エッジコンピューティング戦略を導入する際にITリーダーが認識すべき5つの欠点

翻訳者 |朱剛

校正 |梁策と孫淑娟

エッジ テクノロジーは来年さらに勢いを増すと予想されていますが、戦略を策定する前に、専門家からのヒントをいくつかご紹介します。

2022 年はエッジ コンピューティングが普及する年になるでしょうか?

財務的な観点から見ると、エッジ コンピューティングはすでに存在しています。IDC は、世界中の企業が今年エッジ コンピューティングに 1,760 億ドルを費やすと予測しており、これは 2021 年から約 15% 増加しています。

しかし、結局のところ、それは単なる（大きな）数字にすぎません。エッジ コンピューティングは、アーキテクチャ アプローチ、技術的機能、エンタープライズ ユース ケース、セキュリティ戦略などの面で成熟していることを示す明確な兆候が数多くあります。

2022 年に注目すべきエッジ コンピューティングのトレンドに関する最近の分析で、Red Hat のテクノロジー エバンジェリストである Gordon Haff 氏は次のように書いています。「一部のエッジ コンピューティングの導入では古いアーキテクチャの痕跡が見られますが、エッジ コンピューティングではまったく新しい展開、あるいは少なくともこれまでとはまったく異なるトレンドも見られます。」 「エッジ コンピューティングは、センサー データと機械学習 (ML) データの急増を経験している通信から自動車まで、さまざまな業界の IT リーダーとビジネス リーダーが問題を解決するのに役立ちます。」

IT リーダーは通常、計画なしにビジネス上の問題を解決しません。そのため、エッジ戦略や、IoT や機械学習などの関連カテゴリがビジネス ロードマップで重要な位置を占めています。たとえば、Red Hat の 2022 年グローバル テクノロジー アウトルック レポートでは、回答者の 61% が今後 12 か月以内に IoT またはエッジ ワークロード (あるいはその両方) を実行する予定であると回答しています。

避けるべきエッジコンピューティングの5つの落とし穴

私たちは、IT リーダーやエッジ コンピューティングの専門家に、企業のエッジ戦略の欠点として考えられる点 (投資収益率 (ROI) に直接影響するわけではないが) について明らかにしてもらいました。エッジ イニシアチブを展開する際に重点を置くべき 5 つの領域を以下に示します。

1. 「限界」の一般的な定義にとらわれすぎない

他のハイテク用語と同様に、この用語の業界における定義はいくぶん独断的であり、特定のチームや組織の日常的な現実を反映していません。万能の定義は、万能の戦略も意味します。

エッジ戦略で注意すべき最初の大きな落とし穴は、万能のソリューションが存在しないことです。 Capgemini Engineering の CTO、Shamik Mishra 氏は次のように語っています。「目標を、その目標に適していないエッジ戦略 (またはテクノロジー プラットフォーム) に無理やり押し込もうとしないでください。」

「余白についてはさまざまな解釈がある」とミシュラ氏は語った。 「モバイル デバイスは、ローカル マイクロ データ センターと同様に、一種のエッジになることができます。」

ある会社の「エッジ サーバー」は特殊なハードウェアを意味するかもしれませんが、別の会社の「エッジ サーバー」は従来とは異なる場所にある従来のサーバーを意味するかもしれません。

ユースケースについても同様です。業界やその他のコンテキストに基づいた繰り返し可能なユースケースは今後も出現し続けるでしょうが、エンタープライズ戦略はエンタープライズ固有のものである必要があります。

「エッジコンピューティングの用途は業界や地域によって異なります」とミシュラ氏は言う。 「ドローンを使った検査アプローチは、ある地域では機能するかもしれませんが、同じ使用例が別の地域では機能しない可能性があります。」

これは、一般的な懸念がないと言っているわけではありません。セキュリティは良い例です。セキュリティを無視したエッジ戦略は不完全です。

自動化ももう一つの共通点です。 「自動化が不十分だとメンテナンスコストが高くなり、エッジコンピューティングのビジネス上のメリットが相殺される可能性もあるため、適切な自動化戦略を事前に検討する必要がある」とミシュラ氏は述べた。

2. 変更管理を過小評価すると自己責任になる

これは、経験豊富な IT リーダーにとって衝撃的なニュースではありませんが、むしろ穏やかなリマインダーです。しかし、ここに記載する価値はあります。人々の日常業務に影響を与えるこのような重要なエッジ コンピューティングの取り組みを無視するのは得策ではありません。

「エッジ戦略の最大の欠点の 1 つは、必要な関係者全員を関与させていないことです」と Akamai のエンタープライズ アーキテクト、ジョシュ ジョンソン氏は述べています。 「ワークロードをエッジに移動することは、「リフト アンド シフト」操作ではなく、複数のチームにわたる変更を伴うプロジェクトです。」

IT レイヤー内では、ほぼすべての広範な機能に何らかの学習や適応が必要になります。特に、エッジ アーキテクチャで大量のワークロードを実行したことがなく、活用できる過去の経験がない場合は、それが必要になります。例:

開発者:たとえば、主にコードの作成を担当する人は、エッジ開発とデプロイメントのベスト プラクティスを学ぶ必要がある場合があります。

「サーバーと拠点の数が少ない環境から、数千の拠点がある小規模な環境に移行するには、まったく異なる設計とアーキテクチャの考慮が必要です」とジョンソン氏は語った。

運用/DevOps/SRE:検出、監視、構成管理などの運用上のニーズを担当する人は、エッジ コンピューティングのプラクティスとツールを再考する必要があるかもしれません。

「エッジで実行されているコードを可視化しなければ、アプリケーションが期待通りに動作しているかどうかを確認するのは困難です」とジョンソン氏は語った。

セキュリティ:より多くのワークロードがエッジに移行するにつれて (組織がその用語をどのように定義するかに関係なく)、セキュリティは当然ながら重要な懸念事項になります。ハイブリッドやマルチクラウドなどの分散 IT 環境への広範な移行に同様の変更が必要であるのと同様に、これには従来のセキュリティ戦略の変更が必要になります。

「セキュリティチームは、エッジアプリケーションが確実に保護されるように、実践を進化させる必要がある」とジョンソン氏は述べた。 「コードとデータは、データセンターの従来のファイアウォールの保護外にあるエッジに存在します。」

3. 一貫性、予測可能性、再現性を優先する

成功のために一時的な「スノーフレーク」パターンに頼る限界戦略は、長期的には問題を引き起こす可能性があります。

これは、ハイブリッド クラウド アーキテクチャの経験がエッジ モデルに役立つ可能性があるもう 1 つの領域です。運用環境で実行される数百のコンテナーの自動化と繰り返し性の重要性をすでに理解している場合は、エッジ コンピューティングに関しても同様の価値がわかります。

「標準化されたアーキテクチャに従い、何百もの異なるシステムを管理する上で悪夢となる断片化を避けてください」と、Aerospike の通信ソリューション担当グローバル ディレクター、Shahed Mazumder 氏はアドバイスしています。 「一貫性と予測可能性は、クラウドベースの展開と同様に、エッジ展開でも重要になります。」

実際、これはクラウドとエッジの関係が深まっていることを反映しています。たとえば、ハイブリッド クラウドにおける有益かつ実用的な方法のいくつかは、エッジにも拡張されます。一般的に言えば、ハイブリッドまたはマルチクラウド環境に伴う複雑さの一部にすでに対処している場合は、正しい方向に進んでいます。

「エッジ環境は本質的に異機種混在型であり、組織はこれに対処する準備をしておく必要がある」と、SAS の IoT シニア マネージャーである Saurabh Mishra 氏は述べています。 「これは、コンテナと Kubernetes を使用してエッジで公平な競争の場を作ろうとするときに特に重要です。また、エッジの重要性が高まるにつれて、ワークロードをクラウドからエッジに移行するのにも役立ちます。」

4. 大規模な管理の扱い方を学ぶ

3 番目のポイントは 4 番目のポイントに直接影響します。つまり、運用を開始した後にすべてを管理する方法を考えたくないということです。クラウド管理と同様に、重要な実装には集中型プラットフォームが適しています。

「プラットフォームに投資する際には、エッジ インフラストラクチャとワークロードを集中管理できるプラットフォームに重点を置くことが重要です」と SAS のミラッシュ氏は述べています。 「エッジのユースケースのほとんどは、クラウドに常時接続してワークロードを実行する必要がありますが、構成の変更を可能にし、新しいワークロードをクラウドからエッジにプッシュする管理プラットフォームが不可欠です。エッジからクラウドへのステータスとアラートのレポートは、エンタープライズの規模と採用を推進します。」

エッジとクラウドの関係は相互に有益であるべきです。たとえば、SAS の Mishra 氏は、エッジとクラウドの両方のワークロードに依存するユースケースを設計することには価値があると述べています。そのユースケースでは、ローカル処理とアラートはエッジで行われますが、グローバルな「キューレベル」のビューはクラウドで作成されます。

5. 「一度構築すればどこでも実行できる」という考え方は、すべてのワークロードには通用しない

クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングが本質的に関連しているのと同様に、機械学習とエッジ/IoT のユースケースも関連しています。

ただし、一部のチームでは、オンプレミスまたはハイパースケール クラウドでは適切に機能するモデルがエッジ環境ではうまく機能しないことに気付く場合があります。

「顧客は素晴らしいモデルを構築し、トレーニングしていますが、最終的にはエッジで AI/ML を使用することはできません」と Wallaroo のプラットフォーム エンジニアリング担当副社長、ポール レガート氏は述べています。 「その理由は、実行の効率が重要だからです。限られた計算から、できる限りの推論を引き出す必要があります。」

エッジ コンピューティングのワークロードが複雑になるにつれて、IT リーダーとチームは、現代のソフトウェア パラダイムの他の場所で機能する「どこでも実行」という哲学が、エッジ アーキテクチャでは扱いにくい場合があることを覚えておく必要があります。 ML ワークロードは、この状況の代表的な例です。

「エッジでの機械学習は、非常に制限されたハードウェア上でモデルを実行することにもなります」とレガート氏は言う。 「ボタンを押すだけで、クラウドで最新かつ最高の 128 CPU コア マシンを入手できますが、エッジでは、最小限の CPU と RAM しか利用できない、小型でパワー不足の産業用 PC またはセキュリティ カメラで実行されています。」

翻訳者について

51CTO コミュニティの編集者、2019 年の CSDN ブログ エキスパート トップ 20 の 1 人、2020 年の Tencent Cloud+ コミュニティの優れた著者である Zhu Gang 氏は、10 年にわたる最前線の開発経験を持っています。ヘッドハンティングサービスウェブサイト、エンタープライズインテリジェントカスタマーサービス、大規模電子政府システム開発のアーキテクチャ設計に参加しました。大手中央企業の内部漏洩防止および電子文書セキュリティ監視システムの構築を主導しました。現在は大手BIM企業で入札ソフトウェアの開発に携わっています。

原題: エッジコンピューティング戦略: 注目すべき 5 つの潜在的なギャップ、著者: Kevin Casey