IoT向けのクラウドおよびエッジコンピューティング：短い歴史

エッジコンピューティングは、IoTドメインでますます人気が高まっています。 2018年には、次世代のデジタルビジネスの基盤を形成するテクノロジートレンドのトップの1つでした。並行して、大量のデータと計算リソースを最適化する必要性を考えると、データをクラウドに送信する傾向も高まっています。

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は相互に排他的なアプローチと見なされることがよくありますが、大規模なIoTプロジェクトでは、両方の組み合わせが必要になることがよくあります。今日のIoTのビジョンと、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補完的な特徴を理解するために、過去にさかのぼって、過去数十年にわたるそれらの進化を見ていきたいと思います。

出典：Bosch.IO通信と分散システムの歴史を振り返ると、エッジコンピューティング自体は新しいものではないことがわかります。私たちの図は、エッジコンピューティングの進化を示しており、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を組み合わせて最高の価値を提供する方法についてのビジョンで終わります。

分散型コンピューティングの始まり

エッジコンピューティングの起源は、 1990年代にまでさかのぼることができます。 、アカマイがコンテンツ配信ネットワーク（CDN）を立ち上げたとき 。当時のアイデアは、画像や動画などのキャッシュされたコンテンツを配信するために、地理的にエンドユーザーに近い場所にノードを導入することでした。

1997 、彼らの研究「モビリティのためのアジャイルアプリケーションを意識した適応」において、ノーベル等。リソースに制約のあるモバイルデバイスで実行されているさまざまな種類のアプリケーション（Webブラウザー、ビデオ、音声認識）が、特定のタスクを強力なサーバー（代理）にオフロードする方法を示しました。目標は、コンピューティングリソースの負荷を軽減することでした。そして、後の作業で提案されているように、モバイルデバイスのバッテリー寿命を改善するために。たとえば、今日、Google、Apple、Amazonの音声認識サービスは同じように機能します。 2001 、パーベイシブコンピューティングを参照 、Satyanarayanan etal。このアプローチを彼らの論文「パーベイシブコンピューティング：ビジョンと課題」で一般化しました。

2001 提案されているように、異なるピアツーピアを使用する、スケーラブルで分散型の分散アプリケーション （いわゆる分散ハッシュテーブル）オーバーレイネットワーク。これらの自己組織化オーバーレイネットワークは、効率的でフォールトトレラントなルーティング、オブジェクトの場所、および負荷分散を可能にします。さらに、これらのシステムは、インターネットの基盤となる物理接続のネットワーク近接性を利用することも可能にし、それによってピア間の長距離リンクを回避します。これにより、ネットワーク全体の負荷が軽減されるだけでなく、アプリケーションの遅延も改善されます。

クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティング はエッジコンピューティングの歴史における主要な影響力を持っているため、特筆に値します。 2006年に特に注目を集めました。 Amazonが最初に「ElasticComputeCloud」を宣伝した年。これにより、計算、視覚化、ストレージ容量の面で多くの新しい機会が開かれました。

それにもかかわらず、クラウドコンピューティング自体は、すべてのユースケースでのソリューションではありませんでした。たとえば、自動運転車や（産業用）IoTの登場により、瞬時の意思決定を可能にするために、情報のローカル処理がますます重要視されるようになりました。

クラウドレットとフォグコンピューティング

2009 、Satyanarayanan etal。 クラウドレットという用語を導入しました 彼らの論文「モバイルコンピューティングにおけるVMベースのクラウドレットの事例」。この作業では、主にレイテンシーに焦点を当てています。具体的には、このペーパーでは2層アーキテクチャを提案しています。最初の層はクラウド（高遅延）と呼ばれ、2番目の層はクラウドレット（低遅延）と呼ばれます。後者は分散型で広く分散したインターネットインフラストラクチャコンポーネントです。それらの計算サイクルとストレージリソースは、近くのモバイルコンピューターで活用できます。さらに、クラウドレットは、データのキャッシュされたコピーなどのソフト状態のみを保存します。

2012 、シスコはフォグコンピューティングという用語を導入しました 分散型クラウドインフラストラクチャ用。目的は、IoTのスケーラビリティを促進することでした。つまり、リアルタイムの低レイテンシアプリケーション向けに膨大な数のIoTデバイスとビッグデータを処理することでした。

大規模なIoTアプリケーション向けのクラウドおよびエッジコンピューティング

今日 、IoTソリューションは、はるかに広い範囲の要件をカバーする必要があります。ほとんどの場合、組織は複雑なIoTソリューションにクラウドとエッジコンピューティングの組み合わせを選択していることがわかります。クラウドコンピューティングは通常、組織が特定のアプリケーションとプロセスを実行し、どこからでもテレメトリデータを視覚化するためにストレージとコンピューティングパワーを必要とする場合に役立ちます。一方、エッジコンピューティングは、待ち時間が短く、ローカルの自律的なアクションがあり、バックエンドトラフィックが減少している場合や、機密データが関係している場合に適しています。

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