エッジコンピューティング＋クラウドコンピューティング、モノのインターネット実現の鍵

クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングは、モノのインターネット (IoT) の未来を形作ります。この組み合わせにより、IoT ネットワーク内の接続されたデバイスの安定性が高まり、ソースに近い場所でデータを処理することで遅延の問題が解決されます。

クラウド コンピューティングは、特にビッグ データに関して、データの処理方法に大きな変化をもたらしました。クラウドのコンピューティング能力を活用することで、モノのインターネットは飛躍的な発展を遂げ、コンピューティング リソースを構成および管理することなく、データを取得、保存、処理できるようになりました。

モノのインターネット (IoT) により、毎年数十億台のスマート デバイスが導入されており、2020 年までに 200 億台を超えるスマート デバイスが導入されると予測されています。モノのインターネット（IoT）にインストールされ接続されるデバイスの数が増えたため、処理されるデータの量が増加しています。私たちは、特にほぼリアルタイムで処理する必要がある場合、このデータの処理と分析という課題に取り組んでいます。クラウド コンピューティングだけでは、このような膨大なデータ セットを処理し、リアルタイムで応答を提供することはできません。

[[248322]]

エッジコンピューティングの解読

IDC によると、エッジ コンピューティングは、重要なデータをローカルで処理または保存し、受信したすべてのデータを中央データ センターまたはクラウド リポジトリにプッシュするマイクロ データ センターのメッシュ ネットワークです。

簡単に言えば、エッジ コンピューティングにより、データの生成元に近い場所でのデータの処理と分析が可能になります。

エッジ コンピューティング環境にインストールされ接続されたスマート デバイスは、すべてのデータをネットワーク経由でクラウドに送信し、クラウドの応答を待つのではなく、ミッション クリティカルなデータを処理してリアルタイムで応答できます。デバイス自体はミニデータセンターのように機能し、基本的な分析はデバイス上で行われるため、レイテンシはほぼゼロになります。この追加機能により、データ処理が分散化され、ネットワーク トラフィックが大幅に削減されます。クラウドは後でこのデータを収集し、2 回目の評価、処理、詳細な分析を行うことができます。

IoTにおけるエッジコンピューティングのメリット

エッジ コンピューティングを活用すると、IoT デバイスに、ほぼゼロのレイテンシ、ネットワーク負荷の軽減、回復力の向上、データ露出の低減、データ管理コストの削減など、さまざまなメリットがもたらされます。これらを一つずつ見ていきましょう。

1. ほぼゼロの遅延:

ほぼゼロのレイテンシはエッジ コンピューティングの最大の利点です。データの収集、処理、および実行されるアクション間のタイムラグはほぼリアルタイムです。これは、ミッションクリティカルな状況における IoT デバイスにとって重要な要件です。その良い例が自動運転車です。

Google は、自社の自動運転車が 1 秒あたり約 1GB のデータを生成すると見積もっています。車が正しい進路を保ち、衝突を回避できるようにするには、大量のデータを迅速に処理する必要があります。このデータが収集され、クラウドに送信され、クラウドで処理されてから車に送り返されると想像してみてください。全体のプロセスは数秒で完了しましたが、手遅れだったことが判明し、車はすでに衝突に遭遇していた可能性があります。このシナリオにおける最善の解決策は、エッジ コンピューティングを使用してセンサー自体からのデータを分析し、その後の分析のためにクラウドに送信することです。

エッジコンピューティングは医療業界でも重要です。医療業界では、デバイスが心拍モニターやペースメーカーに接続されているため、遅延はさらに重要であり、わずかな遅延が患者の生死を分ける可能性があります。

2. ネットワーク負荷が小さい:

Cisco は、2020 年までに IoT デバイスによって処理されるデータ量が約 7.5 ゼタバイト (1ZB = 1,000,000,000,000 GB) に達すると予測しています。これはインターネット高速道路上の大量のデータであり、特に接続が弱い地域ではネットワークの混雑が増加する可能性があります。エッジ コンピューティングでは、すべてのデータをネットワーク経由で送信するのではなく、ソースでデータを処理することでトラフィック負荷の大部分が軽減され、ネットワークの輻輳が大幅に改善されます。

3. 柔軟性の向上:

エッジ コンピューティングによって提供される分散型アーキテクチャにより、ネットワーク内の他の接続デバイスの耐障害性が向上します。これを、クラウド上の単一の仮想マシン障害と比較すると、ネットワークに接続された数千、あるいは数百万の IoT デバイスに影響が及ぶことになります。デバイスの 1 つに障害が発生しても、他のデバイスには影響がなく、引き続きアクティブで動作可能な状態が維持されます。

4. データの露出を減らす:

エッジ コンピューティングは、ネットワーク経由で送信されるデータの量を削減します。そうすることで、転送中のデータ漏洩も削減できます。場合によっては、スマート デバイスによって収集される、Payment Card Industry (PCI) や個人識別情報 (PII) などの機密性の高い重要なデータは、まったく送信する必要がありません。これは、各国でこのデータに関する規制が異なる場合に役立ち、データをソースの近くで処理することで、多くのプライバシー、法律、セキュリティの複雑さを回避するのに役立ちます。データをさらに暗号化し、アクセスを制御することで、既知の脅威に対するセキュリティをさらに強化できます。

5. データ管理コストの削減:

エッジ コンピューティングを使用すると、すべてをクラウドに保存するわけではないため、クラウド上のストレージ コストを大幅に削減できます。また、数が比較的少ないため、データを効率的に管理するのにも役立ちます。より詳細な分析を必要とする集計データのみがクラウドに送信され、そこで分析および推論されます。

エッジコンピューティングとクラウドが連携してモノのインターネットを実現します

エッジ コンピューティングがモノのインターネットにどのようなメリットをもたらすかを見てきましたが、次にエッジ コンピューティングがクラウド コンピューティングを完全に置き換えることができない理由を分析してみましょう。

IoT デバイスのすべての要件とニーズを満たすには、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が連携する必要があります。スマート デバイスとセンサーからのすべてのデータは依然としてクラウド上に集約する必要があり、そこから有意義な洞察を引き出すにはより深い分析が必要です。クラウド コンピューティングは、IoT デバイスをよりスマートで優れたものにする上で依然として重要な役割を果たしています。

Google の自動運転車の例に戻りましょう。

Google は、すべての車両からデータを収集し、クラウドを使用して分析することで、ナビゲーションを改善し、車両が最も頻繁に訪れる場所で最高のパフォーマンスを発揮するベストプラクティスと運転アルゴリズムを考案できます。

米国とヨーロッパの大手貨物会社はすでにこのアプローチを採用し、テクノロジーのメリットを享受して大幅なコスト削減を実現しています。彼らは車両全体にセンサーを設置し、エンジン性能、タイヤ、燃料レベル、トランスミッション、バッテリーなど、さまざまなデータを収集します。このデータをエッジで処理しても意味がないので、代わりにこのデータをすべてクラウドに送信します。詳細な分析を行った後、企業は最適な運転ルートの場所、古い部品を交換する時期、燃料が少なくなり給油が必要な時期、故障したトランスミッションを交換する時期などについてアラートを発行できるため、メンテナンス、修理、運用コストの改善と節約が可能になります。

クラウドが提供する膨大な計算能力を利用すれば、巨大で重いデータセットの処理をクラウドに任せるのは理にかなっています。ほとんどの場合、クラウド コンピューティングの集中型の性質は、速度、コスト、スケーラビリティの点でエッジ コンピューティングの分散型の性質よりも優れています。したがって、IoT の主な要件、つまりレイテンシとビッグデータ処理を完全に満たすには、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が調和して機能する必要があることがわかります。エッジはリアルタイムの分析と応答を担当し、クラウドはデータ セットの重い処理と処理を行って、これらのスマート デバイスの機能性を向上させます。

要約する

モノのインターネットは今後数年間で急速に発展するでしょう。クラウド コンピューティングが IoT の成長を推進する一方で、エッジ コンピューティングにより、収集されたデータに対するより優れた洞察と分析が可能になります。テクノロジーが進歩するにつれて、IoT の取り組みをより適切に管理し、大幅に改善できるようになります。