エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングの終焉を意味するのでしょうか?いいえ、クラウド コンピューティングの大手企業はエッジ クラウド コラボレーションを推進しています。

エッジコンピューティングについては何度も話してきました。おそらく、2018 年以降、エッジとクラウドの繊細な関係が業界で真剣に受け止められるようになったことにも気づいているでしょう。モノのインターネットの発展により、もともとインターネット上に構築されていたインフラが徐々に逆転し、スパイラル的な変化のプロセスが起こっています。

2016年末、ガートナー データセンター年次カンファレンスにおいて、シリコンバレーのベンチャーキャピタル大手A16Zのパートナーであるピーター・レヴィン氏は、エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングの「終焉」であると語った。約 2 年間の検証を経て、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関係がより明確になり、両者は排他的ではないという基本的な議論が確立されました。エッジコンピューティングは、クラウドネイティブアプリケーションの「ラストマイル」における供給問題を解決するため、クラウドコンピューティングの将来の発展にとって重要なサポートとなっています。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は、互いに融合し、「エッジクラウドコラボレーション」という新たな段階に入ります。

配電網が降圧配電変電所のコンセントからエンドユーザーに電気を送るのと同じように、エッジコンピューティングによって形成されるグリッドは、クラウドネイティブアプリケーションを最初の 1 キロメートルから接続されているすべてのモノに配布し、主要アプリケーションのパフォーマンスを向上させ、リアルタイム処理機能を強化し、セキュリティと信頼性を向上させます。これにより、IoT の実践におけるクラウドコンピューティングの欠点と制約が大幅に補われます。

エッジとクラウドによって形成される多層ハイブリッド アーキテクチャと、それに伴う「エッジ クラウド シナジー」効果により、両者の利点をより効果的に組み合わせることができ、モノのインターネット インフラストラクチャの包括的なアップグレードが促進されます。

エッジクラウド連携の主な推進力は、実はクラウドコンピューティングの3大巨人である。

エッジとクラウドの相乗効果を直感的に説明するにはどうすればよいでしょうか?ファーウェイのエンタープライズ事業の社長であるヤン・リダ氏が使った比喩が最も適切です。彼は、無脊椎動物の中ではタコが膨大な数のニューロンを持っているため、最も高いIQを持っていると述べた。これらのニューロンの 60% は 8 本の脚 (エッジ) に分散しており、脳 (クラウド) にあるのは 40% だけです。タコは「足」を使って考え、問題を解決するようです。狩りをするときに彼らの「足」が絡まることはありません。これは、分散コンピューティングと同様の「複数の小脳（エッジ）」と「1つの脳（クラウド）」の連携によるものです。

世界を見渡すと、エッジ クラウド コラボレーションの主な推進者が、エッジ コンピューティングがかつて「終焉」を試みていたクラウド コンピューティングの巨人であることに驚かされます。

クラウド コンピューティングは依然として急速に拡大している市場です。予測によると、クラウドコンピューティングの市場規模は2021年までに3,000億ドルに達する。アマゾン、マイクロソフト、グーグルの「3強」の間での順位争いは始まった当初から止まったことがなく、モノのインターネット時代においてはその戦いは確実に激化するだろう。

Infrastructure as a Service、Platform as a Service、Software as a Service…すべてがサービスとして利用可能です。さらなる拡大を目指して、AWS、Azure、Google Cloud はいずれも 2 つの方向から開発の勢いが高まっています。 1 つは、さまざまな SaaS によって提供される付加価値クラウド サービス機能によって形成されるプッシュであり、もう 1 つは、クラウド ネイティブ アプリケーションをさまざまなスマート端末にもたらすエッジ コンピューティングによって形成されるプルです。

エッジ コンピューティングは、データ ソースからクラウドまでの通信パスに沿ってコンピューティング リソースとアプリケーション サービスが分散される分散インフラストラクチャです。エッジ コンピューティングは、クラウド コンピューティングの時間的次元の価値を高めてビジネス パフォーマンスに「適応」し、さまざまなコンプライアンス要件をより適切に満たし、より優れたデータ プライバシー保護機能とセキュリティを実現できるため、クラウド プラットフォームのパフォーマンスを向上させる効果的な手段となります。

大手各社のエッジ・クラウド連携の道筋は統一的に進められており、AmazonのAWS Greengrass、MicrosoftのAzure IoT Edge、GoogleのEdge TPU、Cloud IoT Edgeが次々と発表されている。さまざまな企業のビジネスモデルも非常に似ています。エッジ側では、クラウドネイティブ アプリケーションの「電力」が、無料またはオープンソースの方法で、「ラスト マイル」にある産業用ロボット、風力タービン、さまざまな生産ラインのエッジ デバイスに配布されます。

もちろん、エッジクラウド連携に非常に楽観的な企業は、3つの大手企業に限りません。 HPE、IBM、Cisco、SAP などの有名企業や、Foghorn、IOTech、Falkonry などのスタートアップ企業が、私を採用する意向を表明しています。

先週終了したばかりの VMworld 2018 サミットで、VMware が最新のエッジ クラウド コラボレーション戦略を発表し、Dell EMC、Pivo​​t3、Veeam、Extreme Networks などの企業が共同で多数のエッジ クラウド コラボレーション製品をデモンストレーションしたことは注目に値します。

エッジクラウドコラボレーションにおける「エッジ」は人によって異なる

エッジとクラウドの連携には、まず克服しなければならない多くのレベルの障害がありますが、最も基本的な障害は「エッジ」に対する理解の不一致です。

エッジクラウドコラボレーションにおける「エッジ」はどこにあるのでしょうか?これはおそらく最も一般的な質問の 1 つです。クラウド プラットフォームとは異なり、エッジに対する理解は人によって異なります。

インダストリアル インターネット コンソーシアム (IIC) は、ホワイト ペーパー「IIoT におけるエッジ コンピューティングの概要」の中で、エッジは物理的な区分ではなく論理的な概念であると説明しています。同時に、IIC は、分散データ管理、データ分析、統合ビジネス オーケストレーション、接続性、セキュリティなど、エッジ コンピューティングで考慮する必要がある共通機能も提供しました。

したがって、さまざまなパーソナライズされたアプリケーションの場合、「エッジはどこにあるのか」は「何千人もの人々と何千ものエッジ」を伴う未解決の問題です。アプリケーションの観点から見ると、エッジの位置は、ビジネス上の問題に対して解決する必要がある「主要な目標」によって決まります。

したがって、エッジの位置は、エンドユーザーとサービスプロバイダーの観点からは異なります。そのため、ARM、Vapor IO、Ericsson UDNなどが共同で作成したホワイトペーパー「State of the Edge 2018」では、オペレータの観点から見たインフラストラクチャエッジとエンドユーザーの観点から見たデバイスエッジの2種類のエッジが定義されています。

インフラストラクチャ エッジとは、「ラスト マイル」に位置するネットワーク オペレーターまたはサービス プロバイダーの IT リソースを指します。その主な構成要素はエッジ データ センターであり、通常は市内およびその周辺に 5 ～ 10 マイル間隔で配置されます。

デバイスエッジとは、PCやスマートフォンなどの従来のインターネットデバイスだけでなく、スマートカー、環境センサー、スマート信号機などの新しいスマートデバイスも含め、ネットワーク端末やデバイス側のエッジコンピューティングリソースを指します。

インフラストラクチャ エッジとデバイス エッジはエッジ コンピューティングのカテゴリに属しますが、その定義、焦点、コア機能 (コンピューティング機能とストレージ機能、ネットワーク リソースの規模など) は大きく異なります。

エッジコンピューティングの基本的な特性は人によって異なるため、エッジクラウド連携のプロセスでは、さまざまなレベルのエッジプラットフォームとクラウドプラットフォームの間に多層構造が形成され、さまざまなレベル間でリソースを動的に割り当てることでアプリケーションのワークロードがスケジュールされます。インフラストラクチャ エッジとデバイス エッジはどちらも、集中型クラウド プラットフォームを補完するもの、あるいは既存のクラウド プラットフォームの拡張機能として考えることができます。

「千人千のエッジ」戦略から生じるもう 1 つの問題は、エッジ クラウド コラボレーションの市場規模の推定に一貫性がなく、各企業がエッジ クラウド コラボレーションに付ける重要度に大きな違いが生じることです。エッジとクラウドのコラボレーションの重要性は、簡単に過大評価されたり、過小評価されたりする可能性があります。

エッジ コンピューティングを積極的に推進しているデルの CEO 兼会長であるマイケル デル氏は、「エッジはクラウドよりも重要になると思います」と述べています。

さまざまな市場調査機関も、エッジ コンピューティング市場について独自の見積もりを出しています。

ガートナーは、時間遅延と帯域幅の要件により、2021 年までに大企業の 40% がエッジ コンピューティングをプロジェクトに組み込むと予測しています。これは、2017 年の 1% 未満から増加しています。

IDC は、2020 年までにエッジ コンピューティング関連の支出が IoT 支出全体の 18% を占めると予測しています。 2022年までに、IoT全体の支出は1.2兆ドルに達し、そのうちエッジコンピューティングの支出は2,160億ドルを占めることになります。

Grand View Research は、2025 年までに世界のエッジ コンピューティング市場は 32 億 4,000 万米ドルに達し、年間複合成長率は 40% を超えると予測しています。

Transparency Market Research は、世界のエッジ コンピューティング市場は 2017 年には約 80 億ドルになると推定しており、2022 年末までに 133 億ドルに達すると予測しています。

Stratistics MRC の 2017 年の市場予測は Transparency Market Research の予測と一致しており、約 80 億ドルとなっています。 Stratistics MRCはさらに、エッジコンピューティングの市場規模が2026年までに205億米ドルに達すると予測しています。

エッジクラウド連携で効果的なデータ分析を行うにはどうすればよいでしょうか?

データ分析は、データを情報に変換し、運用上の意思決定に新たな洞察と意見を提供するプロセスです。データが新しい「石油」であるならば、データ分析はそれを駆動して価値を生み出す新しい「エンジン」です。データ分析の品質によって、IoT プロジェクトの価値の上限がある程度決まります。

これまで、ほとんどのデータ分析はクラウドで行われていました。しかし現在では、エッジとクラウドの連携が進み、エッジ分析によってデータの保存、通信、処理のコストが削減され、不要なデータノイズが除去されるようになり、より多くのデータ分析がエッジに戻って処理されるようになっています。

一般的に言えば、アプリケーション シナリオに適切な情報ソースがあり、ビジネス問題に明確な解決ロジックがある場合は、データ分析の焦点をエッジに置く必要があります。より複雑な状況では、複数のデータ ソースと複数の変数を処理するために、エッジ クラウド コラボレーションでは、処理速度、信頼性、セキュリティ、帯域幅の要件、複雑さを総合的に考慮する必要があります。

処理速度:データの種類と量、およびビジネス上の意思決定の時間的制約が、処理速度の要件に影響します。エッジ コンピューティングは分散コンピューティング アーキテクチャを採用しています。計算はデータ ソースに近い近接デバイスに分散されるため、クラウド処理のために長距離にわたってデータを送信する必要はありません。リアルタイムパフォーマンスが向上し、効率が高く、レイテンシが短くなります。

信頼性とセキュリティ:信頼性とセキュリティは非常に異なりますが、大規模な要件は似ており、一時的に一緒に検討されます。接続されたデバイスは、インターネットに接続していなくても、エッジ アプリケーションを通じてデバイス データを同期し、他のデバイスと安全に通信できるため、信頼性、セキュリティ、プライバシー保護を最大限に高めることができます。ただし、長期的な傾向分析のために、一部の重要なデータをクラウドに送り返して保存する必要があります。

帯域幅の要件:帯域幅はリモート制御で考慮すべき重要な問題です。エッジクラウド連携におけるデータ量によって、データ分析のコストが直接決まります。風力タービンの 100 個のパラメータを監視し、10 分ごとにデータをクラウド プラットフォームに送信すると、1 日のデータ量は 14,400 個になりますが、これは風力タービン 1 台分にしか相当しません。

一部の企業は、大量のデータをクラウドに送信するコストを軽減するために高度な LPWAN テクノロジーを採用していますが、帯域幅の問題は、エッジとクラウドの連携において回避できない現実的な要因として残っています。

複雑さ: 複雑さは、クラウド アプリケーション ワークロードとエッジ アプリケーション ワークロード間の実質的な境界線です。クラウド学習とエッジ実行は、複雑な問題に対処するための一般的な考え方です。醸造所のアプリケーションを例にとると、特定の種類のビールの過剰発酵の問題を分析したい場合、エッジ コンピューティングで完全に処理できます。各ビールの発酵サイクルを研究し、異なる種類のビールを横に比較したい場合は、クラウドベースの分析によってこの数学的な問題をうまく解決できます。

予測メンテナンスの問題のほとんどは、1 人のエンジニアまたはオペレーターが適切に処理できるエッジで解決できます。しかし、解決すべき問題が工場全体の生産効率の向上である場合、クラウドプラットフォーム上で複数のシナリオからの監視データを総合的に分析する必要があり、迅速なフィードバックを提供することが困難です。また、エッジとクラウドにはそれぞれ長所と短所、上限と下限があり、コラボレーションが必然的に合理的かつ主流のトレンドになることも証明されています。

まとめ：

1. 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は相互に排他的ではありません。エッジコンピューティングは、「ラストマイル」クラウドネイティブアプリケーションの供給問題を解決するため、クラウドコンピューティングの将来の発展にとって重要なサポートとなっています。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は、互いに融合し、「エッジクラウドコラボレーション」という新たな段階に入ります。

2. クラウド プラットフォームとは異なり、エッジに対する理解は人によって異なります。そのため、エッジクラウド連携のプロセスでは、さまざまなレベルのエッジプラットフォームとクラウドプラットフォームの間に多層構造が形成され、さまざまなレベル間でリソースを動的に割り当てることでアプリケーションのワークロードがスケジュールされます。同時に、エッジとクラウドの連携の重要性は、簡単に過大評価されたり、過小評価されたりする可能性があります。

3. クラウド学習とエッジ実行は、複雑な問題に対処するための一般的な考え方です。複数のデータ ソースと複数の変数を処理するには、エッジ クラウド コラボレーションで処理速度、信頼性、セキュリティ、帯域幅の要件、複雑さを総合的に考慮する必要があります。

付録: 2018*** エッジコンピューティングエンタープライズマップ版