分析を高速化：エッジ、ハイブリッド、クラウドのパフォーマンス比較

分析をどこで実行するかを決める際、アプリケーションの特性とエッジ・クラウド間の転送帯域幅が、パフォーマンスに影響する主要因となります。

近年、「フォグコンピューティング」の概念とともにエッジへのシフトが進んでいます。これは、アプリケーションに適した場所であれば、中央集権的なクラウドとエッジ環境の間のスペクトラム上のどこにでも、資産と処理を配置するものです。

企業がリアルタイムエコノミーへ移行する中、スペクトラムのどの段階が最適なパフォーマンスや最速の応答性を提供するかについて議論が続いています。クラウドサービスは、必要な場所とタイミングで容量と処理をオンデマンドで提供しますが、データとコマンドがさまざまなネットワークを経由するため、レイテンシの問題で遅くなることがよくあります。ハイブリッド構成ではある程度のローカル処理が可能で、インメモリシステムによってデータ移動が高速化される可能性がありますが、速度は一貫しない場合があります。処理を完全にエッジデバイスに移せば迅速なオンサイト分析が可能ですが、企業全体で容易に共有することはできません。

これは、最近開催されたIEEEエッジコンピューティング会議で、アーカンソー大学の研究チーム（シンガポール国立大学のDumitrel Loghin氏率いる）が発表したプレゼンテーションと論文の要旨です。チームはエッジコンピューティングのこの3つの主要モードをテストし、速度の面では3モードの間で「引き分け」であると結論づけました。彼らの測定駆動型分析は、「クラウドオンリー、エッジオンリー、ハイブリッド処理のうち、明確な勝者は存在しないという多様なパフォーマンスの状況を明らかにしました。しかし、アプリケーション特性とエッジ・クラウド間の転送帯域幅が、パフォーマンスに影響する主要因です。」

チームは、2台の低消費電力エッジデバイスとAWSクラウド上で、7つの異なるMapReduceアプリケーションを用いて測定を行いました。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、適しているものについては、個別のエッジクラスタとクラウドクラスタ、および単一のエッジ・クラウドクラスタの両方で速度を分析しました。

パフォーマンスには、選択性などのアプリケーション特性やエッジ・クラウド帯域幅など、多くの要因が影響することがわかりました。例えば、測定された2つの主要なHadoopアプリケーションは、クラスタ内およびクラスタ間のネットワークリンクに基づいて様々な速度を示しました。単一のハイブリッドMapReduceクラスタは、一部の選択されたプロセスでは個別のエッジおよびクラウドクラスタより41%と63%遅い一方で、他のプロセスでは85%と100%高速でした。

研究者たちはまた、セットアップを「3つのAWSクラウドリージョンを使用して作成し、そのうち2つでエッジをシミュレートし、残り1つでクラウドを表現しました。ハードウェアの影響を排除してクラウドのエッジに対するスピードアップ効果ではなく、転送時間と帯域幅の影響を分析したいため、エッジにクラウドインスタンスを使用しました。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、クラウドのスピードアップ効果を最小限に抑えています。さらに、現実世界のシナリオでは組織が複数のエッジクラスタを持ってデータを集約するため、エッジに2つのリージョンを使用しました。」と指摘しています。