インテリジェント エッジ コンピューティングとは何ですか?

エッジコンピューティングという言葉を聞いたことはあるでしょう。 5G や Kubernetes などのプラットフォームを使用したエッジ アーキテクチャを導入することもできます。しかし、純粋なエッジ アーキテクチャとインテリジェント エッジ アーキテクチャのどちらを採用していますか?これは、インテリジェント エッジ コンピューティングのアイデアがますます増えるにつれて、組織が自問する質問の 1 つになるでしょう。

ここでは、インテリジェント エッジ コンピューティングの意味と、それが今日なぜ重要であるかについて簡単に説明します。

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インテリジェントエッジコンピューティングの定義

簡単に言えば、インテリジェント エッジ コンピューティングとは、データ分析、機械学習、人工知能などのワークロードにエッジ コンピューティング アーキテクチャを適用することです。

一般的に、エッジ アーキテクチャとは、データやアプリケーションをネットワークのエッジに配置するアーキテクチャであり、ユーザーはネットワークによって発生する待ち時間や信頼性の遅延を抑えてデータやアプリケーションにアクセスできます。

エッジ アーキテクチャは、あらゆるタイプのワークロードに使用できます。たとえば、小売業者はエッジ インフラストラクチャを使用して地元の店舗での購入を処理できます。これにより、クラウド内の中央サーバーへの接続に問題があっても、購入が遅れたり中断されたりすることがなくなります。あるいは、企業は同じ市内にあるデータセンターにバックアップ データを保存して、復元が必要になったときにデータをより速くダウンロードできるようにすることもできます。

これら 2 つの例は、エッジ コンピューティングのユースケースです。しかし、それらはインテリジェント エッジ コンピューティングの形式ではありません。なぜなら、それらがもたらすワークロードには、インテリジェントなデータ処理や分析が含まれないからです。

インテリジェントエッジコンピューティングの例

インテリジェントなエッジ コンピューティング ワークロードを展開するには、何らかの方法でデータを分析するアプリケーションが必要です。

一例としては、インターネットに接続されたカメラが家を監視し、顔認識 AI を使用して誰が家にいるかを判断するというものがあります。住宅所有者が現場にいないときに身元不明の人物の存在を検知した場合、安全上の事故としてフラグを立てることができます。

この場合、データをクラウドに移動して処理し、結果を返すのではなく、エッジでデータを処理する機能により、より迅速な意思決定が可能になります。これは、セキュリティが重視されるこのようなユースケースでは重要な要素になる可能性があります。

センサーを使用して物理的な環境を分析する自動車は、インテリジェント エッジの使用例のもう 1 つの例です。車は1時間に25GBのデータを生成する可能性があります。すべてのデータをクラウドに移行して AI を適用する必要がある場合、データに基づいて即座に判断を下す必要がある車両にとって、結果は意味をなさない可能性があります。

本当にEdgeと違うのでしょうか？

インテリジェント エッジの概念は、エッジ コンピューティングの既存の理解にあまり価値を加えない単なる流行語に過ぎないと主張することもできます。ある程度、これは公正な評価でしょう。これは、それ自体が単なる基本的なパラダイムではなく、エッジ コンピューティングのカテゴリ、またはエッジ アーキテクチャの潜在的なユース ケースのセットです。

しかし、データが迅速かつ自動的に処理されない限り価値がほとんどない世界では、インテリジェント エッジが大規模なエッジ コンピューティングの主流になる可能性があることは容易に想像できます。エッジの使用例は他にも常に存在しますが、ネットワークを移動するのを待たずに大量のデータを迅速に分析する必要がある状況ほど、エッジ アーキテクチャの価値が高くなる状況はないでしょう。

したがって、企業がエッジ環境を活用してデータをより効率的に処理するようになるにつれて、インテリジェント エッジ コンピューティングに関する話題がますます多く聞かれるようになるでしょう。