エッジコンピューティングストレージはIoTの次のフロンティア

ネットワーク ストレージの歴史は、アコーディオンのふいごのようなものです。つまり、大きな拡張の後に大きな縮小が続いてきたのです。

ネットワーク ストレージに関する最初の「なるほど！」という瞬間は、システム管理者が、すべてのサーバー ストレージをデータ センターに接続でき、誰も知らなかった処理が実行されていることに気付いたときでした。初めて、ストレージ環境に対する制御とセキュリティをある程度実現できるようになりました。

しかし、集中型ストレージ リソースが圧倒的な規模にまで拡大したため、すぐに「なるほど」という感想が「しまった」という感想に変わりました。この成長により、経営手法の紆余曲折、バックアップ業務の中断、早期退職プログラムの推進などが生じました。もちろん、その答えは、すべてのストレージ容量を、より簡単に処理できる小さなチャンクに分散させることです。

ブロックが多すぎますか?アコーディオンにもう少し安定性を与えて、音量を再度調整します。この式は数十年以上は機能しているように見えましたが、21 世紀における計算ははるかに困難です。最も大きな変革をもたらすのはモノのインターネットです。モノのインターネットは毎年何十億ものモノを追加し、業界を問わず企業のデジタル化に不可欠な要素となっています。

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モノのインターネットは従来のIT環境を一変させる

IoT の急速な発展により、多くの組織は従来の IT 概念を再考する必要に迫られています。 IoT ネットワークに数十億台のデバイスが追加されるにつれて、ネットワークの末端でより多くの処理が必要になることは明らかです。エッジ コンピューティングは、集中化されたコンピューティング リソースの負担を軽減しますが、さらに重要なのは、データのやり取りによって発生する遅延を削減することです。

これは、莫大な IT 予算を持つ大企業だけが対処できるニッチな問題だと考えているなら、もう一度考え直してください。 Microsoft の 2020 年 10 月の IoT シグナル レポートには、次のように記載されています。「私たちが話をした世界中の IoT 意思決定者のうち、91% が 2020 年に IoT を導入しており (85% から増加)、80% 以上が少なくとも 1 つのプロジェクトを使用段階にありました。」

これにより、限界に多大な圧力がかかりますが、そこで何ができるかという期待は無限にあるように思われるため、緩和の兆しはほとんど見えません。 Microsoft のレポートでは、「AI は最も広く採用されている新興テクノロジーであり、79% の組織が IoT ソリューションの一部として AI を使用しています」と述べられています。

エッジコンピューティングストレージ

IoT の極めて分散化された環境は、徐々に IT の悪夢になりつつあります。エッジ コンピューティングに必要なのは、エッジに取り付けられた無数のセンサー、アクチュエータ、その他のデバイスに人工知能を追加する、小さな機械学習 (TinyML) チップのすぐ近くにデータを保存することだけです。 ABI Research は、2021 年のホワイト ペーパー「TinyML: テクノロジーの次の大きなチャンス」で、「TinyML 市場は、2020 年の出荷台数 1,520 万台から 2030 年までに 25 億台に成長する」と予測しています。これには大量の AI 処理が必要です。

IoT エッジは、数百、数千の仮想マシンとそれらに必要なストレージを扱う代わりに、ローカル ストレージを必要とする数万、数十万のデバイスを意味する可能性があります。これは分散化のようなものです。

多くの IoT 環境では、管理者はクラウドを使用してエッジ コンピューティング用のストレージ サービスを提供していますが、コンピューティングの需要が増加するにつれて、クラウド ストレージのレイテンシが問題になっています。

ストレージ ベンダー – 今こそ、一歩踏み出して、ネットワーク ストレージの専門知識をすべてエッジ コンピューティング ストレージに適用するときです。「ストレージ ベンダーがこれまで行ったことのない場所に大胆に進んでください。」 (確かに、スタートレックではストレージベンダーとは言っていませんが、意味はわかりますよね。)

エッジストレージはそれほど簡単ではないかもしれない

高性能ストレージを数千または数百万の場所に配置し、トランザクション全体を管理するのは困難な作業です。

まず、単一の IoT ネットワークのエッジには、数十または数百もの異なる種類のデバイスが存在する可能性があります。各デバイスの相互作用は異なる場合があります。通信では、MQ テレメトリ トランスポート、Advanced Message Queuing Protocol、4G および 5G LTE、さまざまな短距離無線プロトコルなど、ストレージの世界では馴染みのないプロトコルが使用される場合があります。

エッジデバイスに組み込まれるプロセッサも異なります。つまり、Raspberry Pi がストレージからデータにアクセスする方法は、Banana Pi や Onion Omega2 がアクセスする方法とは異なる場合があります。

電源に問題がある可能性があります。エッジでディスクをスピンアップすることはありませんが、ソリッドステートの控えめな電力要件であっても、エッジ インスタンスが数千に増えると膨大なものになることがあります。

現在、エッジ コンピューティング用のストレージのほとんどは SD および microSD 形式で提供されており、十分な容量が提供されており、現時点では AI の作業には十分と思われます。より安価で、より高速で、より少ない電力を使用する新しい形式のソリッドステート ストレージが確実に登場します。

エッジ ストレージの問題のハードウェア部分は制御されているように見えますが、処理速度とストレージ速度に対応するために必要なファームウェアとソフトウェアには、さらなる開発が必要になります。最大の課題は、そのすべてのストレージを管理することかもしれません。巨大な容量を心配する必要はありませんが、組織は多数の個別のインスタンスをプロビジョニング、保護、およびバックアップする必要があるため、IoT エッジ ストレージ環境の管理は困難です。エッジ デバイスからクラウド サービスやデータ センターにデータを移動すると、驚くほどのデータ トラフィックの輻輳が発生する可能性があります。