Nutanix Matt Young: エッジコンピューティングは黄金の10年を迎える

新しい10年を迎えるにあたり、社会経済的要因によりアジアはさらに世界の注目を集めるようになるだろう。

しかし、アジア企業がアジア市場の価値を真に世界貿易に生かし、21 世紀における世界経済の中心としての地位を固めていくためには、継続的な技術革新と開発を最優先に取り組まなければなりません。では、今後 10 年間でアジアに影響を与える主要なテクノロジー トレンドは何でしょうか?

危険な生活

危険な状況で生きる覚悟をしてください。過去 5 ～ 10 年間の技術革新、変革、破壊のペースは止められないものだったとお考えなら、次の 10 年間でさらに加速する技術開発に備えてください。

今後 10 年間で、私たちはみな「ギリギリの」生活の時代に入ります。 「エッジ」からのデータはビジネスに大きな影響を与えます。本質的に、エッジ コンピューティングとは、ミッション クリティカルなアプリケーションをデータ センター外でリモートで実行することです。

従来、ほとんどのデータはローカルで収集され、その後、処理のために中央データセンターに送り返されます。ただし、このモデルでは、クラウドで大量のデータを送信する必要があります。

データは、スマート テクノロジー ソリューションをまとめる接着剤です。今日、データはほとんどのビジネスにおいて非常に基本的な役割しか果たしていません。ほとんどの企業にとって、収集、保存、保護されたデータは通常、企業の運用目標と収益に役立ちます。

New Vantage Partners の 2019 年ビッグデータおよび AI エグゼクティブ調査では、次のことがわかりました。

企業の72%はまだデータ文化を形成していない

企業の69%はまだデータドリブンではない

企業の53%はまだデータをビジネス資産として捉えていない

企業の52%が、データと分析における競争力をまだ構築できていないと認めている。

数十億のデバイスが継続的にインターネットに接続されているため、パブリック クラウドを唯一の中央データ センターとして使用することはもはや実現可能でも持続可能でもありません。データ量の増加だけでも、伝送ボトルネックやネットワークの輻輳が発生する可能性があります。実際、現在データセンターに送り返されるトラフィックはわずか 1% であり、これは企業によるクラウド コンピューティング機能の需要が大幅に減少していることを意味します。

エッジ コンピューティングがデータ処理のタスクを引き継ぎます。データはデバイスまたはセンサー内で処理および分析されるため、クラウドに送信されるデータの量が削減されます。このモデルは、データセンターのコスト、物理的なスペース、電力消費を削減するだけでなく、デバイス端末の応答時間や待ち時間も短縮します。

一部のミッションクリティカルなアプリケーションでは、レイテンシの削減が不可欠です。最も典型的な例は自動運転です。走行中の車と信号センサー間の通信処理時間は、生死に関わる問題となる可能性があります。

エッジ コンピューティングの台頭は、データ量の急速な増加とモノのインターネットの台頭を伴います。 5G によって伝送速度と帯域幅が向上したことにより、IoT デバイスは爆発的な成長を遂げており、アナリストは IoT が今後 10 年間で 2 兆ドル以上の収益を生み出すと予測しています。

デバイスが増えるということは、センサーとデータが増えることを意味し、この傾向により、私たちは「エッジ」ライフの時代に入ります。

鉱業を例に挙げてみましょう。現代の経済発展と人々の生活のニーズを満たすために、鉱山労働者はより深い地下やより遠く離れた厳しい場所まで出向き、鉱石や鉱物を採掘しなければなりません。そのため、採掘作業の複雑さと危険性が増しています。

ここで、産業用 IoT が役割を果たすことができます。鉱山会社は、過酷で遠隔地にある鉱山地域に産業用インターネット ソリューションを大規模に導入し、地上と地下にセンサーを設置して安全性、効率性、生産性を向上させ、従業員の命を守ることができます。

健康と安全: 人の追跡、アラーム、健康監視機能、地上および地下のセンサー (大気の状態、不安定な構造、空気の質を識別する) により、倒壊や事故のリスクを軽減できます。

人員と鉱山の安全: 遠隔地の鉱山に設置された位置センサーは、盗難を防止し、鉱山の資産と人的資源が最も効率的に使用されるようにします。リモート CCTV は、警戒活動を強化するためにリアルタイムの監視機能も提供します。

効率性と生産性: 予測メンテナンス センサーと人工知能デバイスにより、システムのダウンタイムを削減できます。この機能により、過酷な条件の遠隔地の採掘エリアで、サービスおよびメンテナンスのコストを大幅に節約できます。ますます多くの鉱山が、操業、セキュリティおよび安全装置の稼働、さまざまなプロセスの完了のためにオフグリッド発電に依存するようになり、産業用 IoT 機能の重要性がさらに高まっています。したがって、これは本当にミッションクリティカルなアプリケーションです。

さらに、多くの鉱山地域では、プロセスおよび輸送作業の自動化が推進されています。このプロセスでは、エッジ データは継続的、効率的、かつ安全なリアルタイム操作を保証します。

さまざまな機能を持つセンサーから提供されるさまざまな監視情報に直面した場合、相互運用可能なハイブリッド クラウド プラットフォームを通じてのみ、この情報を統合して鉱業会社に真の価値を生み出すことができます。

数千キロ離れた場所に設置された複数のセンサーと分析ツールは、過酷な環境でも最適なパフォーマンスで動作し、機械学習を実行して改善や予防措置を講じ、人間による管理の必要性を最小限に抑えることができます。

AIは新たなトレンド

エッジ コンピューティングの成長は、別の新しいテクノロジーである人工知能 (AI) の開発も促進します。これまで、AI テクノロジーは主に効率性の向上と予測分析機能、特にデータ センター関連の機能に使用されてきました。

しかし、企業が徐々に従来のハードウェア アーキテクチャを放棄し、機械学習とディープラーニングのブレークスルーが達成されるにつれて、AI アプリケーションは爆発的な成長期を迎えています。

ネットワークのエッジで生成される膨大な量のデータにより、データ処理とアーキテクチャの最適化に対する要求が高まります。そのため、エッジコンピューティングと AI テクノロジーを組み合わせる需要が高まり続け、エッジインテリジェンスが生まれます。

エッジ AI は、情報を実用的な洞察に変換するインテリジェントな分析機能を備えたマシンを実現します。 AI テクノロジーは、より豊富なローカル センサー データと組み合わせることで、インテリジェントな IoT 管理にも使用できます。

したがって、エッジコンピューティングと AI テクノロジの組み合わせは、将来的にデータ駆動型企業の発展に貢献するでしょう。しかし、この組み合わせによって企業にとって最大のビジネス価値をどのように生み出すことができるのでしょうか?

ハイブリッドワールド

もちろん、クラウドは上記のエコシステムにおいて重要な役割を果たします。企業がハイパーコンバージド インフラストラクチャ (HCI) を利用してソースでデータをオーケストレーションおよび取り込むようになると、すべてのデータの洞察とインテリジェンスをキャプチャして適用することが可能になり、特に AI などの高性能なユースケースをサポートできるようになります。

HCI とエッジ AI を導入すると、HCI によってテクノロジーをより小さなハードウェア アーキテクチャで実行できるようになるため、必要なコンピューティング能力が最小限に抑えられます。 2020 年までに、デバイスの 80% に AI 機能が搭載されると予想されています。

クラウドは AI に必要なプラットフォームを提供し、ほぼすべてのテクノロジー デバイスで AI を利用できるようになります。 HCI とエッジ コンピューティングを組み合わせることで、AI に真の意味で自らをアップグレードするためのツールが提供されます。

エッジセンサーがデータを取得して処理する一方で、AI はデータを分析できます。しかし、企業にとっての真の価値は、単一のセンサーからのデータではなく、複数のデバイスのデータセットを包括的に分析してデータ パターンを発見し、将来のアプリケーション パフォーマンスや潜在的な問題を予測することにあります。ここで、AI、エッジ コンピューティング、ハイブリッド クラウドが役立ちます。

テクノロジーの融合により、あらゆるテクノロジーの採用とパフォーマンスが加速し、新たなレベルの価値と洞察がもたらされます。その中で、ハイブリッド クラウドは、AI とエッジ コンピューティングの継続的な発展に適した土壌を提供します。

スマート企業とスマート国家の台頭

それでは、企業自体の観点から分析してみましょう。スマートビジネスは新しいものではありません。一部の企業は、効率性の向上とコストの削減のためにビッグデータや新技術を活用し始めています。しかし、これらの導入のほとんどは、企業全体ではなく、小規模なプロジェクトに限定されています。今後10年間で、この状況は完全に変化するでしょう。

今後起こるもう一つの変化は、テクノロジーの応用が効率化やコスト削減に限定されるのではなく、企業が新たなビジネスチャンスや商業的価値を発見するのに役立つようにも使われるようになることです。そのような企業はスマート企業になるでしょう。

これらのインテリジェント企業は、エッジ コンピューティング、AI、自動化、ハイブリッド クラウドによって提供される結合性と相互運用性などのテクノロジ機能の組み合わせを活用します。自己学習機能を備えたこれらの柔軟で自律的なシステムは、学習と成長を続けます。

エンタープライズ ビジネスは柔軟性、自主的に学習して意思決定する能力を備え、ビジネス運営、人事管理、さらにはビジネス モデルの調整に役立つ次世代インフラストラクチャを採用できるようになります。企業は、あらゆるソースと状態からのデータを発見、分析、活用し始めます。

今日では、ビジネスのあらゆる側面に対する可視性とインテリジェンスを実現することは困難であることが証明されています。しかし、ハイブリッド クラウド アプリケーションの継続的な拡大と、エッジおよび AI によって提供されるデータにより、企業はより具体的で詳細な情報を入手でき、リアルタイムで包括的かつ実用的なインテリジェンスを実現するための基盤が築かれます。

顧客の成熟度が高まり、好みも変化していることを考えると、企業がこの絶えず変化する環境で生き残り、発展したいのであれば、インテリジェントな企業へと変革する必要があります。

新しい10年の展望

ハイブリッド クラウド環境に導入されるテクノロジとプラットフォームはますます増えるでしょうが、テクノロジ プラットフォーム間でのデータ管理が新たな課題となり、これらのテクノロジによって生成されたデータを活用することはさらに困難になるでしょう。

明らかに、データが価値ある情報に変換されるまでには、まだ道のりが残っています。しかし、今後 10 年間で、企業は高度な分析、機械学習、AI 機能を通じてテクノロジーと業務を変革し始めるでしょう。これにより、企業はデータから洞察を得て、将来の発展のための強固な基盤を構築できるようになります。

今後、モノのインターネットと AI が普及するにつれて、データの量は増加するばかりです。インテリジェントな企業になるということは、さまざまな構造化データと非構造化データを活用して、企業の自動化とイノベーションを推進するための有意義な洞察を生み出し、さらに重要なことに、ビジネス戦略の策定の参考資料を提供することを意味します。インテリジェントな意思決定におけるデータの応用は、今後 10 年間のアジア企業の主要目標の 1 つとなるでしょう。

確かなのは、複数のテクノロジーを組み合わせて価値を最大化することが、すべての企業、特にスマート企業にとっての普遍的な要件になるということです。