「クラウド＋フォグ」コンピューティングは、データエネルギーの「覚醒」の原動力となるのでしょうか？

スマート シティやスマート ホームなどの IoT アプリケーションの普及により、あらゆるもののインテリジェントな相互接続によって生成されるデータの量はますます膨大になり、コンピューティング リソースと機能に対する要求が高まっています。クラウド コンピューティングは、一定期間、端末デバイスのリソースに対する期待を完全に満たしていました。しかし、スマートデバイスの数が急増するにつれ、メモリやCPUなどのコンピューティングリソースの内部パワーが徐々に不足し、市場に出回っているスマートハードウェアデバイスのインテリジェンスが不足するようになりました。この頃、フォグコンピューティングが誕生しました。

膨大な量のデータがまだ眠っている

IDCの統計によると、2015年のスマートウェアラブルの世界出荷台数は7,810万台に達し、仮想現実産業は15億4,000万台に達し、スマートサービスロボットの市場規模は80億米ドルに達した。わが国のスマートハードウェア製品とサービスの市場規模は2020年に全体で1兆ドルに達すると予想されており、IoTが爆発的に成長し、あらゆるものがつながる時代が到来していることがわかります。ガレトナーの予測によれば、2020年までに世界のIoT接続デバイスの数は260億に達するだろう。

スマート接続ハードウェアデバイスの急増に伴い、データの量はますます大きくなっています。モノのインターネットの真の価値はデータから生まれることはよく知られています。しかし、関連データによると、デバイスによって生成されるデータの 99% は収集および保存されていません。したがって、膨大なデータソースの基盤となるスマートデバイスには、より多くのセンサーを導入する必要があります。最も重要なことは、スマート端末、ゲートウェイ、またはローカルサーバーでは、収集されたデータストリームをまずクラウドに送信し、次にクラウド内のビッグデータセンタープラットフォームでバッチ分析し、結果をスマート端末に送信する必要があることです。途中で遅延が発生すると、計算結果に基づいてリアルタイムで判断することが不可能になります。データの持つエネルギーがまだ「目覚め」ておらず、データの価値が有効に活用されていないともいえます。

コンピューティング リソースの不足によるデータ エネルギーの「休止状態」に対処するには、ブロードバンド伝送機能を改善するだけでは不十分です。コンピューティング リソースを柔軟に展開し、中間伝送リンクを削減し、ユーザーのニーズに基づいてリアルタイムで意思決定を行えることが必要です。しかし、これは現在のところ、従来のクラウド コンピューティング機能だけでは実現できません。

クラウドコンピューティングの混乱の霧は解消できるのか？

過去 10 年ほどの間に、クラウド コンピューティング プラットフォームは、クラウド ユーザーにデータ センターのコンピューティング リソースを提供し、大規模なリソース プール、多数のユーザーがリソースを共有することによる安価なリソース、あらゆるネットワーク デバイスでいつでもどこでもアクセスできること、迅速な再展開、柔軟なリソース リースなどの優位性を発揮してきたことは否定できません。しかし、スマートハードウェアデバイスの急速な普及に伴い、クラウドコンピューティングの欠点も明らかになっています。

ご存知のとおり、スマート ハードウェア デバイスの設置場所は一般的に分散しています。インターネットの多層構造では、クラウド コンピューティング データ センターはコア ネットワークに配置されており、通常はエンド ユーザーから遠く離れています。ユーザーメッセージが届くまでにいくつかの紆余曲折を経る必要があるため、待ち時間が長くなります。リアルタイム要件が高いアプリケーションを中央クラウドに展開するのは困難です。さらに、中央ネットワーククラウドには多数の IoT デバイスが配備されるため、ネットワークの輻輳が発生します。セキュリティや生活に関わる IoT アプリケーションの場合、途中の特定のリンクでアプリケーションが失敗すると、大きなセキュリティ リスクが発生します。そのため、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発展による多様なニーズに徐々に応えられなくなり、この時点でフォグ コンピューティングが誕生しました。

フォグ コンピューティングの概念は 2 年前に Cisco によって提案されました。 Cisco の定義では、フォグは主にエッジ ネットワーク内のデバイスを使用します。これらのデバイスは、ネットワーク内に配備されたルータ、スイッチ、ゲートウェイなどの従来のネットワーク デバイスとも言えますし、特別に配備されたローカル サーバーとも言えます。しかし、フォグ コンピューティングはあくまでも概念に過ぎず、実際に実装されたことはありません。 GizwitsのCEOであるHuang Zhuo氏は、フォグコンピューティングとエッジコンピューティングは似ており、クラウドの機能の一部をネットワークのエッジ、デバイス側、またはゲートウェイに解放するものだと述べた。これをデバイス側にプッシュすることをエッジ コンピューティング、ゲートウェイやルーターにプッシュすることをフォグ コンピューティングと呼び、これによりクラウド データ センターのネットワークとコンピューティングの負荷が軽減されます。

クラウド コンピューティングと比較すると、フォグ コンピューティングはエンド ユーザーに近いデータ通信処理ソリューションですが、フォグ コンピューティングはクラウド コンピューティングの拡張にすぎず、代替ではありません。フォグ コンピューティングは、データ、データ処理、アプリケーションをネットワーク エッジのデバイスに集中させて直接処理および保存し、残りの貴重なデータをクラウド サーバーに送信して保存またはさらに処理することで、クラウド コンピューティングの価値を最大限に高めます。簡単に言えば、クラウド コンピューティングの概念、つまり高いコンピューティング効率、迅速な更新と展開の利点をデバイス側またはゲートウェイに移し、シスコのアイデアを企業に適用して、大量のデータを処理する際にコンピューティング データが不足するという現在の問題を解決することです。

フォグコンピューティングは非常に重要な商業的価値を持っています。世界中のクラウドコンピューティングデータセンターの電力消費量は、原子力発電所 30 基分に相当するとされています。データセンターの電子消費は大きなコストとなっています。フォグ コンピューティング ノードの配置は比較的分散しており、集中的に大量の熱が発生しないため、消費電力が削減され、コストが削減されます。さらに、フォグ コンピューティングは、低遅延のインタラクションを提供し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、分散化された地理的分布を備えているため、Internet of Everything のニーズを満たし、モバイル ビジネスのレイアウトを効果的に支援し、モバイル データ分析を実装します。重要なのは、商業データのプライバシーを効果的に保護できることです。

クラウド、パイプ、エンドがフォグコンピューティングを推進

中核となる高速クラウド コンピューティングが大規模なデータ センターにあるのに対し、フォグ コンピューティングは、モビリティ要件を満たす広範囲の地理的分散を備えたビジネス展開です。黄卓氏は、将来のデータセンターはクラウドとフォグを組み合わせたデータセンターでなければならないと述べた。エンタープライズ レベルのコンピューティングの未来はまだクラウドにありますが、本当のコンピューティング革命はまだ未知数です。

フォグ コンピューティングを実際に実装するにはどうすればよいでしょうか?コンピューティング機能とストレージ機能を動的かつ大規模に展開するにはどうすればよいでしょうか?クラウド側とデバイス側が効率的かつシームレスに連携するにはどうすればよいでしょうか?複雑な計算をクラウドとフォグの間で合理的に分解して統合するにはどうすればよいでしょうか?この問題に対して、黄卓氏は、フォグとクラウドの組み合わせは、クラウド、パイプ、エンドを制御できる技術プラットフォームを通じてのみ真に実現できると考えています。モノのインターネット、ビッグデータ、機械学習の統合は、現在直面している最大の障害です。 「クラウド + フォグ」コンピューティング アーキテクチャを通じて、機械学習はデータ収集と処理ロジックをデバイスとゲートウェイに動的に分散できるため、大量の端末デバイスが機械学習操作に参加できるようになり、収集可能なデータとコンピューティング リソースの量が大幅に増加し、複雑な機械学習アルゴリズムを効率的に実装できます。

クラウドとフォグを組み合わせることで、相互にメリットをもたらすコンピューティング モデルが形成されます。この新しいコンピューティング モデルは、間違いなくモノのインターネットのアプリケーションに適応しやすく、重要な商業的価値があります。スマートハードウェア、スマートグリッド、車両のインターネット、スマートホームの分野には、無数のアプリケーションシナリオがあります。たとえば、インテリジェントな信号監視システムでは、人間による監視が必要なシーンでは、フォグ ノードがビデオ ストリームを中央コンピューター ルームへ直接転送します。高いリアルタイム性能を必要としないその他の監視ビデオについては、フォグノードで直接処理し、圧縮後に中央コンピュータ室に送信することができます。これにより、フォグ ノードからコンピュータ ルームまでのネットワーク帯域幅が軽減されます。もちろん、クラウドとフォグ間のデータ ストリームの伝送と処理の柔軟な処理は、クラウド パイプ エンドなどの技術アーキテクチャ プラットフォームによるものです。