エッジコンピューティング + IoT クラウド プラットフォームは、大手企業間の強力な協力のハイライトになりつつあります。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とクラウド コンピューティングは連携して、さまざまな業界のデジタル変革を促進します。リアルタイムビジネス、ビジネスインテリジェンス、データ集約と相互運用性、セキュリティとプライバシー保護などの面で、デジタル変革のプロセスにおける業界の主要ニーズを満たすために、近くでインテリジェントな相互接続サービスを提供します。 モノのインターネットの基盤は、デバイスをネットワークに接続し、対話、データ収集、データ処理の機能を実現することであることは周知の事実です。現在、モノのインターネットの主なコンピューティング能力はクラウド コンピューティングによって提供されています。エッジ コンピューティングによってもたらされるさまざまな利点により、モノのインターネットはクラウド コンピューティングを放棄してエッジ コンピューティングを採用すべきであると感じられるようになったようです。 しかし、エッジ デバイスによって生成されるデータ ストリームの多くは、クラウド コンピューティングによって「遠隔」で処理および分析されるため、リアルタイムの意思決定が不可能になります。たとえば、ウェアラブルカメラを使用した視覚サービスの応答時間は 25 ~ 50 ミリ秒である必要があり、クラウド コンピューティングを使用すると深刻な遅延が発生します。別の例として、産業システムのリアルタイム検出、制御、実行には高い要求が課せられており、一部のシナリオではリアルタイム要件が 10 ミリ秒以内となっています。データ分析と制御ロジックをすべてクラウドに実装すると、ビジネス要件を満たすことが難しくなります。さらに、クラウド プラットフォームをベースとしたビデオやオンライン ゲームなど、膨大なデータ ストリームを生成するマルチメディア アプリケーションも、クラウド コンピューティングに依存すると、プレーヤーの待ち時間が長くなるなどの問題が発生し、ユーザーのニーズを満たすことができなくなります。
人々の生活、市政、さらには産業や農業に直接利用される IoT システムにとって、効率とスピードはすべてを意味します。特に高度な生産指向の IoT では、民生端末の遅延率は許容できません。クラウド コンピューティングがデータをクラウドに送信し、その結果を端末に返すというアイデアは、エッジ コンピューティングの近接原理ほど高速ではないことは明らかです。ご存知のように、短い時間に端末の数を掛けると、驚くべき産業効率になります。 たとえば、洗濯機と冷蔵庫がインテリジェントに制御され、クラウド コンピューティングに依存している場合です。しかし、自宅で停電が起きていないのにインターネットがダウンしてしまったらどうなるでしょうか?クラウド伝送が行えない場合、IoT デバイスは使用できなくなります。それはとても恥ずかしいことではないですか?エッジ コンピューティングは、ネットワーク環境のこの部分の制限を解決します。また、クラウドにデータをアップロードすることで発生するデータ漏洩のリスクも回避できるため、IoT システムに適しています。 エッジコンピューティングは、消費者向け IoT 端末で重要な役割を果たすだけでなく、産業用アプリケーションでも重要な役割を果たします。計算は、ネットワークの遠端にあるリソースを利用して、レイヤーごとに実行できます。たとえば、一般的なプロダクション パイプラインでは、デバイス上で生成されたデータをフィルター処理し、データを送信するエッジ ノードで分析作業を実行してから、クラウドを通じてより複雑なコンピューティング タスクを実行できます。エッジ ノードは、クラウド コンピューティングのタスクの一部を共有することで、データ センターのコンピューティング能力を強化できます。 ビジネス プロセスの最適化、運用と保守の自動化、ビジネス イノベーションにより、ビジネスはインテリジェンスへと推進され、エッジサイド インテリジェンスは大幅な効率向上とコスト上の利点をもたらします。実際、エッジ コンピューティングは、産業オートメーションに携わる人々にとって馴染みのない言葉ではありません。たとえば、現在一般的に使用されている PLC、DCS、産業用コンピュータ、産業用ネットワークに基づく制御システムでは、最下層に位置し、機器に組み込まれているコンピューティング リソースが、多かれ少なかれエッジ コンピューティング リソースです。 多くのベンダーも、ソフトウェア ソリューションを使用してエッジ コンピューティングを実装するための第一歩を踏み出しています。たとえば、Nokia のモバイル エッジ コンピューティング (MEC) 向けソフトウェア ソリューションは、基地局サイトにエッジ コンピューティング機能を提供するように設計されています。同様に、シスコの IOx は、統合サービス ルータにエッジ コンピューティング環境を提供します。 これらのソリューションは特定のハードウェアに適用されるため、異機種環境での展開には適していません。ソフトウェア ソリューションが直面している課題の 1 つは、さまざまな環境にわたって移植可能なソリューションをどのように開発するかということです。一部の企業では、一般的なコンピューティング ニーズをサポートするためにエッジ ノードのアップグレードを検討しています。たとえば、ワイヤレス ホーム ルーターをアップグレードして、追加のコンピューティング タスクをサポートできます。 Intel の Smart Cell Platform は、仮想化テクノロジーを使用して追加のコンピューティング タスクをサポートします。専用 DSP を汎用 CPU に置き換えることも別の解決策ですが、多額の投資が必要になります。 関係機関の統計によると、2020年までにインターネットに接続される端末やデバイスの数は500億台に達すると予想されています。エッジデバイスと端末ネットワーキングの最大の「異種」特性に加えて、製品のライフサイクルはますます短くなり、パーソナライズされた需要が高まり、ライフサイクル全体の管理とサービスの傾向がますます顕著になっています。これらの新しいトレンドでは、強力な技術サポートを提供するためのエッジ コンピューティングが必要です。 |
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