エッジコンピューティングについて詳しくは

実際、2018 年の IoT テクノロジのトレンド予測はすべて、2019 年以降も継続されます。そして、これに基づいて、確かにいくつかのアップデートがあります。念のためお知らせします: 2017 年のトレンドと進化では、エッジ コンピューティングについては触れられていませんが、フォグ コンピューティングについては説明されています。今こそそれを説明する時です。

エッジ コンピューティングという用語は、フォグ コンピューティングと一部重複することがあります。ただし、フォグ コンピューティングとエッジ コンピューティングには違いがあり、IoT エコシステム、主に産業用 IoT でそれらが果たす役割も異なります。どちらの用語もエッジでの IoT コンピューティングを指しますが、これらの予測を公開する前に区別する必要があります。

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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一種であり、「古いボトルに入った新しいワイン」であると考える人もいます。数多くの調査で示されているように、IoT 分野でエッジ コンピューティングの重要性が高まっていることを考えると、エッジ コンピューティング、フォグ コンピューティング、そしてそれがなぜ重要なのかについて、さらに詳しく説明する時期が来ています。両者の違いをより正式に説明するために、この記事では、モノのインターネットの観点からエッジ コンピューティングとフォグ コンピューティングを分析します。

エッジコンピューティングとフォグコンピューティング：同じ推進力

エッジ コンピューティングとフォグ コンピューティングはどちらも力強い上昇傾向にありますが、その理由は同じで、IoT データの量が膨大であることです。

モノのインターネットの膨大なデータは、主にITとOTが統合された世界で生成されます。インダストリー 4.0 と IoT のユースケースでは、IT 環境と OT 環境の両方で分析して活用する必要がある大量のデータが生成されます。

たとえば、スマート ビルディングやビル管理システムでは、エネルギー管理や電力管理から HVAC、照明制御など、個々の領域を個別に見るのではなく、全体的かつ統合的な視点でビルを見る傾向が高まっています。

つまり、地球規模の視点から、建物全体に何が起こっているのかを知りたいのです。たとえば、インダストリー 4.0 とロジスティクス 4.0 は、すべて製品ライフサイクルとエンドツーエンドのバリュー チェーンとサプライ チェーンに関するものです。

インテリジェントコンピューティングをIoTのエッジに移行する理由

IoT システムでは、特定のセンサー集約型環境でエンドツーエンド方式で大量のデータを取得し、エッジでデータの生成と処理が行われるため、レイテンシが短縮され、データセンターの負荷が軽減されます。たとえば、大規模な石油・ガスプロジェクトでは、無数の油井に数十万のセンサー データ ポイントを配置する必要があります。これらの類似アプリケーションでは、帯域幅、ネットワーク遅延、全体的な速度などの課題に必然的に直面することになります。フォグとエッジ コンピューティングは、これらの課題において重要な役割を果たします。

特に、ミッションクリティカルな IoT アプリケーションやリモート コンポーネントの IoT アプリケーションでは、レイテンシとレートの要件がより厳しくなります。

エッジ コンピューティングは、産業用ロボットなど、モノのインターネットに接続されたデバイスのテクノロジに重点を置いています。

IoT プロジェクトのニーズに応じて、必要なデータを迅速に取得する必要がある場合もあれば、さらに一歩進んで、人間による決定であるかどうかに関係なく、行動や決定を迅速に行えるように、実用的なインテリジェンスの形でデータを集約して分析する必要がある場合もあります。したがって、分析するためにすべてのデータをクラウドに保存する必要はなく、ネットワーク経由でデータを転送するだけで済みます。

すべてが接続されている世界では、資産管理、エネルギー消費、プロセス最適化、予測分析からサプライ チェーン管理のリアルタイムの要求まで、データの速度とレイテンシが重要となるシナリオは何百と想像できます。

また、建物やビジネス エコシステムなどのより広い文脈では、高速データとリアルタイムの全体管理への依存度が高まり、データが適切に活用され、迅速に分析されると、データの価値が高まると考えられます。結局のところ、私たちは、分析結果を十分速く正確に得る能力があれば大きなメリットが得られる時代に生きています。

多くの産業用 IoT アプリケーションでは、データと分析の速度が重要です。これらの分野では、システム、アクチュエータ、さまざまな制御による自律的および半自律的な意思決定へと移行しています。

このレベルの自動化は、自動化がすべてであるインダストリー 4.0 など、多くの望ましい成果や目標の中核でもあります。

2019年以降のエッジコンピューティングとモノのインターネット

データのリアルタイム性は非常に重要な要素であり、非構造化データ フローの増加に伴い、従来の方法は適用できなくなりました。

データ送信レベルにおいて、従来のネットワークの可用性が高くないアプリケーションや業界もいくつかあります。

したがって、さまざまな理由 (帯域幅、コスト、速度、自動化、メンテナンス、予測分析) により、データを収集し、ネットワーク経由でクラウドのエッジに送信し、エッジでデータを処理および分析するという、従来の方法よりも高速で、安価で、スマートなアプローチが必要になります。

IoT デバイスの増加、処理速度の要求、クラウドの利用増加、ネットワーク圧力の増大により、エッジ コンピューティング市場の発展が大きく促進されました。

これが、エッジ コンピューティングとフォグ コンピューティングが真に有効になるところです。データが IoT のエッジで生成されるのであれば、すべての分析をエッジ、つまりデータ ソースのできるだけ近くで実行しないのはなぜでしょうか? IoT デバイスの場合、エッジ コンピューティングが役立ちます。

エッジ コンピューティングと IoT に関する予測をいくつか紹介します。

• IDC が発表したデータによると、2020 年までにエッジ インフラストラクチャへの IT 支出は IoT インフラストラクチャの総支出の 18% に達すると予想されています。 IDC は、この支出は IT と OT の共同システムの導入によって推進されており、これにより接続先のデバイスからデータを収集する時間が短縮されると付け加えた。
• ハードウェア、プラットフォーム、ソリューション、アプリケーションにわたるエッジ コンピューティング市場に関する調査によると、世界のエッジ コンピューティング市場は 2022 年までに 67 億 2,000 万ドルに達し、年間複合成長率は 35.4% になると予想されています。
• 現在、企業が生成するデータの約10％は、従来の集中型データセンターやクラウドの外で作成され、処理されていると、ガートナーのロブ・ファン・デル・ミューレン氏は2018年10月のブログで述べている。ガートナーは、この割合が2022年までに50%に達すると予測しています。
• Gartner は、エッジ コンピューティングを、データ生成元またはその近くでデータを処理するソリューションと定義しています。たとえば、IoT システムでは、データ生成のソースは通常、センサーや組み込みデバイスを備えたものになります。エッジ コンピューティングは、キャンパス ネットワーク、セルラー ネットワーク、データ センター ネットワーク、またはクラウドの分散型拡張です。 「

エッジコンピューティングが重要な理由

それでは、エッジ コンピューティングとフォグ コンピューティングの違いについて説明します。

まず、フォグ コンピューティング (Cisco が考案した用語) は、フォグ ネットワーキングと呼ばれることもあります。ここで、「フォグ」という言葉はクラウドを指します。 (端に近い低い雲)。

エッジ インフラストラクチャの構築を推進しているのは、統合された IT および OT システムの導入ですが、これにより、接続されたデバイスから収集されるデータの価値が低下します。

IDC が Cloud 2.0 と呼ぶフォグ コンピューティングも、クラウドのより広範な定義と開発の一部であり、産業用クラウドやどこでもクラウド、つまりフォグが含まれます。

前述のように、エッジ コンピューティングという用語およびアーキテクチャは、フォグ コンピューティングよりも長い間存在してきました。ただし、産業用 IoT の範囲内では、エッジ コンピューティングは IoT 内のモノに接続されたデバイスとテクノロジに重点を置いています。一方、フォグ コンピューティングは、以下で説明するように、IoT ゲートウェイを含む相互作用するエッジ デバイスに重点を置いています。

モノのインターネットとは、これまで接続されていなかったモノを接続して、資産やデバイス全体でデータを取得、分析、活用できるようにすることです。すべてのデータは、ロボット、発電機、スマートビルディングコンポーネントなどの産業機械である接続された資産から取得されます。これを実現するには、アーキテクチャが必要です。フォグ コンピューティングとエッジ コンピューティングはどちらも、一般的な環境と重要な環境またはリモート環境の両方で、送信する必要があるデータを制限することで、帯域幅、ストレージ、時間、コストを節約するアーキテクチャです。エッジでインテリジェント コンピューティングを実行すると、ネットワークの遅延が短縮されます。

エッジ コンピューティングは、エッジ ゲートウェイまたはデバイスからプログラム可能な自動化コントローラーなどのデバイスに、インテリジェンス、処理能力、通信機能を直接提供します。

フォグ コンピューティングでは常にエッジ コンピューティングが使用されます。ただし、エッジ コンピューティングではフォグ コンピューティングが使用される場合と使用されない場合があります。さらに、定義上、フォグ コンピューティングにはクラウド コンピューティングが含まれますが、エッジ コンピューティングには必ずしもクラウド コンピューティングが含まれるわけではありません。

つまり、フォグ コンピューティングとエッジ コンピューティングという 2 つのアーキテクチャの違いは、これらすべての目標を達成するために必要なインテリジェンスとコンピューティング能力がどこにあるかにあります。処理能力が接続されたエンドポイントに直接組み込まれている場合は、エッジ コンピューティングと呼ばれます。ただし、インテリジェンスが、ローカル ノードや IoT ゲートウェイなど、エンドポイントとクラウド間の別のネットワーク ノードに存在する場合は、フォグ コンピューティングになります。

どちらにも適用範囲がありますが、最も重要なことは、エッジ コンピューティングがモノのインターネットの鍵であり、インテリジェント コンピューティングがエッジに移行しているということです。