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電力会社は電気メーターからデータを収集し、スマートな道路は気象条件を監視し、インテリジェントなキッチンとバスの備品は住宅所有者向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成します。 これらはすべて、モノのインターネット（IoT）と組み合わせたエッジコンピューティングの例であり、人々がエッジでより迅速に洞察を得ることができるようにします。 エッジコンピューティングは、データが発生元の近くで処理されるアーキテクチャです。
Gartner Researchのプロジェクトでは、2020年までに204億個のコネクテッドモノが世界中で使用される予定です。一方、IDCは、「グローバルデータ圏」が2025年までに10倍に増加して163ゼタバイト（ZB）になると予測しています。
「エッジコンピューティングは、特定のパフォーマンスニーズ、セキュリティ要素、またはコスト要因を満たすために、物理世界に可能な限り近いコンピューティングを移動しています」と、Dell TechnologiesのIoT CTOであるJason Shepherd氏は説明します。 同社は、センサーからエッジで分析を集約するIoT Edge Gatewayを提供する数ある企業の1つです。 エッジコンピューティングでは、デバイスとセンサーはすべてのデータをクラウドに送信するのではなく、ローカルゲートウェイにデータを送信します。
エッジとIoT間の接続
IoTには、企業が洞察を得てビジネス上の意思決定を支援するためにエッジでデータを収集する数十億のセンサーとデバイスが含まれます。 これらの決定には、部屋の温度を変更するか、畑の水を切るかが含まれます。 すべてのデータをエッジから取得してクラウドに直接転送することはできません。 したがって、ガートナーのテクノロジーおよびサービスプロバイダーグループのリサーチディレクターであるJ. Craig Lowery博士は、集約プロセスを使用してデータを「より小さい数」に整理する必要があると説明しました。
エッジコンピューティングは、クラウドで分析を実行する際の遅延を削減する機会を提供します。 ただし、オンプレミスでデータが収集された後、パブリッククラウドで共有されます。 「ほとんどの場合、エッジコンピューティングとは、パブリッククラウドとハイブリッド方式で連携するオンプレミスコンピューティングを実現することです」とLowery氏は述べています。
エッジは、高耐久化されたハードウェア、携帯電話タワー機器の小屋、製造施設のデータセンター、またはケーブル会社の近所のオフィスを含むサーバーのラックである可能性があります、とシェパードは説明しました。
電気会社の場合、このプロセスには、電線を介してユーティリティオフィスまで移動するテレメトリーが必要です。 その後、データはパブリッククラウドに送信され、そこでデータ分析が実行されます。 そのデータにより、電力会社は電力消費を追跡し、電力消費に関するより広範なトレンドを取得できます。 デジタルサイネージ、エネルギー、産業オートメーション、および輸送市場のエッジでデータを引き出すこともできます。
Edgeはレイテンシーを低下させ、帯域幅を向上させます
Shepherd氏によると、データ分析をエッジにより近い場所で実行すると、セキュリティが向上し、待ち時間が短くなり、帯域幅が大きくなります。 クラウド内のデータの分析を実行するときに、エッジデバイスがネットワークにデータを送信し、次にデータセンターに送信するのに長い時間が必要な場合、遅延が発生する可能性があります。 エッジコンピューティングは、データ分析を高速化するだけでなく、ネットワークトラフィックを削減する方法を提供します。 エッジIoTプラットフォームの実装の3つの例を次に示します。
1）Microsoft Azure IoT Edge： 2018年4月、MicrosoftはIoTテクノロジーに50億ドルを投資すると発表しました。 この投資の一環として、同社はクラウド分析とビジネスロジックをデバイスに転送するプラットフォームであるMicrosoft Azure IoT Edgeを提供しています。 プラットフォームには3つのコンポーネントが含まれます。企業がエッジデバイスに展開し、Microsoft Azureパブリッククラウドアーキテクチャ、サードパーティアプリケーション、または独自のコードに接続できる「IoT Edge」モジュールと呼ばれるコンテナー。 IoTエッジデバイスで動作し、IoTエッジデバイスで見つかったモジュールを管理するIoT Edgeランタイム。 また、企業がIoTエッジデバイスからのデータをリモートで監視および管理できるクラウドベースのユーザーインターフェイス（UI）。
Microsoftの許可を得て使用した画像。
Microsoft Azure IoT Edgeは「プライベートクラウドではないため、汎用エッジコンピューティングの良い例です」とLowery氏は言います。 「データセンターで公開されているパブリックAzureのようなものです。自分の敷地内にある機器で実行される、データセンターへのサービスの拡張です。所有している場合と所有していない場合があります。さまざまなサービスから配信されます。」
IoTはAzure Stackの強力なユースケースであり、Azureの拡張機能であり、企業が自社でハイブリッドアプリを実行できるようにします。これは、顧客がデプロイせずにサービスとして購入するためです。
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2）IoT向けDell Edge Gateway：有線およびワイヤレスシステムのハブであるIoT向けDell Edge Gatewayは、データを集約してクラウドに送信します。 IoT向けDell Edge Gatewayは、工場や石油掘削装置の厳しい条件に耐えるように堅牢化されています。
Shepherd氏によると、何百万台ものデバイスがフィールドでデータを収集するため、このデータをすべて処理するにはゲートウェイが必要です。 「IoTの興味深い点は、IoTが完全に逆になっていることです。1台のサーバーにヒットしたい何百万ものデバイスが手に入りました」とShepherd氏は言います。 「だからこそ、これらのデバイスの近くでより多くのコンピューティングを展開する必要があります。」
3）EdgeX Foundry： The Linux Foundationがホスト、 EdgeX Foundryは、IoTエッジソリューションに関する相互運用性を作成するために設計されたオープンソースプロジェクトです。 EdgeX Foundryは、オープンソースのマルチクラウドアプリプラットフォームであるCloud Foundryをモデルにしており、同じフォーマットをエッジまで拡張しているとシェパード氏は述べた。 Shepherd氏によると、これは数千ものプロトコルをまとめたフレームワークであり、クラウドが最上位にあり、その他のデバイスが下位にあります。 EdgeX Foundryは、エッジでソリューションを作成する柔軟性を提供します。
AMD、Dell EMC、Samsung、Zephyr、VMwareなど、70社以上の企業がEdgeX Foundryに貢献しています。 しかし、EdgeX Foundryは「クラウドからエッジを分離し、基盤となるインフラストラクチャからアプリを分離する、ベンダーに中立なオープンソースプロジェクトです」とShepherd氏は述べています。 「基盤となるコンピューティングのためのオープンなフレームワークを手に入れることができます。」
Dellは、EdgeX Foundry向けにApache 2.0の下でFUSEソースコードベースを提供しました。 また、少なくとも12のマイクロサービスと125, 000行を超えるコードを提供しました。
EdgeX Foundryの許可を得て使用した画像。
5G、エッジの未来を形作るAI、IoT
人工知能（AI）はIoTとエッジコンピューティングの重要な要素になります。 MicrosoftのAzure IoTのパートナーディレクターであるサムジョージは、ブログ記事で、高度なAIをエッジに近いデバイスで実行して分析を実行できるようにする予定です。 Microsoftには、Project Brainwaveと呼ばれるイニシアチブがあり、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）を使用してAI計算を実行します。
T-Mobileの上級副社長兼5G&IoTビジネスチーフであるデビッドメイヨー氏は、エッジコンピューティングのもう1つの主要ドライバーは5Gであると指摘しました。
「エッジコンピューティングを使用すると、その処理能力をユーザーの近くに分散させることができ、5Gネットワークが提供する遅延を短縮または圧縮できます」とMayo氏は述べています。 彼は、5Gネットワークが自動運転車のセンサーと、石油およびガス精製所のセンサーの配列を駆動するのを見ています。
Mayo氏によると、リアルタイムで収集できるすべてのデータポイントにより、エッジコンピューティングは消費者に有益な効果をもたらします。 「時間が経つにつれて、ビジネスであろうと消費者であろうと、ユーザーの近くでコンピューティングを行う必要性が高まるでしょう」と彼は言いました。 「拡張現実であれ仮想現実であれ、コンピューティングが発生してエッジに近いほど、カスタマーエクスペリエンスは向上します。」
