データロガーが地球の反対側にある誰かのデスクで稼働し、100列の幅で次々とデータ行を作成していると想像してください。同じオフィスの誰かが、何千マイルも離れたところにいるあなたに、列Bの最大の数字を尋ねます。あなたはクラウドとして行動しているので、ファイル全体があなたに送信されます。大量のデータを使用して遠くからすべての情報をダウンロードして処理し、文書を取得し、フィルタリングして、要求者に回答を送信する必要があります。
エッジコンピューティングでは、データロガーは コンピューター 同じデスクに、B列の最大の数字が必要なローカルのユーザーがネットワーク経由でリクエストを送信すると、コンピューターはスクリプトを実行してデータを処理し、リクエストしたユーザーに希望する1つの数字を提供します。その後、コンピューターはその数字を安全に保管し、リクエストをマークするためにユーザーに送信します。ユーザーのコンピューターはデータ ロガーのすぐ隣にあるコンピューターよりも高性能ですが、膨大な量のデータを数フィート離れたコンピューターに送信する方が、すべてユーザーに送信するよりもはるかに安価であり、リクエストしたユーザーは通常はより早く回答を得ることができます。あなたが関与する唯一の理由は、ネットワーク レベルで何か問題が発生した場合に備えて、その値をバックアップとして保持することです。クラウドとして、リクエストと結果を認識しますが、そのデータはすべてローカル ネットワーク内に留まります。データ送信のコスト以外にも、より多くのデータがローカルに留まると、セキュリティの観点からも人々が安心することがわかるでしょう。
実際、ネットワークでエッジ コンピューティングを有効にする決定は、クラウドとの間で送受信されるデータ量を減らすことによるコスト削減よりも、セキュリティが優先されることがよくあります。1パケットあたり数セントのコストで、数千ドルの サーバー や標準的なコンピューターをネットワークに追加するには、大量のデータ コスト削減が必要です。しかし、データの負担が大きくなり、強力な シングル ボード コンピューター (SBC) のコストが下がっているため、多くの場合、最善の解決策は、少なくとも一部の処理をローカル ネットワークに戻すことです。ローカル サーバーとして機能するシングル ボード コンピューターに送信することは、データを収集して送信するローカル ネットワーク上のさまざまな センサー またはデバイスに送信することと変わりませんが、今では追加の メモリ を備えた35ドルの Rasbperry Pi により、ネットワーク応答時間が短縮され、ファイアウォールの背後でセンサー情報がローカルに保存および処理され、1日に何百ものクラウド メッセージが節約されます。
このソリューションは信じられないほど良さそうに聞こえるかもしれません。それほど優れた妥協策であるなら、なぜクラウド コンピューティングが今日これほど普及しているのでしょうか。実際には、ネットワークの処理ニーズは、スプレッドシートのフィルタリングよりもはるかに厳しいものになりがちです。 Rasbperry Pi 3や BeagleBone Black などの安価なSBCは、軽い処理しか必要としない一般的な家庭での使用には適しています。 大規模ネットワークの場合、従来は、ローカル サーバー ファームを構築するコストを負担するよりも、データをクラウドに送信して非常に強力なコンピューターで処理する方が安価で高速でした。 Intel Joule などの強力な x86シングル ボード コンピューター の導入により、エッジ コンピューティングは、はるかに多くのアプリケーションで現実的なオプションになりました。このような強力なSBCへの投資はわずか数百ドルであるため、現在では多くのネットワークでローカル処理とクラウド処理を組み合わせて使用しています。機密データやタイミングが重要なデータはローカル コンピューターで処理され、その他のすべてのデータはクラウド サービスを通じて処理されるため、セキュリティと速度が最大化され、システム コストとリスクの露出が最小限に抑えられます。
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