エッジでのデータ処理のベストプラクティスの改善

エッジ環境を作成するだけでは、このテクノロジーの究極の可能性を実現することはできません。これらは複雑なネットワークなので、最大限に活用するには慎重な計画が必要です。

これを念頭に置いて、エッジ コンピューティングのデータ処理を改善するためのベスト プラクティスをいくつか採用することが重要です。

1. データ処理をエンドユーザーに近づける

エッジ コンピューティング データ処理を最適化するための最初のステップも最も簡単です。企業がエッジ コンピューティングを活用できる最大のメリットの 1 つは、エッジ環境を最大限に活用して、最終用途に近い場所でデータを処理できることです。

データが物理的な物体ではないからといって、物理法則が適用されないわけではありません。光ファイバー技術は光の 3 分の 2 の速度で情報を伝送できますが、特に長距離ではネットワークの混雑と低遅延によりこれが妨げられる可能性があります。企業がこのデータを移動させる距離を短縮すれば、データをより速く処理できるようになります。

データ収集ポイントに近いエッジ デバイスが計算の大部分を実行する必要があります。企業は、データセンターや製品の物理的なレイアウトを計画する際に、この点を考慮する必要があります。すべてのプロセスが、使用するデータの近くで実行できるわけではありませんが、可能な限り近くで実行する必要があります。

2. 計算配分を簡素化する

エッジ コンピューティングで考慮すべきもう 1 つの要素は、ネットワークがデバイス間でコンピューティングを分散する方法です。これらのプロジェクトとマイクロ データ センター間でワークロードを分散すると、各センターの限られたリソースに対処するのに役立ちますが、そうするとネットワークが簡単に複雑になりすぎてしまう可能性があります。分散コンピューティングが進むほど、システムは複雑になり、脆弱性が生じる可能性があります。

エッジ環境では可視性を実現するのがすでに困難です。しかし、2019 年にデータ侵害を検出するのに平均 206 日かかったことを考慮すると、組織はサイバーの透明性を最大限に高める必要があります。計算の分散を簡素化することで、この取り組みが促進されます。

この戦略は、データ処理タスクを最終的な用途に近づけることと密接に関連しています。配布が少ないということは、伝送距離が短くなるということであり、ネットワークの遅延が短縮され、ネットワークの可視性が向上します。企業はコンピューティングの分散を完全に回避する必要はありませんが、可能な限りシンプルに保つ必要があります。

3. 最終用途に基づいて作業負荷を割り当てる

企業が複雑さを軽減し、データが処理される場所を最適化するための最良の方法の 1 つは、最終用途に基づいてデータを割り当てることです。各ワークフローにはそれぞれ異なる即時のニーズがあり、エッジ コンピューティング環境ではこれらのさまざまなニーズを考慮する必要があります。企業は、データの処理場所を割り当てる際にデータの最終用途を念頭に置くことでこれを実現できます。

予測保守を例に挙げてみましょう。機械の故障によって生じる損失を考慮すると、機械の状態分析をできるだけ早く実行して、スタッフに問題をリアルタイムで警告する必要があります。したがって、この分析は、このデバイス情報を収集するセンサーで実行するのが最適です。

たとえば、機械学習アルゴリズムの長期分析やその他の操作では、即時性はそれほど高くないが、より多様なデータが必要になる場合があります。したがって、分析のために関連情報をデバイス自体から離れた集中ポイントに送信する方が合理的です。

4. エッジデータのセキュリティを確保する

エッジのデータが安全でない場合、効率的に処理されることは期待できません。エッジ コンピューティングが IoT デバイス上の重要なアクティビティをどのように処理するかを考えると、これは課題となる可能性があります。

エッジ環境を簡素化し、データをエンドユーザーの近くに移動するなどの対策は、セキュリティの向上に役立ちます。企業は情報を暗号化する方法も検討する必要があります。保存中のデータと転送中のデータの両方を暗号化することが重要です。機密コンピューティングはさらに一歩進んで、処理時にデータを暗号化し、さらに強力なセキュリティを提供します。

エッジ環境は手動で管理するには複雑すぎるため、自動監視ソリューションはもう 1 つの役立つステップです。同様に、ゼロトラスト アーキテクチャは、大規模なチームを必要とせずにこれらの複雑なネットワークを保護するのに役立ちます。

5. SASEアーキテクチャを採用する

セキュリティとデータ処理パフォーマンスを向上させるための 1 つのステップは、セキュア アクセス サービス エッジ (SASE) を実装することです。エッジ コンピューティング環境を実行するには多くの動的な要件が伴うため、企業はそれを管理するための適切なアーキテクチャを必要とします。 SASE は、SD-WAN 機能とクラウド セキュリティ ツールを単一の SaaS モデルに統合します。

セキュア アクセス サービス エッジ (SASE) は、クラウド コンピューティング環境を単一の管理パネルで管理することにより、過度に複雑なエッジ ネットワークを簡素化します。これらのサービスを SaaS モデルを通じて取得すると、インフラストラクチャの要件も削減されます。

SASE は比較的新しいテクノロジーであり、2018 年に実装戦略を導入している企業は 1% 未満であることに留意することが重要です。ただし、エッジ管理がいかに難しいかを認識する人が増えるにつれて、SASE は急速に進化し、よりアクセスしやすくなっています。

6. コンテナ化を活用する

これらの手順が示すように、エッジ データ処理のベスト プラクティスの多くは、これらのシステムを簡素化および合理化することに帰着します。ソフトウェア側でこれを行う便利な方法の 1 つは、コンテナ化に頼ることです。コンテナは、標準化を他の環境に適用するための優れた方法です。

開発者は、エッジにあるすべてのデバイスとアプリケーションで同じツールを使用できる必要があります。コンテナはこの一貫性を実現します。これにより、エッジ アプリケーションを作成するための専門的なスキルやツールが不要になるため、スケーラビリティの向上にも役立ちます。

企業はますますエッジに移行するため、すべての運用環境で機能するツールが必要です。開発者はコンテナを使用することでこれを実現し、従来のクラウド コンピューティングからエッジ コンピューティングへの移行をスムーズに行うことができます。

思慮深いエッジコンピューティングがデータ処理を最適化

エッジ コンピューティングは多くのデータ処理操作に革命をもたらしますが、エッジ コンピューティングだけに頼ることはできません。企業が処理ニーズに適したエッジ環境を構築するには、慎重な計画と実装が必要です。この先見性がなければ、エッジ コンピューティングの最も魅力的な可能性を実現することは困難です。

上記の 6 つのベスト プラクティスは、企業が効果的に管理および実装できるエッジ ネットワークを構築するのに役立ちます。そうすれば、データ処理のメリットを最大限に活用し、ビジネスをより効率的に運営できるようになります。