコンテンツが送信されるため、建物のインターネット インフラストラクチャには常に厳しい要求が課せられます。クラウド サーバーは、すべてのカメラからのビデオを同時に処理するため、多大な負荷がかかります。

ネットワークのエッジでモーションセンサーの計算を受信することを想像してください。各カメラが、必要な映像をクラウド サーバーに送信する前に、内部コンピューターでモーション検出ソフトウェアを実行したらどうなるでしょうか?カメラ映像のほとんどはクラウドサーバーに送信する必要がないため、使用される帯域幅の量が大幅に削減されます。

したがって、クラウド サーバーは重要な映像を保存する役割のみを担い、過負荷になることなく多数のカメラと通信できるようになります。これはエッジコンピューティングの例です。