エッジ コンピューティングは現代のソフトウェア開発にとってなぜ重要なのでしょうか?

企業は、ユーザーのためにソフトウェアの信頼性とパフォーマンスを向上させると同時に、自社のコストを削減するために絶えず取り組んでいます。両方の目標を同時に達成するための戦略の 1 つは、エッジ コンピューティングです。

Gartner によれば、現在、従来のデータ センター外で作成および処理されるデータはわずか 10% です。モノのインターネットの急速な発展と組み込みデバイスおよびモバイルデバイスの処理能力の向上により、2025年までにこの数字は75%に増加すると予想されています。マッキンゼーは 100 を超えるさまざまなユースケースを特定し、エッジ コンピューティングが今後 5 ～ 7 年で約 2,000 億ドルのハードウェア価値を生み出すと予測しています。

エッジコンピューティングとは何ですか?

開発者は「エッジ コンピューティング」という言葉を聞くと、それが IoT タイプのアプリケーションにのみ適用されると考えますが、エッジはすべてのソフトウェア エンジニアに関係します。エッジ コンピューティングについて考える最も簡単な方法は、計算される情報のソースに最も近いコンピューティングであるということです。さらに、「エッジ」は何かの端でなければならないため、エッジは中心（つまり、クラウド）の観点から定義されることがよくあります。この定義によれば、中央コンポーネントがある限り、複数のデータセンターに展開されるソフトウェアはすべて、エッジ コンピューティングの一種と見なすことができます。

CDN (コンテンツ配信ネットワーク) はエッジ ソフトウェアの初期の形態であり、当初は企業がユーザーに近い場所から静的コンテンツを提供していました。 CDN の普及により、アプリケーション全体をユーザーにできるだけ近い場所に展開することが容易になりました。

クラウド コンピューティングの次のフェーズでは、これまでデータ センターで実行されていたワークロードをユーザー デバイスに直接プッシュし、リモート エッジ ロケーションへのソフトウェアの展開をクラウドへの展開と同じくらいシームレスにする機能という形で、さらに多くのコンピューティング能力がもたらされます。ここに 2 つの例を示します。

機械学習。 Apple の CoreML と Google の TensorFlowLite を使用すると、AI 駆動機能のためにデータセンターと往復する必要なく、モバイル デバイス上で機械学習モデルを作成して実行できます。これにより、ユーザーのエクスペリエンスが向上するだけでなく、企業の帯域幅とハードウェアのコストも削減されます。

サーバーレスエッジコンピューティング。 Cloudflare Workers と AWS Lambda Edge を使用すると、開発者は 250 を超えるプレゼンス ポイント (PoP) に機能を簡単にプッシュできます。このタイプのエッジ コンピューティングは、エッジ コンピューティングに関連する多くの複雑さを軽減しながら、開発者に多くの新しいアーキテクチャ オプションを提供します。

エッジコンピューティングのメリット

エッジ コンピューティングの主な利点は、デバイス上またはローカル ネットワーク上により多くのデータを保持することで、信頼性、待ち時間の短縮、プライバシーの向上といった点で、ユーザーがより優れたエクスペリエンスを得られることです。

企業にとって、エッジ コンピューティングを導入することにはいくつかの利点があります。まず、処理をより小型のエッジ デバイスに移動し、データをクラウドに転送するときに使用する帯域幅を削減することで、コストを節約します。サーバーレス エッジ コンピューティング プラットフォームを通じて、リソース消費をより細かく制御することも可能です。

エッジ コンピューティングでは、データをローカルに保持しながら、最新のクラウド ベース ソフトウェアに期待されるすべての機能を提供できるため、セキュリティ規制への準拠も容易になります。消費者向け製品の場合でも、より多くの機能をユーザーのデバイスに直接移行することは、自分のデータの所有権を望むプライバシーを重視する顧客を引き付けるため、企業にとってメリットとなる可能性があります。

エッジデータ

エッジ コンピューティングの課題の 1 つは、高粒度データを保持することでアプリケーションを包括的に理解することと、クラウドでデータを送信および保存するコストとの間で適切なバランスをとることです。しかし、エッジ コンピューティングは、開発者に両方の長所を提供することで、この問題を解決するのに役立ちます。エッジでは、より詳細なデータを保存し、ソフトウェアやハードウェアを監視して、潜在的な運用上の問題を防ぐことができます。このデータは、密度の低いデータ セットにダウンサンプリングされ、エッジからクラウドに移動されて、企業がより高度な分析を行うために使用できるようになります。

多くの企業は、データの管理とライフサイクルを処理し、データをネットワークのエッジからクラウド データ ストレージに移動するためのカスタム ソリューションを構築しています。このプロセスを簡素化する 1 つの方法は、InfluxDB の Edge Data Replication などのソリューションを使用することです。これにより、エッジのデータを使用して時系列データを収集および監視し、クラウド上で長期分析を実行することが容易になります。

InfluxDB は、ネットワーク接続の喪失、システム統合、エッジ コンピューティングに関連するその他多くのエッジ ケースに関する懸念など、エッジ コンピューティングに関連する多くの課題を解決します。これらの懸念を抽象化することで、開発者は実装の詳細を気にすることなく、製品にとって重要な機能に集中できます。

企業はエッジで InfluxDB をどのように使用していますか?

多くの企業が、インフラストラクチャの中核部分としてエッジで InfluxDB を積極的に使用しています。 PrescientDevices は、Node-Red をベースとしたエッジ コンピューティング開発プラットフォームを提供し、企業がエッジ コンピューティングを簡単に活用できるようにします。 PrescientDevices は、エッジ デバイスのローカル データ ストレージとして、またクラウド プラットフォームの一部として InfluxDB を使用しています。

Graphite Energy は、エッジとクラウドの両方で InfluxDB を使用している別の企業です。 Graphite Energy は、太陽光と風力のエネルギーを蒸気に変換することで変動率再生可能エネルギーの問題を解決し、生産に信頼性の高い電力を供給します。これは、化石燃料から再生可能エネルギーへと移行する中で対処する必要がある重要な問題です。

InfluxDB を使用することで、Graphite Energy はエッジでインフラストラクチャを監視し、必要に応じて迅速に対応できるようになります。 Graphite Energy は、粒度の低いデータをクラウドに送信し、そのデータを総合的に調べて、長期的なビジネス上の意思決定の原動力となる傾向を探します。

エッジとクラウドを使用して最新のアプリケーションを構築する方法は多数あります。重要なのは、エコシステムがどのように進化しているかを理解し、エッジとクラウドのオプションが提供する利点を認識することです。そのためには、両方のアプローチをうまく活用して、顧客とビジネスのニーズをよりよく満たすアプリケーションを設計する必要があります。