霧を切り抜ける：エッジ、ハイブリッド、オールクラウドのスピード

分析を実行する場所を決定しようとする場合、アプリケーションの特性とエッジクラウドの転送帯域幅がパフォーマンスに影響を与える重要な要因です。

近年、「フォグコンピューティング」の策定が進んでおり、資産と処理は、手元のアプリケーションのために、集中型クラウドとエッジ環境の間のスペクトルに沿って適切な場所に展開されます。

企業をリアルタイム経済に移行するにつれ、スペクトルのどの段階が最適なパフォーマンスまたは最速の応答性を提供するかについて議論がありました。クラウドサービスは、必要なときに必要な場所でオンデマンドで容量と処理を提供しますが、データとコマンドがネットワークのさまざまなネットワークを介して送信されるため、遅延の問題によって速度が低下することがよくあります。ハイブリッド配置はある程度のローカル処理を提供し、データ移動はメモリ内システムを介して加速される可能性がありますが、速度に一貫性がない可能性があります。処理をエッジデバイスに完全に移行すると、迅速なオンサイト分析が可能になりますが、企業間で簡単に共有することはできません。

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これが、アーカンソー大学の研究者チームによる最近のIEEEエッジコンピューティング会議で発表されたプレゼンテーションと論文の要点です。シンガポール国立大学のDumitrelLoghinが率いるチームは、エッジコンピューティングのこれらの3つの主要なモードをテストし、速度に関しては、データ配信の3つのモードの間の引き分けであると結論付けました。彼らの測定主導型の分析は、「クラウドのみ、エッジのみ、およびハイブリッド処理の間に明確な勝者がいない多様なパフォーマンスの状況を明らかにしています。ただし、アプリケーションの特性とエッジクラウドの転送帯域幅は、パフォーマンスに影響を与える重要な要素です。」

チームは、2つの低電力エッジデバイスとAWSクラウド上の7つの異なるMapReduceアプリケーションにわたって測定を実施しました。すべてのMapReduceアプリケーションがハイブリッドエッジクラウド処理に適しているわけではありませんが、適切であることがわかったアプリケーションの中で、別々のエッジクラスターとクラウドクラスター、および単一のエッジクラウドクラスターの両方で速度を分析しました。

研究者は、選択性などのアプリケーションの特性やエッジクラウドの帯域幅など、多くの要因がパフォーマンスに影響を与えていることを発見しました。たとえば、測定された2つの主要なHadoopアプリケーションは、クラスター内およびクラスター間のネットワークリンクに基づいてさまざまな速度を示しました。単一のハイブリッドMapReduceクラスターは、一部の選択されたプロセスでは個別のエッジクラスターとクラウドクラスターよりも41％と63％遅くなりますが、他のプロセスでは85％と100％速くなります。

研究者はまた、セットアップは「3つのAWSクラウドリージョンを使用して作成され、そのうちの2つはエッジをシミュレートし、3つ目はクラウドを表すようになっている」と述べています。エッジでのクラウドの高速化に対するハードウェアの影響ではなく、転送時間と帯域幅の影響を分析するため、クラウドインスタンスを使用してエッジをシミュレートすることを選択します。エッジとクラウドに同じタイプのノードを使用することで、クラウドの高速化の影響を最小限に抑えます。さらに、エッジに2つの領域を使用します。
実際のシナリオでは、組織には複数のエッジがあります
データを集約するクラスター。」