広義のクラウドサービスオブジェクトと比較すると、IoTデバイスのニーズは異なります。たとえば、IoT デバイスのネットワークには低消費電力が必要であり、端末にはそれほど多くの計算能力は必要ありません。さらに、データセンターにデータを送信すると、デバイスの応答速度にも影響します。この時点で、より適切なローカルソリューションはありますか?答えはエッジコンピューティングです。
実は、エッジコンピューティングの概念には長い歴史がありますが、その応用は始まったばかりです。クラウドに出現するワークロードがますます増え、モノのインターネットなどの新しいテクノロジーが実稼働や使用に導入されるにつれて、ローカル処理機能に対する要求がさらに高まります。クラウドコンピューティングは、大規模なビジネスを処理する上で利点がありますが、この集中型のデータ処理方法は、モノのインターネットの時代には「時代遅れ」になっているようです。 将来的には、IoT トラフィックの 79% がゲートウェイ経由でアクセスされ、ネットワーク トラフィックの 50% がモノのインターネットから発生し、モノのインターネットは 500 億を超える接続に貢献することになります。統計によると、2020年までにモノのインターネットがもたらす経済的付加価値は1.9兆米ドルに達すると予想されています。明らかに、モノのインターネットによってもたらされる膨大な量のデータのうち、かなりの部分が価値の高い情報です。このデータをどのように有効活用するかが、ソリューションメーカーやサービスプロバイダーにとって潜在的な利益のポイントとなります。 モノのインターネットの特徴は「小型、高速、柔軟」です。リアルタイムのインタラクションこそが体験の核心です。データの前処理、低エネルギー消費、俊敏な接続はすべて前提条件です。アーキテクチャの観点から見ると、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に分けられます。ネットワーク層は主に統合と相互接続を実現するために使用されます。ネットワーク接続と管理に加え、ビジネスをローカルで実現しながらオンサイト処理するエッジコンピューティング機能も備えています。エッジコンピューティングは、コンピューティング、ストレージ、接続性を統合したインテリジェントなオープンプラットフォームを提供するだけでなく、セキュリティリスクも軽減すると言えます。一方、このコンピューティング モデルはクラウドへの負担も軽減します。 メトカーフの法則によれば、ネットワークの価値はユーザー数の二乗に比例します。より多くの人々やスマートなモノがネットワークに接続されると、ネットワーク全体の価値が高まります。 IoT データのうち、少なくとも 23% は分析価値があります。 広い意味で、エッジコンピューティングの進化の過程では、エコシステムプラットフォームの構築とアライアンス標準の策定が不可欠です。技術的な面ではそれぞれに利点があり、ユーザーに本当の利便性を提供できるかどうかが鍵となります。 |
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