エッジコンピューティングの価値はデータにある

企業はビジネスニーズの変化に応じ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およびストレージ リソースを求めており、クラウドの導入が急増しています。 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、別の展開モデル、つまりエッジ コンピューティング、つまりデータのソースまたはその近くで行われるコンピューティングへの関心が高まっています。 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など、新しいユースケースをサポートできます。

その優位性はデータの中にあると、MITテクノロジーレビューが主催するFuture Computeカンファレンスで産業技術の専門家3人が語った。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など、データが生成される場所に最も近い場所でデータを収集、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、レイテンシとコストが削減されます。専門家は、何よりもそれが、リーダーと後進者を分けるリアルタイムの洞察を引き出す鍵であることに同意しています。

企業は、データ主導のビジネス変革を成功に導く上でエッジ コンピューティングが果たす役割を認識し始めています。ガートナーは、2018 年にデータ センターと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% であったが、その数は 2025 年までに 75% に達すると予測しています。

30億ドル規模のモーションコントロールソリューション企業であるムーグ社の最高技術責任者、ジョージ・スモール氏は、エッジアプリケーションに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。私たちは今、価値が生み出される場所を目の当たりにしています」と彼は語った。 「実際に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

データ駆動型ビジネスが発展するにつれ、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により、産業機器のトラブルシューティング、機械のダウンタイムの防止、自律走行車の危険な場所への誘導など、リアルタイムの対応が可能になります。

同時に、機械や車両からのデバイス データをクラウドに送信し、他のデータと集約してより詳細な分析を行うことで、よりスマートな意思決定や将来のビジネス戦略を推進できます。

「コネクティビティは、インテリジェント エッジというアイデアを実現するベースライン ポイントに到達しました」とスモール氏は語ります。「インテリジェンスはエッジの感知レベルから始まり、ネットワーク化されたシステム オブ システムズにまで広がり、最終的にはクラウドにまで及びます。私たちはこれを連続体として考えています。」

エッジが役立つアプリケーション

スモール氏は、ムーグはさまざまなアプリケーションでエッジコンピューティングの実験を行っていると述べた。農業分野では、同社はアーモンドやリンゴの栽培にエッジ機能と機械学習認識を適用し、収穫機が地形を自律的に移動して作物の収穫量を増やすことを支援しています。建設業界におけるムーグのエッジおよび AI ベースの自動化作業は、資材の移動に重点を置いています。たとえば、掘削機の一部を自動化用のロボット プラットフォームに変換するなどです。

スモール氏はまた、労働力と生産性の継続的な課題が、ムーグが農業分野でエッジベースの自動化を実験する動機になったと述べた。

「構造化された環境があまり整っていない状況や、実際の職場とやりとりする必要がある状況もあります」と彼は語った。「それが、私たちがエッジの定義を導入した方法です。私たちは、自動運転車の観点からアプローチしました。」

もう 1 つの潜在的な使用例としては、エッジ コンピューティング、3D プリント、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出力を調整することが挙げられます。スモール氏は、航空宇宙や防衛などの業界のムーグの顧客は、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、重要な機器のスペアパーツを現場で製造できる可能性があると述べた。

ハネウェル・ビルディング・テクノロジーズでは、エッジ・コンピューティングは建物の運営を変革して生活の質を向上させる上で重要な要素であると、ハネウェル・サステナブル・ビルディング・テクノロジーズの副社長兼ゼネラルマネージャーであるマニッシュ・シャルマ氏は述べた。インテリジェント 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を自動的に調整してコストを削減しながら、カーボン ニュートラルを最適化し、建物の快適性を維持するスマート ビルディング システムの構築に役立ちます。

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ことで、データ共有を容易にし、影響が最も大きい場所に近い場所でよりスマートな意思決定を可能にするインテリジェント ネットワークを構築できます。

「システム・オブ・システムのシステムを構築しており、適切な計算を行うには、データを共有し、エッジレベルで数ミリ秒で意思決定を行える共通ネットワークが必要です」とシャルマ氏は語った。

エッジ展開のベストプラクティス

パネリストは、企業がエッジ展開の適切なオプションを決定し、一般的な展開の課題を回避するのに役立つベスト プラクティスをいくつか説明しました。

データがある場所にコンピューティング能力を移動します。特定のワークフローまたはユースケースにエッジとクラウドのどちらが最適かを判断すると、分析麻痺につながる可能性があります。しかし、実際には、これらのモデルは競合するものではなく、補完し合うものなのです。

「一般的な経験則では、コンピューティングをデータに移動させる方が、その逆よりもはるかに優れています」と、Akamai のエグゼクティブ バイスプレジデント兼最高技術責任者である Robert Blumofe 氏は述べています。「そうすることで、パフォーマンスが低下しコストもかか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を検討してください。

「クラウド データ ウェアハウスまたはデータ レイクにデータが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 氏は述べています。一方、エッジは、セキュリティ操作をサポートするためのトラフィックの分析など、移動中のデータのコンピューティングに適しています。

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初期段階にあり、モデルが最大の影響を与える方法と場所を評価しています。しかし、能力は急速に向上しており、企業は黙って見ているわけにはいきません。

「価値が創造されているので、本当に努力を始める必要がある」とスモール氏は語った。 「新しい機会を探しに外に出なければなりません。考えるだけではなく、見つけなければなりません。」

ROI を見逃さないでください。 Moog の Small 氏は、エッジ対応の自動化により、企業はより少ない労力でより多くの成果を上げ、より付加価値の高い作業に人員を割くことができるようになると指摘しています。しかし、エッジ自動化には、こうした明らかな一次生産性向上以外にも、再現性など、定量化が難しい他の利点もあると彼は述べた。