エッジコンピューティングはクラウドの終焉を意味するのでしょうか?

モノのインターネット (IoT) が爆発的に普及するにつれ、接続されたデバイスは、製造業から自動車、医療技術、エネルギー、公共事業、ウェアラブル技術に至るまでのさまざまな業界にわたって、センサー、カメラ、加速度計、深度センサーを通じてますます多くの情報を収集するようになりました。 AIと5Gの融合により、収集されるデータの量は今後も増加し続けるでしょう。完全自動運転車には 60 個以上のマイクロプロセッサとセンサーが搭載され、年間 300 TB を超えるデータが生成されると推定されています。あるいは、1 時間の移動で、最大 25 GB の情報 (約 100 時間のビデオに相当) をコネクテッド ビークル経由で送信できます。

これらのデータはどのような問題に直面するでしょうか?

この膨大な量のデータを取得、集約、分析することは困難になります。すべてのデータが有用というわけではありませんが、自動運転車、有害ガス監視、医療および安全装置など、時間に敏感なデータは遅延のリスクがあります。データがクラウドに到達してデバイスに戻ってくるまでのほんの一瞬の遅延（たとえば、車が道路上の歩行者を認識できない、インスリンポンプが故障しているなど）は、壊滅的または致命的となる可能性があります。その他のデータ サイトでは、オフショアの製油所、地下鉱山、深海の井戸などの厳しい環境で IoT を使用するという課題に直面しており、帯域幅が制限され、遅延が変動する不安定なリンクが発生する可能性があります。

エッジ コンピューティングは、業界や使用事例に応じてさまざまな定義を持つ概念ですが、Linux Foundation のリーダーシップの下、用語の開発と改善を目的として Open Edge Computing 用語集が作成されました。

Linux Foundation が説明しているように、エッジ コンピューティングとは次のようなものです。

実際には、これは、今日の集中型データ センターと現場で増加しているデバイス間のパスに沿って、特に (ただしこれに限定されませんが) ラスト マイル ネットワーク、インフラストラクチャ、デバイスの近くに、新しいリソースとソフトウェア スタックを配布することを意味します。 「

エッジ コンピューティングにより、インテリジェンスと処理機能がデータ ソースに近づき、実用的な洞察を得るためのリアルタイム分析の実行能力が向上します。過酷な環境などのシナリオでは、クラウドやセンサー間で送信されるデータの量を減らすことで、遅延を最小限に抑え、時間、エネルギー、帯域幅の消費を削減できます。

最も一般的なエッジコンピューティングの使用例は何ですか?

2015 年の IDC レポートでは、2019 年までに IoT データの 45% がネットワークのエッジ付近で保存、処理、分析、および処理されると予測されています。

おそらく、これまで最も実践されているのは産業分野であり、データの収集と処理をエッジに持ち込むことで、予測メンテナンスを促進し、エネルギーコストを削減しています。

都市は、交通パターン、天気、照明、駐車料金、スマート信号、建物、輸送、廃棄物収集などの公共施設の機能に重点を置いたスマートシティイニシアチブを通じて接続されるようになっています。これらの取り組みには、複数のソースから情報を取得する、高帯域幅で遅延の影響を受けやすいアプリケーションの導入が含まれます。生成されたデータは、遠隔地の集中型データセンターに保存されても役に立たないため、インタラクションポイントの近くに保存する必要があります。これがエッジ コンピューティングによって可能になります。たとえば、スマート シティの交通管制センターが交通渋滞や事故を検知した場合、この情報を使用して、地元のバスのスケジュールに遅延を即座に通知し、観光客に代替の交通手段を推奨することもできます。

ヘルスケア分野ではエッジ コンピューティング機能の導入が遅れていますが、病室に最大 20 台の機器があり、その 20 台の機器からのデータを 1 つのダッシュボードにまとめ、電子医療記録 (EHR) の患者履歴と組み合わせることができれば、その魅力は大きく、より優れたリアルタイムのヘルスケア サービスが可能になります。これにより、結果の待ち時間が短縮され、病院への通院回数も減る可能性があるという利点があります。

これはエッジとクラウドの競争ではない

モノのインターネットにおいて、エッジ コンピューティングはクラウドの終焉を意味するものではありません。代わりに、最新のアーキテクチャでは、エッジ ゲートウェイとクラウド バックエンドの間で機能が変換されるシナリオになります。これは、エッジでの分離と、エッジでのデータと「ノード」の選択的な集約機能を含む集約モデルになる可能性が最も高くなります。

クラウド コンピューティングは常にその地位を確立します。たとえば、多くの IoT デバイスではエッジでのリアルタイムの意思決定が必要ですが、企業ではプロセスの改善やモデル開発のために履歴分析が必要になる場合があります。これは、複数のエッジ デバイスからのデータを一元的に組み合わせることができる場合に最適に機能します。これにより、接続関係が促進され、履歴分析から得られた洞察がエッジにプッシュバックされるため、IoT 対応のエッジ デバイスは進化し続け、より優れたリアルタイムの意思決定が可能になります。したがって、コンピューティング モデルはエッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングの組み合わせとなり、IoT デバイスはエッジでリアルタイムに動作し、エッジで生データを収集して処理し、包括的な履歴分析と継続的なプロセス改善のためにメタデータをクラウドと共有します。

セキュリティは今後も課題となる

エッジ コンピューティングでは、エッジ デバイス上のデータは簡単に傍受されるネットワークを経由して送信されないため、クラウド コンピューティングとはデータ セキュリティが異なると言えます。ただし、エンタープライズ データ センターには高度なセキュリティ防御と安全手順が適用されますが、エッジ コンピューティングには適用されません。デバイスがインターネットに接続されると、これまでセキュリティ上見えなかった攻撃サイトが拡大します。接続されているすべてのセンサーとアクチュエータは、マルウェア DDoS 攻撃の潜在的な侵害ポイントとなります。これは、2016 年後半に大規模な分散型サービス拒否 (DDoS) 攻撃で数十万台の IoT デバイスがダウンした Mirai ボットネット攻撃によって実証されました。エッジ コンピューティングの機会を検討している企業、都市、デバイス ビルダーは、セキュリティを念頭に置く必要があります。

オリジナルリンク: https://dzone.com/articles/is-edge-computing-the-death-of-the-cloud