エッジは、まさにアクションが行われる場所かもしれません。そしてエッジは両刃の剣です。エッジは、分散された企業ネットワークである場合もあれば、小型デバイス内で実行されるアプリケーションである場合もあります。
少なくとも44%の組織が、新たな顧客体験を創出し、エンゲージメントを向上させるためにエッジITに投資しています。 によると IDC。3分の2（66％）が、 人工知能 調査時点では、エッジでの (AI) および機械学習アプリケーションは 100 万台以上ありました。全体として、エッジ インフラストラクチャへの投資は、年平均成長率 23% 近くで増加すると IDC は付け加えています。
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これは、情報技術のより分散化された領域全体にわたる多くの点で機会があることを意味し、これがアプリケーションの頼りになる領域として浮上しています。
「エッジは、時間的制約があり、データ集約的なユースケースの増加に重要な、特定の場所向けのクラウド レイヤーと考えてください。」 マイク・ザークルVerizon Businessの5G商用化およびエコシステム担当副社長である氏はZDNETに次のように語った。「オンプレミス環境である自律移動ロボット、自律誘導車両、工場現場の自動化にはこれがうまく機能すると考えています。」
Zinkle 氏はまた、「ニアエッジ」環境と「ファーエッジ」環境の出現についても指摘した。ニアエッジの例には、「交通機関、仮想路側ユニット、通行料の取引、渋滞管理、モビリティのユースケース」などがある。
ファーエッジについては、「クローズドキャプションの放送近代化のようなものがあり、これはライブイベント中のクローズドキャプションの遅延を改善し、キャプションが会話のペースによりよく合うようにすることに関係しています」と付け加えた。
企業のエッジでは、AIやその他のインテリジェント処理ワークロードが集中型システムから離れる動きがみられる。「企業は、ネットワーク、アルゴリズム、エッジコンピューティングの進歩を活用して、データセンターの外で、アプリケーションが使用される場所の近くで人工知能ワークロードを実行し始めている」と、ある調査会社が述べている。 報告 ウォールストリートジャーナル紙より。
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AIをエッジコンピューティングに統合することで、その重要性がさらに強調される」 ヴァンダナ・シンシュナイダーエレクトリックのシニアバイスプレジデントである氏は、ZDNETに次のように語った。「エッジに導入されたAIアルゴリズムにより、デバイスはデータをローカルで処理し、自律的な判断を下し、中央サーバーに頼ることなくリアルタイムで応答できるようになります。これにより、遅延が短縮されるだけでなく、機密データをネットワーク経由で送信する必要性が最小限に抑えられ、プライバシーとセキュリティも強化されます。」
キャリアの機会
エッジの企業側でのキャリアには、エッジネットワークエンジニア、エッジIoTアーキテクト、エッジソフトウェアエンジニア、エッジソリューションアーキテクト、エッジセキュリティスペシャリストなどが含まれますが、これらに限定されません。 スペルアウト TechRepublic の Kihara Kimachia 氏による記事。デバイスまたはセンサー レベルでは、組み込みソフトウェア開発者、RTOS エンジニア、ファームウェア エンジニアなどのキャリア チャンスがあります。
これには、エッジ システムの設計と構築に関わるスキルが求められます。これは、多くの企業のデータ センターで見られる「メインライン」のスキルとは異なる可能性があります。この違いは、「何をどこで計算し、何をどこに保存するかに関するアーキテクチャの再考」から生まれます、と Verizon の Zirkle 氏は述べています。エッジで作業するということは、「エッジの利点をデータ環境と目的に適用すること」を学ぶことを意味します、と同氏は付け加えました。エッジ コンピューティングでは、データが近くに保持されるため、遠く離れたクラウドやデータ センターとやり取りする必要がありません。
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このようなスキルは「従来のITスキルに比べてより専門的」である。 ウェイン・カーターCouchbase のエンジニアリング担当副社長である氏は ZDNET に次のように語った。「彼らは、ネットワーク エンジニアリング、ソフトウェア開発、セキュリティ プロトコルの側面を組み合わせて、エッジ コンピューティング環境特有の課題に対処しています。」
エッジシステムの開発に不可欠なスキルには、「リアルタイムデータ処理の熟練度と分散型アーキテクチャの理解が含まれます」 スタージョン・クリスティセカンドスキンオーディオのCEOである彼はZDNETにこう語った。「これらは、集中型のデータストレージと処理に重点を置いた従来のITスキルとは大きく異なります。エッジテクノロジーに参入する開発者は、機械学習やセキュリティプロトコルなど、常に中央監視されることなく、ローカルで自律的な操作に合わせて調整された分野に精通している必要があります。」
また、これには「ネットワークのエッジでのデータやり取りと処理の最適化に主眼を置く」能力も必要だとカーター氏は言う。「断続的な接続を処理し、エッジとクラウド間でデータを効率的に同期するシステムを設計する必要があります。データ ソースで直接、リアルタイムのデータ分析と意思決定を促進するテクノロジーに精通している必要があります。」
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コアからエッジまでのスキルとは、「エッジ デバイスと中央システム間のシームレスな通信」を保証する「ネットワークと接続性に関する専門知識」であるとシン氏は述べた。さらに、「エッジ システムでは、多くの場合、遠隔地や過酷な環境にソリューションを展開する必要があり、適応性を維持しながらさまざまなレベルの信頼性と回復力が必要になることがあります。これらのオフサイトの場所があるため、設計プロセスでは、これらの資産をリモートで管理する機能を最優先に考慮する必要があります」と付け加えた。
エッジで働くプロフェッショナルは、組織に新たな展望をもたらします。「突然、リアルタイムまたはほぼリアルタイムのアクションを必要とするアプリケーションや機能が可能になります」と Zirkle 氏は言います。「時間的制約のあるシナリオでミッションクリティカルな手順を実行できます。データ集約型で時間的制約のある考慮事項を同時に考慮できます。この効率性で何ができるか想像してみてください。」
