エッジコンピューティングを活用したIoT、AI、新興テクノロジーの推進

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

エッジは単なる接続デバイスやセンサーの集合体ではありません。インテリジェントなデバイスとセンサーが大量のデータを生成する中、企業はそのデータから最大の価値を引き出すための技術的決定を下さなければなりません。分析をデバイス、エッジ、クラウド、データセンターのどこで行うか？データを規制上の理由や問題の根本原因特定のために保持するか？5Gのような新サービスが役割を果たすか？

これらの課題は多くの企業の関心事となっています。エッジコンピューティングとIoTへの主要な戦略とさまざまなアプローチを特定するため、Dell TechnologiesのグローバルCTOオフィスに所属するエッジおよびICVの戦略責任者Krish Iyer氏と、新興テクノロジーソリューションのCTOであるCalvin Smith氏に話を聞きました。

新興テクノロジーの役割、エッジとIoTが今日重要な理由、エッジでの処理を決定する際の考慮事項、エッジ使用時のコンピューティング考慮事項、将来の展望について探りました。以下は会話の要約です。

新興テクノロジー

RTInsights: 今日の新興テクノロジーとは何ですか？

Iyer: 複数の新技術で市場の変曲点が見られます。エッジは明らかにIoT、AI（人工知能）、ML（機械学習）とともに最有力候補です。これらのテクノロジーは大きな牽引力を得つつある市場を代表しています。最も重要なのは、多くの顧客がエッジをクラウドの延長として見始め、クラウドインフラ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検討し始めていることです。私の意見では、これが多くの組織がエッジを検討する最も重要なドライバーです。

Smith: 興味深いのは「交差点」という概念です。エッジが無から出現したわけではありません。IoTの初期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、より容易に対応できるようになっています。Krishが言及したIoT、エッジ、ML、AIに加え、5G、拡張現実、仮想現実もあります。より広く言えば、コンピュートコストの低下やGPUがエッジで使用されるようになったことで、実行できる自動化の量という点でテクノロジー能力が向上しています。

データが生成される場所、すなわちエッジで実行されるさまざまなテクノロジーの増加は驚異的です。最終的に、作成されたエッジデータがクラウドやデータセンターに戻るとしても、それらのデバイスへのアクチュエーションの多くはエッジで行われます。エッジは正真正銘の新しい「ユニバースの中心」です。物事がどのように変遷するか面白いですよね？PCの登場とより分散型のモデルから、モノリシックなデータセンターアプローチ、疑似モノリシックなクラウドアプローチを経て、今また分散型アーキテクチャに戻ってきています。時間の経過とともに物事がどのように進化してきたか、実に興味深いです。

Iyer: はい。エッジを捉える一つの方法は、それが異種システムの組み合わせであるということです。エッジはモノリシックではなく、均質でもなく、異なる機能のセットです。これらの機能は通常、データの収集、処理、保存に使用されます。これらの機能は、他の機能にデータを転送したり、データに基づいて何らかのアクションを実行して、データ処理、データ分析などの他の機能を可能にしたりする必要があります。これらの機能は、高温環境や荒れた地形など、厳しい環境で実行される必要がある場合もあります。だからこそ、「異種」という用語がエッジでは非常に重要になるのです。

なぜエッジとIoTが注目されているのか？

RTInsights: 少し触れられましたが、なぜエッジとIoTが注目され、なぜ今なのか？

Iyer: 興味深いですね。Calvinが言ったように、エッジは新しいものではありません。エッジは常に存在していました。分散システムも常にありました。しかし、私たちは再び一巡しています。市場のシフトとして、通常は集中型データセンターやコアインフラで実行されていた一部の機能やアプリケーションに問題が生じていることが分かっています。企業は、一部のアプリケーションには、集中型アプローチでは達成できない帯域幅やレイテンシ要件があることを発見しています。これにより、これらのアプリケーションをデータの発生源に近づける必要が生じています。

Calvinが言ったように、データが生成される場所にデータ処理を移動させるのは、物理法則がこれらのアプリケーションをコアで実行することを許さないからです。光の速度の問題に直面しているのです。コアからエッジへのシフトを引き起こす自然現象なのです。

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データ処理場所の決定

RTInsights: これは次の質問につながります。企業がデータをどこで処理するかを決める際、どのような要素を考慮すべきか？特に、エッジで処理するかどうかを判断する際の考慮事項は？

Iyer: 多くの要素は技術的ですが、ビジネス関連、政府・規制関連のものもあります。技術的観点からは、再び光の速度が大きな要因です。クラウド事業者がコアでのデータ処理でこの要件を満たせると約束しても、そのコストは非常に高くなり、顧客は「そんなコストは払えない」と言うでしょう。顧客は本質的にこれを自明の理と見なし、処理をエッジに移すでしょう。

第二にレイテンシです。自律走行車（AR［拡張現実］やVR［仮想現実］）のようなユースケースでは、数ミリ秒のラグが安全運転と事故の違いを生みます。ミリ秒単位、あるいはそれ以上の速さで結果を必要とするアプリケーションでは、レイテンシが重要です。必要な結果を出すには、処理をエッジで行わなければなりません。

第三に帯域幅の管理です。Calvinが言及したこれらの大量のデータをクラウドに送り返すコストは高く、非効率的です。コストを著しく増大させ、ほとんどの顧客にとって大きな抑止力となります。

もう一つ重要な要素はセキュリティ、特にエッジにおけるセキュリティです。潜在的なセキュリティ問題をコアデータセンターに浸透させる前に隔離できます。多くの組織は、エッジでセキュリティ攻撃を追跡・隔離し、問題がコアに達する前にそれらのシステムを遮断できます。エッジで侵入攻撃やDoS攻撃などの早期検出を行い、中央およびコアインフラへの攻撃の前にシャットダウンできます。

さらに拡張性があります。ニーズに応じて追加サイトや環境を追加できる環境です。季節的な状況であれ、機能追加であれ、エッジは高い拡張性を提供します。

これらはハイレベルな技術要件ですが、医療アプリケーションやGDPR（一般データ保護規則）コンプライアンスの場合のような規制要件もあります。ほとんどの場合、データは生成された場所で収集され、中央データセンターに送信されないことが義務付けられています。多くの組織がこれらの義務に従わなければなりません。

Smith: Krishの指摘は的確です。エッジ対クラウド、エッジ対コアという二分法ではなく、スペクトラム、連続体であることも付け加えたいです。エッジで実行されるワークロードもあれば、コアやクラウドで実行されるワークロードもあります。適切なワークロードを適切な場所に、適切なタイミングで配置・実行するだけの話です。10年前の概念は、コストに関係なくすべてを収集・保存することでした。今日、データは依然として鍵ですが、価値を加えるのは分析です。「データは新しいベーコンだ」「データは新しい金だ」「データは新しい石油だ」と言われます。それは真実ですが、価値を加えない静的な情報であれば違います。エッジで非常に基本的なフィルタリングと機械学習を始めると面白くなります。「生きてます、72度です、まだ72度です」という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やクラウドに送り返す必要はありません。

そんなメッセージをサブミリ秒単位で送ると、世界中のデバイスの膨大な量を考えると、あっという間に非常に高コストになります。エッジでそのデータを解析し、その場で意味を見出したいのです。一部の消耗性の高い一時的なデータは短期間しか価値を持ちません。本当にやりたいのは異常検知で、本当に送り返すべき、あるいは保持すべき重要な情報が何かを特定することです。コアやクラウドでは、より深い分析を行い、これが以前にも起きたか？この異常が現場の資産フリートの他の部分でも起きているか？を突き止めます。そこから価値が生まれ始めます。全体のデータセットに対する単一のビューとスタック全体が必要です。重要なのは、Krishが言及したすべての主要パラメータに加えて、考慮すべき論理的な理由もあるということです。分散アーキテクチャ全体のパラメータがあり、何をどこで、いつ、なぜ保存、転送、分析、処理するかを判断しなければなりません。ユースケースとインフラ自体に強く依存する、かなり異なるロジックがほぼすべてのアーキテクチャに存在します。

データとコンピュートをエッジに移す際の考慮事項

RTInsights: その線で、データとコンピュートをエッジにシフトする際の考慮事項は？

Iyer: 光の速度の問題、コスト、セキュリティが重要です。帯域幅、高可用性、拡張性も話題に上がりました。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行い、最も関連性の高いデータのみをコアに送り返す能力も重要な要素です。これは垂直分野とユースケースに大きく依存します。

例えば、通信事業者やコンテンツ配信ネットワークは、エッジに特定の要件を持つかもしれません。多くの他の垂直分野よりも深く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、特定の地理的場所のユーザーにどのようなサービスを提供するかを把握する必要があります。そのためには、地理的エッジの文脈を収集し、特定の地域に特化したサービスを提供できる必要があります。一方、運用技術のユースケースでは、IoTデバイスや機械の予測分析をエッジで行う必要があるかもしれません。再び、特定の垂直分野の需要次第です。

小売の例では、顧客ユーザー体験をいかにポジティブにするか？バッファリングなしでシームレスなARやVR体験を提供するには？全体的なユーザー体験をポジティブかつインタラクティブにし、顧客がその場で購買決定できるようにするには？医療提供者は、遠隔医療や遠隔診断アプリケーションなど、まったく異なる要件を持ちます。このような垂直分野には多くの規制要件も関わってきます。エッジは非常に重要であり、確実に機能しなければなりません。

Smith: エッジを定義する際の人々の視野を広げる必要もあります。産業コンテキストでは、工場フロア自体がエッジになり得ますし、未来の「移動するデータセンター」と表現した自動車がエッジになり得ます。自動車自体が本質的にエッジです。洋上石油掘削リグ全体、またはその一区画かもしれません。大小さまざまなものがあり、ユースケースと達成しよ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こそが興味深い部分です。

エッジコンピュートに実際に使用するフォームファクタも非常に多様です。製品中心になりすぎずに言えば、Dellにはゲートウェイがあり（コンバージドや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シンプル）、プロトコル正規化、一部の分析を行い、一部のIoTプラットフォームや小型フォームファクタで使用できます。非常に限定された特定の目的を持ち、多数のデバイスにマッピングされます。

大型フォームファクタの側面では、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。最近発表したDell EMC Modular Data Center Micro 415は、内蔵電源と冷却、リモート管理機能を備えた小型のエッジデータセンターです。また、Dell EMC Modular Data Center Micro 815も提供しています。これは本質的にフルラックです。これらのソリューションは柔軟で拡張可能です。名前の通りモジュラーで、ユースケース定義のコンポーザブルな方法でエッジにデータセンターを構築できるようスケールアップします。文字通り、環境に関係なくエッジにデータセンターをエアリフトしてドロップインできます。

軍事的文脈で現場にいる人々を想像してください。歴史的に地下室で処理を行いたかったビルの屋上を想像してください。冷却が良いからです。しかし、これらのソリューションには冷却が内蔵されています。イノベーションの一部はシャーシ、エンクロージャ、冷却と電力の仕組みです。Krishが指摘した帯域幅、コスト、レイテンシに関するすべてのポイントに加えて、振動、粉塵、衝撃、危険な条件など、それらの環境におけるさまざまな制約があります。ストレージ、コンピュート、ネットワーキングを備えた堅牢で密閉されたマイクロデータセンターを文字通りドロップインし、エッジでニアリアルタイムに問題を解決できます。人々がビジネスを行う方法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の未来をどう見ていますか？

Iyer: 以前話したすべての主要ポイントに対する需要の高まりが、エッジへの投資を促進します。アプリケーションが未来を駆動します。すべてはアプリの種類とアプリを作る開発者次第です。アプリケーションは日々賢くなっています。これらのアプリケーションをサポートするインフラや環境も、同様に賢くなる必要があります。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。拡張は進んでおり、業界はモノリシックなインフラでアプローチせず、アプリケーションをサポートするために適切なサイズに調整する、分解されたアプローチに適応しつつあります。しかし、成長のペースが常にこれらのアプリケーションの成長する需要を支えられるとは限らないことも考慮しなければなりません。

アプリケーション主導であることに加え、エッジの未来はクラウドから大きな価値を得ることにもなります。クラウドはどこにも行きません。クラウドは依然として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。クラウドは依然として主要な運用モデル、あるいはデータ処理、データ処理、データ管理のサポートを大幅に提供する環境として機能し続けるでしょう。

そうは言っても、ベンダーがどう協力し合うかによってエッジの未来も定義されると思います。学んだことは、エッジを独占する単一の組織やベンダーは存在しないということです。サービス、ホスティング、運用、データ、セキュリティなどを多数の他のベンダーに提供してエコシステムを形成するには、複数のプレーヤーが協力する必要があります。これには、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まで、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すべて協力してエンドツーエンドのソリューションを提供することが含まれます。

大部分において、エッジインフラは水平的になり、医療、製造、軍事などの垂直ソリューションには、ラストマイルまで届けるためのシステムインテグレーターが必要になります。これもまた、必要な機能を提供するためにエコシステムが協力することを必要とします。

Smith: 以前、自律走行のユースケースに言及しましたね。これは本当に良い例だと思います。未来学者は挑発的な発言をして「エッジが世界を食べる！」と言うでしょう。10〜15年前、みんな「クラウドが世界を食べるのか？」と言っていましたね。まあ、ある程度は食べましたが、データセンターは消えませんでした。同時に、エッジも世界を食べることはないでしょう。大きくなるし、すでに成長していますが、クラウドは消えません。

自律走行車を見ると、未来の「移動するデータセンター」としての車のようなものです。このアナロジーが好きなのは、人々が理解しやすいからです。車自体が本質的にエッジですが、それに接続する他のエッジもあります。車車間（V2V）通信があるかもしれません。車と基地局やその他インフラ（V2X）の通信があり、LTEサービスや、将来的には特定の都市圏で5Gサービスに接続するかもしれません。そして、ほぼ確実にフリート管理やこれらすべての車の相互接続などのためのクラウド接続があるでしょう。

再び、すべての車からのすべてのデータをクラウドに送るのはコスト効率が悪く、安全関連機能を見る場合、スマートエアバッグ展開のように乗員の体重やさまざまなパラメータに基づいてますます賢くなっているものについては、クラウドでは十分に速くありません。または、自律走行車や準自律走行車、ADAS（先進運転支援システム）を可能にする多数のカメラの物体認識です。これらすべてが制約と制限を課します。基本的に、これらの一部をローカルで実行する必要がありますが、クラウドやコアでデータをより深く掘り下げて異常に関する洞察を得たい場合もあり、その情報は他の車に影響を与えます。

例えば、エアバッグの不具合やリコールにつながる何かを予測したいとします。そのすべての重要な情報をクラウドに上げる必要がありますが、再びすべての静的データを送る必要はありません。異常やエラー認識データだけです。そして、このデータを複数の車で分析するときに莫大な価値が生まれます。Krishが前に言っていたように、自律走行車はすべてを結びつける良い考え方ですが、唯一の例ではありません。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調和と論理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代です。もし1年後、そして10年後に同じインタビューができたら、また集まってエッジ普及の予言が当たっていたか確認したいですね。