最近、データは前例のないペースで生成されており、その結果、従来のクラウド コンピューティング モデルは大きな課題に直面しています。 より高速な処理、遅延の削減、プライバシーの強化が求められており、これがエッジ コンピューティングとして知られる革新的なパラダイムの出現につながりました。 しかし、それは正確には何であり、なぜ重要なのでしょうか? 以下で調べてみましょう！
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、計算とデータ ストレージを必要な場所に近づける分散コンピューティング パラダイムを指します。通常はネットワークのエッジ付近、またはデータを生成または消費するデバイスの近くにあります。 エッジ コンピューティングでは、データの処理と分析は、集中化されたクラウド インフラストラクチャに依存するのではなく、ソースまたはソースの近くで行われます。
従来、クラウド コンピューティング モデルでは、さまざまなデバイスやセンサーからのデータが、処理と分析のために集中化されたデータ センターまたはクラウド サーバーに送信されます。 ただし、エッジ コンピューティングは、遅延、帯域幅の制約、安定したネットワーク接続への依存など、クラウド中心のアプローチの制限を克服することを目的としています。
計算をネットワークのエッジに近づけることにより、リアルタイムのデータ処理、応答時間の短縮、ネットワーク トラフィックの削減、および信頼性の向上が可能になります。 これは、モノのインターネット (IoT) デバイス、自動運転車、産業オートメーション、拡張現実、リモート監視など、低遅延を必要とするアプリケーションに特に有益です。
エッジ コンピューティング アーキテクチャでは、ゲートウェイ、ルーター、エッジ サーバーなどのエッジ デバイスがデータ ソースの近くに配置されます。 これらのデバイスはローカルのデータ処理、フィルタリング、分析を実行し、集中化されたクラウド インフラストラクチャに送信する必要があるデータの量を削減します。 処理されたデータまたは関連する洞察は、デバイスに送り返されるか、さらなる処理、保存、または長期分析のためにクラウドに送信されます。
エッジ コンピューティングには、次のようないくつかの利点があります。
#1. 待ち時間の短縮
データをエッジでローカルに処理することにより、リアルタイム アプリケーションは応答時間を短縮し、リモート クラウド サーバーへのデータ送信によって生じる遅延を最小限に抑えることができます。
#2. 帯域幅の最適化
レイテンシの短縮に加えて、ネットワーク上で送信する必要があるデータ量も削減され、帯域幅の使用が最適化され、データ転送に関連するコストも削減されます。
＃3。 信頼性の向上
エッジ デバイスは、ネットワーク接続の信頼性が低い場合や一時的に中断されている状況でも、引き続き動作し、データを処理できます。 これにより、システム全体の信頼性と可用性が向上します。
#4. データのプライバシーとセキュリティの強化
機密データはローカルで処理できるため、エッジ コンピューティングは、外部サーバーへのデータ送信に伴うプライバシーの懸念とセキュリティ リスクを軽減します。
＃5。 スケーラビリティ
また、処理負荷を複数のエッジ デバイスに分散できるため、大量のデータをスケーラブルかつ効率的に処理できます。
エッジ コンピューティングがコンピューティングの未来を形作る重要なテクノロジであるのはなぜですか?
エッジ コンピューティングは、いくつかの理由からコンピューティングの将来を形作る重要なテクノロジです。 まず、レイテンシや処理速度に悩まされることが多い従来のクラウド コンピューティング モデルの制限に対処します。 これにより、計算をデータ ソースに近づけることができ、デバイスとリモート データ センターの間でデータが行き来するのにかかる時間も短縮されます。 これにより、自動運転車、産業オートメーション、リアルタイム監視システムなどのアプリケーションに不可欠なリアルタイムのデータ処理、分析、意思決定が可能になります。
次に、データのプライバシーとセキュリティが強化されます。 機密情報がローカルで処理および保存されるため、リモート サーバーへのデータ転送への依存が軽減されます。 一般に、これによりデータ侵害や不正アクセスのリスクが最小限に抑えられます。 この側面は、データの機密性が最重要視される医療、金融、政府などの業界では特に重要です。
エッジ コンピューティングの例は何ですか?
エッジ コンピューティングの一例は、スマート ホーム デバイスの使用です。 従来の設定では、サーモスタット、セキュリティ カメラ、音声アシスタントなどのデバイスからのデータは、処理のために中央サーバーまたはクラウドに送信されます。 ただし、エッジ コンピューティングでは、このデータの処理と分析がデバイス自体または近くのエッジ サーバーでローカルに行われる可能性があります。
たとえば、このコンピューティング機能を備えたスマート サーモスタットは、家庭内のセンサーから温度と居住者のデータを収集し、離れたサーバーに依存せずに温度を調整する方法をリアルタイムで決定できます。 これにより、応答時間が短縮され、待ち時間が短縮され、家庭内の冷暖房システムの管理効率が向上します。
もう一つの例は自動運転車です。 自動運転車は、LIDAR、カメラ、レーダーなどのさまざまなセンサーから膨大な量のデータを生成します。 このデータをリアルタイムで処理し、瞬時に意思決定を行うことは、自動運転車の安全な運用にとって非常に重要です。
これにより、これらの車両はセンサー データのローカル処理と分析を実行できるようになり、リモート クラウド サーバーへの依存が軽減され、物体検出や衝突回避などの重要なタスクに対する迅速な応答時間が保証されます。
エッジ コンピューティングの主な特徴は何ですか?
主な特徴は次のとおりです。
＃1。 近接
これにより、計算リソースとデータ処理がネットワークのエッジ、つまりデータの生成または消費点に近づきます。 これの良い点は、近接性により遅延が軽減され、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの処理が可能になることです。
#2. 分散アーキテクチャ
これには、計算、ストレージ、分析機能がエッジ デバイス、エッジ サーバー、またはフォグ ノード全体に分散される分散型アーキテクチャが含まれます。 この分散により、信頼性、耐障害性、およびスケーラビリティが向上します。
#3. ローカライズされたデータ処理
集中型のクラウド サーバーに依存するのではなく、エッジでローカルにデータを処理および分析することに重点を置いています。 このローカライズされた処理により、データ送信の必要性が減り、帯域幅が節約され、インターネットの常時接続への依存が軽減されます。
#4. リアルタイムまたはほぼリアルタイムの処理
これにより、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの分析と意思決定が可能になります。 これは、自動運転車、産業オートメーション、遠隔監視システムなど、低遅延が必要なアプリケーションにとって非常に重要です。
#5. 帯域幅の最適化
データをクラウドに送信する前に、エッジでデータをフィルタリング、要約、または前処理することにより、ネットワーク帯域幅の使用を最適化します。 これにより、送信されるデータ量が減り、帯域幅が節約され、コストが削減されます。
#6. セキュリティとプライバシーの強化
機密データをローカルまたは特定の地理的領域内に保管することで、セキュリティとプライバシーが向上します。 潜在的な脅威にさらされる可能性があるクラウドにデータを送信する代わりに、機密データのローカル処理と保存が可能になります。
＃7。 オフライン機能
これにより、デバイスとアプリケーションがオフラインまたは制限された接続で動作できるようになります。 ローカル処理およびストレージ機能により、インターネット接続が断続的または利用できない場合でも、デバイスは機能し続けることができます。
#8. スケーラビリティと柔軟性
特定の要件に基づいてエッジ デバイスまたはサーバーの展開を可能にすることで、スケーラビリティと柔軟性を提供します。 必要に応じてエッジに追加の計算リソースを追加できるため、エッジ コンピューティング インフラストラクチャの迅速な拡張が可能になります。
エッジ コンピューティングの主な目的は何ですか?
エッジ コンピューティングの主な目的は、遠く離れたクラウド サーバーやデータ センターだけに依存するのではなく、コンピューティング リソースとデータ処理をデータ生成ソースに近づけることです。 これは、データが作成または消費される場所に近いネットワーク エッジに計算、ストレージ、分析機能を分散することで、従来の集中型コンピューティング アーキテクチャの制限に対処することを目的としています。 コンピューティングを分散化し、ネットワークのエッジに近づけることによって、アプリケーションやサービスの効率、パフォーマンス、応答性を向上させるために存在しているとも言えます。
エッジ コンピューティングを別の言葉で表すと何ですか?
「エッジ コンピューティング」と同じ意味でよく使用されるもう XNUMX つの単語または用語は、「フォグ コンピューティング」です。
エッジコンピューティングテクノロジーとは
エッジ コンピューティング テクノロジとは、エッジ コンピューティングを可能にするために使用される一連のテクノロジとアプローチを指します。 これには、ネットワーク エッジでの処理、ストレージ、およびネットワーキング機能を促進するさまざまなハードウェアおよびソフトウェア コンポーネントが含まれます。 その主要なコンポーネントの一部を以下に示します。
#1. エッジデバイス
これらは、センサー、ゲートウェイ、ルーター、スイッチ、エッジ サーバーなど、ネットワーク エッジにある物理デバイスです。 さまざまなソースからデータを収集、処理、送信します。
#2. エッジサーバー
これらは、ネットワークのエッジに導入され、計算能力、ストレージ、ローカル データ処理機能を提供するコンピューティング デバイスです。 エッジ サーバーは、データ センター、オンプレミス、または分散場所に配置できます。
#3. エッジオペレーティングシステム
これらは、エッジ デバイスまたはエッジ サーバー上で実行するように設計された特殊なオペレーティング システムです。 これらは、低消費電力、リソース効率、リアルタイム処理向けに最適化されています。 例には、Ubuntu Core、Windows 10 IoT Core、Wind River の VxWorks などがあります。
#4. エッジ分析ソフトウェア
このソフトウェアにより、エッジでのリアルタイムのデータ分析と意思決定が可能になります。 これには、機械学習アルゴリズム、人工知能モデル、またはデータ分析フレームワークが含まれる場合があります。 エッジ分析ソフトウェアを使用すると、集中型のクラウド サーバーに依存せずに、ローカルでの処理と洞察の生成が可能になります。
#5. エッジ ネットワーキング
これは、エッジデバイスとサーバーを接続するネットワークインフラストラクチャを指します。 これには、エッジ ルーター、エッジ スイッチ、ソフトウェア デファインド ネットワーキング (SDN) ソリューションなどのテクノロジーが含まれる場合があります。 エッジ ネットワーキングにより、デバイスとクラウド間の効率的なデータ送信と通信が可能になります。
#6. コンテナ化と仮想化
これらのテクノロジーにより、ソフトウェア アプリケーションとサービスのカプセル化と分離が可能になり、エッジ コンピューティング環境の展開と管理が容易になります。 コンテナーと仮想マシンをエッジ デバイスまたはサーバーにデプロイして、モジュール式でスケーラブルな方法でアプリケーションとサービスを実行できます。
＃7。 エッジ管理とオーケストレーション
これらのツールとプラットフォームは、エッジ コンピューティング インフラストラクチャの展開、構成、監視、メンテナンスの管理と調整に役立ちます。 これらは、分散されたエッジ デバイスおよびサービスに対する一元的な制御と可視性を提供します。
エッジ コンピューティングにはどのような種類がありますか?
エッジ コンピューティングには、エッジ リソースの場所と展開に基づいて分類できるいくつかのタイプまたはカテゴリがあります。 以下にいくつかの例を示します。
- エッジデバイス
- エッジサーバー
- フォグコンピューティング
- クラウドレット コンピューティング
エッジ コンピューティングはどのように機能するか
エッジ コンピューティングは、計算リソースとデータ処理を、データが生成または消費される場所に近いネットワーク エッジに分散することによって機能します。 以下は、通常どのように動作するかの概要です。
#1. データ生成
データは、センサー、IoT デバイス、またはスマートフォンやスマート家電などのエッジ デバイスとのユーザー操作など、さまざまなソースから生成されます。 このデータには、センサーの読み取り値、ビデオ ストリーム、またはユーザー入力が含まれる場合があります。
#2. データの収集とフィルタリング
エッジ デバイスまたはゲートウェイはソースからデータを収集し、初期フィルタリングまたは前処理を実行して、送信する必要があるデータの量を削減します。 この手順は、帯域幅の使用を最適化し、遅延を短縮するのに役立ちます。
#3. ローカルデータ処理
エッジ デバイスまたはエッジ サーバーは、収集されたデータのローカル処理と分析を実行します。 これには、アルゴリズムの実行、機械学習モデルの適用、またはデータに基づいて洞察を抽出し、意思決定を行い、アクションをトリガーするための特定のタスクの実行が含まれる場合があります。
#4. エッジでの意思決定
これにより、エッジでのリアルタイムまたはほぼリアルタイムの意思決定が可能になります。 データをローカルで処理することにより、エッジ デバイスは、遠く離れたクラウド サーバーに依存することなく、イベントや状況に迅速に対応できます。 これは、自動運転車や産業オートメーションなど、時間に敏感なアプリケーションにとって特に重要です。
#5. データ送信
ローカルでの処理と意思決定の後、エッジ コンピューティング システムは、関連するデータまたは要約されたデータをクラウドまたは他の集中システムに送信します。 これには、さらなる分析、保存、または長期処理のために、処理されたデータ、アラート、または集計結果の送信が含まれる場合があります。
#6. クラウド統合
エッジ コンピューティングには、多くの場合、クラウドベースのシステムまたはサービスとの統合が含まれます。 クラウド プラットフォームは、長期ストレージ、高度な分析、機械学習トレーニング、または必要に応じて追加の計算リソースの提供に使用できます。 エッジ デバイスは、広範なコンピューティング能力や履歴データ分析を必要とするタスクにクラウド リソースを活用できます。
＃7。 管理とオーケストレーション
エッジ コンピューティング インフラストラクチャには、エッジ デバイス、エッジ サーバー、および関連ソフトウェア コンポーネントの適切な展開、構成、監視、メンテナンスを確保するための管理とオーケストレーションが必要です。 これには、導入の制御、可視化、自動化を提供する集中管理プラットフォームまたはツールが含まれる場合があります。
エッジコンピューティングとは アクセンチュア
エッジ コンピューティングとは、データを集中型のクラウドやデータ センターに送信するのではなく、データが生成されるソースまたは「エッジ」の近くで処理する手法を指します。 Accenture は、幅広いコンサルティング、テクノロジー、アウトソーシング サービスを提供する世界的なプロフェッショナル サービス会社です。 彼らは組織と協力して、エッジ コンピューティング テクノロジと戦略を活用して業務を改善し、デジタル機能を強化し、イノベーションを推進するのを支援します。
アクセンチュアは、リアルタイム データ処理の実現、遅延の削減、ネットワーク効率の向上、さまざまな業界にわたる新しいユースケースの実現におけるエッジ コンピューティングの可能性を認識しています。 戦略開発、アーキテクチャ設計、実装、統合など、エッジ コンピューティングに関連するサービスを提供しています。 アクセンチュアは、クライアントのエッジ コンピューティング要件の評価、適切なエッジ インフラストラクチャの特定、ネットワーク接続の最適化、エッジ対応アプリケーションの開発を支援します。
エッジ コンピューティングを活用することで、組織は発信元に近い場所でデータを収集、処理、分析する能力を強化し、より迅速な洞察と対応が可能になります。 これは、自動運転車、スマートシティ、産業用 IoT、医療監視、リモート資産管理など、リアルタイムの意思決定が重要なシナリオで特に価値があります。
アクセンチュアのエッジ コンピューティングの専門知識により、クライアントがこのテクノロジーを効果的に導入できるようサポートし、その可能性を活用してデジタル変革を推進し、業務効率を向上させ、新たなビジネス チャンスを創出することができます。
エッジ コンピューティング vs クラウド コンピューティング
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コンピューティング分野における XNUMX つの異なるパラダイムであり、それぞれが異なる目的を果たし、特定の要件に対応します。 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の主な違いは次のとおりです。
#1. データと処理への近接性
エッジ コンピューティングでは、データ処理は、データが生成されるソースまたは「エッジ」の近く、通常はデバイスまたはセンサーまたはその近くで行われます。 この近接性により、リアルタイム処理が可能になり、待ち時間が短縮され、集中データセンターへのデータ送信の必要性が最小限に抑えられます。 対照的に、クラウド コンピューティングでは、データを生成するデバイスから地理的に離れていることが多いリモート データ センターでデータを処理および保存します。
#2. データ量と帯域幅
これは、大量のデータが生成されるシナリオに適していますが、帯域幅やコストを考慮すると、そのすべてをクラウドに送信するのは非現実的または非効率的です。 代わりに、データをローカルでフィルタリングして処理し、関連する情報または集約された洞察のみをクラウドに送信します。 一方、クラウド コンピューティングは、大規模なストレージ容量と広範なデータ処理機能を必要とするアプリケーションに最適です。
#3. レイテンシーとリアルタイム処理
エッジ コンピューティングは、データをローカルで処理することで遅延を最小限に抑え、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの分析と意思決定を可能にすることを目的としています。 これは、自動運転車、産業オートメーション、ヘルスケア監視など、時間に敏感なアプリケーションにとって非常に重要です。 クラウド コンピューティングでは、データをリモート データ センターに送信する必要があるため、遅延が発生し、即時処理を必要とするアプリケーションにはあまり適していません。
#4. スケーラビリティとリソースの可用性
クラウド コンピューティングは、事実上無制限のスケーラビリティとコンピューティング リソースを提供します。 組織は、必要に応じてリソースの料金を支払い、需要に基づいてコンピューティング能力を簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。 エッジ コンピューティングでは、利用可能なコンピューティング リソースはエッジ デバイス自体またはローカルのインフラストラクチャに限定されており、処理能力、ストレージ、ネットワーク容量の点で制約がある場合があります。
#5. ネットワーク依存性
クラウド コンピューティングは、リモート データ センターとの間でデータを送受信するためにネットワーク接続に大きく依存しています。 エッジ コンピューティングでは、データ処理がローカルで行われるため、ネットワークへの依存が軽減されます。 これは、ネットワーク接続が断続的、信頼性が低い、またはコストがかかるシナリオで有利になる可能性があります。
#6. データのプライバシーとセキュリティ
エッジ コンピューティングは、機密データをローカルに保ち、クラウドへの送信中の不正アクセスやデータ侵害のリスクを軽減することで、データのプライバシーとセキュリティを強化できます。 一方、クラウド コンピューティングでは、データはクラウド サービス プロバイダーが管理する遠隔のデータ センターに保存および処理されるため、データ セキュリティ対策を慎重に検討する必要があります。
テスラはエッジコンピューティングですか?
完全にではありません。 電気自動車およびエネルギー会社である Tesla は、車両にエッジ コンピューティングを利用していますが、主にエッジ コンピューティング企業とはみなされていません。 エッジ コンピューティングはテスラの車両でリアルタイムのデータ処理と意思決定を可能にする役割を果たしていますが、テスラの中核事業は電気自動車、再生可能エネルギー、および関連テクノロジーを中心に展開しています。
エッジ コンピューティングはハードウェアですか、それともソフトウェアですか?
エッジ コンピューティングには、ハードウェア コンポーネントとソフトウェア コンポーネントの両方が含まれます。 これは、ハードウェア インフラストラクチャとソフトウェア アプリケーションを組み合わせて、エッジ デバイスやセンサー、またはその近くでのデータ処理と分析を可能にする分散コンピューティング パラダイムを指します。
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参考文献
