エッジコンピューティングを推進する 4 つのデータ要件

エッジ コンピューティングは、データ処理をネットワークのエッジに移動することでクラウド コンピューティング システムを最適化する手法であり、主にデータ ソースの近くで分析と知識生成を実行することで通信帯域幅を削減できるため、人気が高まっています。しかし、このアプローチには、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、センサーなど、ネットワークに継続的に接続されていないリソースが含まれます。エッジ コンピューティングの存在を推進するのは、データ アクセスの速度、データ センターの信頼性、データ生成の速度、セキュリティという 4 つの主要なデータ要件です。

エッジ アプリケーションの特徴には、ビジネス モーメントを捉える高速な応答時間、ダウンタイムが重大な結果をもたらす可能性があるデータへの容易なアクセス、すべての生データを中央の場所に移動する必要のない高レートおよび高ボリュームのデータ生成、エッジ コンピューティングから上位レベルへのデータ移動を妨げる可能性のあるプライバシーとセキュリティの懸念などがあります。

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最近のブログ投稿で、調査会社ガートナーのトム・ビットマン氏は、「エッジコンピューティングがクラウドコンピューティングに取って代わるだろう」と予測しました。彼は、ますます多くのデータ アプリケーションが速度に依存するようになり、エッジ コンピューティング デバイスはコア インフラストラクチャ デバイスよりもこれらのニーズを満たすのに適していると考えています。そのため、ビットマン氏は、エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングよりも重要になる可能性があると述べた。

モノのインターネット (IoT) は、エッジ コンピューティングがますます重要な役割を果たす分野です。 451 Research の最近の調査結果もこの見解を裏付けており、IoT プロジェクトに関する調査の直接的な結果として、組織の約 3 分の 1 (30.2%) が今後 12 か月以内にネットワーク エッジ/境界デバイスの容量を増やす予定であることがわかりました。組織のほぼ半数 (45%) が現在、エッジでデータ分析、データ集約、データ フィルタリングなどの IoT データ処理を実行していることを考えると、これは驚くべきことではありません。これらの組織の約半数はこれを IoT デバイス上で直接実行し、残りの組織は IT インフラストラクチャ内で実行しています。

エッジコンピューティングとIoTネットワークアーキテクチャ

IoT ネットワークには、図に示す 4 つの基本レイヤーを含む複数の「レイヤー」のコンピューティング システムが含まれます。各レイヤーにはデータを維持、処理、分析する機能がありますが、規制、プライバシー、セキュリティ上の理由により、すべてのデータを後続のレイヤーに転送できるわけではありません。上位レベルに移動するデータは通常、集約されます。

4 つの基本レイヤーの特性は次のとおりです。

レイヤー 1 には、デバイス、センサー、アクチュエータなどの「モノ」が含まれます。

ティア2には、通信ゲートウェイやデータ収集システムなどのティア1デバイスからデータを収集するゲートウェイまたはデータ収集システムが含まれます。

レイヤー3はエッジITまたはエッジ付近と呼ばれます

レイヤー 4 は、データ センターであれ、クラウドベースのストレージ リポジトリであれ、IT インフラストラクチャの中核です。

これらの 4 つの層に加えて、エッジとコアの間に任意の数の中間層を配置できます。具体的には、エッジ コンピューティングの存在を推進する要件には次のものが含まれます。

速度: ユーザーが顧客にタイムリーに対応するなどの「ビジネス モーメント」を捉えられるようにするには、データの遅延を排除または最小限に抑える必要があります。また、スピードにより、エッジ分析によって製造プロセスにリアルタイムのフィードバックを提供できるようになり、プロセスをリアルタイムで最適化できるようになります。

データ アクセスの可用性と信頼性: エッジ分析は、病院や高速道路などの重要な環境で実行されることがよくあります。このような状況では、ダウンタイムや停電は耐え難いものとなります。

生成速度: 企業は、データ値が頻繁に変更されない「静的システム」と、データ値が頻繁に変更される「動的システム」を簡単に区別できるようにする必要があります。どちらの場合も、組織はデータをクラウドやエンタープライズ データ センターなどの中央の場所に送信する前に、エッジでデータをフィルタリングして事前に集約することができます。静的システムの場合、値の偶発的な変化に関連する追加の処理と分析のためにのみデータを送信する必要がある可能性があります。ただし、動的システムの場合、ネットワークに過負荷がかからないようにするために、比較的大量の関連データを 1 時間ごとまたはその他の頻度で事前に集約して送信する必要がある場合があります。

プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス: ユーザーは自分のデータをアナリストに送信することに消極的になる場合があります。さらに、プライバシーとセキュリティの規制により、データをローカル デバイス上に保存することが求められる場合があります。

データ仮想化とエッジ分析

リアルタイム データは、ほとんどの IoT アクティビティ、特にエッジ分析にとって重要です。データ仮想化はリアルタイム データを実現するための鍵であり、組織は上記の 4 つの IoT レイヤーのいずれかから統合し、マスター データなどの他のコンテキスト データと組み合わせることができます。データ仮想化は、複数のデバイスからのデータを結合してデバイス間の論理ビューを提供し、エッジおよびエッジとコア IT 間の任意の中間層に展開できます。また、強力なセキュリティ レイヤーも提供されるため、ユーザーは入力デバイスやチャネルとのやり取りを心配する必要がなくなり、企業はエンド ユーザーに支障をきたすことなく、データ仮想化レイヤーでデバイス データをモデル化できます。