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エッジ コンピューティングとは何ですか?またそのアプリケーションは何ですか?


エッジ コンピューティングは、Web アプリとインターネット デバイスを最適化し、帯域幅の使用量と通信の遅延を最小限に抑えることを目的としています。これが、デジタル空間での急速な人気の背後にある理由の 1 つである可能性があります。

ビジネス、企業、工場、病院、銀行、その他の確立された施設からは、過剰な量のデータが毎日生成されています。

したがって、データを効率的に管理、保存、処理することがより重要になっています。時間に敏感な企業の場合、安全リスクを最小限に抑え、業務運営を迅速化するために、データを迅速かつ効果的に処理することが特に重要です。

これには、エッジ コンピューティングが役立ちます。

しかし、それは一体何なのでしょうか?クラウドだけでは十分ではないでしょうか?

エッジ コンピューティングを詳しく理解することで、これらの疑問を解消しましょう。

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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は、データ ストレージと計算をデータ ソースに近づける最新の分散コンピューティング アーキテクチャです。これにより、帯域幅が節約され、応答時間が短縮されます。

簡単に言えば、エッジ コンピューティングでは、クラウド内で実行されるプロセスが少なくなります。また、それらのコンピューティング プロセスを IoT デバイス、エッジ サーバー、ユーザーのコンピューターなどのエッジ デバイスに移動します。計算をネットワークの近くまたはネットワークのエッジに行うこの方法により、サーバーとクライアント間の長距離通信が削減されます。したがって、帯域幅の使用量と遅延が削減されます。

エッジ コンピューティングは本質的にはテクノロジーそのものではなく、アーキテクチャです。これは、作業を実行するためにクラウドに依存しない、場所に特化したコンピューティングです。ただし、クラウドが存在しないという意味では決してありません。それはただ近づくだけです。

エッジ コンピューティングの起源

エッジ コンピューティングは、ユーザーの近くに配置されたエッジ サーバーを使用してビデオや Web コンテンツを配信するために 1990 年代に作成されたコンテンツ配信ネットワーク (CDN) の概念として誕生しました。 2000 年代に、これらのネットワークは進化し、アプリとアプリ コンポーネントをエッジ サーバーで直接ホストするようになりました。

これが、エッジ コンピューティングの最初の使用法が商業的に登場した方法です。最終的には、ショッピング カート、リアルタイムのデータ集約、広告挿入などのアプリをホストするためのエッジ コンピューティング ソリューションとサービスが開発されました。

エッジコンピューティングアーキテクチャ

コンピューティングタスクには適切なアーキテクチャが必要です。そして、ここには「ワンサイズですべてに適合する」ポリシーはありません。さまざまな種類のコンピューティング タスクには、さまざまなアーキテクチャが必要です。

エッジ コンピューティングは、長年にわたって、分散コンピューティングをサポートし、ソースと地理的に同じ場所の近くにストレージとコンピューティング リソースを展開するための重要なアーキテクチャになりました。

エッジ コンピューティングは分散型アーキテクチャを採用しており、これは困難な場合があり、継続的な制御と監視が必要ですが、他のコンピューティング方法よりも短時間で大量のデータを移動するなど、高度なネットワーク問題を解決するには依然として効果的です。

エッジ コンピューティングの独自のアーキテクチャは、遅延、帯域幅、ネットワークの輻輳という 3 つの主要なネットワーク課題を解決することを目的としています。

レイテンシー

これは、データ パケットがネットワーク内のあるポイントから別のポイントに移動する時間を指します。レイテンシーの短縮は、より優れたユーザー エクスペリエンスの構築に役立ちますが、その課題は、リクエストを行うユーザー (クライアント) とリクエストに参加するサーバーの間の距離です。地理的距離が長くなり、ネットワークが混雑すると遅延が増加する可能性があり、サーバーの応答時間が遅くなります。

計算をデータ ソースの近くに配置することで、実際にはサーバーとクライアントの間の物理的な距離が短縮され、応答時間が短縮されます。

帯域幅

これは、ネットワークが時間の経過とともに伝送するデータの量であり、ビット/秒で測定されます。すべてのネットワーク、特にワイヤレス通信に限定されます。したがって、ネットワーク内でデータを交換できるデバイスの数は限られています。この帯域幅を増やしたい場合は、追加料金が必要になる場合があります。さらに、多数のデバイスを接続するネットワーク全体で帯域幅の使用を制御することも困難です。

エッジ コンピューティングはこの問題を解決します。すべての計算はコンピュータやウェブカメラなどのデータソースの近くまたはデータソースで行われるため、帯域幅はそれらの用途にのみ提供され、無駄が削減されます。

渋滞

インターネットには、世界中でデータを交換する何十億ものデバイスが関与しています。これはネットワークに大きな負荷を与え、ネットワークの混雑と応答の遅延を引き起こす可能性があります。さらに、ネットワークの停止も発生し、混雑がさらに増大してユーザー間の通信が中断される可能性があります。

データが生成される場所またはその近くにサーバーとデータ ストレージを展開するエッジ コンピューティングにより、データを生成するローカル デバイスが利用可能な帯域幅を使用できる、より効率的で小規模な LAN 上で複数のデバイスが動作できるようになります。これにより、混雑と遅延が大幅に軽減されます。

エッジ コンピューティングはどのように機能しますか?

エッジ コンピューティングの概念はまったく新しいものではありません。その起源は、リモート コンピューティングに関連した数十年に遡ります。たとえば、ブランチ オフィスやリモート ワークプレイスは、中央の場所に依存するのではなく、最大限のメリットを享受できる場所にコンピューティング リソースを配置しました。

従来のコンピューティングでは、データはクライアント側 (ユーザーの PC など) で生成され、インターネットを介して企業 LAN に移動してデータを保存し、エンタープライズ アプリを使用して処理していました。次に、出力はインターネットを経由して送り返され、クライアントのデバイスに到達します。

現在、現代の IT アーキテクトは集中型データセンターの概念から移行し、エッジ インフラストラクチャを採用しています。ここでは、コンピューティング リソースとストレージ リソースがデータ センターから、ユーザーがデータを生成する場所 (またはデータ ソース) に移動されます。

これは、データ センターをデータ ソースに近づけることを意味しており、その逆ではありません。リモート LAN での動作を支援し、データをローカルで収集して処理する部分的なギア ラックが必要です。高温、湿気、湿気、その他の気候条件からギアを保護するために、シールドされたエンクロージャにギアを配置する場合があります。

エッジ コンピューティング プロセスには、ビジネス インテリジェンスを見つけるためのデータの正規化と分析が含まれ、分析後の関連データのみがメイン データ センターに送信されます。さらに、ここでのビジネス インテリジェンスとは次のことを意味します。

  • 小売店のビデオ監視
  • 販売データ
  • 機器の修理とメンテナンスのための予測分析
  • 発電、
  • 製品の品質を維持し、
  • デバイスが適切に機能していることなどを確認します。

長所と短所

利点

エッジ コンピューティングの利点は次のとおりです。

#1.応答時間の短縮

上で説明したように、エッジ デバイスまたはその近くにコンピューティング プロセスを導入すると、待ち時間の短縮に役立ちます。

たとえば、ある従業員が同じ社内の別の従業員に緊急メッセージを配信したいとします。メッセージは建物の外にルーティングされ、世界中のどこにでもある遠隔サーバーと通信し、その後受信メッセージとして戻ってくるため、送信にはさらに時間がかかります。

エッジコンピューティングでは、ルーターがオフィス内のデータ転送を担当するため、遅延が大幅に削減されます。また、帯域幅も大幅に節約されます。

#2.コスト効率

エッジ コンピューティングはサーバーのリソースと帯域幅を節約し、結果的にコストを節約します。スマート デバイスを備えたオフィスや家庭で多数のデバイスをサポートするためにクラウド リソースを展開すると、コストが高くなります。しかし、エッジ コンピューティングでは、これらすべてのデバイスの計算部分をエッジに移動することで、この支出を削減できます。

#3.データのセキュリティとプライバシー

国際的に配置されたサーバー間でデータを移動するには、プライバシー、セキュリティ、その他の法的問題が伴います。それが乗っ取られて悪者の手に渡った場合、深刻な懸念を引き起こす可能性があります。

エッジ コンピューティングは、HIPAA や GDPR などのデータ法の範囲内で、データをソースの近くに保管します。データをローカルで処理し、機密データがクラウドやデータセンターに移動するのを回避するのに役立ちます。したがって、データは社内で安全に保管されます。

さらに、エッジ コンピューティングを実装することで、クラウドや遠くのサーバーに送信されるデータも暗号化できます。これにより、データはサイバー攻撃からより安全になります。

#4.簡単なメンテナンス

エッジ コンピューティングでは、エッジ デバイスとシステムを維持するための労力とコストが最小限で済みます。データ処理に必要な電力消費が少なくなり、システムを最適なパフォーマンスで動作させるための冷却の必要性も少なくなります。

短所

エッジ コンピューティングの欠点は次のとおりです。

#1.限定された範囲

エッジ コンピューティングの導入は効果的ですが、その目的と範囲は限られています。これが、人々がクラウドに惹かれる理由の 1 つです。

#2.接続性

エッジ コンピューティングでは、データを効果的に処理するには良好な接続が必要です。また、接続が失われた場合には、発生する問題を克服するために、しっかりとした障害計画が必要です。

#3.セキュリティの抜け穴

スマート デバイスの使用量が増加するにつれて、攻撃者がデバイスを侵害するリスク ベクトルが増加します。

エッジコンピューティングの応用

エッジ コンピューティングはさまざまな業界で応用されています。これは、ネットワーク エッジ付近またはネットワーク エッジでデータを集約、処理、フィルタリング、分析するために使用されます。それが適用される領域の一部は次のとおりです。

IoTデバイス

エッジ コンピューティングと IoT が同じであるというのは、よくある誤解です。実際には、エッジ コンピューティングはアーキテクチャですが、IoT はエッジ コンピューティングを使用するテクノロジーです。

スマートフォン、スマート サーモスタット、スマート車両、スマート ロック、スマートウォッチなどのスマート デバイスはインターネットに接続し、クラウドではなくデバイス自体で実行されるコードの恩恵を受けて効率的に使用できます。

ネットワークの最適化

エッジ コンピューティングは、ユーザーの Web 全体のパフォーマンスを測定および改善することで、ネットワークの最適化に役立ちます。ユーザー トラフィックに対して遅延が最も低く、信頼性が最も高いネットワーク パスを検索します。さらに、トラフィック渋滞を解消して最適なパフォーマンスを実現することもできます。

健康管理

医療業界からは膨大な量のデータが生成されます。これには、医療機器、センサー、デバイスからの患者データが含まれます。

したがって、データを管理、処理、保存する必要性が高まっています。エッジ コンピューティングは、データ アクセスに機械学習と自動化を適用することで役に立ちます。臨床医による即時対応が必要な問題のあるデータを特定して、より良い患者ケアを可能にし、健康事故を排除するのに役立ちます。

さらに、医療監視システムではエッジ コンピューティングが使用され、クラウド サーバーの動作を待つのではなく、リアルタイムで迅速に応答します。

小売り

小売業では、在庫追跡、販売、監視、その他のビジネス情報から大量のデータも生成されます。エッジ コンピューティングを使用すると、このデータを収集して分析し、販売予測、ベンダー注文の最適化、効果的なキャンペーンの実施などのビジネス チャンスを見つけることができます。

製造業

エッジ コンピューティングは製造部門で使用され、製造プロセスを監視し、機械学習とリアルタイム分析を適用して製品の品質を向上させ、製造エラーを検出します。製造工場に組み込む環境センサーにも対応します。

さらに、エッジ コンピューティングにより、コンポーネントの在庫とその期間に関する洞察が得られます。これは、製造業者が業務や工場に関するビジネス上の意思決定を正確かつ迅速に行うのに役立ちます。

工事

建設業界は、主に職場の安全のためにエッジ コンピューティングを使用して、安全装置、カメラ、センサーなどから取得したデータを収集および分析します。これは、企業が職場の安全状況を把握し、従業員が安全プロトコルに従っていることを確認するのに役立ちます。

交通機関

交通部門、特に自動運転車では、毎日テラバイト規模のデータが生成されます。自動運転車は走行中にリアルタイムでデータを収集して分析する必要があるため、大量のコンピューティングが必要になります。また、車両の状態、速度、位置、道路と交通の状況、および近くの車両に関するデータも必要です。

これに対処するために、車両自体がコンピューティングが行われるエッジになります。その結果、データは加速された速度で処理され、データ収集と分析のニーズが高まります。

農業

農業では、エッジ コンピューティングをセンサーで利用して、栄養素の密度と水の使用量を追跡し、収穫を最適化します。このために、センサーは環境、温度、土壌の状態に関するデータを収集します。作物の収量を向上させ、最も好ましい環境条件で確実に収穫できるように、その影響を分析します。

エネルギー

エッジ コンピューティングは、エネルギー分野でもガスや石油会社の安全性を監視するのに役立ちます。センサーは湿度と圧力を継続的に監視します。さらに、過熱したオイルパイプが検出されないなど、何か問題が発生すると、災害につながる可能性があるため、接続を失わないようにする必要があります。課題は、これらの施設のほとんどが遠隔地にあり、接続が不十分であることです。

したがって、これらのシステムまたはその近くにエッジ コンピューティングを導入すると、より優れた接続性と継続的な監視機能が提供されます。エッジ コンピューティングでは、機器の故障をリアルタイムで判断することもできます。このセンサーは、電気自動車、風力発電システムなどのすべての機械によって生成されるエネルギーをグリッド制御によって監視し、コスト削減と効率的なエネルギー生成に役立ちます。

その他のエッジ コンピューティング アプリケーションは、大量の帯域幅を消費するビデオ会議、CDN エッジ ネットワーク上で実行されるコードによる効率的なキャッシュ、セキュリティのための銀行などの金融サービスなどに使用されます。

ファーエッジとニアエッジ

エッジ コンピューティングには、ニア エッジ、ファー エッジなどの用語が非常に多く含まれるため、混乱することがあります。ファーエッジとニアエッジの違いを理解しましょう。

ファーエッジ

これは、クラウド データセンターから最も遠くに展開され、ユーザーに最も近いインフラストラクチャです。

たとえば、モバイル サービス代理店のファー エッジ インフラストラクチャは、携帯電話塔の基地局の近くにある場合があります。

ファー エッジ コンピューティングは、企業、工場、ショッピング モールなどに導入されています。このインフラ上で実行されるアプリは、ビデオ ストリーミング、AR/VR、ビデオ ゲームなどに最適な、高スループット、スケーラビリティ、低遅延を必要とします。アプリは、次のように知られています。

  • エンタープライズ アプリをホストする Enterprise Edge
  • IoT アプリをホストする IoT Edge

ニアエッジ

これは、クラウド データ センターとファー エッジの間に展開されるコンピューティング インフラストラクチャです。特定のアプリをホストする Far Edge とは異なり、汎用のアプリケーションとサービスをホストします。

たとえば、ニア エッジ インフラストラクチャは、CDN キャッシュ、フォグ コンピューティングなどに使用できます。また、フォグ コンピューティングでは、ストレージとコンピュータ リソースがデータ内またはデータの近くに配置されますが、データに存在しない場合もあります。これは、遠く離れたクラウド データ センターと、リソースが限られたソースにあるエッジとの間の中間点です。

エッジ コンピューティングとクラウド コンピューティング (類似点と相違点)

エッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングはどちらも、分散コンピューティングと、生成されるデータに基づくストレージとコンピューティング リソースの展開を伴います。ただし、それらは決して同じではありません。

それぞれの違いは次のとおりです。

  • 導入:クラウド コンピューティングは、プロセスを実行するための高いスケーラビリティを備えたリソースをグローバルな場所に導入します。これには、ネットワークのエッジではなく、データ ソースに近い集中型コンピューティングが含まれる場合があります。一方、エッジ コンピューティングは、データが生成される場所にリソースを展開します。
  • 集中化/分散化:クラウドは集中化を使用して、セキュリティと制御を備えた効率的でスケーラブルなリソースを提供します。エッジ コンピューティングは分散化されており、クラウド コンピューティングの集中化アプローチでは提供されない懸念事項やユースケースに対処するために使用されます。
  • アーキテクチャ:クラウド コンピューティング アーキテクチャは、いくつかの疎結合コンポーネントで構成されます。従量課金制モデルでアプリとサービスを提供します。ただし、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を超えて拡張され、より安定したアーキテクチャを提供します。
  • プログラミング:クラウドでのアプリ開発が適しており、1 つ以上のプログラミング言語を使用します。エッジ コンピューティングでは、アプリの開発にさまざまなプログラミング言語が必要になる場合があります。
  • 応答時間:平均応答時間は通常、エッジ コンピューティングと比較してクラウド コンピューティングの方が長くなります。したがって、エッジ コンピューティングは、より高速なコンピューティング プロセスを提供します。
  • 帯域幅:クラウド コンピューティングはクライアントとサーバー間の距離が遠いため、より多くの帯域幅と電力を消費しますが、エッジ コンピューティングでは比較的低い帯域幅と電力しか必要としません。

クラウド コンピューティングに対するエッジ コンピューティングの利点は何ですか?

エッジ コンピューティングのプロセスは、クラウド コンピューティングよりも効率的です。クラウド コンピューティングでは、ユーザーが要求したデータを取得するのに時間がかかるためです。クラウド コンピューティングでは、データ センターへの情報中継が遅延し、意思決定プロセスが遅くなり、遅延が発生する可能性があります。

その結果、組織は、特に製造や建設の場合、コスト、帯域幅、データの安全性、さらには労働上の危険の面で損失を被る可能性があります。クラウド上のエッジの利点をいくつか紹介します。

  • より高速で、より安全で、信頼性の高いアーキテクチャへの需要により、エッジ コンピューティングの成長が普及し、組織はクラウド コンピューティングではなくエッジ コンピューティングを選択するようになりました。したがって、時間に敏感な情報が必要な分野では、エッジ コンピューティングは驚異的に機能します。
  • コンピューティング プロセスが遠隔地で実行される場合、集中型アプローチを可能にする接続がほとんどまたはまったくないため、エッジ コンピューティングがより適切に機能します。ローカルストレージに役立ち、マイクロデータセンターとして機能します。
  • エッジ コンピューティングは、特別な機能を実行し、通常のデバイスとは異なるスマートで特殊なデバイスをサポートするための優れたソリューションです。
  • 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と比較して、ほとんどの領域で帯域幅の使用量、高コスト、セキュリティ、電力消費に効果的に対処できます。

現在のエッジ コンピューティングのプロバイダー

ビジネスや企業にエッジ コンピューティングを迅速かつ簡単に導入するには、エッジ コンピューティング サービス プロバイダーが必要です。データの処理と効率的な送信、堅牢な IT インフラストラクチャの提供、エッジ デバイスから生成された大量のデータの管理に役立ちます。

注目すべきエッジ コンピューティング プロバイダーの一部を以下に示します。

#1.アマゾン ウェブ サービス

AWS は、クラウドエッジ モデルで一貫したエクスペリエンスを提供し、IoT、ML、AI、分析、ロボティクス、ストレージ、コンピューティングのソリューションとサービスを提供します。

#2.デル

デルは、 OpenManage Mobile を通じてエッジ コンピューティングのオーケストレーションと管理を提供します。デルは、デジタル シティ、小売業者、メーカーなどに最適です。

#3.クリアブレード

ClearBlade は、エッジ管理者がコーディングなしでアラート デバイスを構築し、IoT デバイスに接続できるようにするエッジ ネイティブ インテリジェント アセット アプリケーションをリリースしました。

その他の注目すべきエッジ コンピューティング プロバイダーには、Cloudflare、StackPath、Intel、EdgeConnex などがあります。

最後の言葉 👩‍🏫

エッジ コンピューティングは、デジタル サービスやソリューションをこれまで以上に使用する現代のビジネスにとって、効率的で信頼性が高く、コストを節約できるオプションとなります。これは、リモートワーク文化をサポートして、より高速なデータ処理と通信を促進する優れた概念でもあります。

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