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なのでしょうか。また、エッジ コンピューティングとモノのインターネットの関係はどのようなものでしょうか。続きをお読みください。
1. クラウドコンピューティングにおける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。 2. エッジコンピューティングの用途と利点 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。
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。 1. セキュリティ要件 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。ハネウェルが昨年開催したユーザーグループ会議では、同社の産業オートメーション製品の顧客のほとんどは、セキュリティ上の脆弱性を懸念してハネウェルの工場に無線インフラを導入することに消極的だった。 ターゲット社の侵害におけるさまざまなハッキング(HVAC システムから始まり、最終的には顧客のクレジットカード情報が漏洩)により、ハッカーがインフラストラクチャを標的にしているのではないかという懸念が高まっていますが、特定の産業プロセスに関しては、その懸念は完全に正当なものとなっています。 2. 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。シーメンスのIoT戦略担当上級副社長ジャガナス・ラオ氏は、一部の食品会社はこの問題に特に敏感だと述べた。 3. インタラクションの遅延と弾力性 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。 4. 帯域幅コストを削減する 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。 5. 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。 3. 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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