マイクロコントローラとSoCがより強力かつポータブルになるにつれ、最もシンプルなIoT製品に対する顧客の要求も急速に拡大しています。この分析とデータ収集の増加に伴う負担は、主にデータセンターによって処理されます。エッジ コンピューティングと呼ばれる新しいソリューションが、近いうちにいくらかの救済策となるかもしれません。
この記事では、エッジ コンピューティングとは何か、なぜ設計者がクラウドから離れようとしているのか、そしてこの移行を可能にしているトレンドは何なのかについて説明します。
技術的な圧迫
2020年までに210億個のIoTデバイスがインターネットに接続されると予測されています。 これにより多くの技術的改善がもたらされましたが、大規模なデータ センターと膨大な処理能力も必要になりました。データ交換の増加により、業界はサイバー攻撃などの予期せぬ状況にさらされるようになりました。従来のクラウド コンピューティングは、データ センター内のリモート サーバー上で大量のデータを収集、保存、管理することに依存しています。クラウド コンピューティングは無限の拡張性があるように思われますが、実際にはリモート サービスによってシステムの遅延が増加します。つまり、データセンターのサーバーとのすべての情報ハンドシェイクのため、デバイスがタスクを実行するのに時間がかかる可能性があります。これは、ほんの一瞬が重要になる世界では欠点です。
あまり取り上げられていない懸念事項の1つは、数十億台のデバイスに必要なインターネット帯域幅であり、IoT業界がネットワーク プロバイダーに与えると予想される潜在的な負担は言うまでもありません。IoTデバイスが従来のクラウド コンピューティングを引き続き利用する場合、ネットワーク プロバイダーは追加のデータ使用量に対応するために通信回線を改善する必要があります。その結果、インターネットのコストが増加し、帯域幅が制限される可能性があります。
この不利なインターネットのジレンマを軽減するために、IoTデバイスがクラウドに送信する必要のあるデータは実際に何でしょうか?温度センサーやドアセンサーなどのIoTセンサーを見ると、デバイスは現在の温度の状態やドアがロックされているかどうかに関する情報を送受信しています。これには、処理やインターネットの労力はほとんど必要ありません。デバイスがもっと複雑で、音声や音声認識などの高度な機能を備えていたらどうなるでしょうか?これにより、インターネットを介した情報処理において新たなレベルの複雑さが生じます。
音声認識の例を詳しく見てみると、これは私たちの多くが家庭に持っているデバイスのようなものです。従来のクラウド アプローチでは、複雑な音声認識プログラムが必要であり、分散型データ センターで稼働するディープラーニングやニューラル ネットワークの使用が必要になることもよくあります。音声および発話センサーデータの連続ストリームはインターネット経由で転送され、複雑なAIアルゴリズムにオフロードされて処理されます。では、これが何十億もの同様のデバイスで同時に起こると想像してみてください。マイクロコントローラが進化し、処理速度が向上した今、独自の処理を実行するIoTデバイスの構築を始めたらどうなるでしょうか?
エッジコンピューティングの登場
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の主な違いは、データが保存され、処理される場所と方法です。クラウド コンピューティングでは、IoTデバイスがデータをキャプチャし、データセット全体がクラウドに送信されてさらに処理されます。エッジ コンピューティングでは、情報が収集され、部分的にまたは完全にIoTデバイス上でローカルに処理されます。その後、必要に応じて、関連する処理済み情報のみがデータセンターと共有されます。エッジ コンピューティングをネットワークに組み込むと、次のようなメリットがクラウド ネットワークにもたらされます。
- レイテンシ - デバイス上のローカル データ処理により、クラウドに大きく依存せずに、応答性の高いアプリケーションを作成できます。
- セキュリティ - データをローカルで処理すると、データ ストレージが分離され、攻撃者がデータにアクセスすることが難しくなります。
- 接続コストと帯域幅 - データ ストリームの負荷が軽減され、ネットワークとコンピューティング リソースが節約されます。したがって、ネットワークの混雑が減り、サーバーのエネルギー需要も減ります。
- ビジネスの稼働時間 - エッジで計算を実行すると、歓迎される冗長性が生まれます。システム全体で問題を探すのではなく、ネットワーク上の単一ポイントに中断を隔離できます。
新たなソリューションとしてのエッジ コンピューティングの実装は、製造、医療、スマート ビルディング、輸送など、多くの業界にとって有利になる可能性があります。ここでは、これらの業界やその他の業界でのエッジ コンピューティングの採用に影響を与えるテクノロジ トレンドをいくつか紹介します。
トレンド1: ローカルコンピューティングパワー
マイクロコントローラは、過去10年間でパフォーマンスが驚異的に向上しました。ARMマルチコア ベース アーキテクチャの登場により、処理能力が急激に向上しました。コンポーネントのサイズが縮小すると、パッケージ全体の寸法も小さくなります。これら2つの進歩は、IoTデバイスのデザインインの機会に最適な組み合わせとなります。最も単純な市販のマイクロコントローラでは、クロック速度が80 MHzを超え、RAM容量が32 KB以上であることが一般的です。このタイプの機能により、高速かつローカライズされたデータ エッジ コンピューティングが可能になります。
トレンド2: セキュリティ上の懸念
IoTデバイスは、温度や湿度などの些細な情報を頻繁に送信します。設計者は、デバイスに強力なセキュリティ対策を実装することを怠ってきました。その結果、何百万ものIoTデバイスが悪意のある攻撃の影響を受けやすくなりました。これらの攻撃は主にサービス拒否に関連しています。エッジ コンピューティングは、必ずしもローカル レベルでデバイスのセキュリティを向上させるわけではありませんが、データ センターとのオンライン通信が減少するため、デバイスの識別が困難になります。音声情報を含む可能性のあるデータを送信しないことで、攻撃者は中間者攻撃を実行できず、また、情報を要求するデータセンターを装うこともできなくなります。こうした機密情報の多くはデバイス上でローカルに保存されるため、攻撃者はデバイスを物理的に攻撃するか、リモートで攻撃する必要があります。
トレンド3: 構成、実装、サポート
エッジ コンピューティングをネットワークに実装することは、単純なプラグ アンド プレイ ソリューションではありません。エッジ コンピューティングにより、現在のITアーキテクチャとプロセスに変更が必要になります。さらに、システムの拡張と進化に対応するためにマネージド サービスを開発する必要があります。これは、ネットワークのハードウェアとソフトウェアの両方の側面に当てはまります。ゲートウェイからサーバー、AIソフトウェア、セキュリティに至るまで、これらの変化するシステムを開発するには経験豊富なリソースが必要になります。これらすべての分野で専門知識を持つリソースを活用することは、組織の成功にとって非常に貴重なものとなります。
結論
ハードウェア、コンポーネント、ソフトウェアの進歩により、企業は成長し、地位を向上させる強力な機会を得ています。エッジ コンピューティングへの移行は、IoTアプリケーションの未来です。ローカル レベルでのデータ処理とデータ処理の最適化は、エッジ コンピューティングが提供する利点です。したがって、従来の分散型データセンター アプローチの欠点が軽減されます。多くの企業にとって、エッジへの移行は克服できないように思えるかもしれません。
アローエレクトロニクスは、企業のこうした躊躇を理解しており、 エッジコンピューティングの利点 エッジ コンピューティングの未来を創造するのに役立つ専門家チームと製品もご用意しています。
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元の記事は eetimes.com