アマゾン、グーグル、マイクロソフトがエッジコンピューティングに大賭け

3 大クラウドは、場所、ネットワーク、インフラストラクチャなどの主要なエッジ属性を部分的にしか制御できません。本当にエッジコンピューティング機能を提供できるのでしょうか?

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答えは「はい」です。ただし、パブリッククラウドプロバイダーは戦略的パートナーシップを通じて、初期段階ではいくつかの制限を伴いながらエッジコンピューティングサービスを開発しています。
クラウドベースのエッジコンピューティングの提供は、パブリッククラウド、プライベートクラウド、エッジコンピューティングの境界が曖昧になっていることを明確に示しています。統一された目標は、ワークロードの種類とそのパフォーマンス、信頼性、規制、セキュリティの要件に基づいて、企業とアーキテクトにさまざまな選択肢を提供することです。
残念ながら、新しい選択肢が溢れかえるということは、常に新しい用語やブランドが生まれることを意味します。そのため、エッジコンピューティング向けのトップ 3 のクラウドオファリングを分類する際には、わかりやすく説明する必要があります。ただし、始める前に、エッジコンピューティングアーキテクチャに関するいくつかの重要な考慮事項について簡単に説明しておきましょう。
エッジコンピューティングの要件とアーキテクチャを理解するまず、エンジニアリングチームはエッジコンピューティングの要件を理解する必要があります。世界中に分散し、1 日に数テラバイトのデータを生成する安価なセンサーのネットワークを接続する場合、工場の現場でペタバイトのデータをリアルタイムで処理する 12 個のビデオセンサーにサービスを提供する場合とは異なるコンピューティング要件が必要です。アーキテクチャは、必要な特定のデータ処理、分析、およびワークフローに対応する必要があります。
次に、同様に重要なこととして、規制、安全性、セキュリティの要件を考慮します。病院や自動操縦コントローラーに配備された医療機器は、非常に個人的な、生命に関わる重要な情報を収集し、処理することができます。信頼性とパフォーマンスの要件によって、場所、ネットワーク、セキュリティ、インフラストラクチャの要件が決定されます。
これらの要件を理解することで、アーキテクトはエッジコンピューティングインフラストラクチャを物理的に計算する場所、必要なインフラストラクチャの種類、最小接続要件、その他の設計上の考慮事項を決定するのに役立ちます。
ただし、パブリッククラウドエッジコンピューティングが提供する独自の利点は、基盤となるクラウドアーキテクチャとサービスを拡張できることです。これは、特に 1 つ以上のパブリッククラウドにすでに多額の投資をしている顧客にとって大きなメリットとなります。アーキテクトや開発者は、エッジに展開された AWS、Azure、または Google Cloud サービスを活用したいと考えていますか?パブリッククラウドはこれに賭けており、通信エンドポイントで低遅延データと機械学習処理を必要とする 5G 対応のモバイルアプリケーションも検討しています。
これらの質問を念頭に置いて、3 つの主要なパブリッククラウドが提供するものの概要を説明します。
Azure Stack で Azure Edge ゾーンに拡張
Azure では、アーキテクトと開発者がインフラストラクチャではなくアプリケーションに重点を置きたいと考えていることを前提としています。 Azure にはハイブリッドエッジを有効にするための 3 つのオプションがあり、アーキテクトは 5G ネットワークを活用して、データ処理、機械学習モデル、ストリーミングアプリケーション、その他のリアルタイムデータ集約型アプリケーションを最適に展開できます。
Azure Edge Zones は、Microsoft を通じて購入できる Azure Stack の管理された展開であり、現在はニューヨーク、ロサンゼルス、マイアミで利用可能です。
Microsoft は AT&T と提携し、アトランタ、ダラス、ロサンゼルスを含む多数の地域で通信事業者に Azure リージョンを提供しています。このオプションは、低遅延のデータ処理や機械学習機能を必要とする 5G 対応モバイルアプリケーションに最適です。
最後に、企業はプライベート Azure Edge Zone を展開することもできます。 Microsoft は、この機能を有効にするために複数のデータセンタープロバイダーと提携しています。
これらのオプションにより、場所の選択とネットワークの柔軟性が提供され、Azure Stack Edge により Azure のコンピューティングとサービスがエッジにもたらされます。 Azure Stack Edge は、コンテナーまたは VM を使用して構成し、Kubernetes アプライアンスのクラスターとして管理できる、1U、2x10 コア Intel Xeon、128 GB アプライアンスです。このモデルは、機械学習および IoT アプリケーション向けに最適化されています。 Microsoft は、データセンターを最新化するためのハイパーコンバージドインフラストラクチャである Azure Stack HCI と、クラウドネイティブアプリケーションを展開するための Azure Stack Hub も提供しています。
Microsoft は、他のクラウドサービスと同様に、Azure Stack Edge をサブスクリプション形式で販売しており、コストはユーティリティによって計算されます。 Microsoft がデバイスを管理し、99.9% のサービスレベルの可用性を提供します。
5Gデバイスから大規模分析までAWSサービスを拡張
AWS は、エッジデータセンターや通信ネットワークに AWS サービスを配信する同様の製品セットを提供しています。
AWS は、現在ロサンゼルスでのみ利用可能な AWS Local Zones を使用したエッジデータセンターのサポートを開始しています。
AWS Wavelength は、コネクテッドカー、AR/VR アプリケーション、スマートファクトリー、リアルタイムゲームなど、5G デバイスで実行される低レイテンシーアプリケーション向けに設計されています。
AWS は Verizon と提携して AWS Wavelength を提供しており、現在はボストンとサンフランシスコベイエリアで利用可能です。
AWS は、AWS Snow デバイスファミリをはじめとする 2 種類のエッジインフラストラクチャを提供しています。 AWS Snowcone は、2 つの vCPU と 4GB を備えた最小のデバイスであり、主にエッジデータのストレージと転送を目的としています。エッジに導入されるメモリ集約型データ処理および機械学習アプリケーションには、最大 52 個の vCPU、208 GB のストレージ、コンピューティング最適化モデルを備えた AWS Snowball Edge が必要になる場合があります。最大規模のアプリケーションの場合、AWS Outposts はデータセンターに導入される 42U ラックで、さまざまな EC2 インスタンスタイプ、コンテナ (Amazon ECS)、Kubernetes (Amazon EKS)、データベース (Amazon RDS)、データ分析 (Amazon EMR)、およびその他の AWS サービスを実行します。
Google は 3 つのクラウドすべてで優位に立つための競争で遅れをとっている。Google はパブリッククラウド戦争で 3 位になったが、自社の支配的なサービスで追いつくのにも苦戦している。 Google の最近の発表には、Anthos at Edge、5G 接続に関する AT&T とのパートナーシップ、Google Mobile Edge Cloud などがあります。この製品は、企業が GCP と自社のデータセンターにアプリケーションを展開できるようにするハイブリッドおよびマルチクラウドアプリケーションモダナイゼーションプラットフォームである Anthos の一部です。
パブリッククラウドベンダーは、次のイノベーションの波は、エッジに展開された IoT、5G、機械学習分析の交差点から生まれることを認識しています。彼らは、Dell や HPE のようなインフラストラクチャおよびデータセンター企業がこの新しい市場を独占することを許しません。そのため、彼らの答えは、クラウドプラットフォーム、コンテナー、オーケストレーション、およびサービスをエッジデータセンターと通信エンドポイントに導入することです。そして、彼らは単独でそれを行っているわけではありません。パブリッククラウドは、通信事業者、インフラストラクチャプロバイダー、大手サービスプロバイダーと提携して、サービスを実現しています。
ただし、パブリッククラウドエッジコンピューティングソリューションはまだ初期段階です。 3 大クラウドがエッジコンピューティングをますます真剣に受け止めているという事実は、エッジフロンティアの将来性を強調するだけです。企業がパブリッククラウドエッジソリューションを選択するか、独自のインフラストラクチャ、ネットワーク、コンピューティングプラットフォームを構築するかにかかわらず、エッジイノベーションの拡大の波から取り残されることを望む企業はほとんどないでしょう。