A Primer to Understanding the Benefits of Edge Computing
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エッジコンピューティングについて

エッジコンピューティングについて

10 12月19

エッジコンピューティング

エッジコンピューティングについて

世界は急速に変化しています。スマートフォンとテクノロジーは生活の一部であるだけでなく、IoTデバイスが私たちの周りに接続されているため、スマート家電からカメラ、工場内の産業用ロボットまで、あらゆるものが可能になります。

一方、IoTデバイスは、処理および保存が必要な大量のデータ(場合によってはペタバイト)を生成しています。では、なぜクラウドの代わりにエッジがここで機能するのでしょうか?エッジコンピューティングは、クラウドの強力な処理能力を提供しますが、IoTデバイスに近いため、分析とデータの洞察のためのより速いターンアラウンドタイムを可能にします。

So, is the IoT here to stay? According to CB Insights, “the global IoT market is expected to exceed $1.7T by 2019, more than tripling its size from the $46B seen in 2013.” Additionally, “the total installed base of IoT devices is projected to amount to 75.44 billion worldwide by 2025, a five-fold increase in ten years.”

Equally impressive is the adoption of edge computing. “The global market for edge computing is expected to grow to $6.7 billion by 2022, up from about $1.5 billion in 2017, according to research firm Markets and Markets. This is just the beginning of the growth curve for edge computing and the IoT.

間違いなくIoTデバイスの展開が急速に増加することになるので、IoTに関連するクラウドコンピューティングよりもその価値を実証するために、エッジコンピューティングの複数のアプリケーションを調べます。

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型のコンピューティングであり、接続されたデバイスが、作成された場所(エッジとも呼ばれる)の近くでデータを処理できるようにします。データ処理は、デバイス自体またはデバイスの近くで実行できます。

エッジコンピューティングは、クラウドとは対照的に、データ生成デバイスに近接しているため、処理速度が高速です。さらに、特に製造業者や、IoTセンサーが豊富で高度に分散している場合、データが収集される場所の近くで処理が行われると、アプリケーションが迅速化される場合があります。

クラウドと比較した場合、エッジコンピューティングはコンピューティングの未来ですか?両方がIoTをサポートする場所を持つ理由を詳しく見てみましょう。

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

クラウドコンピューティングモデルでは、データは企業の物理ネットワークの外部で、代わりに同じ場所にあるデータセンターで保存および処理されます。データがクラウドに送信されると、そのデータを処理するのに数分以上かかる可能性があり、IoTデバイスによって生成されたデータに迅速に対応するのに理想的とは言えません。

ただし、エッジコンピューティングを使用すると、IoTデバイスはデータを遠くのデータセンターに送信するのではなくローカルで処理できます。また、クラウドがなくなると考える人もいるかもしれませんが、それは起こりそうにありません。代わりに、クラウドとエッジコンピューティングが連携して動作し、IoTデバイスをサポートします。クラウドは大量のデータを保存するために使用され、エッジコンピューティングはIoTデバイスをサポートするほぼリアルタイムの処理速度をサポートします。

エッジコンピューティングの使用例

エッジコンピューティングがIoTにとってどれほど重要かを理解しやすくするために、いくつかのユースケースを調べてみましょう。

交通手段

一言で言えば、自律型車両は、データを収集する複数のIoTセンサーを収容する高性能コンピューターです。自律車両は、車両がクラウドからの応答を待っている場合、リアルタイムで反応できません。車両が時間内に適切に反応するには遅すぎるので、待つことはできません。結局のところ、人生はそれに依存しています。 IoT用のキューエッジコンピューティング。車両データを生成するデバイスの近くに(エッジで)計算能力を配置することにより、高速化により遅延時間が大幅に短縮されます。これにより、自動運転車は、乗客を安全に保つために、交通信号や環境条件に対応するために必要なほぼリアルタイムの反応時間を得ることができます。

健康管理

ヘルスケアは、IoTと組み合わせると、すでにエッジの利点を実現しています。消費者がクラウドを介してリアルタイムで自分の健康を監視するために使用するウェアラブルフィットネストラッカー、スマートウォッチ、グルコースモニターを検討してください。ただし、実際の利点は病院内で発揮され、患者の部屋には多数の接続されたデバイスが存在する場合があります。

毎日生成される機密性の高いプライベートな患者データの膨大な量を考慮してください。そのデータがアクセスされる可能性のあるクラウドにデータを送信する代わりに、データがリアルタイムでアクセスされるエッジで発生する可能性があります。高速データ処理は、リアルタイムの患者モニタリングもサポートしています。これは、患者の健康を改善するだけでなく、命を救うことができます。

製造業

特に、製造業はエッジコンピューティングから大きな利益を得ます。ワークフローを可能にし、機械が適切に機能しているかどうか、機器のメンテナンスが必要かどうかなどのリアルタイムのフィードバックを提供するIoTセンサーが数百個ではないにしても数十個ある工場フロアを考えてみてください。クラウドのレイテンシは、完全に機能する工場フロアを維持するために重要なマシンフィードバックを遅延させます。エッジとIoTにより、工場は、マシンデータがクラウドに送信されるときと比較して、必要なリアルタイムのフィードバックを取得できます。

農業

多くは帯域幅へのアクセスが制限されている農場の遠隔地を考えると、農業はエッジコンピューティングの恩恵を受ける主要な候補です。フルタイムの衛星やマイクロ波接続とは対照的に、エッジコンピューティングは安定した、費用対効果の高い代替手段を提供します。スマートファームは、エッジコンピューティングとIoTを使用して、機器の位置、環境温度、機器のパフォーマンスを追跡できます。

小売り

スーパーマーケットの将来には、IoTの助けを借りた「スマートシェルフ」が含まれます。 RFID(Radio Frequency ID)センサーを棚に適用することにより、小売企業はデータを収集できます。場合によっては、ロボットが棚をスキャンして、補充が必要なアイテムを探します。一部の小売店では、ゲストがアイテムを持って出て行き、モバイルアプリケーションを介してカードに請求することもできます。これにより、チェックアウトまでの待ち時間が短縮され、ゲストにシームレスなショッピング体験がもたらされます。

エネルギー

石油、ガス、エネルギー企業にとって、エッジコンピューティングは生産性を高め、プロセスとセキュリティを向上させることができます。多くの遠隔地に豊富な接続性がなければ、エネルギー企業は、ニーズを満たすのに十分な速度でデータを処理するのに苦労しています。今日の人間の監視で綿密に監視する必要があるフィールドのオイルポンプを監視するセンサーを検討してください。リアルタイムのデータ処理により、エネルギー会社はこれらのオイルポンプの問題を警告することができ、不必要な監視オーバーヘッドコストを回避し、問題対応時間を改善できます。

結論

From vehicles to robots, the use of IoT devices is growing rapidly. While the cloud has been the traditional method for data storage and processing, it has its limitations. As more things are connected to each other, data generation will only grow, especially as 5G is rolled out over the next five years.