クラウドコンピューティング時代にエッジコンピューティングが急成長

最近、エッジコンピューティングに対する期待が高まっています。この業界では、「エッジがクラウドを飲み込む」や、リアルタイムの自動化を医療、小売、製造に拡張するなど、大胆なアイデアが不足していません。

専門家は、エッジ コンピューティングがほぼすべての企業のデジタル変革において重要な役割を果たすことに同意していますが、現実には進歩は遅いです。従来の考え方では、企業はリアルタイムの意思決定とリソース割り当てを最大限に活用することができません。これがなぜ、どのように起こっているのかを理解するために、エッジ コンピューティングの最初の波とそれ以降に何が起こったかを振り返ってみましょう。

エッジコンピューティングの第一波: モノのインターネット (IoT)

ほとんどの業界にとって、エッジ コンピューティングの概念は、モノのインターネットの最初の波と密接に関連しています。当時は、何にでも取り付けられる小型センサーからデータを収集し、そのデータをクラウドやメインデータセンターなどの中央の場所に送信することに重点が置かれていました。

これらのデータ ストリームは、「センサー フュージョン」と呼ばれる手法を使用して相互に関連付ける必要があります。当時は、経済性、バッテリー寿命、センサーの普及率などの理由から、データ ストリームが制限され、忠実度が低いことがよくありました。さらに、既存の機器にセンサーを後付けするには、コストがかかりすぎることがよくあります。センサー自体は安価ですが、設置プロセスには時間がかかり、訓練を受けた専門家による作業が必要です。最後に、センサー フュージョンを使用してデータを分析するために必要な専門知識は、組織全体のすべての担当者の知識ベースに組み込まれます。これにより、IoT の導入率は低下しました。

さらに、セキュリティ上の問題により、モノのインターネットの大規模な導入も「冷え込み」が続いています。数学的な観点から見ると、その理由は単純です。複数の場所にまたがる何千ものデバイスを接続すると、膨大な量の、そして多くの場合未知の情報が公開されることになります。モノのインターネットの潜在的なリスクは、証明されていない利点を上回るため、多くの人は、様子見のアプローチが適切であり、注意が必要であると考えています。

IoT 1.0を超えて

エッジ コンピューティングは、モノのインターネットに関するものではなく、分散したサイトや地理的な場所にわたる運用に関するリアルタイムの意思決定に関するものであることが、ますます明らかになっています。 IT の世界では、そして産業界の現場でも、こうした分散データ ソースを「エッジ」と呼ぶことが多くなっています。データ センターやクラウドの外部で意思決定が行われるすべての場所をエッジ コンピューティングと呼びます。

エッジは私たちの周りにはどこにでもあります。それは私たちの生活、仕事、そして人間の活動があるところならどこにでもあります。センサーのカバー範囲が狭いという問題は、より新しく、より柔軟なセンサーによって解決されました。新しい資産とテクノロジーには、多数の統合センサーが装備されています。現在、センサーは高解像度/高忠実度イメージング（X 線デバイス、LIDAR）で強化されることが多くなっています。

追加のセンサー データ、イメージング テクノロジ、およびこれらすべてを結び付ける計算により、1 秒あたり数メガバイトのデータが生成されます。これらの膨大なデータ ストリームから洞察を引き出すために、現在ではデータが生成される場所の近くに計算能力が配備されています。

理由は単純です。エッジロケーションとクラウドの間には帯域幅と時間が足りないからです。短期的にはエッジのデータが最も重要です。データは、後でクラウドで処理および分析されるのではなく、エッジでリアルタイムに分析および使用できるようになりました。効率性と運用の卓越性を次のレベルに引き上げるには、エッジでコンピューティングを行う必要があります。

これはクラウドが重要ではないと言っているわけではありません。クラウド コンピューティングは、コンピューティング能力をすべての場所間で分散するのに最適な場所であるため、エッジ コンピューティングでも依然として重要な役割を果たします。たとえば、クラウド コンピューティングでは、他の場所からのアプリケーションやデータへのアクセスが可能になるほか、世界中のリモート エキスパートによるシステム、データ、アプリケーションの管理も可能になります。さらに、クラウドを使用すると、複数の場所にまたがる大規模なデータセットを分析し、時間の経過に伴う傾向を表示し、予測分析モデルを生成することもできます。

したがって、エッジの鍵となるのは、地理的に分散した多数の場所にわたる大規模なデータ フローを理解することです。エッジ コンピューティングで現在可能なことすべてを真に理解するには、エッジに関するこの新しい理解を採用する必要があります。

今日: リアルタイムエッジ分析

ほんの数年前と比べて、今日ではエッジでできることが驚くほど増えています。エッジを少数のセンサーに限定するのではなく、多数のセンサーとカメラによってデータを生成できるようになりました。このデータはエッジに配置され、20年前のコンピューターよりも数千倍も高性能なコンピューターによって分析されます。しかも、コストは手頃です。

コア数の多い CPU や GPU、高スループット ネットワーク、高解像度カメラが普及し、リアルタイムのエッジ分析が現実のものとなりました。エッジ（ビジネス活動が発生する場所）にリアルタイム分析を導入すると、企業は業務を理解し、即座に対応できるようになります。この知識があれば、多くの操作をさらに自動化でき、生産性が向上し、損失が削減されます。

今日のリアルタイム エッジ分析の例をいくつか考えてみましょう。

• スーパーマーケットの詐欺防止

現在、多くのスーパーマーケットでは、程度の差はあれセルフサービスチェックアウトを導入していますが、残念ながら、詐欺行為も増加しています。悪意のある買い物客は、低価格のバーコードを高価格のバーコードに置き換えて、支払う金額を少なくする可能性があります。こうした不正を検出するために、店舗では現在、スキャンした商品と重量を実際の重量と比較する高性能カメラを導入している。これらのカメラは比較的安価ですが、大量のデータを生成します。コンピューティングをエッジに移動することで、データを即座に分析できます。これは、いわゆる「顧客」が駐車場を離れた後ではなく、店舗内でリアルタイムに不正行為を検出できることを意味します。

• 食糧生産監視

今日では、製造工場では製造プロセスのあらゆる段階で数十台のカメラとセンサーが装備されることがあります。リアルタイム分析と AI 駆動型推論により、問題があるのか​​、プロセスがずれているのかを数ミリ秒、あるいは数マイクロ秒単位で明らかにすることができます。おそらくカメラは、製品に砂糖が多すぎるか、トッピングが多すぎることを映しているのでしょう。カメラとリアルタイム分析により、壊滅的な損失を招くことなく、生産ラインを調整してドリフトを止めたり、メンテナンスが必要な場合はラインを停止したりすることができます。

• ヘルスケア向け AI 駆動型エッジ コンピューティング

赤外線カメラやX線カメラは、高解像度で技術者や医師に画像を素早く提供できるため、医療分野に革命をもたらしています。このような高解像度により、AI は患者が医師の診察を受けて確認する前に、異常をフィルタリング、評価、診断できるようになりました。 AI 駆動型エッジ コンピューティングを導入することで、医師は診断のためにデータをクラウドに送信する必要がなくなり、時間を節約できます。したがって、患者が肺がんに罹患しているかどうかを確認したい腫瘍専門医は、患者の肺の画像にリアルタイムの AI フィルターを適用して迅速かつ正確な診断を下すことができ、フィードバックを待つことに対する患者の不安を大幅に軽減できます。

• 分析機能を搭載した自動運転車

今日、自動運転車が実現できるのは、360 度の立体視を可能にする比較的安価で効果的なカメラのおかげです。同社の分析システムは正確な画像認識も可能にし、コンピューターは道路上にあるものがタンブルウィードなのか近所の猫なのかを正確に判別し、いつブレーキをかけるか、いつ障害物を回避して運転の安全を確保するかを決定できる。高性能 CPU と GPU が手頃な価格で入手しやすくなり、小型化が進むにつれて、自動運転車のインテリジェントな運転であるリアルタイムのパターン認識とベクトル プランニングが可能になりました。自動運転車の成功の鍵は、十分なデータと処理能力を備え、迅速にインテリジェントな判断を下して修正措置を講じられることです。これは、今日のエッジ テクノロジーによってのみ可能になりました。

分散アーキテクチャの実践

極めて強力なコンピューティングをエッジに導入すると、企業は遅延やクラウドへの接続の喪失を心配することなく、運用をより最適化できます。すべてがエッジロケーションに分散されるようになったため、相互間の散発的な接続のみで、問題はリアルタイムで解決されます。

エッジ テクノロジーの最初の波以来、私たちは長い道のりを歩んできました。エッジテクノロジーの進歩により、企業はビジネスをより総合的に捉えられるようになりました。今日のエッジ テクノロジーは、企業の利益増加に役立つだけでなく、リスクを軽減し、製品、サービス、そしてそれらと関わる人々の体験を向上させることにも役立ちます。