この記事では、「エッジコンピューティング」とモノのインターネットの密接な関係について説明します。

モノのインターネットの究極の目標は、あらゆるものを接続することです。しかし、現在のブロードバンドレベルでは、デバイスからクラウドへのデータ転送を完全に実現することはできません。この時点で、エッジコンピューティングが世間の注目を集めるようになりました。エッジコンピューティングは、物理的なオブジェクトに近いエッジでデータを処理、保存、適用するプロセスであり、これによりユーザーはより高速な応答を得ることができ、デバイスとクラウド間のデータ転送の問題を解決できます。クラウドコンピューティングよりも大きな利点があります。

モノのインターネットの発展に伴い、エッジコンピューティングは現在最も注目されている技術の 1 つとなり、Huawei、Alibaba、ARM、Intel などの業界大手が独自の計画を立てるようになりました。では、エッジコンピューティングとは一体何であり、モノのインターネットとどのように関係しているのでしょうか。続きを読む:

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丨クラウドコンピューティングIoTの課題

クラウドコンピューティングは、インターネットの最も重要なプラットフォームテクノロジとして、大規模なデータセンターを構築し、大量のデータを集中的に保存および処理し、データセンター内の大規模なマシンの計算能力を使用して計算を行い、問題を解決します。

今世紀初頭にクラウドコンピューティングモデルが登場し、広く採用されて以来、クラウドコンピューティングは私たちの生活、学習、仕事を変えてきました。大企業のデータセンターは貴州省からアイスランドまで世界中に見られます。 Amazon、Microsoft、Alibaba、Tencentにとって、クラウドコンピューティングプラットフォームも最も重要な事業および収益源の1つとなっています。

しかし、モノのインターネット時代の到来により、クラウドコンピューティングプラットフォームは、大量のデバイスアクセス、膨大なデータ、帯域幅の不足、過剰な電力消費など、難易度の高い課題に直面することになります。現在の帯域幅レベルでは、デバイスとクラウド間のデータ転送をサポートできないため、クラウドコンピューティングセンターがデータの決定をリアルタイムで返すことが不可能になります。

その結果、エッジコンピューティングが注目を集めるようになりました。

丨エッジコンピューティングの応用と利点

エッジコンピューティングは、オブジェクトまたはデータのソースに近いネットワークのエッジで、ネットワーク、コンピューティング、ストレージ、およびアプリケーションのコア機能を統合するオープンプラットフォームです。エッジコンピューティングの中核は、コンピューティングタスクをクラウドコンピューティングセンターからソースデータを生成するエッジデバイスに移行することです。エッジコンピューティング IoT ソリューションは、センサー制御層、ネットワーク層、アジャイルコントローラー、アプリケーション層というアーキテクチャ層に分かれています。

センシングおよび制御層: この層には、多数のセンサー、制御コンポーネント (スイッチなど)、測定コンポーネント (電気メーターなど)、および通信コンポーネントが含まれます。これらの通信コンポーネントは独立して存在する場合もあれば、他のコンポーネントと組み合わされている場合もあります。

ネットワーク層: この層は主に統合と相互接続を実現します。ネットワーク接続と管理に加えて、エッジコンピューティング、オンサイト処理、ローカルでのビジネスの存続の確保などの機能も備えています。ローカルでの存続と現場での処理は、モノのインターネット、特に大規模な産業施設や民間施設にとって非常に重要です。さらに、プロトコル変換もこの層の重要な機能です。 IoT分野には多数のプロトコルが存在します。これらのプロトコルは、さまざまな業界の歴史的な蓄積から生まれたものであるため、外部に送信するデータを IP ネットワーク上で統一的に伝送するには、ゲートウェイでプロトコル変換を実行する必要があります。

アジャイルコントローラー: このレイヤーは、ゲートウェイから送信されたデータを統一された方法で処理し、アプリケーションレイヤーに送信します。また、基盤となるネットワーク、センサー、制御コンポーネント、測定コンポーネント、コンピューティングリソースを管理し、ネットワークの展開と構成のための自動化ツールも提供します。

ビジネスアプリケーション層: この層はさまざまな業界のアプリケーションです。

データはソースデータデバイスとエッジデバイス間でのみ交換され、クラウドコンピューティングプラットフォームにアップロードされなくなるため、IoT アプリケーションでは、エッジコンピューティングには従来のクラウドコンピューティングに比べて次の 5 つの点で絶対的な利点があります。

丨安全要件

クラウドコンピューティングモデルでは、すべてのユーザーデータをデータセンターにアップロードする必要があり、このプロセスではデータセキュリティが重要な問題になります。電子金融口座のパスワードから検索エンジンの履歴、スマートカメラの監視まで、これらの個人のプライバシーデータは、データセンターにアップロードされるとデータ漏洩のリスクを伴います。これが、エッジコンピューティングが大手産業企業の間で支持を集めている理由の 1 つです。

知的財産問題

さらに、セキュリティの問題と密接に関連しているのは、独自のデータと知的財産に関する懸念です。クラウドコンピューティングでは、すべてのユーザーデータをデータセンターにアップロードする必要があります。例えば、石油精製所の精製工程やコーラ製造所の製造法など、企業秘密とみなされる重要な情報も、高品質なセンサーで得られる産業データを通じて得ることができます。

インタラクションの遅延と回復力

IoT アプリケーションで発生するデータの量は非常に膨大であるため、クラウドコンピューティングセンターに直接アップロードして処理することはもはや適切ではありません。ネットワーク帯域幅の負荷が高いだけでなく、膨大なデータの検索に時間がかかることも許容できません。自動運転車では、データ伝送と相互作用の遅延に対して非常に高い要件が課せられます。エッジコンピューティングはデータソースに近いため、データを迅速に処理し、リアルタイムで判断し、乗客の安全を完全に確保できます。

自動運転車には複数のカメラとライダーが搭載されており、これらのセンサーは毎秒大量のデータを生成します。しかし、自動運転車は、決定を下す前に、データがクラウドコンピューティングセンターに送信されて処理されるのを待つことはできないのは明らかです。このとき、エッジコンピューティングは、無人運転のためのリアルタイムデータ処理の強力なツールになります。車が故障する危険がある場合、センサーは故障の振動情報をすぐに送信し、それをローカルゲートウェイに送信して処理することができます。ゲートウェイは、障害を識別してから数ミリ秒または数秒以内に、マシンをシャットダウンするためのアラームまたはコマンドを発行します。

また、回復力も重要です。自動車、重工業機械、製造業では、ネットワークカバレッジが減少した場合でも、エッジコンピューティングによりローカルネットワークの存続を確保し、継続的な運用を維持し、事故を回避できます。

丨帯域幅コストを削減

カメラやエンジン内で動作する集約型センサーなどの接続されたセンサーの中には、大量のデータを生成するものがあり、このような場合、この情報すべてをクラウドに送信すると時間がかかり、コストもかかりすぎます。

スマートシティや公共の安全のニーズに伴い、カメラビデオ分析技術の重要性がますます高まっています。しかし、カメラの数が多いため、生成されるデータの量が非常に大きくなり、クラウドコンピューティングセンターに直接アップロードして処理することはもはや適切ではありません。ネットワーク帯域幅の負荷が高いだけでなく、膨大なデータの検索に時間がかかることも許容できません。ここでエッジコンピューティングが役に立ちます。

丨自律性

遅延と弾力性の問題があるからこそ、エッジコンピューティングの自律的な意思決定はクラウドの特性に依存せず、IoT アプリケーションにおいて決定的な利点となります。

多くの人にとって、工場やオフィスをモノのインターネットに接続する目的は、多数のプロセスを自動化できるようにすることです。エッジコンピューティングでは、マシンは自分自身や実行中のプロセスを監視できるだけでなく、何か問題が発生した場合に修正アクションを実行するようにプログラムすることもできます。したがって、センサーが圧力の上昇を検出すると、さらに下にあるバルブを解放することができ、プロセスが特定のレベルの自動化に依存すると、そのレベルがタイムリーに実行されることに依存する必要があります。

まとめ

エッジコンピューティングは、インテリジェントな相互接続サービスをローカルに提供し、デジタル変革プロセスにおける業界の主要なニーズを満たします。モノのインターネット時代のデータ処理 2.0 時代では、増え続けるデータによりエッジコンピューティングの需要が高まっています。 IDC の予測によると、将来的には 50% 以上のデータ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のことです。その巨大な市場スペースは大手企業からも注目されています。エッジコンピューティングが今後 IoT 技術の発展をどのように促進していくのか、楽しみに待ちましょう。

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