エッジコンピューティングの3つのモード: MEC、マイクロクラウド、フォグコンピューティング

Internet of Everything の普及により、エッジ コンピューティングの人気は近年高まり続けており、クラウド コンピューティングと競合する態勢が整っています。

IDC は、2020 年までに世界中で 500 億を超える端末とデバイスがインターネットに接続され、データの 40% 以上がネットワークのエッジで分析、処理、保存されると予測しています。

では、ネットワークのエッジに適用できるこのエッジ コンピューティング テクノロジーとは、いったい何なのでしょうか?

公開情報によると、エッジ コンピューティングは、オブジェクトまたはデータのソースに近い側でネットワーク、コンピューティング、ストレージ、アプリケーションなどのコア機能を統合するオープン プラットフォームです。基本的な考え方は、クラウド コンピューティング プラットフォームをネットワークのエッジに移行し、従来のモバイル通信ネットワーク、インターネット、モノのインターネット、その他のサービスを深く統合して、サービス提供のエンドツーエンドの遅延を削減することです。

エッジコンピューティングの発展以来、業界ではMEC（マルチアクセスエッジコンピューティング）、マイクロクラウド、フォグコンピューティングという3つの技術アーキテクチャが広く認知されています。多くの場合、人々はこれらの概念を混同します。これらのタイプのエッジコンピューティングを詳しく分析してみましょう。

メック

MEC（マルチアクセス エッジ コンピューティング）は、2014 年に欧州電気通信標準化機構 (ETSI) によって初めて提案されました。ETSI の創設メンバーには、HP、Vodafone、Huawei、Nokia、Intel、Viavi が含まれています。 MEC は、モバイル ネットワークのエッジに IT サービス環境とクラウド コンピューティング機能を提供します。モバイル ネットワークのエッジで部分的なキャッシュ、データ転送、コンピューティングを実行することで、バックホールに関連する遅延を相殺し、最終的にはミリ秒レベルのアプリケーションを可能にします。

ETSIによって定義されたMECの基本アーキテクチャ

一般的に言えば、MEC の基本アーキテクチャ内のさまざまな機能エンティティは、ネットワーク レベル、モバイル エッジ ホスト レベル、モバイル エッジ システム レベルの 3 つのレベルに分けられます。以前、Leiphone.com が MEC の技術アーキテクチャの詳細な分析を行ったので、ここでは繰り返さないことにします。

MEC の応用シナリオについては、Leifeng.com は主に以下の側面が含まれることを知りました。

ネットワーク接続とネットワーク機能の公開に関連するローカル エッジ サービス。たとえば、企業の Wi-Fi ネットワークに代わるモバイル仮想プライベート ネットワークや、屋内配信と組み合わせた無線ネットワーク ポジショニングに基づく屋内ポジショニングなどです。

エッジ処理を使用してバックホール帯域幅を節約し、遅延を削減するビデオ エッジ サービス。たとえば、CDN と組み合わせたエッジ キャッシング、エッジ ストレージ、ビデオ監視の認識分析などです。

端末指向のコンピューティング移行は、端末コストを削減するエッジ支援コンピューティング サービスです。たとえば、AR、VR、ゲーム向けのエッジ クラウド レンダリングを提供します。

さらに、スマート パークでは、MEC によって、パークのビデオおよび IT アプリケーションが交通の迂回を減らし、伝送遅延を短縮し、より安全なデータ処理環境を提供できるようになります。自動運転の分野では、MECプラットフォームは5Gテクノロジーを使用して、車両に高精度の地図、ビジョン共有、インテリジェント分析、連続切り替え機能を提供し、自動運転を支援し、より正確で安全で中断のない運転体験を提供します。

MEC の応用シナリオは非常に広範囲です。上記に加えて、MEC 研究者が解き明かすのを待っている IoT 垂直アプリケーション領域がさらに存在します。

現在、国内の3大通信事業者はMECのパイロット展開を開始しており、そのサービスにはLTEモバイル仮想プライベートネットワーク、車両のインターネット、エッジキャッシング、屋内測位などが含まれています。中国聯通の5Gネットワ​​ークMEC展開計画「中国聯通エッジコンピューティング技術白書」によると、MECの展開場所はビジネスシナリオと密接に関連しており、MECの展開は必要に応じてワイヤレスアクセスクラウド、エッジクラウド、またはコンバージドクラウドの3つのタイプに分けることができます。

一般に、uRLLC 低遅延シナリオでは、MEC を基地局側に近い無線アクセス クラウドに展開する必要があります。 eMBB シナリオにおける高トラフィックのホットスポットの場合、MEC をエッジ クラウドに導入できます。 mMTC シナリオでは、より広いエリアのビジネス ニーズをカバーするために、MEC はより高い位置にある集約クラウドに展開されます。

無線アクセス クラウドの形式では、MEC、基地局 CU ユニット、コア ネットワーク転送プレーン UPF が無線アクセス クラウドに展開されます。基地局側にローカルサービスを展開することで、ユーザーにはより遅延の少ないサービスを提供できます。

このうち、CUユニットにはRRC層とPDCP層が含まれ、DUユニットにはRLC層、MAC層、PHY層が含まれ、4G eNBと5G gNBのCUユニットを組み合わせることができます。このモードでは、MEC サービスの範囲が狭く、スタジアム、競技場、景勝地に関連するサービスなど、モビリティが低い、またはモビリティがまったくないが遅延の影響を受けやすいサービスに適しています。

マイクロクラウド

MEC と比較すると、MEC が「エッジ」の概念をより重視しているのに対し、Weiyun はモビリティの概念をより重視しています。

Weiyunは、もともと米国のカーネギーメロン大学が開始し、その後Huawei、Intel、Vodafoneなどの企業によってサポートされてきたOpen Edge Computing（OEC）プロジェクトの研究成果です。

公開情報によると、これはモバイル コンピューティング プラットフォームとクラウド コンピューティングを組み合わせたエッジ コンピューティング アーキテクチャです。 「モバイル端末-マイクロクラウド-クラウド」の3層アーキテクチャの中間層を表します。モバイル端末とクラウドプラットフォームの間に位置します。これは、ネットワークのエッジに展開されるモビリティを備えた小規模なデータ センターです。

マイクロクラウド自体はネットワークのエッジに位置し、直感的にはユーザーに近いものですが、主に車両ネットワークと同様のシナリオでモビリティを強化するために使用されます。モバイル デバイスに豊富なコンピューティング リソースを提供できるほか、飛行機や車両上で直接実行することもできます。マイクロクラウドは、クラウドをユーザーの近くに展開することを目的としており、軽量の MEC として理解できます。

マイクロクラウドが展開される場所に関しては、エンドユーザーからの距離がワイヤレス接続の 1 ホップであり、たとえばセルラー ネットワーク ベース ステーションまたは Wi-Fi ベース ステーションに展開されるため、エンドユーザーのコンピューティング タスクに対して低遅延の応答が提供されます。分散型モバイル エッジ コンピューティング環境に複数のマイクロクラウドを構築すると、クラウド プラットフォームと同様の動的移行メカニズムを提供することで、ユーザーが利用できるリソースを拡張し、リソースの負荷分散を実現できます。

マイクロクラウドは本質的にはクラウドですが、マイクロクラウドと従来のクラウドの間にはいくつかの違いがあり、主に迅速な構成 (Papid Provisioning)、異なるマイクロクラウド間の仮想マシンの切り替え (VM Hand-off)、マイクロクラウドの検出 (Cloudlet Discovery) などの側面に反映されています。

たとえば、高速構成などです。 Weiyun は主にモバイル シナリオ向けに設計されているため、ユーザー端末のモビリティによって生じる高度に動的な接続の問題に直面することになるため、柔軟で高速な構成機能が必要です。

フォグコンピューティング

フォグ コンピューティングの概念は、2012 年にシスコによって提案されました。その後、シスコは Arm、Dell、Intel、Microsoft、プリンストン大学と共同で、2015 年に OpenFog コンソーシアムを設立しました。

MEC やマイクロクラウドと比較すると、フォグ コンピューティングはモノのインターネット (IoT) の応用に重点を置いています。

2017 年 2 月、Open Fog Computing Alliance は、オープン スタンダード メソッドを使用してクラウド内のシームレスなインテリジェンスと IoT 端末を組み合わせ、IoT、5G、人工知能アプリケーションのデータ集約型要件をサポートする一般的なテクノロジ アーキテクチャである OpenFog リファレンス アーキテクチャをリリースしました。

OpenFog は、従来のクローズド システムとクラウド コンピューティングへの依存から、新しいコンピューティング モデルへと変革しました。ワークロードとデバイスの機能に基づいて、コンピューティングをネットワークのエッジに近づけます。フォグ コンピューティングは、コンピューティング、通信、制御、ストレージのリソースとサービスをユーザーに配布するか、ユーザーに近いデバイスやシステムに配布することで、クラウド コンピューティングをネットワークのエッジまで拡張します。これは、ネットワークのエッジに位置する小さなクラウドとして理解できます。

フォグ ネットワーク全体は複数のフォグ ノードで構成されます。単一のフォグ ノードのパフォーマンスは比較的弱いですが、地理的な場所は広範囲に分散されています。ノードは地理的に分散されているため、集中的に大量の熱を発生せず、追加の冷却システムを必要とせず、消費電力を削減します。

Leifeng.com は、今年 2 月に米国陸軍研究所が Technica 社に 100 万ドルの契約を授与し、戦場の兵士向けのフォグ コンピューティング プラットフォーム SmartFog の開発を委託したことを知りました。このプラットフォームは、インターネットに接続しながら機械学習アルゴリズムをトレーニングし、戦場のさまざまなソースからのデータを統合し、クラウドに接続せずにオフラインで処理できるため、兵士はインターネットにアクセスできないエリアでも人工知能機能を適用できます。ここでは、個々の装備とクラウドの間の中間層として見られ、兵士がいつでもコンピューティング能力とストレージスペースにアクセスできるようになります。

3つの比較分析

MEC、マイクロクラウド、フォグコンピューティングは、エッジコンピューティングの 3 つの特定のモードであり、展開場所、アプリケーション シナリオ、リアルタイムのインタラクションにおいて多くの類似点と相違点があります。 Leifeng.com は、その主な症状が次のとおりであることを知りました。

展開場所に関しては、MEC は端末とデータセンターの間に配置され、アクセス ポイント、基地局、トラフィック集約ポイント、ゲートウェイなどと同じ場所に配置できます。マイクロクラウドとフォグコンピューティングの展開場所は、上記の MEC の展開場所と一致しています。さらに、Weiyun は車両や飛行機などの端末上で直接実行することもできます。

アプリケーション シナリオの面では、MEC は主にアプリケーションのレイテンシを削減することに重点を置いており、モノのインターネット、車両のインターネット、AR/VR などのさまざまなアプリケーション シナリオに適しています。マイクロクラウドは、モバイル拡張アプリケーションやモノのインターネットなどの多くのシナリオに適しています。フォグ コンピューティングは、分散コンピューティングとストレージを必要とする IoT シナリオを主な対象としています。

3 つのモビリティと、異なるエッジ ノード上の同じアプリケーションのリアルタイムのインタラクティブ サポートに関しては、MEC は端末が 1 つのエッジ ノードから別のエッジ ノードに移動する場合にのみモビリティ管理を提供します。 Micro Cloud は、仮想マシン イメージを 1 つのエッジ ノードから別のエッジ ノードに切り替えるサポートを提供します。フォグ コンピューティングに関しては、フォグ ノード上の分散アプリケーション間の通信を完全にサポートします。

要約:

MEC、マイクロクラウド、フォグ コンピューティングなど、これらのタイプのエッジ コンピューティングにはそれぞれ独自の特性と適用可能なシナリオがあります。記事の冒頭で述べたように、世界のデータの 40% がネットワークのエッジで処理されるようになります。エッジ コンピューティングは重要なコンピューティング方法になっていると言わざるを得ません。これらの 3 つのエッジ コンピューティング モードは、長い時間をかけて進化してきた異なるタイプであるため、モノのインターネット業界の発展にとって同様に重要です。

さらに、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの相乗効果も注目されるようになりました。両者は相互に最適化し、補完し合い、共同で業界のデジタル変革を実現します。クラウド コンピューティングが長期サイクル データのビッグ データ分析を担当するコーディネーターである場合、エッジ コンピューティングはリアルタイムの短期サイクル データの分析に重点を置いています。ご存知のとおり、エッジ コンピューティングはデバイス側に近いため、クラウド データ収集とビッグ データ分析のサポートを提供し、クラウド コンピューティングはビッグ データ分析を通じて指示を出力し、ネットワークのエッジに送信します。

この記事はLeiphone.comから転載したものです。再印刷が必要な場合は、Leiphone.com 公式 Web サイトにアクセスして許可を申請してください。