エッジやモノのインターネットをベースとした取り組みの発展は、今日のニュース サイクルのトップにはなっていないかもしれませんが、エッジでのコンピューティングに関する活動は急増しています。現在 AI が最大の注目を集めているにもかかわらず、IoT とエッジは人工知能よりも多くのテクノロジーの機会を再形成したり、創出したりしている可能性があります。
エッジコンピューティングとIoTコンピューティングの普及は、 調査 1,037 人の IT エグゼクティブと専門家を対象にした調査では、制御ロジックまたは組み込み自動化が AI を上回り、最も一般的なエッジ コンピューティング ワークロードであることがわかりました (40% 対 37%)。
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「これは、現実世界のソリューションを提供するという実践的な側面に改めて重点が置かれることを意味しているのだろうか？ それは時が経てばわかるだろう」と調査の著者らは考えている。
Eclipse の調査では、産業オートメーション (33%、前年の 22% から増加)、農業 (29%、23% から増加)、ビルオートメーション、エネルギー管理、スマート シティ (すべて 24%) など、すべての IoT セクターで開発が増加していることがわかりました。IoT ゲートウェイとエッジ ノードでは Java がトップ言語にランクされ、制約のあるデバイスでは C、C++、Java が最も広く使用されている言語です。
スキル要件に関しては、誰もが AI の設計と開発を心配しているようですが、エッジと IoT には独自のスキル要件があります。
「エッジシステムの設計と構築における重要なスキルには、従来の集中型データセンターアプローチから、ネットワークとインフラストラクチャのエッジを理解して最適化することに焦点を移すことが含まれます。」 ジョージ・マッダローニマスターカードの最高技術責任者である氏は、ZDNET に次のように語った。「データが生成された場所でデータを処理し、データフローの効率を改善し、大量の生データを中央処理に送信する必要性を減らす必要があります。」
エッジおよびIoTシステムの設計と構築には「独自のスキルセットが必要」 トニー・マリオッティRubyHome の CEO である 氏は ZDNET に次のように語っています。「集中型データ処理に重点を置くことが多い従来の IT とは異なり、エッジ コンピューティングでは分散型アーキテクチャとリアルタイム データ処理の専門知識が求められます。専門家は IoT 統合、ネットワーク セキュリティ、データ分析に精通している必要があります。これらのスキルは、収集時点での迅速かつ安全なデータ処理に重点を置いており、即時の洞察を必要とするアプリケーションにとって重要です。」
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そして、AIと機械学習もエッジとIoTの取り組みに関係しています。これは、「データ収集の時点で直接リアルタイムで決定を下すことができる、よりインテリジェントで自律的なシステム」への需要によって推進されています。 ハーシュル・アスナニテックマヒンドラのテクノロジー、メディア、エンターテインメント事業の社長である氏は、ZDNETに次のように語った。「これらのAI対応エッジデバイスは、クラウドベースのシステムに頼るのではなく、デバイス自体でデータを処理することで、遅延を減らし、帯域幅の使用を減らし、応答時間を改善します。これは、自動運転車、製造におけるリアルタイム分析、スマートシティテクノロジーなど、即時の対応が求められるアプリケーションにとって非常に重要です。」
エッジと IoT を推進するためにテクノロジー マネージャーや専門家が必要とする洞察には、「大量のデータを管理するためのスケーラブルなソリューションの必要性と、強化されたセキュリティ対策の重要性が含まれます」とマリオッティ氏は述べています。「専門家は、機密データを処理しながら整合性と機密性を維持する複雑な IoT ネットワークを展開する方法を学んでいます。これは、テクノロジー主導のビジネスすべてにとって重要な進歩です。」
これには「データ ガバナンスとリアルタイム分析のニュアンスを理解する」ことが必要だと Asnani 氏は同意しています。「データ処理がエッジに近づくにつれて、IoT デバイスによって生成されるデータの膨大な量、多様性、速度を管理することが複雑な作業になります。データの品質、プライバシー、規制基準への準拠を保証するには、堅牢なデータ ガバナンス フレームワークが必要です。」
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エッジと IoT ではリアルタイム機能が必要になる可能性が高くなるため、「リアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータ分析は、実用的な洞察を瞬時に抽出するために不可欠となり、より高度な分析ツールと手法が求められます」と Asnani 氏は付け加えました。「エッジ分析を採用するには、テクノロジーの適応と考え方の転換、俊敏性の優先、分散型の意思決定能力が必要です。これらの側面を理解することは、データ マネージャーとアナリストがエッジ コンピューティングと IoT の可能性を最大限に活用するために不可欠です。」
エッジと IoT を活用することは、遠く離れたデータ処理センターを維持している MasterCard にとって非常に重要であることが証明されています。エッジ フットプリントは「プライベート クラウドとパブリック クラウドの両方を使用できるものに移行しました」と Maddaloni 氏は述べています。「パブリック クラウドでは、コンテナーに、またはプライベート クラウドの簡素化されたアプローチに使用できる一連の「エッジ クラウド」領域があります。回復力の観点から、障害発生時のエネルギー バックアップ用の配電ユニットを備えた単一の統合スタックと、必要に応じてクラウド バックアップ プラットフォームの両方を含めることができるようになりました。」
マスターカードのエッジ システムには、「モーター、ポンプ、非常用発電機の性能を監視する」センサーも含まれているとマダローニ氏は付け加えた。「これらのセンサーは、冷却システムや電力配分の調整など、特定の状況への対応を自動化できるため、人間の介入の必要性が最小限に抑えられます。この自動化により、効率が向上するだけでなく、担当者はより戦略的なタスクに集中できるようになります。」
持続可能性の能力もあるとマダロニ氏は言う。「IoT は、エネルギーの節約、節水、運用全体の持続可能性につながる洞察を提供します。リソースの使用を最適化することで、IoT はより環境に優しいデータ センターの実現に役立ちます。」
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分散型データ処理への移行は、「専門家がエッジコンピューティングを活用して業務効率と意思決定プロセスを強化する方法を理解する必要があることを意味します」とRubyHomeのマリオッティ氏は述べた。「これは、ヘルスケア、金融、スマート不動産業務など、リアルタイム分析に依存する分野では特に重要です。」
そうなると、「エッジ」はテクノロジーとビジネスのプロが備えるべき未来なのかどうかという疑問が湧いてきます。「エッジと IoT 環境でのデータの急激な増加により、企業のエッジ コンピューティング能力が決定的な優位性になる可能性があります」と Maddaloni 氏は言います。「生データの量が増え続けると、帯域幅の制約を緩和し、コストを削減し、ネットワークの遅延や混雑などの問題に対処するために、集中処理からエッジ処理への移行が必要になります。」
