クラウド コンピューティングについてはよくご存知かもしれませんが、次の「コンピューティング」についてはご存知ですか?

クラウドコンピューティングについては誰もがよくご存知だと思います。現在、ファイルストレージ、バックアップ、テストと開発、クラウドデスクトップ、ゲームクラウドなどで広く使用されています。ITインフラストラクチャの柔軟性を向上させると同時に、ビッグデータ分析やモバイルコンピューティングも活用できます。ただし、次に説明する「計算」のすべてをご存知ないかもしれません。たとえば、フォグ コンピューティングとは何でしょうか?ヘイズコンピューティングとは何ですか?海洋コンピューティングとは何でしょうか?

ご存知のとおり、モノのインターネットではデータ処理能力に対して非常に高い要件が求められます。膨大なデータから価値ある情報を取り出すためには、私たちが慣れ親しんだクラウドコンピューティングに加え、当然ながら、前述したフォグコンピューティング、ヘイズコンピューティング、エッジコンピューティングが不可欠です。それで、それらは何であり、それらの関係はどのようなものでしょうか?

フォグコンピューティングとは何ですか?

実際、フォグ コンピューティングはクラウド コンピューティングの拡張された概念です。幽玄な「雲」に比べ、「霧」は地上に近く、性能が弱く機能が分散したさまざまな機能コンピュータで構成されています。それは工場、自動車、電化製品、街灯など私たちの物質生活のさまざまなものに浸透しています。このコンセプトはニューヨークのコロンビア大学のストルフォ教授が考案したものですが、当時の意図は「霧」を使ってハッカーの攻撃をブロックすることでした。その後、シスコは理論的な開発を行いました。したがって、フォグ コンピューティングは、ローカライズされたクラウド コンピューティングとして理解できます。

これを見ると、エッジ コンピューティングについて話しているように感じますが、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の関係は何でしょうか?エッジコンピューティングは、フォグコンピューティングの「LAN 内での処理能力」という概念をさらに推進するものと言えます。処理能力はデータ ソースに近くなります。ネットワーク内の各デバイスに実装されます。センサーをプログラマブル自動制御装置（PAC）に接続することで、処理や通信を制御することが可能になります。フォグ コンピューティングと比較すると、単一障害点が少なく、各デバイスが独立して動作し、データがローカルに保存されているかクラウドに保存されているかを判断できるという利点があります。一方、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ほど分散化されていませんが、ネットワークまたはクラウド コンピューティング レイヤーに送信されるデータの量をさらに削減し、エッジ レイヤーの「ノード」間の通信とコラボレーションを容易にします。それぞれに長所と短所があり、さまざまなシナリオに適しています。

フォグ コンピューティングの実用的なアプリケーションにはどのようなものがありますか?

フォグコンピューティングは、コンピューティングと分析機能を効果的に分散できるため、ネットワーク化されたデバイスの自動化の問題を解決できるだけでなく、さらに重要なことに、データ転送の要件が少なくなり、無人運転などの多くのビジネスを展開できるようになります。車両、センサー、コントローラーが都市のインテリジェント交通システムのエッジ層である場合、エッジ コンピューティングが必要であり、マイクロ データ センターを構築して運用する必要があることを意味します。そして、マイクロデータセンターやメッシュルーター、サーバーが「フォグコンピューティングレイヤー」として利用されるようになると考えられます。

それだけでなく、フォグ コンピューティングは、サプライ チェーン内の複数の倉庫や工場の間に隠れた、産業分野の自動在庫システムにも適用できます。産業用アプリケーションでは、フォグ コンピューティング レイヤーを使用して、複数の場所の材料、機器、供給レベルを「チェックおよびバランス」し、自動的に再注文をトリガーできます。

Haze Computingとは何ですか?

今日の話題は天気​​を避けて通れない気がします。フォグ コンピューティングについて説明した後、ヘイズ コンピューティングとは何かについて説明します。実際、これはクラウド コンピューティングやフォグ コンピューティングの劣化版として理解できます。どちらの概念も先進的ではありますが、欠点がないわけではありません。まず第一に、人々はプライバシーとセキュリティを懸念しています。今日のサイバー世界ではハッカー攻撃が日常茶飯事であり、顧客のプライバシーやデータが簡単に漏洩する可能性があることを知っておく必要があります。

2 つ目は、ネットワークの遅延または中断です。クラウド コンピューティングはインターネットを介してリモートでアクセスされることを知っておく必要があります。インターネットの速度は急速に向上しましたが、ローカルエリアネットワークと比較すると、依然として遅延は避けられません。フォグ コンピューティングはレイテンシの点ではわずかに優れていますが、ネットワークが切断されると無力になります。さらに、帯域幅が予算を消費し、トラフィックに基づくメーカーの課金が予算を超えることがあり、アプリケーション ソフトウェアのパフォーマンスが十分に安定せず、データをクラウドに置く価値がない可能性があり、規模が大きすぎて拡張できず、人的資本が不足しているなど、これらはすべてヘイズ コンピューティングの根本的な原因です。

何？海舒もありますか？

雲、霧、もやに加えて、海上コンピューティングについて何かご存知ですか? 2009 年 8 月 18 日、モリナは 2009 年テクノロジー イノベーション カンファレンスで、インターネットをベースとしたワンストップ サービスをユーザーに提供できる新しい技術コンセプト「Sea Computing」を提案しました。これは、最もシンプルで信頼性の高いインターネット需要相互作用モデルです。ユーザーは、サービス需要を Haisuan システムに入力するだけで、需要が明確に識別され、より適切なアプリケーションまたはコンテンツ リソース プロバイダーに割り当てて処理され、最終的に一致する結果がユーザーに返されます。

コグニティブコンピューティングとは何ですか?

この記事の最後では、コグニティブ コンピューティングとは何かについて説明します。コグニティブ コンピューティングは、情報分析、自然言語処理、機械学習の分野における多数の技術革新を組み込んだ新しいコンピューティング モデルを表しています。これにより、意思決定者は大量の非構造化データから優れた洞察を引き出し、人間にとってより自然な方法で対話し、特に大量のさまざまな種類のデータを取得してその情報に基づいて推論を行うことができます。

コグニティブ コンピューティングの目標の 1 つは、コンピュータ システムが人間の脳のように学習し、考え、正しい判断を下せるようにすることです。認知コンピューティング システムは、人間と協力して、人間の脳が解決するのが得意ではない問題を解決するための優れた補助ツールになる可能性があります。

人間の脳と比較すると、従来のコンピューティング技術は定量的であり、精度と連続レベルに重点を置いています。対照的に、認知コンピューティングは、生物システムにおける不正確で不確実で部分的に現実的な問題に対処し、さまざまなレベルの知覚、記憶、学習、言語、思考、問題解決プロセスを実現しようとします。科学技術の発展とビッグデータ時代の到来により、人間の脳と同様の認知と判断を実現し、新たな関連性やパターンを発見し、正しい判断を下すことが特に重要になっています。これにより、認知コンピューティングの将来の発展に新たな機会と課題がもたらされます。

認知コンピューティングと人工知能の違い

これを見ると、コグニティブ コンピューティングと人工知能の関係は何かと疑問に思うかもしれません。言い換えれば、コグニティブ コンピューティングには人工知能分野の要素がいくつか含まれていますが、より広い範囲をカバーしています。認知コンピューティングは、人間の知能を高めて、より良く考えることができるようにすることを目指しています。要約すると、コグニティブ コンピューティングと人工知能は互いに補完し合い、一方は技術システムにより重点を置き、もう一方は最終的なアプリケーション フォームに重点を置いています。