新興技術、エッジ、IoTに関する考え

IoT、機械学習、人工知能、5G、拡張現実、仮想現実はすべて、エッジコンピューティング能力の向上から恩恵を受けています。

エッジは、接続されたデバイスやセンサーの単なるコレクションではありません。インテリジェンスデバイスとセンサーは大量のデータを作成するため、企業はそのデータから最大の価値を引き出すことについて技術的な決定を下さなければなりません。分析はデバイス、エッジ、クラウド、またはデータセンターで行われますか？データは規制上の理由で保持されていますか、それとも問題の根本的な原因を見つけるために保持されていますか？ 5Gのような新しいサービスは役割を果たすのでしょうか？

これらの問題は、今日多くの企業の頭の中にあります。重要な戦略を特定し、エッジコンピューティングとモノのインターネット（IoT）へのさまざまなアプローチを整理するために、最近、EdgeとICVのStrategyLeadであるKrish Iyerと、EmergingTechnologySolutionsのCTOであるCalvinSmithに話を聞きました。両方ともDellTechnologiesのグローバルCTOのオフィスにいます。

新興技術の役割、エッジとIoTが今日非常に重要である理由、エッジで処理するタイミングを決定する際に考慮すべき要素、エッジを使用する際の計算上の考慮事項、および将来の展望について調査しました。これが私たちの会話の要約です。

新しいテクノロジー

RTInsights： 今日の新しいテクノロジーは何ですか？

Iyer： いくつかの新技術に市場の変化が見られます。 Edgeは、IoT、AI [人工知能]、ML[機械学習]とともに明らかにフロントランナーです。明らかに、これらのテクノロジーは、大きな牽引力を実現し始めている市場を表しています。最も重要なのは、多くの顧客がエッジをクラウドの拡張として見始めている牽引力であり、一部のクラウドインフラストラクチャでは処理できないワークロードを分散する方法としてエッジを見始めていることです。私の意見では、それはおそらく多くの組織に優位性を検討するように促す最も重要な推進力です。

スミス： 興味深いのは、この交差点の概念だと思います。どこからともなくエッジが浮かび上がったわけではありません。 IoTの初期のユースケースの多くは、テクノロジーの組み合わせにより、今ではより簡単に対処できるようになっています。クリシュは、IoT、Edge、ML、AIについて言及しました。 5G、拡張現実、バーチャルリアリティもあります。より広義には、コンピューティングのコストが下がり、GPUなどがエッジで使用されるため、実行できる自動化の量に関してテクノロジー機能が向上します。

最先端のデータが作成される場所で実行されているさまざまなテクノロジーの急増は驚くべきことです。最終的には、[作成されたエッジデータ]がクラウドまたはデータセンターに戻ったとしても、それらのデバイスに戻る操作の多くはエッジでも行われます。それは宇宙の真新しい中心です。物事が衰退して流れるのはおかしいですよね？つまり、PCとより分散化されたモデルの出現から、モノリシックデータセンターアプローチ、次に疑似モノリシッククラウドアプローチに移行し、現在は分散アーキテクチャに戻っています。時間の経過とともに物事がどのように進化してきたかを見るのは本当に興味深いことです。

Iyer： はい。 Edgeを見る1つの方法は、異種システムの組み合わせであると思います。エッジはモノリシックではなく、不均一であり、さまざまな機能のセットです。これらの関数は通常、データの収集、データの処理、およびデータの保存に使用されます。これらの機能は、データを他の機能に転送するか、データ処理、データ分析などの他の機能を有効にするために、そのデータに基づいて何らかのアクションを実行する必要もあります。これらの機能は、高温環境や起伏の多い地形などの困難な環境でも実行する必要がある場合があります。だからこそ、不均一な用語がエッジで非常に重要になるのです。

エッジとIoTに注目する理由

RTInsights： あなたはこれに少し触れましたが、なぜエッジとIoTにすべての注目が集まっているのですか、そしてなぜ今なのですか？

Iyer： それは面白い。カルビンが言ったように、エッジは新しいものではありません。エッジは常にそこにありました。そして、分散システムは常に存在していましたが、私たちは再び完全に一周します。市場が変化している方法は、集中型データセンターまたはコアインフラストラクチャで通常実行される機能またはアプリケーションの一部が問題を認識していることです。一部のアプリケーションには、一元化されたアプローチでは達成できない帯域幅または遅延の要件があることがわかります。そのためには、これらのアプリケーションをデータの発信元に近づける必要があります。

Calvinが言ったように、物理法則としてデータが作成される場所にデータ処理を近づけることは、これらのアプリケーションの一部をコアで実行することを許可していません。それはあなたが扱っている光速の問題です。これは、コアからエッジへのシフトを引き起こす自然現象です。

関連項目：エッジコンピューティングおよび5Gセンター

データを処理する場所の決定

RTInsights： これは次の質問に当てはまります。データを処理する場所を決定する際に、企業はどのような要素を考慮する必要がありますか？特に、理解しようとするときに考慮すべき考慮事項は何ですか。エッジで処理するかどうか。

Iyer： 要因の多くは技術的なものですが、政府や規制に関連するだけでなく、ビジネスに関連するものも多くあります。技術的な観点からも、光速は大きな要因です。クラウド事業者がこの要件を満たすためにコアでデータを処理できると約束したとしても、それを行うためのコストは非常に高くなるため、顧客は「これらのコストを支払うことはできません。顧客は基本的にこれを簡単なものと見なすでしょう。処理を端に移動します。

次に考慮すべきことはレイテンシーです。自律型車両（またはAR[拡張現実]やVR[仮想現実]）のようなユースケースでは、数ミリ秒の遅れが本質的に安全運転と事故の違いであるという事実があります。ミリ秒またはさらに高速な結果を必要とするアプリケーションでは、遅延が重要になります。必要な結果を提供するには、処理をエッジで実行する必要があります。

私が考えることができる3番目のことは、帯域幅をどのように管理するかということです。 Calvinがクラウドに言及したこれらの膨大な量のデータをクラウドに送信したり、送信したりするコストは、高額で非効率的になります。それは驚異的にコストを押し上げるでしょう、そしてそれはほとんどの顧客にとって大きな抑止力になるでしょう。

重要なもう1つの要素は、特にエッジに関してはセキュリティです。攻撃がコアデータセンターに浸透する前に、潜在的なセキュリティ問題を実際に切り分けることができます。多くの組織は、エッジでセキュリティ攻撃の一部を追跡および分離し、問題がコアに到達する前にそれらのシステムを閉鎖することができます。実際には、侵入攻撃やサービス拒否などをコアに到達する直前に早期に検出し、中央およびコアインフラストラクチャへの攻撃の前に物事を遮断することができます。

次に、スケーリングする機能があります。必要に応じて、サイトを追加したり、環境を追加したりできる環境を検討しています。季節的な状況の場合、または機能を追加する必要がある場合は、エッジによって高レベルのスケーラビリティが提供されます。

これらは高レベルの技術要件の一部ですが、ヘルスケアアプリケーションやGDPR[一般データ保護規則への準拠]の場合の規制要件などもあります。ほとんどの場合、データは[データが生成される]場所で収集する必要があり、中央のデータセンターに送信しないようにする必要があります。多くの組織はこれらの義務に従う必要があります。

スミス： クリシススポットオン。また、エッジとクラウド、またはエッジとコアという二分法ではないことも付け加えておきます。それはスペクトルであり、連続体です。エッジから実行されるワークロード、コアまたはクラウドから実行されるワークロードがあることを私たちは知っています。適切なワークロードを適切な場所に配置するだけです。適切なタイミングでそれぞれに対して実行します。 10年前の概念は、コストに関係なく、すべてを収集して保存することでした。今日でもデータは重要ですが、価値を付加するのは分析です。データは新しいベーコンであると言われています。データは新しいゴールドです。データは新しいオイルです。それは真実ですが、それが何の価値ももたらさない静的な情報である場合はそうではありません。興味深いのは、エッジで非常に基本的なフィルタリングと機械学習を開始するときです。 「私は生きています。72度ですが、まだ72度です」と言って、デバイスデータのすべてのインスタンスをデータセンターまたはクラウドに送り返す必要はありません。

これらの種類のメッセージをサブミリ秒単位で送信する必要はありません。そうすると、世界中の膨大な量のデバイスを見ると、非常にすぐに高額になります。そのデータを解析し、エッジでその場で意味を理解できるようにする必要があります。一部の腐りやすい一時的なデータは、短期間しか価値がありません。あなたが本当にやりたいのは、私たちが本当に送り返したり保持したりしなければならない重要な情報が何であるかを把握するための異常検出です。コアまたはクラウドに戻って、より深い分析を行うことができます。これは以前にどのように起こったのでしょうか。この異常は、私たちが現場に持っている資産の艦隊の他の部分に起こっていますか？ここから価値が生まれます。データセット全体のスタック全体と単一のビューが必要です。重要なことは、Krishが言及したすべての主要なパラメーターに加えて、考慮する必要のある論理的な理由もあります。分散アーキテクチャ全体のパラメーターがあり、ストア、フォワード、分析するのに何が理にかなっているのかを理解する必要があります。 、およびプロセス、場所、時期、および理由。ほとんどすべてのアーキテクチャには異なるロジックがあります。それはすべて、ユースケースとインフラストラクチャ自体に大きく依存します。

データをエッジに移動する際の考慮事項

RTInsights： これらの線に沿って、データをシフトしてエッジまで計算するために考慮すべき要素は何ですか？

Iyer： 光の問題の速度、コスト、およびセキュリティは重要な要素です。また、他の要因として、帯域幅、高可用性、スケーラビリティについて話しました。大量のデータを削減し、エッジでデータとメタデータの処理を実行し、最も関連性の高いデータのみをコアに送り返す機能は、もう1つの重要な要素になります。これの多くは、垂直方向とユースケースによって異なります。

たとえば、通信事業者やコンテンツ配信ネットワークには、エッジに関する特定の要件がある場合があります。他の多くの業種よりも深い何かのためにエッジを活用する必要があるかもしれません。これらの業界は、特定の地理的位置にいるユーザーに提供するサービスの種類を把握する必要があります。そのためには、地理的なエッジのコンテキストを収集し、特定の地域に特定のサービスを提供できるようにする必要があります。たとえば、IoTデバイスと機械のエッジで予測分析を行う必要があるオペレーショナルテクノロジーのユースケースでは、状況が異なる場合があります。繰り返しますが、それはすべて、特定の垂直的要求が何であるかに依存し、それに帰着します。

たとえば、小売業では、どうすれば顧客のユーザーエクスペリエンスを本当にポジティブにすることができますか？バッファリングを必要とせずに、それを無力にするARまたはVR体験をどのように提供できますか？全体的なユーザーエクスペリエンスをポジティブでインタラクティブにして、顧客がそこで購入を決定できるようにするにはどうすればよいですか？医療提供者は、遠隔医療やその他の遠隔診断アプリケーションなどのアプリケーションに対して、まったく異なる一連の要件を持っています。また、そのような業種に関係する多くの規制要件もあります。エッジは非常に重要です。それは機能しなければならないものです。

スミス： また、エッジを定義するために使用するものについて、人々の視野を広げる必要があります。産業の文脈では、エッジは工場の床そのものである可能性があり、エッジは、将来の移動データセンターとして説明した車である可能性があります。車自体は本質的にエッジです。それは、オフショア石油掘削装置、リグ全体、またはその一部である可能性があります。それは大小さまざまなものであり、ユースケースとあなたがやろうとしていることによって完全に定義されます。エッジコンピューティングは興味深い部分です。

また興味深いのは、エッジコンピューティングに実際に使用するものに関するフォームファクターです。これも、非常に多様です。デルは、製品中心ではなく、プロトコルの正規化、分析の一部を実行し、一部のIoTプラットフォームや小規模なフォームファクターに使用できるゲートウェイ（コンバージドまたはハイパーコンバージドアプライアンスと比較して非常に単純です）を備えています。それらは非常に限定的で具体的な目的を持っており、多くのデバイスにマッピングされます。

より大きなフォームファクターの側面では、実際にはモジュラーマイクロデータセンターと呼ばれるソリューションがあります。最近、Dell EMC Modular DataCenter Micro 415を発表しました。これは、電源と冷却およびリモート管理機能が組み込まれた小型のエッジデータセンターです。また、Dell EMCModular Data CenterMicro815と呼ばれるものも提供しています。これは基本的にフルラックです。これらのソリューションは柔軟でスケーラブルです。名前のとおり、これらはモジュール式であり、スケールアップして、ユースケースで定義された構成可能な方法でデータセンターをエッジで構築できるようにします。環境に関係なく、文字通り空輸してデータセンターに立ち寄ることができます。

現場の人々のための軍事的文脈からそれについて考えてください。冷却効果が高いため、歴史的に地下室で処理を行いたいと考えていた建物の最上部について考えてみてください。これらのソリューションには冷却機能が組み込まれています。革新の一部は、シャーシとエンクロージャ、および冷却と電力供給の方法です。私たちはこれらの新しい世界に足を踏み入れています。そこでは、Krishが帯域幅、コスト、および遅延について述べたすべての点で、振動、ほこり、衝撃、危険な状態に関して、これらの環境にもさまざまな制約があります。エッジでほぼリアルタイムで問題を解決できるストレージ、コンピューティング、ネットワーキングを備えた、頑丈で密閉されたマイクロデータセンターに文字通り立ち寄ることができます。これは、人々のビジネスのやり方における非常に興味深い変化の始まりです。

エッジとIoTの未来

RTInsights： エッジとIoTの将来についてどう思いますか？

Iyer： 以前に説明したすべての重要なポイントに対するニーズの高まりは、エッジへの投資を促進します。アプリケーションは未来を牽引します。それはすべて、アプリの種類とアプリを作成する開発者によって異なります。アプリケーションは日々スマートになっています。これらのアプリケーションをサポートするインフラストラクチャまたは環境についても、よりスマートである必要があります。アプリケーションの成長と同じ速度で成長する必要があります。強化が進んでおり、業界は、モノリシックインフラストラクチャでアプローチせず、これらのアプリケーションをサポートするために適切なサイズを設定できるようにすることで、細分化されたアプローチに適応しています。ただし、これらのアプリケーションの一部の増大する需要をサポートするために、成長のペースが常に存在するとは限らないことを考慮する必要があります。

アプリケーション主導であることに加えて、エッジの未来はクラウドから大きな価値を引き出すでしょう。クラウドはどこにも行きません。クラウドはまだエッジの不可欠なコントロールポイントになると思います。クラウドは、引き続き主要な運用モデル、または本質的に大量のデータ処理、データ処理、データ管理サポートを提供する環境として機能します。

そうは言っても、エッジの未来は、ベンダーがどのように集まるかによっても定義されると思います。私たちが学んだことの1つは、エッジを独占している単一の組織またはベンダーは存在しないということです。これは、エコシステムを形成するために他の多数のベンダーにサービス、ホスティング、運用、データ、セキュリティなどを提供するために協力する必要がある複数のプレーヤーの組み合わせです。これには、プロプライエタリベンダーのエコシステムとオープンソースベンダーのエコシステムが含まれ、すべてが集まってエンドツーエンドのソリューションを提供します。この協力は、アプリケーション開発からアプリケーションサポート、開発者サポート、セキュリティ、コンプライアンスなどに至るまで必要です。

ほとんどの場合、エッジインフラストラクチャは水平であり、垂直ソリューションでは、ヘルスケア、製造、軍事などの垂直ソリューションのラストマイルに到達するためにシステムインテグレーターが必要になります。そのためにも、必要な機能を提供するためにエコシステムを統合する必要があります。

スミス： 先ほど自律的なユースケースについてお話しましたが、それは本当に良いことだと思います。未来派は挑発的な発言をして、「ああ、エッジは世界を食い尽くすだろう！」と言います。あなたのメンバーかどうかはわかりませんが、10年または15年前、誰もが「クラウドは世界を食い尽くすのでしょうか」と言っていました。そうですね、ある程度はそうですが、データセンターは衰退しませんでした。同時に、エッジも世界を食べるつもりはありません。つまり、それは大きくなり、すでに成長していますが、クラウドがなくなることはありません。

自動運転車を見ると、未来の移動データセンターとしての車のようなものです。人々がそれを理解しているので、私はこのアナロジーが好きです。車は本質的にエッジ自体ですが、接続している可能性のある他のエッジがあります。車車間（V2V）通信がある可能性があります。LTEセルラーサービスに接続している場所、または将来的には特定のメトロに接続している場所で、車車間または基地局またはその他のインフラストラクチャ（V2X）通信が行われる可能性があります。 5Gサービス。その後、一般的に、フリート管理やこれらすべての車の相互接続を検討するなどのクラウド接続がほぼ確実に行われます。

繰り返しになりますが、すべての車両からクラウドにすべてのデータを送信することは費用効果が高くありません。また、重量やさまざまなパラメータに基づいてますますスマートになっているスマートエアバッグの展開などを検討している場合、安全関連の機能には十分な速度ではありません。乗客。または、自動運転車、半自動運転車、またはADAS[先進運転支援システム]を有効にする必要がある多数のカメラのオブジェクト認識。これらすべての場所の制約と制限。基本的に、これの一部をローカルで実行する必要がありますが、異常についての洞察を得るためにクラウドまたはコアのデータをさらに深く掘り下げたい場合もあります。その情報は他の車に影響を与えます。

たとえば、エアバッグの誤動作など、最終的に保証のリコールになるものを予測したいとします。重要な情報はすべてクラウドに送信する必要がありますが、ここでも、すべての静的データを送信する必要はありません。異常なデータやエラー認識データだけを送信する必要があります。次に、複数の車にわたってこのデータを分析すると、非常に大きな価値があります。先ほどクリッシュが言ったように、自動運転車はそれをすべて結び付けることを考える良い方法ですが、それだけではありません。エッジ、コア、クラウドのさまざまな領域にワークロードを配置するための調和と理論的根拠を理解し始める複数の業界があります。エキサイティングな時間です。 1年後、そして10年後も同じインタビューができたら、一緒に戻って、エッジ増殖の予言が正しいかどうかを確認したいと思います。