クラウドの次はエッジコンピューティング

さまざまな「計算」が次々と登場する時代に、またひとつ「ネット有名人計算」が登場した。先日終了した第4回世界インターネット会議では大きな注目を集め、「技術的な真珠」として称賛されました。それはエッジコンピューティングです。

エッジコンピューティングとは何ですか?

「エッジ コンピューティングとは、データ ソースのエッジで完了するコンピューティング手順を指します。」 2017年12月29日、天津大学コンピュータサイエンス学院の王小飛教授が科技日報の記者のインタビューを受けた。彼の研究分野はエッジコンピューティングとストレージです。彼は、エッジ コンピューティングとは、アプリケーション、データ、サービスの操作をネットワークの中央ノードからネットワーク ロジック内の「エッジ ノード」に移動して処理する分散コンピューティング アーキテクチャであると紹介しました。

ビッグデータの時代では、ますます多くのデータがクラウドに送信され、保存および計算され、その後端末に戻されて結果が表示されます。このプロセスはクラウドへの負荷を増大させるだけでなく、トランクデータの輻輳を引き起こし、データ処理とフィードバックの時間に影響を与えます。

上記の問題を解決するために、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原理はクラウド コンピューティングの原理と同じで、データをリモート センターにアップロードして分析、保存、処理します。しかし、すべてのデータを同じセンターに転送する必要があるクラウド 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 モデルでは、複数の中央ノード、いわゆる「フォグ ノード」を設定してデータを処理します。

フォグ コンピューティングの登場後、より急進的なアイデアが生まれました。データをクラウドや分散型データ センターに送信できるのであれば、端末に最も近い場所でデータの保存とコンピューティングを完了すればよいのではないでしょうか。こうしてエッジコンピューティングが誕生しました。

王小飛氏は科技日報の記者に次のような例え話をした。「クラウドコンピューティングはあらゆるものを『クラウド』に送るのに対し、フォグコンピューティングはデータを周囲の『霧』に送る。このロジックは『分散型クラウドコンピューティング』と呼ばれ、エッジコンピューティングは単にデータを直接手元に送るだけだ。」

モノのインターネットの発展の急速な列車に乗る

データは人工知能開発の基盤です。たとえ AlphaGo と同じくらい強力であっても、大量のデータトレーニングなしでは成功することはできません。今日、インターネットによって毎日生成されるデータの量は想像を絶するほどです。 Cisco VNI レポートによると、2020 年までに平均的なインターネット ユーザーは 1 日あたり約 1.5 GB のデータを生成することになります。 Internet of Everythingの時代では、データはエッジにある無数のセンサーや端末デバイスからより多く得られるようになり、従来のコンピューティング システムではこのデータを効果的に活用できなくなります。新たなデータ処理のニーズを満たすために、エッジ コンピューティングが中心的な位置を占めるようになりました。

エッジ コンピューティングの台頭は、その原動力であるモノのインターネットと切り離すことはできません。

王小飛氏などの業界専門家の見解では、クラウド コンピューティングやフォグ コンピューティングと比較して、エッジ コンピューティングはリアルタイムの短サイクル データ分析に重点を置いています。エッジコンピューティングはデータソースに近いため、ローカルネットワーク内で計算を完了でき、操作データをクラウドにアップロードする必要がないため、データ処理速度が大幅に向上し、帯域幅コストが削減され、モノのインターネットの運用を適切にサポートできます。

「エッジコンピューティングはますます注目を集めていますが、クラウドコンピューティングを根本的に置き換えるものではありません。両者は互いに補完し合っています。エッジコンピューティングで処理されるデータはローカルデータのみであるためです。データを完全に理解するには、バックエンドでの包括的な処理にクラウドコンピューティングが依然として必要です」と王暁飛氏は述べた。

短期的には爆発的な発展は見込めない

現在、スマート シティ照明システムは、エッジ コンピューティングの一般的なアプリケーション シナリオです。たとえば、都市の街灯をモノのインターネットに接続することで、管理者は視覚的な管理と予測メンテナンスを実現できます。夜間の交通量が少ない場合は、街灯の明るさを下げたり、間隔をあけて点灯したりすることができます。雨の日など照明条件が悪い場合、外部の状況に応じて明るさを適宜調整できます。

エッジ コンピューティングも静かに登場してきました。 「高級コミュニティやオフィススペースでの顔スキャンによるアクセス制御も、日常生活におけるエッジコンピューティングの最も一般的な応用例です。」王小飛氏は、ドアを開けるかどうかを素早く指示するためには、アクセス制御システムがカメラの前の肖像画を素早く識別する必要があると紹介した。エッジ コンピューティングを使用しない場合、最も簡単な方法は、フロントエンド カメラでビデオ情報をキャプチャし、データをストリーミング メディア形式で圧縮してバックエンドに送信し、計算結果を取得してからフロントエンドに返すことです。この情報伝送方法は、ネットワーク帯域幅とバックエンドストレージへの負荷を増大させるだけでなく、多くの時間を消費します。

しかし、もしそうなら、ゲストはイライラしていただろうと思います。ここでエッジ コンピューティングが役に立ちます。人を素早く認識し、指示を出し、計算結果をリモートサーバーに送信するだけです。 「応答速度は数ミリ秒で、操作も簡単です」と王小飛氏は語った。

エッジ コンピューティングの見通しは有望に見えますが、解決すべき技術的な問題がまだ多く残っています。 「エッジコンピューティングが短期間で爆発的な発展を示すことは難しく、まだ道のりは長い。」王小飛氏は、エッジコンピューティングは、きめ細かいデータ処理サービスとして、現在、2つの大きな技術的ボトルネックに直面していると述べた。一方で、エッジ コンピューティングは異種性と互換性を保つのが困難です。その結果、真のエッジ コンピューティング機能を備えた家庭用デバイスやネットワークはごくわずかになります。もう一つはチップ技術です。 「将来的には、現在クラウドで行われているデータコンピューティング作業はフロントエンドに転送され、フロントエンドで直接処理されるようになる。そのためには、フロントエンドに強力なデータ処理能力とそれをサポートするチップ技術が必要になる。そのため、チップ技術の発展はエッジコンピューティングの応用に直接影響を与えるだろう」と彼は述べた。