エッジ コンピューティングはどのような問題を解決し、どのようなモデルを使用しますか?

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エッジ コンピューティングは、分散コンピューティング、グリッド コンピューティング、クラウド コンピューティングに続く新しいコンピューティング モデルです。私たちは、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を中核とし、最新の通信ネットワークを手段とし、大規模なスマート端末を最前線とするものだと考えています。リソース割り当てを最適化することで、コンピューティング、ストレージ、転送、アプリケーションなどのサービスがよりインテリジェントになり、補完的な利点と深いコラボレーションを備えたリソース スケジューリング機能も備わります。クラウド、ネットワーク、端末、インテリジェンスを統合した新しいコンピューティングモデルです。

この記事では、エッジ コンピューティングが対処する必要がある問題を紹介し、エッジ コンピューティングが必要な理由を明確に理解するためにエッジ コンピューティングで研究する必要がある主要な領域を定義し、エッジ コンピューティングの物理的な境界を定義して問題の本質を明らかにします。

（１）高信頼性、低遅延のコンピューティング能力の必要性

ビッグデータの送信、分析、処理、保存はネットワーク帯域幅に大きな課題をもたらしますが、エッジ コンピューティングの誕生により、この問題を解決するために必要な技術的手段が提供されます。大量の巨大な端末デバイスがデータ収集の最初の目的地です。大量のデータをクラウド コンピューティング センターに送信して処理すると、特に高い信頼性とリアルタイムのパフォーマンスが求められる産業用インターネット、VR/AR などのアプリケーション シナリオでは、データ処理が遅れ、システム事故が発生することもあります。

（２）データセンターにおける過剰なエネルギー消費

クラウド コンピューティングとスーパーコンピューティングには、サポートを提供するためのコンピューティング センターとデータ センターが必要ですが、リソースが過度に集中すると大量の電力が消費されます。リソースの使用率が低いため、大量のリソースがアイドル状態になっています。 PUE 値が高すぎる場合がよくあります。海外のデータセンターは一般的に 2 未満ですが、国内のデータセンターのほとんどは 2 ～ 3 です。そのため、集中型コンピューティング モデルではリソースが大量に浪費され、過剰な電力消費も発生します。エッジコンピューティングは、大規模なデータセンターを構築する必要なく、データセンターのストレージとコンピューティングタスクを共有することで、エネルギー消費をある程度削減できます。

（３）ビッグデータ処理のプレッシャー

IDC のレポートによると、データの 80% は非構造化データであり、世界のデータ総量は 2020 年までに 35ZB に達すると予想されています。モノのインターネットの急速な発展により、端末デバイスが急増しており、この傾向がさらに悪化していることは間違いありません。ビッグデータの処理方法が依然としてクラウド コンピューティングやスーパーコンピューティング モデルに依存している場合、それは間違いなく非現実的です。過度に集中化された処理方法では、収集、集約、処理のコストが大量に発生し、効率が保証されません。同時に、多くの処理タスクは集中的に処理する必要はなく、フロントエンドで共有および前処理できるため、不要な転送とストレージ リソースの消費を削減できます。したがって、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 モデルの処理負荷を軽減し、多数のフロントエンド データ処理タスクを共有します。

（4）クラウドコンピューティングリソースの利用率が低い

企業の IT インフラストラクチャに対する需要は、期間、アプリケーションの種類、地理的地域など、多くの要因によって制約されます。特にプライベート クラウド環境では、多くの期間とアプリケーション シナリオでリソースが無駄になります。そのためには、エッジクラウドとエッジコンピューティングの利点を十分に発揮させ、大規模なリソースの過度な集中を避け、データセンターへの設備投資を削減し、ネットワークのエッジに処理装置を展開して、集中型コンピューティングと分散型コンピューティングの二重の利点を十分に発揮させる必要があります。

（５）インテリジェントフロントエンド

人工知能技術の発展により、多くのスマート端末デバイスは、処理タスクの一部またはすべてを単独で完了できるようになりました。処理のためにデータをすぐにクラウドに送り返す必要はありません。代わりに、データは、さらに処理する必要がある場合にのみ送り返されます。そのため、エッジデバイスはクラウドコンピューティングの一部処理タスクを共有し、「クラウド、ネットワーク、端末、インテリジェンス」の4in1処理モードを開始できます。

（6）セキュリティとプライバシーの問題

データセキュリティと個人のプライバシーの問題は、現在データセンターが直面している大きな課題です。現在、データ漏洩やハッカー攻撃が頻発しており、企業や個人の情報セキュリティに深刻な課題をもたらしています。したがって、一部の個人データをデータセンターにアップロードすると、情報漏洩のリスクが大幅に高まります。関連データをエッジデバイスに保存することは、データプライバシーの保護に比較的有益です。したがって、上記の 6 つの側面に基づくと、クラウド コンピューティングには緊急に解決する必要がある問題があります。エッジ コンピューティングの特定の特性により、クラウド コンピューティングの対応する機能を効果的に補完および改善できます。これらは、エッジ コンピューティングが解決する必要がある問題と技術的課題の一部でもあります。

エッジ コンピューティングは、分散型および分散型のコンピューティング モデルです。現在の関連研究では、主にフォグコンピューティング、モバイルエッジコンピューティング、三元コンピューティング、海洋コンピューティング、海洋クラウドコンピューティング、共有コンピューティング、インテリジェントエッジコンピューティングなどが含まれ、モノのインターネット、モバイルセルラーネットワーク、車両のインターネット、インターネット、モバイルインターネットなど多くの分野をカバーしています。これは、IT リソースと設備の最適化された構成ソリューションであり、アルゴリズムの改善、コンピューティング能力の最適化、データの再レイアウトを実現します。

1. フォグコンピューティング

フォグ コンピューティングはクラウド コンピューティングの拡張であり、その概念は 2011 年に Cisco によって提案されました。OpenFog Computing Alliance の定義によると、フォグ コンピューティングは、クラウドからモノへの連続体に沿って、近くのコンピューティング、ストレージ、制御、ネットワーク、およびその他の機能サービスをユーザーに配布する水平のシステム レベル アーキテクチャです。

フォグ コンピューティングには強力なコンピューティング能力は必要なく、パフォーマンスの低い分散したコンピューティング デバイスだけが必要です。フォグ コンピューティングは、クラウド コンピューティングとパーソナル コンピューティングの中間に位置し、半仮想化されたサービス コンピューティング アーキテクチャ モデルです。フォグ コンピューティングはモノのインターネットを入り口としており、現在この観点からアプローチする研究が数多く行われています。

OpenFog フォグ コンピューティング モデルは、上図に示すように、下から上にエンドポイント層、ゲートウェイ層、アクセス層、コア ネットワーク層、インターネット層の 5 つのレベルに分かれています。

2. モバイルエッジコンピューティング

欧州電気通信標準化機構（ETSI）は、5G進化アーキテクチャに基づき、モバイルアクセスネットワークとインターネットサービスを深く統合する技術であるモバイルエッジコンピューティング（MEC）を提案しました。エッジ コンピューティングは、IBM と Losi が共同でコンピューティング プラットフォームを立ち上げた 2013 年に初めて導入されました。その後、主要な通信標準化団体がエッジコンピューティングの標準化を推進し始めました。現在は技術研究開発と産業発展の初期段階にありますが、5Gの中核技術の一つとして、幅広い展望を持っています。モバイル エッジ コンピューティングは、ワイヤレス アクセス ネットワークを使用して、通信ユーザーに近くの IT サービスとクラウド コンピューティング機能を提供し、高性能、低遅延、高帯域幅の通信グレードのサービス環境を構築し、ネットワーク内のさまざまなコンテンツ、サービス、アプリケーションの迅速なダウンロードを加速して、消費者が中断のない高品質のネットワーク エクスペリエンスを享受できるようにします。

ネットワークの「パイプライン化」の問題を回避するために、通信標準化団体と通信事業者は5G技術を研究し、モバイルインターネットとモノのインターネットのサービスを深く統合してモバイルネットワーク帯域幅の価値を高める方法を模索しています。

ETSI の GS MEC 003 仕様によると、提案されている MEC フレームワークは、下図に示すように、ネットワーク層、モバイル エッジ ホスト層、モバイル エッジ システム層の 3 つの層で構成されます。

3. 海洋コンピューティング

海洋コンピューティングの概念は、2010 年 4 月 12 日に中国科学院第 12 次 5 カ年計画戦略的ハイテクノロジーセミナーで中国科学院副院長の蒋綿恒氏によって提唱されました。クラウド コンピューティングはサーバー側のコンピューティング モデルであり、海洋コンピューティングは端末側の広大な宇宙を表現します。海洋コンピューティングは物理世界におけるオブジェクト間のコンピューティングモデルである[25]。海洋コンピューティングモデルは、モノのインターネットの発展と密接に関係しており、下の図に示すように、物理世界認識層、自己組織化層、分散インテリジェント処理層など、モノのインターネットの複数のレベルをカバーしています。

一部の文献では、海洋クラウド コンピューティングを、大規模なインテリジェント オブジェクトの相互作用の中で生成されるが、データ センターで実行されるコンピューティングと定義しています。物理世界におけるオブジェクトは、総称して海洋デバイスと呼ばれます。

4. インテリジェントエッジコンピューティング

インテリジェント エッジ コンピューティング (AI-EC、AI over Edge Computing) とは、5G エッジ (当然のことながら基地局側) でさまざまな AI 推論アルゴリズム リソースと対応するプログラム可能な AI コンピューティング リソースを提供するパブリック プラットフォームを指します。アルゴリズム リソースには、主に、客観的な世界のオブジェクトの視覚認識、音声認識、自然言語処理に代表される一般的な AI 推論アルゴリズム ソフトウェアが含まれます。