【純乾物】5G？エッジコンピューティング？またまた大げさな「コンセプトの誇大宣伝」？

エッジコンピューティングを理解したいなら、クモという動物について言及する必要があります。蜘蛛の頭はゴマ粒ほどの大きさで、あまり賢くないようです。しかし、ただの職人魂の「編み物パーティー」だと思ったら大間違いです。蜘蛛の小さな脳は、蜘蛛が「何かをする」ことを妨げたことはありません。彼らは複雑な狩猟方法を持っており、猫のように獲物に襲い掛かることができます。彼らはすべての感覚を動員し、8 本の足を連携させて複雑な迷路から脱出することができます。中にはダンスをしながら、同種の攻撃から身を守ることができるものもいます...

科学普及の時代が到来！

——スパイダー VS エッジコンピューティング

クモがこのような並外れた能力を持つのは、中枢神経系が体の約 80% を占め、足にまで及んでいるためです。このように、「足」を使って考え、問題を解決できるようになることで、クモはより賢く、より機敏に、より柔軟になります。

エッジコンピューティングはスパイダーと同様の原理を持っています。データ処理、アプリケーション実行、機能サービスの実装を中央サーバーからネットワークエッジのノードに委任することで、企業は「近く」の AI を最大限に活用し、ほぼリアルタイムでデータを分析し、多数のデバイス間の連携を実現できます。これにより、データ処理が高速化され、待ち時間が短縮され、セキュリティとプライバシー保護が強化され、顧客エクスペリエンスが向上します。

これで、エッジコンピューティングの基本が理解できました。エッジコンピューティングに関して、次のような 8 つの疑問をお持ちですか?次に、今日のエッジコンピューティングの第一人者、IBM エッジコンピューティングテクノロジーの専門家 John Walicki 氏を招き、エッジコンピューティングについての理解を深めていただきます。

エッジコンピューティングと 5G は同じものですか?

もちろん違います！ 5G とエッジコンピューティングは同じ意味で使用されることもありますが、小売や工業などの異なる分野に異なる価値を提供する 2 つの異なるテクノロジーです。

本質的に、エッジコンピューティングとは、ワークロードとモデルをクラウドから実行場所の近くに移動することです。分散 AI モデルをネットワークのエッジで管理することで、クラウドコア管理プラットフォームにアップロードすることなく、データソースの近くで大量のデータの分析と洞察を実行できます。次世代のエッジツールには、自律的な管理を容易にするための大規模なオーケストレーションも含まれます。

一方、5G は通信プロトコルと一連のテクノロジーです。ほとんどの場合、その価値は、デバイス間の送信をより高速かつ低遅延にする通信方法の改善にあります。

エッジコンピューティングと 5G は連携して動作しますか?

答えはイエスです！

たとえば、救急車が重篤な患者を病院に運んでいます。 5Gビデオ伝送により、救急医や看護師は状況を適時に把握できるようになります。救急車に搭載された医療センサーは、患者のバイタルデータを5Gネットワーク経由で救急室に送信し、医療スタッフは救急隊員をリアルタイムで誘導することができます。一方、エッジで自律的に動作する医療機器は、救急隊員、医師、看護師を支援することができます。救急車が病院に到着すると、5Gとエッジコンピューティングの連携によって得られる貴重な時間が命を救うことができます。

5Gやエッジコンピューティングの時代において、私たちは本当により高速な伝送速度を追求しているのでしょうか?

5G では、デバイスから基地局へのデータの遅延が 9 ミリ秒から 5 ミリ秒に短縮されますが、デバイスからクラウドサーバーへの往復遅延 400 ～ 500 ミリ秒については、5G によって実際に短縮されるのは 1% 程度にとどまり、クラウド内のコアインフラストラクチャネットワークは依然として遅延ボトルネックによって制約されています。

エッジコンピューティングで本当に達成する必要があるのは、さらなるインテリジェンスです。エッジコンピューティングは、ワークロードと AI モデルをデバイスの操作場所の近くに移動し、クラウドの遅延ボトルネックを完全に回避します。 5G、4G、LTE、有線、衛星に適用可能です。インテリジェントコンピューティングはエッジに移動され、ネットワークが切断された場合でも自律的に管理できます。

エッジコンピューティングは本当に新しいテクノロジーなのでしょうか?

エッジコンピューティングは本質的には分散コンピューティングの一種であり、分散コンピューティングは 1990 年代のクライアント/LAN サーバー時代から業界で存在しており、新しい技術ではありません。

過去 10 年間にわたり、当社はネットワークワークロードを管理するためのコンテナ化とコンテナ管理に関する豊富な経験を蓄積してきました。現在、当社はコンテナ化されたワークロードと Kubernetes などのクラウドネイティブ管理テクノロジーを使用してエッジインフラストラクチャを管理し、企業がより大きな価値を実現できるように支援しています。

質問5

「エッジ」とは具体的に何を意味するのでしょうか?

Linux Foundation によって設立されたオープンソースプロジェクトである LF Edge は、次のように考えています。

1. エッジとは場所である

2. エッジはたくさんあるが、今私たちが関心を持っているのはラストマイルネットワークのエッジである

3. エッジには、ネットワークインフラストラクチャエッジとローカルデバイスエッジの 2 つの側面があります。

4. コンピューティングは両側に存在し、集中型クラウドと調和して機能する

質問6

エッジコンピューティングにおける重要な用語は何ですか?

1.デバイスのエッジ。デバイスエッジは、デバイスまたはユーザー側のラストマイルネットワークのエッジコンピューティング機能です。デバイスエッジは通常、データの収集と処理にオンサイトのゲートウェイを利用するか、スマートフォン、ラップトップ、センサーなどのユーザーデバイスの限られた予備コンピューティング機能とデータストレージ機能を使用してエッジコンピューティングのワークロードを処理します。

2. デバイスエッジクラウド。これは、特定のワークロードがデバイスのエッジで利用可能なリソース上で動作できるエッジクラウドコンセプトの拡張です。この側では通常、クラウドのようなリソースの弾力的な割り当ては提供されませんが、ゼロレイテンシのワークロードには最適な選択肢です。

3. インフラストラクチャエッジ。インフラストラクチャエッジは通常、ラストマイルネットワークのオペレータ側に展開される 1 つ以上のエッジデータセンターの形式をとります。インフラストラクチャのエッジに配置されたコンピューティング、データストレージ、およびネットワークリソースにより、弾力的なリソース割り当てなどの集中型データセンターと同様のクラウド機能を実現できますが、レイテンシとデータ転送コストは低くなります。

質問7

エッジデバイスをよりスマートにするにはどうすればよいでしょうか?

IIoT デバイスは、データを生成し、それを分析のためにクラウドに送信し、そのデータをデジタルツインとして表現することに優れています。データサイエンスの技術を使用することで、機器の動作を予測し、予測的なメンテナンスの決定を行う AI モデルを構築できます。

クラウド内のストレージとコンピューティングは基本的に無制限ですが、データの価値は時間の経過とともに急速に低下するため、必要なものだけを保存する必要があります。

十分なデータを収集したら、クラウドで機械学習モデルを構築し、そのモデルをエッジにデプロイして、データソースの近くでモデル推論を実行します。高速データストリームをローカライズしたまま、エッジでビデオ分析、オブジェクト検出、高速マシン特性モデリングを実行します。

A1 で分散エッジコンピューティングの価値を解き放った後、次のステップはそれを概念実証 (PoC) に変換することです。 IBM Edge Application Manager が提供する自律管理テクノロジーにより、何千ものエッジデバイスを導入および拡張できるため、企業はエッジデバイス管理の真の価値を引き出すことができます。

質問8

エッジコンピューティングでは、

分散 AI ワークロードを管理するにはどうすればよいでしょうか?

分散エッジデバイス全体にワークロードを展開、監視、管理、再展開するにはどうすればよいでしょうか?

Linux Foundation が設立したオープンソースプロジェクトである LF Edge をベースとする Open Horizon アプリケーションおよびメタデータ配信プラットフォームは、コンテナ化されたワークロードをプッシュおよび制御することで、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、オペレーターが数千台を超えるエッジデバイスを自律的に管理するのに役立ちます。

5G とエッジコンピューティングについてまだ質問がありますか?記事下のコメントをお待ちしております。編集長（テキスト）のライブ放送室は24時間365日オンラインです。他に学びたい新しい技術や知識はありますか?編集者に伝えていただければ、専門家を招いて一緒にチャットさせていただきます。

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