エッジコンピューティング: IoT アプリケーションを新たな高みへ

テクノロジーが発展するにつれて、新しいアプローチを必要とする新しい問題も発生します。スマートスイッチ、サーモスタット、第 3 世代の音声アシスタントなどのスマート デバイスの出現により、データ量が爆発的に増加し、集中型のコンピューティングと分析の効率が低下しました。エッジ コンピューティングは、エッジ ノードでニーズを満たすデータ処理を支援することで、これらのスマート デバイスをよりスマートにします。

[[332264]]

エッジ コンピューティングは、集中コンピューティングに必要なデータのみを送信するため、遅延や帯域幅のコストなどの多くの問題を解決します。エッジ テクノロジーは、エッジ デバイスの効率を向上させるだけでなく、集中型分析システムの効率も向上させます。エッジ コンピューティングの可能性を考えると、2020 年以降の最も重要なテクノロジ トレンドの 1 つになることが期待されます。

たとえば、Google の Nest は機械学習アルゴリズムを使用して、平日または週末に居住者が家にいるか外出しているかに基づいて毎日温度を調整します。この情報により、Nest は平日および週末を通して自動的に温度を調整できます。 Nest のエッジと集中処理の組み合わせは、企業のデータ管理が直面している興味深い課題を浮き彫りにします。

従来、企業は集中型のアプローチを使用してデータを分析し、そこからインテリジェンスを引き出すアーキテクチャを採用してきました。たとえば、データ ウェアハウスはビジネス インテリジェンスの主力であり、生データを洞察に変えるいわゆる中央リポジトリです。このプロセスは ETL と呼ばれ、運用システムからデータを抽出し、適切な形式に変換してから、データ ウェアハウスにロードします。

このアーキテクチャは長年にわたって効果的であることが証明されています。しかし、エッジ デバイスの時代では、従来の物理的なデータ ウェアハウスは、真実の中心となる情報源としての輝きを失っています。これは、今日の世界が大量の非構造化データへと移行する中、ストレージには構造化データしか保存できないためです。さらに、データの量は指数関数的に増加しています。データが非常に大きくなったため、すべてのデータを単一のデータ ウェアハウスに保存することは、多くのユース ケースでは経済的に実行可能ではなくなりました。これらの課題を克服するために、企業は中央リポジトリを、非構造化データも保存できる Hadoop などのより安価な代替手段に移行しました。

こうした進歩にもかかわらず、世界中に分散している複数のデバイスによって生成されたすべての情報を、数千マイル離れた中央リポジトリに収集することは、パフォーマンスとコストの観点から依然として望ましくありません。また、中央システムは、情報を効果的かつインテリジェントに分析し、その情報をデバイスに継続的に推奨して最適なパフォーマンスを実現することもできません。

それで、何が足りないのでしょうか?

私たちの見解では、これはデバイス自体に近いところでコンピューティング機能を実行するテクノロジーです。エッジ コンピューティング アーキテクチャの出現により、デバイスは生成したデータをエッジ ノード、つまりデバイスに近いシステムに送信して分析や計算を行うことができるようになりました。これにより、デバイスは、中央システムに接続した場合よりもはるかに速く、エッジ ノードから必要なインテリジェンスを取得できます。

この設定では、エッジ ノードは中央システムに接続されるため、中央システムがさまざまなデバイス全体で分析するために必要な情報のみが送信されます。その結果、コンピューティングの二重性が生まれ、一部のコンピューティングはローカル操作に必要な範囲でエッジ ノードで実行され、同時に、データはすべてのエンタープライズ システムの全体的な分析のために中央分析システムに送信されます。

幸いなことに、今日では、エッジで必要なデータのみをインテリジェントにフィルタリングし、削減されたデータのみを集中システムに送信する機能があります。データ仮想化では、移動するデータの量を最大 80% 削減することで、データを複製することなく、選択的なデータ処理と配信をリアルタイムで実行できます。

さまざまなデバイスからデータが送られてくると、これらのデバイスに近いエッジ ノードにあるデータ仮想化インスタンスがこのデータを統合し、結果のみを抽出します。その後、それらは、データ コンシューマーに近い中央の場所にある別のデータ仮想化インスタンスに配信され、データ コンシューマーはレポート ツールを使用して結果を分析します。したがって、エッジ ノードにいくつか配置されているマルチロケーション アーキテクチャのデータ仮想化インスタンスのネットワークが中央のデータ仮想化インスタンスに接続され、エッジ コンピューティング フレームワークが完成します。

データ仮想化マルチロケーションエッジアーキテクチャ（出典：Denodo）

エッジの方がスマートなのはなぜですか?

エッジコンピューティングの最大の利点は時間の節約です。過去数年間、テクノロジーの 2 つの側面であるストレージとコンピューティングは、他の側面よりもはるかに速いペースで発展してきました。今日の携帯電話は、30 年前のデスクトップ コンピューターよりも多くのメモリと計算能力を備えています。しかし、エッジ テクノロジーの一側面は、データを送信する帯域幅ほど速くは発展しておらず、データをある場所から別の場所に移動するには依然として数分から数時間かかります。デバイスがクラウドや大陸間へと移行するにつれて、全体的な効率を向上させるために、転送されるデータをできるだけ少なくすることが必須になります。

計算をエッジに委任することで、これらのデバイスは、中央システムとの間で情報を転送することによって速度が低下することなく、リアルタイムで学習して適応できるようになります。データ仮想化により、帯域幅要件とストレージ コストが最大 80% 削減されます。