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よりも優れている点は何ですか?ついに誰かが明らかにした

1. すべてに力を与える

ユビキタス環境における IoT 技術の急速な発展により、杭州 IoT タウン シナリオのさまざまなスマート インフラストラクチャなど、ますます多くの都市インフラストラクチャとモバイル スマート デバイスに対するコンピューティング需要が高まっています。

したがって、コンピューティングに対するあらゆる需要は、基本的なコンピューティング サービスが特定の企業や組織の個別のニーズではなく、社会全体の発展に対する共通のニーズであることを意味します。ユビキタスコンピューティングはユビキタスコンピューティングと呼ばれ、エッジコンピューティングは大量のコンピューティングパワーを展開することでユビキタスコンピューティングを実現するための重要な手段です。

モノのインターネットの発展をあらゆるモノに力を与えるプロセスと見なすと、低電力の組み込みチップ、センサー、低電力の無線伝送技術 (ZigBee、NB-IoT など) によって、あらゆるモノに「認識」と「通信」の能力が与えられ、エッジ コンピューティングによって、あらゆるモノにさらに「考える」能力が与えられます。

図1-7は、「コミュニケーション」、「知覚」、「コンピューティング」の3つの機能に対応するサポート技術を示しています。その中でも、エッジ コンピューティングは、既存のクラウド コンピューティングや組み込みコンピューティングを補完する便利なものです。リソースが制限された IoT デバイスと非常に複雑な人工知能アルゴリズムの間のギャップを埋めることが期待されています。これは「ユビキタスコンピューティング」を形成するための「ラストマイル」ともいえます。

▲図1-7 あらゆるものを可能にする3つの基本機能

2. 人間の生産とライフスタイルのさらなる変化

エッジコンピューティングの普及により、多数の新しいコンピューティングビジネス（自動運転、ヘルスケア、インテリジェント製造、通信認識、透過コンピューティングなど）が生まれ、従来の生産やライフスタイルに大きな影響を与えます。

フロントエンドデバイス（携帯電話、タブレットなど）とエッジサーバー間の遅延が、フロントエンドデバイス自体のコンピューティングおよび読み取り/書き込みの遅延よりも短い場合、フロントエンドデバイスはコンピューティングリソースを運ぶ必要がなくなり、センサーと通信モジュールのみを保持し、フロントエンドデバイスのオペレーティングシステムとコンピューティングリソースによって制限されなくなり、真の「透過的なコンピューティング」が実現します。

消費者向け電子機器の形態が破壊されるだけでなく、工場の組立ラインや街の街灯など、もともと計算能力がなかったさまざまなデバイスが計算能力を持つようになるでしょう。これにより、社会全体の生産と生活の自動化と知能化が大きく促進されます。

3. エクスペリエンスの向上とエネルギー消費の削減

モノのインターネット時代においては、さまざまな IoT デバイスの大幅な増加が、センシングおよび制御データの爆発的な増加に直接つながります。図1-8は過去5年間のネットワークデータ量の変化傾向を示しています。表1-5はクラウドコンピューティングセンターの電力消費量を示しています。クラウド センターの保存と送信には大量のエネルギーが消費され、一部の地域では最大のエネルギー消費源にもなっています。

▲図1-8 世界のデータ量と年間成長率

▼表1-5 クラウドコンピューティングセンターの電力消費量

エッジコンピューティングモデルでは、大量のフロントエンドデバイスのデータが少数のデータセンターに集中するのではなく、さまざまなエッジコンピューティングサーバーに「分散」されて保存されるため、トラフィック需要が大幅に削減され、コンピューティング要求も世界中、さらには各家庭に分散されます。この新しいユビキタスコンピューティング方式は、データの無制限な増加によって引き起こされるエネルギーボトルネックの問題を根本的に解決すると期待されています。

4. コンピューティングサービスのセキュリティを大幅に向上

組み込みスマートデバイスの数が増加するにつれて、プライバシーデータのセキュリティは徐々に人々が最も懸念する問題の 1 つになってきました。すべてのデータをクラウド コンピューティング センターに集中管理するクラウド コンピューティングとは異なり、エッジ コンピューティングでは、ユーザー データはエッジ サーバーに直接アップロードされるだけです。データ伝送は通常 1 ホップ、つまり非常に短いネットワーク パスを経由し、エッジ サーバーがサービスを提供するユーザー数はクラウド コンピューティングの数よりもはるかに少ないため、大規模な攻撃を受ける可能性は比較的低くなります。

一部のエッジ コンピューティング シナリオ (ホーム スマート ルーティング ゲートウェイなど) では、エッジ サーバーをユーザーが完全に所有できるため、操作メカニズムからのデータとリモート サーバー間の直接的な接触を回避できます。

それだけでなく、エッジ コンピューティングのレイテンシが低いため、さまざまなプライバシー保護コンピューティング方法の適用範囲も広がります。たとえば、Google が提案した、サーバーからデータを分離する Federated Learning フレームワークは、従来のネットワークで使用すると大きな遅延が発生する可能性があり、リアルタイム コンピューティング シナリオのサポートが困難になります。

エッジ コンピューティングでは、エッジ サーバーとユーザー間のレイテンシが非常に低いため、このタイプのプライバシー保護機械学習アルゴリズムは、より幅広いアプリケーションとサービス シナリオをサポートできます。