エッジコンピューティングがIoTの発展の中心となる理由

今日、多くの接続デバイスはクラウド コンピューティングを活用できますが、IoT デバイスの製造元とアプリケーション開発者は、デバイス自体でコンピューティングとデータ分析を実行することの利点に気づき始めています。

デバイス上で計算と分析を実行すると、重要なアプリケーションの遅延が短縮され、クラウドへの依存が軽減され、モノのインターネットによって生成される大量のデータをより適切に管理できるようになります。このデバイス上のデータ処理および分析のアプローチは業界ではエッジ コンピューティングと呼ばれ、ネットワーク/クラウドのエッジにあるデバイスをインターネットに接続されたデバイスおよびネットワークとして扱います。コンピューティングは、IoT アプリケーション、特に物体検出、顔認識、言語処理、障害物回避などの機械学習に依存するタスクに新たな可能性をもたらします。

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エッジ コンピューティングの台頭は、集中型処理から始まり、分散型アーキテクチャへと進化する、よく知られたテクノロジの反復です。インターネット自体は、政府機関や大学のメインフレームから始まり、その後 PC へと進化し、さらに初期のインターネット上のページへと進化しました。携帯電話ネットワークのエッジでスマートフォンがフィーチャーフォンに取って代わったとき、モビリティ革命は劇的に加速しました。エッジ コンピューティングが IoT (モノのインターネット) に与える影響も同様です。端末デバイスがより強力になり、より複雑なアプリケーションを実行できるようになるにつれて、エッジ コンピューティング エコシステムは急速に発展しています。

エッジ コンピューティングは、消費者向けと産業向けの両方の IoT ユース ケースで具体的な価値を提供できます。生のセンサー データ ストリームではなく重要な情報を送信することで、接続コストを削減できます。これは、スマート メーターや資産追跡装置など、LTE/セルラー経由で接続するデバイスにとって特に重要です。さらに、産業施設のセンサーによって生成されたビッグデータを処理する場合、データを送信する前に分析およびフィルタリングする機能により、ネットワークとコンピューティング リソースが大幅に節約されます。

エッジ コンピューティングは、機密データをデバイス上に保持することで、セキュリティとプライバシーの向上に役立ちます。エッジ コンピューティングは、識別可能な情報をクラウドに送信する代わりに、データ ソースを匿名化し、分析し、保持することで、ユーザーのプライバシーを保護するのに役立ちます。

エッジ コンピューティングは、レイテンシを削減し、接続されたアプリケーションの応答性と堅牢性を高めることもできます。 IoT アプリケーション向けの機械学習の普及は、エッジ コンピューティング機能の向上を促進する強力な推進力となります。デバイスは複雑なディープラーニング ネットワークを迅速に実行する必要があるだけでなく、多くの IoT デバイスはバッテリーで駆動されるため、エネルギー消費を削減するためにこのアプローチが必要になります。これにより、CPU、GPU、DSP などの複数のエンジンを IoT デバイスに統合する異種コンピューティング アーキテクチャの出現が促進され、さまざまなワークロードを最も効率的なコンピューティング エンジンに割り当てることで、パフォーマンスが向上し、エネルギー消費が削減されます。実際、CPU で同じワークロードを実行する場合、DSP は 25 倍のエネルギー消費量で 8 倍のパフォーマンスを実現します。

エッジ コンピューティングでは、システム アーキテクトは、フィールド デバイス、ゲートウェイ、クラウドの機能を最大限に活用して、利用可能な分散コンピューティング能力をエンドツーエンドで活用する方法を学ぶ必要があります。エッジ コンピューティングは、5G などの高度なテクノロジーと組み合わせることで、より高速で強力な大規模な接続を実現し、新しい世代のスマート デバイスとアプリケーションが間もなく登場します。