中央集権型クラウドから分散型エッジコンピューティングへ
クラウドコンピューティングは過去10年間で急速に成熟し、データセンター業界以外の人々でさえ、その多くの利点を認識しています。しかし、クラウドが普及するにつれて、その限界もまた明確になってきました。遅延や帯域幅の問題からセキュリティの問題、インターネットアクセスなしで立ち往生する恐れまで、クラウドコンピューティングに内在する問題は、これまで以上に緊急の解決策を必要としています。
画像ソース: IBM Prefabricated Modular Data Center
画像ソース: IBM Prefabricated Modular Data Center
そこで登場したのがエッジコンピューティングです。これは、ローカライズされたコンピューティング能力を通じて速度、セキュリティ、パフォーマンスを創出するという共通の原則に基づいて動作する幅広いテクノロジーの集合体です。その名前は、クラウドコンピューティングモデルとの主要な違いに由来しています。クラウドコンピューティングが集中型であるのに対し、エッジコンピューティングはその機能をネットワークの「エッジ」、つまりエンドユーザーに近い場所に押し出します。この記事では、すでに実現している、または計画中のエッジコンピューティングのアプリケーションに深く掘り下げ、データセンターの運用方法を革新する可能性について考察します。
ビデオソース: AT&T
1. 遅延問題への対処
データ遅延は、私たちが日常的に使用する多くのクラウドアプリでいまだに非常に蔓延しており、その費用は想像以上に高額になる可能性があります。[1] Amazonの遅延に関する調査では、遅延が100ミリ秒短縮されるごとに売上が1パーセント減少することが判明し、Googleはわずか0.5秒の遅延がトラフィックを20パーセント減少させることを発見しました。
エッジコンピューティングは、コンピューティング能力をデータとユーザーのより近くに配置するため、遅延との戦いに有利な立場にあります。集中型ネットワークを介して大量のデータを中継するのではなく、主要な要素をまとめることで、コンピューティングリソースのローカライズを通じてより効率的なプロセスを生成します。この速度の向上は小規模では重要に見えないかもしれませんが、データセンター全体で毎日数百万、数十億の計算が適用されると、すぐに蓄積されます。
2. よりローカライズされたアプローチの作成
新しいミレニアムは、地元の食品や商品への新たな焦点をもたらしました。今や、ローカルコンピューティングが次のフロンティアとなるようです。クラウドは高度に集中化されており、その操作を実行するために大量のアップストリームおよびダウンストリームのアクティビティを必要とします。エッジコンピューティングは分散型、モバイル型、モジュラー型であり、モジュラーデータセンターなどのサービスを通じて、必要な場所と必要なときにコンピューティング能力を展開します。これは最終的に、柔軟性の向上と、最も効果的な場所にコンピューティングリソースを割り当てる能力の向上につながります。
3. セキュリティプラクティスの改善
クラウドコンピューティングがより機密性の高いデータを少数のプロバイダーに集中させることで、サイバー犯罪者は絶好の機会と見ています。データセンターのネットワークセキュリティにおけるわずかな穴でも、数百万人のユーザーの最も機密性の高いデータへのアクセスを許してしまう可能性があり、クラウドコンピューティングが始まって以来、大規模な侵害[2]
は一般的でした。エッジコンピューティングは、これらの欠陥を緩和する機会を提供します。機密データがクラウドから離れたローカルデータセンターネットワーク内のセキュアなエアギャップ型サーバー電子機器筐体[3]に保存される場合、悪意のある攻撃者にとってはアクセスがはるかに困難になり、許可されたユーザーにとってはアクセスがはるかに高速になります。
安全な電子サーバー筐体に加えて、エッジネットワークに展開されるコンピューターには、トラステッドプラットフォームモジュール1.2および2.0として知られるハードウェアに組み込まれたセキュリティモジュールも搭載されており、ハードウェアレベルで暗号化セキュリティの層を提供します。この標準は、AMD、Hewlett-Packard、IBM、Intel、Microsoftなどのコンピューティングリーダーによって設立された組織であるTrusted Computing Groupによって設定されており、パーソナルコンピューター全体でTrusted Computingの概念を実装しています。Trusted Computing Groupの主要な目標は、「エンタープライズシステム、ストレージシステム、ネットワーク、組み込みシステム、モバイルデバイスに展開されるテクノロジー向けのクラウドコンピューティングと仮想化環境を保護する」ことです。特に、何千ものデバイスが集中型データセンターのセキュリティインフラストラクチャから離れたモバイルおよびリモートの場所に移行するにつれて、データが生成および収集される場所にハードウェア暗号化されたセキュリティ層を実装することが不可欠です。たとえば、組み込み型および堅牢なエッジコンピューティングシステムが機密データを収集および処理するにつれて、それらが「モノのインターネット」に接続して通信する際にサイバー攻撃の標的になります。知的財産、個人データ、機械コマンドは、接続性の向上とともに、外部漏洩または操作に対してますます脆弱になります。
4. 機械学習、そして将来的には人工知能へのより大きな役割を許容する
人工知能（AI）は、エッジコンピューティングの最も重要なユースケースの1つです。自動運転車を動かすような複雑なAIのデータ処理ニーズは、容量の向上だけでなく、卓越した信頼性と一貫性を要求します。自動運転車のAIは、単に1分間オフラインになったからといって動作を停止することはできませんし、1分あたり数百ギガバイトのデータを処理するペースを維持しなければなりません。これらのニーズを満たすためには、コンピューティング能力が車載でオンデマンドで利用可能である必要があります。もちろん、ここにエッジコンピューティングが登場します。車載通信から「スマートシティ」機能との統合まで、高度な車両AIに必要な機能は、これまで見たことのないレベルの分散コンピューティング能力を必要とするため、エンジニアはすでにこれらの高度なソリューションを実現するために懸命に取り組んでいます。
5. モノのインターネットのためのスペース提供
AIだけが大量のデータストレージを消費しているわけではありません。家庭用音声アシスタントから、ハンドヘルド筐体[4]に収められたスマート医療機器、そしてエッジIoTゲートウェイに至るまで、モノのインターネット技術は、そのソースの近くで処理される必要のある膨大な量のデータを生成することがよくあります。これはエッジコンピューティングが最も得意とするところです。エッジコンピューティングは、例えばスマート心臓モニターが危険な不規則性のパターンを検出し、医療専門家に警告するのに十分な速さでデータを処理できるようにするのに役立つ可能性があります。
6. オフラインでのニーズへの対応
クラウドの遍在性の予測可能な結果として、データセンターにおけるインターネット障害の影響は、苛立たしいものから潜在的に壊滅的なものへと変化しました。ワイヤレスホットスポットのような技術はいくらかの救済策を提供できますが、それらは結局のところ、真の解決策ではなく一時しのぎに過ぎず、データセンターで行われるようなコンピューティングにはあまり役立ちません。エッジコンピューティングは、不安定なWiFiや携帯電話ネットワークへの産業や商業の依存度を大幅に減らし、クラウドの利点とリスクや不整合を減らす「両方の長所」を持つネットワークを構築する可能性を秘めています。私たちのビジネスとテクノロジーの世界は常時接続を要求しているため、その接続が途絶えたときには、エッジコンピューティングの力という安心感と一貫性に頼ることができます。
7. クラウドからワークロードを外し、バランスを生み出す
クラウドコンピューティングには多くの利点がありますが、それだけでは、超接続社会が求めるパフォーマンスを提供するには不十分です。Verizonのような大手ネットワークプロバイダーは、大市場で十分なネットワークスペクトルを提供するのに苦労しており、差し迫った5Gの展開も永続的または包括的な解決策にはなりません。代わりに、事情を知っている人々は、21世紀のデータセンターにとって持続可能で手頃な価格の安全なインフラストラクチャを構築するためのコンピューティング能力を提供するものとしてエッジコンピューティングに注目しています。
エッジコンピューティングは、「古いものが再び新しくなる」良い例です。クラウドはオンサイトコンピューティングから私たちを遠ざけました。今、エッジコンピューティングはそれを猛烈な勢いで取り戻しています。しかし、重要なのは、エッジコンピューティングがクラウドインフラストラクチャと競合するわけではないということです。それは、私たちの新しい経済が必要とする複雑で堅牢なコンピューティングソリューションを構築するために、クラウドと協力するでしょう。
たとえば、AmazonのAWSやMicrosoftのAzureなど、多くの主要なクラウドソリューションプロバイダーはこの変化を認識しており、エンドユーザーが必要なときにクラウドを可能にするための追加の認定プログラムとサービスをOEMに提供しています。IoTデバイスがテレメトリーデータを中央ハブに送信するこのハイブリッドな関係は、数十億のIoTデバイス間の重要な通信を管理することの重要性を示しています。必要に応じて集中型クラウドに接続する分散型エッジコンピューティングのこのユニークな組み合わせは、新しいビジネス機会を促進するだけでなく、多くのエンタープライズビジネスにとって複雑な課題を解決するのに役立ちます。現在、接続されたIoTデバイスから生成されるデータは膨大な価値を提供し、より良い洞察と意思決定のために分析することができます。より多くのIoTデバイスがオンラインに接続するにつれて、エッジコンピューティングが多くの新しい新興市場にとって有益な現実へと形作られ続けるいくつかの主要な推進要因があります。
- コンピューティング、モノのインターネット、ビッグデータのコスト削減
- より小さいフットプリントでのマルチコア処理性能の向上
- ビッグデータと帯域幅の制限の指数関数的な成長
- ワイヤレスLTE接続と機械間の相互運用性、最終的には5G帯域幅の速度
- 学習と意思決定インテリジェンスに向けた機械学習の進歩
たとえば、以下の要素に大きく依存する物議を醸し、トレンドとなっている市場は、前述の自動運転車とフリート管理の背後にあるテクノロジーです。自動運転車市場には、上記の要素と直接的な関係を持つことが証明されているビジネス機会が継続的に存在します。コスト削減、堅牢なコンピューティング、より高速な接続性、および機械学習の融合は、自律的な未来に膨大な可能性をもたらします。
最後に：「ラギッドエッジ」におけるコンピューティングワークロードのシフトとバランス
以前のブログおよびビジネスインサイト記事で、「ラギッドエッジ」はエッジコンピューティングとどのように関連しているかという説明とともに定義されています。「IoTが「ラギッドエッジコンピューティング」で到達範囲とインテリジェンスを拡大するとき」を読み、なぜ最も過酷なエッジ展開で特殊なコンピューターが必要とされるのかを知ってください。
コンピューティング能力がローカライズされ、エッジ展開に導入されるにつれて、産業および遠隔市場ではリアルタイムでの信頼性を提供するために特定のニーズが生じます。これらの特定の市場では、過酷な用途や厳しい環境に耐えるように設計されたハードウェアソリューションが必要です。エッジコンピューティングソリューションを導入することの利点は明らかですが、電子部品に有害な過酷な環境で導入される場合、組み込み型、産業用、および堅牢なエッジコンピューターなどの特殊な機器が、モバイルエッジコンピューティング機能を新しいフロンティアにもたらすために必要とされます。
堅牢なエッジコンピューターは、過酷な使用条件に耐えるように特別に開発されており、製品設計全体にわたって堅牢な機能を組み込むことで、極限の耐久性を達成することが検証されています。外部筐体から慎重に選択された産業グレードのコンポーネントまで、堅牢なエッジコンピューターのすべての部品は、機械工学と熱工学の組み合わせを通じて、強い振動（MIL-STD810G）、極端な温度、湿気や埃の多い状況といった問題に対処するために特別に製造されています。組み込みコンピューティングエンジニアは、「ラギッドエッジ」での展開において、以下の要件に焦点を当てています。
堅牢な組み込みコンピューターのエンジニアリングチェックリスト：
- 信頼性を高めるファンレスで静音な設計
- 一体型、ケーブルレス、衝撃・振動に耐えることが検証済み
- 過酷な環境向けの広い動作温度範囲
- 広電圧電源保護
- ワークロード統合のために設計されたモジュラーで拡張可能なI/Oオプション
スケーラブルな堅牢エッジコンピューティングのための必須ハードウェア要件5つ：
- ワイヤレス接続
- モビリティとリモート展開
- パフォーマンスアクセラレーター
- 多種多様なI/OポートとPCIe/PCI拡張スロット
- 堅牢性とセキュリティ
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