エッジコンピューティング：5つの落とし穴とその克服法

エッジコンピューティング：5つの落とし穴とその克服法

エッジコンピューティングは急速にエンタープライズITの要石となりつつあり、ストレージと分析をデータソース——特にIoTネットワーク——の近くに配置します。レイテンシ削減とWANコスト削減という約束は魅力的ですが、技術はまだ初期段階であり、多くの組織が予期せぬ障害に直面しています。

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2021年5月のGrand View Researchレポートによると、エッジコンピューティング収益は2020年に46.8億ドル、2028年までに611.4億ドルに達すると予測されています——ほぼ13倍の増加です。

しかし、実世界のパフォーマンスデータと明確な導入ロードマップなしでは、組織はつまずく可能性があります。以下に最も一般的な5つの落とし穴と、それらを回避する実践的ガイダンスを示します。

1. 適切なアプローチの選択

確立された成功指標がないため、ITリーダーはオンプレミス、ホステッド、マネージド、クラウドベースのどのソリューションが自社に最適か判断に苦慮します。「最大の課題は、意思決定を導く実世界のデータがないことです」と、IDCのエッジ戦略リサーチディレクター、ジェニファー・クック氏は語ります。

「選択肢は無数にあり、データベース、アプリケーション、インフラ、接続性の調整には多くのチームが圧倒されます」と彼女は付け加えます。多くの企業が専門家と提携し、統合されたエコシステムを構築し、約束されたパフォーマンス向上を検証しています。

2. セキュリティリスクと専門知識のギャップ

エッジ環境は巨大な攻撃対象領域を露出させます：数千のIoTデバイス、分散ネットワーク、大量データストリーム。Moor Insights & Strategyのシニアアナリスト、マット・キンボール氏は警告します：「組織はどのように全レイヤーでゼロトラストを達成できるのか？」

「CISOとIT幹部は、デバイスからクラウドまで統合セキュリティを設計できる熟練プロフェッショナルへの投資が必須です」とキンボール氏は説明します。ベンダーはツールを提供しますが、真の課題はこれらの複雑で階層的な防御をオーケストレートできる人材を見つけることです。

3. 大規模データと分析の管理

エッジ生成データから実用的インサイトを抽出することは大きな魅力ですが、分散データ管理のパズルでもあります。シスコのエンジニアリング担当バイスプレジデント兼CTO、ビジョイ・パンデ氏はエッジを「大規模分散データ管理問題」と表現します。

データサイエンスはセキュリティと同等に重要だとキンボール氏は指摘します：「生データを迅速にインテリジェンスに変換できる企業が勝者になります。」しかし熟練データサイエンティストは希少であり、外部コンサルティングが貴重な資産となります。

4. ITインフラの準備

エッジ導入には、従来のオフィスサーバー要件をはるかに超える堅牢なネットワーク、電源、環境制御が求められます。キンボール氏は、多くの小売業者がリモートオフィス接続用に数台のサーバーを運用しているに過ぎず、エッジにはより複雑でレジリエントなシステムが必要だと指摘します。

「すでに信頼しているベンダー——Dell、HPE、Lenovo、Cisco、Supermicro——から始め、必要に応じてスケールさせるべきです」とキンボール氏は助言します。鉄道向け自動化エッジシステムを導入するDuos Technologiesは、遠隔地の過酷な環境で生き残れる堅牢化ハードウェアの必要性を強調しています。

5. 複雑さを増さずにスケーリング

ビジネスユニットが個別に特定タスク用のエッジデバイスを調達すると、断片化した非効率なインフラが生まれます。Dellのエッジポートフォリオ担当シニアバイスプレジデント、ギル・シュネオルソン氏は、ITの早期関与の重要性を強調します。

「ITは、サイトとクラウドを跨ぐ複数ユースケースをサポートする統合された柔軟なインフラをアーキテクトすべきです」とシュネオルソン氏は述べます。一貫したハイブリッドクラウドアーキテクチャでエッジ基盤をモダナイズすることが、データ価値を引き出す鍵です。

これらの落とし穴を予測し、経験豊富なベンダーと提携することで、組織はエッジコンピューティングのメリットを享受しながらリスクを最小化できます。