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エッジコンピューティングの概要とビジネス変革への適用

 

エッジコンピューティングとは

エッジコンピューティングは、分散コンピューティング・モデルであり、オープンな情報技術(IT)アーキテクチャーです。フォグ・コンピューティングと呼ばれることもあります。 このパラダイムは、必要な場所に向けてコンピューター・データ・ストレージを送り、モバイル・コンピューティングとモノのインターネット(IoT)のテクノロジーを可能にします。

エッジコンピューティングは、アプリケーション、データ、コンピューティング能力のサービスを、一元管理された場所から離して、ユーザーに近づけます。 このデータは、データセンターに送信される代わりに、デバイス、ローカルのコンピューターまたはサーバーによって処理されます。

エッジコンピューティングでの計算は、その大部分または全体が、分散デバイス・ノード上で実行されます。 エッジコンピューティングは、分散システム・テクノロジーが物理的世界とやりとりする、アクションの実行場所に近づける必要があるあらゆるアプリケーションに焦点を当てています。 このアプリケーションは一元管理されたクラウドとやりとりする可能性がありますが、エッジコンピューティングは、一元管理されたクラウドとの接続は必要ありません。

エッジコンピューティングのメリットとは

企業は、エッジコンピューティングがもたらす数多くのメリットを認識する必要があります。 このネットワーク・アーキテクチャーへの最新のアプローチには、コンテンツを提供することやIoT市場に参入すること以上の利点があります。

スピード

データ・ストリームの加速は、エッジコンピューティングによって可能になります。レイテンシーのないリアルタイムのデータ処理もその一部です。 これにより、スマート・アプリケーションやデバイスは、データが作成されるとほぼ即時に応答できます。 ラグ時間の大幅な短縮は、自動運転車のようなテクノロジーに大きな影響を及ぼし、ビジネスにも同様に大きなメリットをもたらします。

このようなレイテンシーの短縮は、ミリ秒ではなくマイクロ秒で測定できるものです。 ダウンタイムがさらに増えることで会社に何千ドルものコストが発生する可能性があるならば、エッジコンピューティングが提供するスピードという利点は逃すことのできないものです。

効率性とセキュリティ

エッジコンピューティングにより、効率的なデータ処理が可能になります。特にデータ・ソースの近くで大量のデータが処理できるようになります。 このプロセスにより、インターネット帯域幅の使用とコストが削減され、リモート・ロケーションからアプリケーション効率を最適化するのにも役立ちます。 パブリッククラウドに配置せずにデータを処理することで、機密データを処理する企業向けのセキュリティー層が追加されます。

エッジコンピューティングを使用するネットワークには単一の弱点がなく、サイバー攻撃に対する脆弱性が低くなります。エッジコンピューティングは、処理、ストレージ、アプリケーションを、幅広いデバイスとデータセンターに分散させるためです。

サイバー攻撃が発生した場合、アーキテクチャーが分散した状態であるため、セキュリティー・プロトコルの設定が可能になります。 サイバーセキュリティーは、ネットワークの侵害された部分を遮断し、ネットワーク全体をシャットダウンせずに問題箇所のみ隔離することができます。

分散状態では、一度にリスクにさらされるデータ量も削減されます。 通常、データがローカル・ドライブ上で処理されてから中央のデータセンターに転送されるため、インターセプトに対して脆弱なデータ量は低減します。 デバイスが危険にさらされた場合でも、そのデバイスにはそのローカル・ドライブ上で検出された限られた量のデータしか含まれません。 この分散状態のデータ・セキュリティーのメリットは、従来の、侵害されたサーバーによって開示されていたデータのキャッシュと比較すると明らかです。

拡張性と汎用性

エッジコンピューティングは、企業専用のデータセンターに対する低コストの代替手段です。IoTデバイスとエッジ・データセンターの組み合わせによってコンピューティング能力の強化を可能にします。 また、処理対応のエッジコンピューティング・デバイスは、増大する成長コストを削減します。デバイスを追加しても、ネットワークの帯域幅の需要は大幅に増加しないためです。

この拡張性によりエッジコンピューティングの汎用性が高まり、ローカルのエッジ・データセンターと足並みを揃えた企業は、適切な市場に集中できます。コストのかかるインフラストラクチャー拡張は不要となります。 そして、経済状況が変化した場合には、素早く他の市場にシフトできます。

エッジ・データセンターにより、物理的な距離やレイテンシーはほぼ排除して、企業はエンド・ユーザーを効率的にサポートできます。 中断のないストリーミング・サービスを提供するコンテンツ・プロバイダーにとって、このメリットはかなり重要です。

エッジの活用

機械学習は、人間が、IoTを使用する新しくエキサイティングな方法を発見するのに役立ちます。エッジ・ベースの処理システムは、通常はプログラマーが行う制御を担います。 これらのシステムは、データの迅速な受信方法、送信方法と分析方法、保持または無視するデータの決定方法を含め、大量のデータを管理します。

よりスマートなデバイスの要求に対応するには、IoTのエッジコンピューティングが進化し、よりインテリジェント化される必要があります。 2017年に、IBMはUnified Inbox社と協力して、インテリジェントなIoTメッセージング・プラットフォームを作成しました。 このシステムは、Unified Inbox社の、20以上の国際メッセージング・プラットフォームおよびプロトコルと互換性のあるプラットフォームであるUnificationEngine®上で、自然言語と会話型のインテリジェンスをサポートするためにIBM® Watsonを使用しています。 このシステムの実用的なアプリケーションは、一般的なオンライン通信をはるかに超え、輸送アプリケーション、イベント向けアプリケーション、緊急時の警告アプリケーションを最適化できるまでになっています。

 

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