エッジ コンピューティングの価値はデータにあります

変化するビジネス ニーズに基づいてスケールアップおよびスケールダウンできるコンピューティング リソースとストレージ リソースを企業が求めているため、クラウドの導入が劇的に増加しています。しかし、クラウド コンピューティングのコストと俊敏性の利点を考慮しても、別の導入モデル、つまりデータ ソースまたはその近くでコンピューティングが行われるエッジ コンピューティングへの関心が高まっています。新しいユースケース、特に現代のビジネスの成功に不可欠な革新的な人工知能や機械学習アプリケーションをサポートできます。

MIT Technology Review が主催する Future Compute カンファレンスで、3 人の産業技術専門家が、この利点の可能性はデータにあると述べました。具体的には、工場、自動運転車、スマート ビルディング システムのいずれであっても、データは生成場所に最も近い場所で収集、処理、分析する必要があります。

ワークロードをクラウドに移動せずにエッジ データ上で AI モデルを直接実行できるため、レイテンシーとコストが削減されます。最も重要なことは、これがリーダーと後進企業を区別できるリアルタイムの洞察を引き出す鍵であるということに専門家も同意しています。

企業は、データドリブンのビジネス変革を成功させるためにエッジ コンピューティングが果たせる役割を認識し始めています。 Gartner は、2018 年にデータセンターやクラウドの外部で作成および処理された企業データはわずか 10% でしたが、その数は 2025 年までに 75% に達すると予測しています。

30億ドルのモーションコントロールソリューション会社であるMoog Inc.の最高技術責任者であるジョージ・スモール氏は、エッジアプリケーションで大きな進歩が見られると語った。

「これは実際の使用例です。私たちが今見ているのは、価値が生み出されているところです」と彼は言いました。 「実際、生産性が大幅に向上しています。」

エッジとクラウドの融合

データ主導のビジネスが発展するにつれて、企業はエッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングを含む IT 環境を構築する必要があります。エッジで収集および分析されたデータは、産業機器のトラブルシューティングを行ったり、機械のシャットダウンを防止したり、自動運転車を危害から回避したりするためのリアルタイムの応答を開始できます。

同時に、機械や車両からの機器データをクラウドに送信し、他のデータと集約してより深い分析を行うことで、より賢明な意思決定と将来のビジネス戦略を推進することができます。

「コネクティビティは、インテリジェント エッジのアイデアを推進するベンチマーク ポイントに達しました。インテリジェンスはエッジの認識レベルから始まり、システムのネットワーク システムにまで拡張され、最終的には

エッジが活躍するアプリケーション

スモール氏は、Moog 氏は、さまざまなアプリケーション向けにエッジ コンピューティングを実験していると述べました。農業分野では、同社はアーモンドとリンゴの栽培にエッジ機能と機械学習認識を適用し、収穫装置が自律的に地形を移動して作物の収量を増加できるように支援しています。建設面では、Moog のエッジおよび AI ベースの自動化作業は、材料の移動に焦点を当てています。たとえば、掘削機の一部を自動化のためのロボット プラットフォームに変えるなどです。

スモール氏はまた、労働力と生産性の継続的な課題により、Moog は農業分野でエッジベースの自動化を実験するようになったと述べました。

「構造化された環境があまり整っていない状況や、人々が実際の職場と対話する必要がある状況があります。」 「これがエッジの定義の紹介です。私たちは、エッジの定義について説明します。自動運転車の視点。

もう 1 つの潜在的なユースケースは、エッジ コンピューティング、3D プリンティング、ブロックチェーンを組み合わせて、スペアパーツのオンデマンドのオンサイト生産を調整することです。航空宇宙などの業界の Moog の顧客であるスモール氏は述べています。ハネウェル・サステナブル・ビルディング・テクノロジーズ副社長兼ゼネラルマネージャーのマニッシュ・シャルマ氏は、重要機器のスペアパーツは、部品の供給と完全性を検証する手段としてブロックチェーンを使用してオンサイトで製造されていると述べた。ハネウェル ビルディング テクノロジー企業であるエッジ コンピューティングは、生活の質を向上させるために建物の運用を変革する重要な部分です。スマート エッジ センサーは温度、湿度、CO2 レベルを監視し、エネルギーと照明の使用量を自動的に調整してコストを削減しながら最適化するスマート ビルディング システムの構築を支援します。カーボンニュートラルを実現し、建物の快適性を維持します。

暖房、冷房、空気ろ過システムをエッジ デバイスに接続すると、データ共有を促進し、最も影響が大きい場所に近いところで賢明な意思決定を行うインテリジェント ネットワークが作成されます。

「システムのシステムを構築し、適切な計算を行っている場合、ミリ秒単位でデータを共有し、エッジ レベルで意思決定を行うことができる共通のネットワークが必要です」と Sharma 氏は述べています。

エッジのベスト プラクティスデプロイメント

パネリストは、より一般的なデプロイメントの課題のいくつかを回避しながら、企業がエッジ デプロイメントの適切なオプションを決定するのに役立ついくつかのベスト プラクティスについて概説しました。エッジまたはクラウドは、特定のワークフローやユースケースに最適であり、分析の麻痺につながる可能性があります。しかし、真実は、これらのモデルは競合するものではなく、補完的なものであるということです。

Akamai 「一般的な経験則では、それは、計算をデータに移行する方が、その逆よりもはるかに優れています」と執行副社長兼最高技術責任者のロバート・ブルモフェ氏は述べています。 「こうすることで、パフォーマンスに悪影響を及ぼし、コストがかかる可能性があるバックホールを回避できます。 「

製品カタログの検索、履歴に基づいた推奨事項の作成、注文の追跡と更新などの操作を調整する電子商取引アプリケーションについて考えてみましょう。

「データがクラウド データ ウェアハウスまたはデータ レイクに保存されている場所でコンピューティングを行うのは理にかなっています」と Blumofe 氏は言います。一方、エッジは、セキュリティ運用をサポートするためにトラフィックを分析するなど、移動中のデータに対する計算を実行するのに適しています。

たくさんの実験を行ってください。エッジ コンピューティングはまだ初期段階にあり、ほとんどの企業は成熟曲線の始まりにあり、モデルがどこでどのように最大の影響を与えることができるかを評価しています。しかし、機能は急速に向上しており、企業は手をこまねいているわけにはいきません。

「価値が生み出されるので、本当にプッシュし始める必要があります」とスモール氏は言いました。 「新しい機会を探し出す必要があります。ただ考えるだけではなく、見つけなければなりません。」

ROI を無視しないでください。 Moog's Small は、エッジ対応の自動化により、企業はより少ない労働力でより多くの作業を行うことができ、人々はより付加価値の高い作業に専念できるようになると指摘しています。しかし、エッジオートメーションには、これらの明白な一次生産性向上以外にも、複製可能性など、定量化が難しい別のメリットもあると同氏は述べた。

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