エッジアナリティクス：企業がリアルタイムインサイトを獲得し効率を高める方法

多くの企業が今、エッジ分析が従来のデータ処理ソリューションとどう異なり、自社オペレーションにどう有益かを探っている

エッジアナリティクスは、データを統合データストアに転送する代わりに、プリセットされた分析計算をデータ上で実行するデータ分析アプローチを導入・提示する。データ収集、処理、調査のプロセスが、ネットワークのエッジでリアルタイムに実行されることを保証する。これにより、ビジネス企業は、どの情報をオンプレミスまたはクラウドデータプールに将来利用のために伝える価値があるか、必要な境界と制約を設定できる。エッジアナリティクスが登場以来、世界中のソリューションプロバイダーは、クラウドと共にこのアプローチを採用し、山のようなIoTデータに対処してきた。

多数の研究が実施され、世界中の研究チームがエッジアナリティクスについて最良のインサイトと直感を導き出してきた。強力なIoTソリューション構築において、エッジアナリティクス戦略は複数の面で有益であることが証明されている。企業に提供されるエッジアナリティクスメリットには以下がある：

高速化: ほとんどのビジネス組織にとって、速度またはペースはコアビジネスにとって最重要パラメータと見なされる。例えば、金融事業が高帯域幅取引手順に依存している場合、わずかミリ秒の中断が望ましくない結果を招く可能性がある。医療分野では、数秒の見逃しが深刻な結末を招く。消費者向けデータ関連サービスを提供する企業では、速度低下が大混乱を招き、顧客を失望させ、ブランドに消えないダメージを与える。当然ながら、速度はもはや単なる実行可能な優位性ではなく、全ビジネスが堅持すべきベストプラクティスの一つだ。

同時に、エッジコンピューティングの最も重要な利点は、不要な送信と遅延を最小化することでネットワークパフォーマンスを飛躍的に向上させる適性と潜在力にある。IoTエッジコンピューティングデバイスがデータをセクションごとに生成するという事実は、従来のクラウド構造では必要だったほど遠くまで収集情報が移動する必要を減らす。

柔軟性: ビジネス企業が成長し始めると、ITインフラ必須要件を完璧に計算することは常に可能ではない。本格的なデータセンター構築も大予算案件だ。しかし、クラウドベース技術とエッジコンピューティングの進歩により、企業が運用を把握することがかなり手間なく可能になった。徐々に、計算、ロード、分析機能がより小さなフットプリントのデバイスに組み込まれている。エッジアナリティクスにより、組織はネットワークの範囲と能力を拡大・増強できる。

信頼性: IoTエッジコンピューティング戦略の普及はネットワークの攻撃対象領域を拡大するが、同時にセキュリティ上の利点も提供する。従来のクラウドコンピューティング構造は本質的に集中型であり、DDoS攻撃と電力障害に対してかなり脆弱だ。エッジコンピューティングは、処理、ストレージ、アプリケーションを多様なデータセンターに分散させ、単一の障害がネットワークを崩壊させたり影響を与えたりすることを困難にする。

適応性: エッジアナリティクスの適応性と柔軟性も、それを極めて汎用性の高いものにしている。ローカルエッジデータセンターと連携・提携することで、ビジネス事業はコストのかかるインフラ開発に投資せずに、適切な市場に容易に参入できる。エッジデータセンターにより、最小レイテンシでエンドユーザーを有能にサービス可能になる。これは、ノンストップストリーミングサービスをドロップシップしようとするコンテンツプロバイダーにとって非常に有用だ。同時に、IoTデバイスが相当量の実用的データを蓄積することも可能にする。デバイスと統合クラウドサーバーへのリソースログインを待つ代わりに、エッジコンピューティングデバイスは常に接続され、常に将来の検証のためのデータを生成し続ける。

さて、エッジアーキテクチャに移ると、導入デバイスは3つの異なるタイプに分類される：エッジデバイス、エッジゲートウェイ、エッジセンサー＆アクチュエータ。多機能デバイスとして、エッジデバイスはフル機能OSを搭載する傾向がある。AndroidやLinuxが例として挙げられる。それぞれのセンサーからデータを取得した後、それらで計算を実行し、必要な情報をアクチュエータに送信する。また、直接またはエッジゲートウェイの仲介でクラウドにブリッジすることもできる。

一方、エッジゲートウェイは、無制限の電源、より高いCPUパワー、高度なリポジトリシステムを持つ。したがって、エッジデバイスとクラウドの間の仲介者として機能し、位置管理サービスを追加提供できる。

これらのデバイスは、生または事前処理済みIoTデータの特定区分を、ストレージ機能、機械学習、解釈サービスなどクラウドで稼働するサービスに渡す。アラインメント、データ照会、機械学習プロトタイプなど、クラウドからの特別な指示を受け入れる。エッジセンサーは、ゲートウェイに直接、または省電力無線技術経由で接続される特殊目的デバイスだ。近年、エッジアナリティクスはより深く掘り下げられ、次世代技術への道を開いてきた。このハイエンド進歩により、機械学習と深層学習も、数十年間使用されてきたニューラルネットワークを通じて、多数の表現段階を経てきた。

将来展望

ここで疑問が生じる：エッジアナリティクスで使用される深層学習手順が、より有能で効果的な結果をもたらすのか？この指標で実施されたいくつかの最近の調査によれば、全ての示唆されるIoT努力は、最終的にストリーミングデータと機械学習を、個別または統合プロセッサによって加速させる形で結合するだろう。深層学習をエッジアナリティクスに組み込むことで、デバイスは冗長データをより効果的にふるい落とせるようになり、大幅なコストと時間の節約が可能になる。ここで言及すべきは、エッジアナリティクスと機械学習の同化において最も有望な領域の一つがビデオ分析だということだ。

しかし、根本的な考えは、エッジアナリティクスが分散ビデオデータフィルタリングを実行し、カメラからの文書化・記録済みデータを考慮し、必要な計算をリアルタイムで実行するというものだ。単一カメラのスマート識別機能が向上し、クラウドコンピューティング処理が有効化されると、浸透効率が大幅に上昇し、同時に人員要件を削減できる。

フロントエンドカメラに組み込まれたニューラルネットワークアルゴリズムは、人間、車両、その他オブジェクトから必要なデータを抽出でき、ビデオ分析の完全性と精度を高める助けとなる。さらに、分析処理をバックエンドサーバーからカメラ内に移すことで、エンドユーザーに適切なリアルタイムデータ分析を提供する必要がある。エッジアナリティクスは、異常行動の特定と緊急事態アラートを支援し、これはバックエンドサーバーでは不可能だった。

石油会社も、オイル・ガス設備の監視と生産性向上のため、エッジアナリティクスのようなデジタル技術を活用し始めている。あらゆる製造事業にとってダウンタイムは生産性にとって有害だ。コスト面でも、ダウンタイムは本当に最悪だ。複数の研究によると、オイル・ガスオペレーターはダウンタイムにより莫大な損失を被る可能性がある。そしてこのダウンタイムの大半は設備故障の結果として生じる。石油組織は今、IoTデバイスとセンサーに頼って、設備に関するデータを継続的に蓄積し、頻繁に評価・監視している。同時に、IoTデバイス導入の増加に伴い、収集データ数も大幅に増加し、同時にそれらをクラウドに保存する必要性も高まっている。したがって、石油企業はIoTデータをエッジアナリティクスと同等に保持している。これにより、転送コストを削減できると同時に、設備故障の可能性を事前に予測できる。

IoTセンサーは、従来のストレージシステムと技術では適切に管理できない継続的なデータストリームを生成する。したがって、企業はクラウドに依存して同じデータを保存し始めた。しかし、データをクラウドに送信し、それぞれの事業に戻すのは、大容量帯域幅を必要とするためかなり高コストだ。ここでエッジ技術が救世主として現れ、データをローカルで利用可能にする。これにより、企業はデータをクラウドに送るか、不適切なら削除するかを判断できる。

例えば、Olea Edge Analyticsは、損傷した水道メーターを掘り起こす新ソフトウェアとハードウェアを発表予定だ。ニュースリリースによると、Oleaは水道メーターに光学、回転、振動センサーを配置することを提案している。これにより、一台のデバイスがメーターのダイヤルを読み取るとき、もう一台がパイプ内の水流を検知し、メーターの回転を監視できる。センサーはまた、深層学習演算を備えたEdgeWorksソフトウェアプラットフォーム（システムの「エッジコンピューティング」モジュール）に接続され、メーターがどう誤っているか、どう修正できるかの適切な推測を提供する。