エッジコンピューティングの必要性を再検討する

エッジ コンピューティングには、限られたスペースに収まり、過酷な条件に耐え、複雑な分析ルーチンを実行できる要素が必要です。

エッジ コンピューティングは、一般的な包括的なフレーズになっており、この用語に慣れすぎるとその本質について混乱が生じる可能性があります。したがって、一歩下がって、エッジ コンピューティングがなぜそれほど強力で、これほどまでに異なるのかを再検討することが重要と思われます。

エッジ コンピューティングを定義する最良の方法は、展開を成功させるためにハードウェア、ソフトウェア、アプリケーションの選択を決定する要件を調べることです。クラウド、データセンター、エッジ アプリケーションには重複する部分もありますが、エッジ ソリューションには次のような独自の機能と特性が必要です。

高密度コンピューティング能力: 多くの場合、IoT センサー、自動運転車の要素、電力網制御システムなど、エッジ デバイスの物理的なサイズは、データ センターや企業のオフィスにある要素よりも小さくなります。したがって、エッジ デバイスのコンピューティング要素は、制約された物理スペースに収まる必要があります。

耐久性: エッジ環境には、自律走行車、産業処理施設、さらには宇宙空間も含まれる場合があります。機器は、多くの場合、非常に大きな温度変化、極端な温度、ほこり、振動など、過酷な環境で動作する必要があります。データ センターやクラウド施設で使用される従来のコンピューティング要素は、このような条件下で使用すると故障する可能性があります。

低消費電力と省エネ: エッジ デバイスの動作には電力が必要です。機器が建物や工場内にある場合、AC 電源は当然広く利用可能です。しかし、他の環境で動作する機器には代替電源が必要です。これには、たとえば、自己完結型バッテリーの使用、遠隔地での太陽光発電の使用、自動運転車のバッテリーからの電力供給などが含まれます。

オンボード分析、機械学習、AI アルゴリズム: 多くのエッジ アプリケーションでは、エッジ自体で一定レベルのデータ処理と分析が必要です。これは、1 分間隔で毎秒サンプリングされた状態データを平均化し、自動運転車でシーン画像分析を実行し、前方の道路上の物体を回避する決定を下すのと同じくらい簡単なことかもしれません。それぞれの特定のアプリケーションでは、そのタスクを実行するためにデバイス上で適切なソフトウェアが実行されている必要があります。

接続性: ここで考慮すべき 2 つの側面があります。 1つはデータ転送に関するものです。ほとんどのエッジ デバイスは、生データまたはオンボード分析によって得られたデータの一定のストリームを送信する必要があります。データ量とレイテンシ要件によって、必要な接続の種類が決まります。一例として、ビデオ データを分析のためにクラウド処理施設にストリーミングする場合、アクションを実行する前に、厳しい時間枠内に画像分析結果を返す必要があります。このシナリオでは、高帯域幅、低遅延の接続が必要です。適切なオプションとしては、プライベート Wi-Fi ネットワーク、パブリックまたはプライベート LTE または 5G サービスなどが考えられます。

2 番目のタイプの接続は、デバイスの健全性を監視し、リモートで管理するために使用されます。この接続は、ソフトウェアやファームウェアの更新を実行するためによく使用されます。このような操作に必要な帯域幅は比較的低く、多くの場合、古い携帯電話サービスで対応できます (つまり、必ずしも 5G は必要ありません)。

エッジコンピューティングの要件に関する最終的な言葉

エッジ コンピューティング デバイスの要件は、データ センターやクラウド施設で動作するデバイスの要件とは大きく異なります。エッジ デバイスには、限られたスペースに収まり、過酷な条件に耐え、複雑な分析ルーチンを実行するために必要な処理能力を提供できるコンピューティング要素が必要です。