「クラウドコンピューティング」は「エッジコンピューティング」に置き換えられるのでしょうか?

最近、「クラウドコラボレーション」という言葉をよく耳にしますが、これはクラウドとエンドが協力し、浸透し、統合することを意味します。ここでのクラウドとは「クラウドコンピューティング」や「クラウドデータセンター」を指し、末端は端末として機能する「エッジコンピューティング」を指します。

Linux Foundation の Philip DesAutels 氏は、「将​​来、クラウドはより集中化された調整と管理の役割を果たして、分散された集合知を備えたクラウド ブレインになるだろう」と考えています。

エッジ コンピューティングとは、データ ソースに近いエッジ領域を使用してコンピューティング プログラムを実行することを指します。エッジ コンピューティング操作は、大規模なコンピューティング デバイスだけでなく、中小規模のコンピューティング デバイスやローカル ネットワークでも実行できます。エッジコンピューティングに使用されるデバイスとしては、スマートフォンなどのモバイルデバイス、PCやスマートホームなどの家庭用端末、ATMやカメラなどの端末などが挙げられます。

[[241968]]

1. エッジコンピューティングの適用状況とシナリオ

Microsoft Build 2017 開発者会議で、Microsoft の CEO である Satya Nadella 氏は次のように発表しました。「当社のクラウド戦略はエッジ コンピューティングの方向に向かっています。」将来、インターネット接続デバイスが倍増し、ビッグデータ時代のデータが爆発的に増加すると、クラウド コンピューティング センターは、スマート ホームや自動運転車などのシナリオにおける低遅延に対する高い要件を満たすことができなくなります。エッジコンピューティングがその代わりとなり、トレンドになるでしょう。

エッジコンピューティングの応用シナリオ 1: モノのインターネット

ネットワーク エッジ上のデバイスの急増により、デバイスによって生成されるデータ ストックはゼタバイト レベルに達しました。ネットワークエッジデバイスからクラウドデータセンターへの大量データの送信により、ネットワーク伝送帯域幅の負荷が急増し、ネットワーク遅延が長くなります。単純なクラウド コンピューティングでは、このような大量のデータを瞬時に計算するにはもはや不十分です。

クラウド コンピューティングは、モノのインターネットの「頭脳センター」として、エッジ コンピューティングでは処理できない大量のデータを保存、処理、整理、分析します。同時に、エッジ コンピューティングはモノのインターネットの「神経終末部」と考えられており、エッジ デバイスまたはエッジ サーバーで小さなデータを直接処理できるようにし、クラウド データ センターへの負荷を効果的に軽減することもできます。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連携して動作します。より正確に言えば、相互に最適化し、補完し合います。

エッジコンピューティングの応用シナリオ2: CDNコンテンツ配信サービス

従来の CDN は、キャッシュされたデータを使用して、近くのノードでのデータ転送のパフォーマンスを向上させますが、実際には、動的コンピューティング サービスの場合、データ センターに戻ることしかできず、非常にコストがかかります。エッジ コンピューティングは、従来の集中型の考え方とは異なります。主なコンピューティング ノードとアプリケーションは、ターミナルに近いデータ センターに分散して展開されます。これにより、サービス応答パフォーマンスと信頼性の点で、従来の集中型クラウド コンピューティングよりも優れています。エッジ コンピューティングにより、大量のコンピューティングを端末に非常に近い領域で完了し、要求の厳しい低遅延のサービス応答を完了できるようになります。

さらに、エッジ コンピューティングは、従来のデータ「セキュリティ」レベルの問題も軽減します。結局のところ、データ伝送距離が長くなればなるほど、経路が長くなり、時間が長くなるにつれて、データの盗難や損失のリスクが高まります。

エッジコンピューティングの応用シナリオ3：急成長する自動車のインターネット

スマート運転や自動運転など、自動車各社の新技術開発が活発化しており、コネクテッドカーが増加し、カーネットワークユーザー向けの機能も増えています。車のネットワークで送信されるデータ量が増加し続けるにつれて、その遅延/待ち時間に対する要求はますます厳しくなってきています。特に車が高速で走行しているときは、通信遅延は数ミリ秒以内に抑える必要があり、ネットワークの信頼性は安全な運転にとって非常に重要です。

では、このプロセスで車両のインターネットの高伝送速度要件をどのように満たすのでしょうか?従来の中央クラウド コンピューティングは、マルチレベルのコンピューティング処理によりレイテンシが高く、効率が低いため、自動車のインターネットの伝送ニーズを満たすことができなくなりました。エッジ コンピューティング ソリューションに基づいて、データのフィルタリング、スクリーニング、分析、処理が近点エッジ層で完了し、伝送距離が短く、遅延が少なく、効率が高くなります。クラウド コンピューティングと比較すると、車両のインターネットを保護するにはエッジ コンピューティングが必要であることは明らかです。

• ノードを「沈める」ことで、車両に最も近い基地局で計算を行うことができるため、計算距離が短くなります。
• 車載エッジ コンピューティングは、近くの基地局との低遅延効果を活用して信頼性を向上させ、リアルタイムで車両の位置情報をリアルタイムで提供できます。
• 1 台の車両がデータを分析した後、結論を導き出し、極めて低い遅延で周囲の他の接続車両に送信します。エリア内では送信が迅速に完了するため、ドライバーはタイムリーな判断を下すことができます。

エッジコンピューティングの応用シナリオ4: スマートシティクラウドブレイン

冒頭で述べたように、エッジ コンピューティングは「神経終末」に例えられます。同時に、インターネットクラウドブレインモデルに基づくスマートシティ構築アーキテクチャを「シティクラウドブレイン」または「シティブレイン」と呼ぶようになりました。ここでのエッジ コンピューティングの役割は、都市の脳の神経終末のようなものです。一方でデータ情報を収集し、ローカルでリアルタイム処理と予測を行い、ローカル処理で抽出した特徴データをクラウドブレインに送信します。一方、都市内に分散したセンサーと人工知能を組み合わせ、さまざまなシステムプラットフォームを接続し、都市運営における多くの問題をより迅速かつ効果的に発見し、対処することを可能にします。

[[241969]]

もちろん、エッジ コンピューティングの適用シナリオは、上記に挙げたものよりもはるかに多岐にわたります。将来的には、エッジ コンピューティングは、スマート セキュリティ、スマート ホーム、仮想現実、ブロックチェーン、リモート監視などのシナリオでも、さまざまなレベルの驚きをもたらすでしょう。

2. エッジコンピューティング業界全体の展望について

IDCはレポート「中国製造業IoT市場予測2016-2020」の中で、2018年にはデータの40%がネットワークのエッジで分析、処理、保存される必要があると指摘した。 2020年までに、中国の製造企業のIoT支出は1,275億米ドルに達すると予想されており、そのうちソフトウェアとサービスが市場の60％以上を占めることになるが、現段階ではこの割合は10％未満である。最近ではAWS、Microsoft、Intelなどの大手海外企業もエッジコンピューティングの導入を始めています。エッジコンピューティングがクラウドサービス企業にとって非常に重要になることは予想されます。

エッジ コンピューティングがエッジ コンピューティングに取って代わるかどうか、多くの人が疑問に思います。実際のところ、心配する必要はありません。本質的には、どちらもビッグデータを処理するためのコンピューティング方法であり、互いに補完し合っています。

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の唯一の違いは、データを遠く離れたクラウドに送信する必要がなくなり、エッジ側で処理できることです。エッジ コンピューティングは、リアルタイムのデータ分析やインテリジェントな処理に適しており、より効率的で安全です。

クラウド コンピューティングが集中型のビッグ データ処理であるならば、エッジ コンピューティングはエッジベースのビッグ データ処理として理解できます。

現段階では、エッジコンピューティングが大規模に実装されるまでには時間がかかり、関連するソリューションもさらに改善および最適化する必要があります。多くのエッジ コンピューティング クラウド サービス プロバイダーは、落ち着いて自社製品に集中する必要があります。