クラウド戦争の次のステップ：エッジ

10 年以上前、Amazon Web Services (AWS) は、柔軟なコンピューティング インスタンスを提供できるシステムとして人々の前に登場しました。 AWS の誕生については人によってさまざまな見解があります。たとえば、Amazon が AWS を作成した目的は、そのプラットフォーム上の小売業者が独自のシステムを構築することで生じる IT の負担を負わなくて済むようにすることだと考える人もいます。実際、当時は AWS を Amazon が立ち上げた追加事業としか考えていない人がほとんどで、Amazon も AWS の宣伝をあまりしていませんでした。

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その後、大小さまざまな企業がAWSのサービスを導入するようになり、AWSは着実に成長してきました。しかし、アマゾンは2015年に年間収益が50億ドルを超えるまでAWSデータを公開しませんでした。これは当然アマゾンの優れた特徴です。現在、アマゾンの営業利益のほぼすべてが AWS から得られており、AWS は明らかにアマゾンの成長エンジンとなっている。

2006 年から 2015 年にかけて、ほとんどのローカル サーバー、ストレージ、ネットワーク ベンダーは成長が鈍化する時期を経験しましたが、その際には通常、市場全体のパフォーマンスの低迷 (特に 2008 年の金融危機) を言い訳に挙げていました。しかし、実際には、成長と利益は Amazon、Linkedin、Facebook、Twitter、Google などのクラウドベースの企業に流れています。

一方、マイクロソフトは、顧客とパートナーに課していた「戦略税」を排除し、最終的に自社のエコシステム内での Windows の重要性を再定義するという重要な変革を行いました。これにより、「Azure 時代」が到来し、Microsoft は自らを改革することになった。

Google は当然ながら遅れをとることを望んでいません。同社は、エンタープライズ サービスが、持続可能な成長をもたらす、かなり安定した、収益性の高いビジネス モデルであることを認識しています。同時に、Google は Android、自動運転、Google Glass (VR/AR)、長寿研究などの分野も模索しています。

2018 年に向けて早送りすると、クラウド戦争の前半は終わりました。クラウド サービス プレーヤーはそれぞれ、今後 3 ～ 5 年間の市場の変化、つまりデータを明確に理解しています。メーカー間の競争の焦点は、機能・性能からデータへと急速に移りつつあります。これらのデータは非常に魅力的であり、「いつでも閲覧できるが、自由に持ち出すことはできない」（つまり、入場は無料だが、クラウドからデータを持ち出す際には料金を支払う必要がある）という特徴があります。それ以来、テクノロジーは進化し、API (Google の Vision API など) やサービスとしてのアルゴリズム (Amazon Lex の会話型インターフェースなど) など、より多くのロックイン製品が含まれるようになりました。

現在、クラウドベンダーも IoT 技術の開発に注力しており、IoT エッジ技術の出現を促進します。定義上、モノのインターネットは、大量のデータを生成するためにローカルのインテリジェント コンピューティング サポートを必要とする一連のインテリジェント システムです。

現在のクラウド コンピューティングはモノのインターネットの到来に対応できていないため、モノのインターネットのエッジは課題となります。この問題が解決されなければ、クラウド コンピューティングの成長は必然的に成長のボトルネックに陥ることになります。 「クラウド コンピューティングは柔軟性に優れていますが、データの重さや光の速度といった物理的な問題を抱えています」と、ガートナー社のアナリストであるトーマス ビットマン氏は記事「エッジがクラウドを飲み込む」の中で述べています。

クラウドプロバイダーはこれに気付いており、この問題に対処する方法を検討しています。 2月にGoogleはLogMeInのXively IoTプラットフォームを買収し、4月にはMicrosoftがIoTへの支出を3倍の50億ドル以上に増やすと発表した。

これは、これらのクラウドベンダーが、IT 市場と IoT/エッジ市場の大部分を失っていることに気付いたためです。さらに、既存の問題を解決できない場合、既存のクラウド収益に大きな影響が出る可能性があることも理解しています。なぜなら、モノのインターネットのエッジで生成されるデータの量は、クラウド データ センターに保存されるデータの量をはるかに上回るからです。

現在のクラウド製品がモノのインターネットのエッジの問題を解決できない理由は、クラウド コンピューティングの設計原則がそれらのエッジのニーズに関連していないためです。

クラウド コンピューティングと比較すると、IoT とエッジ システムはまったく異なる特性を持っています。

フットプリントが小さく、電力に敏感なソフトウェア スタックを備えています。ソフトウェアを無制限に拡張することはできず、クラウドにコンテナを追加するコストをゼロにすることはできません。したがって、メモリと CPU フットプリントを最小限に抑えるように最適化する必要があります。これを大規模に導入すると企業に大きなメリットがもたらされますが、重要な課題を迅速に解決するとなると問題になります。 IoT エッジはまさにその逆です。 IoT エッジは非常に小さなデバイスまたはセンサー上に設計できるため、追加のソフトウェア スペースをほとんど占有しません。

遅延は変動します。エッジ デバイスからクラウドまでの遅延は、数百ミリ秒から 100 パーセントの遅延までの範囲になります。クラウド内のレイテンシは、仮想マシンやリージョン全体の実際の状況によって決まり、より安定していることが多いです。

多様なネットワーク。エッジ スタックはさまざまなネットワークで実行できます。一部のエッジ コンピューティングは、イーサネット、セルラー、衛星、WiFi 経由で接続できます。クラウド コンピューティングは通常、標準化された有線接続とイーサネット タイプのネットワーク システムを通じてのみ接続できます。

予測不可能な帯域幅。 IoT では帯域幅も変化する可能性があり、ソフトウェアはこれに対処できる必要があります。

断続的な接続。 IoT/エッジ システムの接続性は本質的に散発的です。こうした列車や貨物船は、駅やターミナルに停車するたびに、不定期にネットワークに再接続する必要があります。これは、IoT デバイスを時々接続する小規模な請負業者にも当てはまります。

企業が AI とデータを通じて独自のインターネット エッジ システムを構築し始める中、私たちは歴史が教えてくれたいくつかの原則を覚えておく必要があります。

オープンAPI 。企業は、特定のクラウド プロバイダーのプラットフォームに縛られるのではなく、オープン API プラットフォームを使用する必要があります。

構造。複数の IoT システムを地域およびグローバル クラウド システムに接続することで、実際にデータ構造が構築されることを理解する必要があります。データの移動によってアプリケーションが書き換えられないように、アプリケーションがシステム全体で単一のデータにアクセスできるようにします。

ローカルに行動し、グローバルに学ぶ。 AI とそのサブブランチであるエッジ機械学習では、クラウドに依存せずにローカルな状況に効果的に対応するために、企業がローカルで独立して行動する能力が必要です。そうは言っても、システム/構造は、すべてのエッジから総合的に学習し、そのインテリジェンスを各エッジにフィードバックできるようなものである必要があります。

システムを大きくしすぎないでください。すべての制御および管理機能をクラウドに配置すると、システムが障害を受けやすくなる可能性があります。システムは、エッジ、地域クラウド、グローバル クラウドのいずれであっても、個別のデータ クラスターに分割して、まとめてまたは個別に管理できるようにする必要があります。

安全性。データ主導の戦略により、集約されたインテリジェントなデータがクラウドにプッシュされるため、クラウド内でデータを安全に保つためのセキュリティ メカニズムが導入されるようになりました。しかし、エッジはどうでしょうか?データが現在どこに保存されているかに応じて、同じデータに対してセキュリティ ポリシー フレームワークを複数回再作成する必要はありません。

クラウドは過去であり現在ですが、モノのインターネット時代が来たら、エッジが未来になるのでしょうか?