IoTにおけるエッジコンピューティングの重要性

IoTとエッジコンピューティング

モノのインターネットは、スマートライトやオーブンから産業分析データキャプチャデバイスに至るまで、接続されたデバイスで指数関数的に成長しています。 IDCによると、2025年までに416億の接続されたIoTデバイスが存在し、79.4ゼタバイト（ZB）のデータが生成されると予想されています。比較のために、1ゼタバイトは約10億テラバイトです。

IoTの初期の頃、これらのデバイスのほとんどは、収集したすべてのデータを分析のためにクラウドに送信していました。ただし、数兆ギガバイトをクラウドに送信しようとすると、データパイプラインが少し詰まり始めます。そこでエッジコンピューティングが登場します。これは、IoTデバイスがデータをクラウドに送信する前に、または送信する代わりに、そのデータの一部をローカルで処理するのに役立ちます。これが名前の由来です。データは送信されるのではなく、独自のネットワークの「エッジ」で処理されます。

IoTにおけるエッジコンピューティングの役割

エッジコンピューティングは、現在のIoTランドスケープでさまざまな目的を果たします。この分散型のローカルコンピューティングパラダイムは、IoTデバイスをレイテンシーと接続性の問題から解放します。そうしないと、一部のIoTユースケースが不可能になります。この重要なテクノロジーは、分類されたデータを含むIoTアプリケーションのバックボーンを形成し、リアルタイムまたは低遅延の意思決定を必要とし、クラウド接続がスペアまたは完全に利用できない環境で発生します。特に、産業用IoTの実装などのデータ量の多いケースで発生します。 。

エッジコンピューティングデバイスは社内でデータを分析するため、クラウド分析データとは異なり、レイテンシーはゼロです。時間に敏感な精密なタスクの場合、これによりIoTデバイスの機能が機能しなくなったり、機能しなくなったりする可能性があります。エッジコンピューティングは、データ侵害やネットワークの過負荷のリスクを冒すことなく、モノのインターネットを大規模に利用するための、計算効率が高く、安全で、プライベートで、費用効果の高い方法です。さらに、エッジコンピューティングは、ミッションクリティカルなタスクに復元力と冗長性のレイヤーを提供します。このプロセスは分散されているため、つまり単一のシステムに一元化されていない—何かが故障した場合でも、壊れた要素が修正されている間、ビジネスは中断されることなく継続できます。

それは、エッジコンピューティングがクラウドベースの分析と連携して機能できないということではありません。それは絶対に機能し、多くの場合機能します。このような場合、エッジコンピューティングは、リアルタイムデータを提供するだけでなく、より深い、またはより複雑な分析手法で使用するために、時間の経過とともにクラウドにアップロードするデータをフィルタリングするのに役立ちます。

生産施設のフロアなどの産業用IoTシナリオでは、ダウンタイムやデータ侵害のリスクを軽減し、膨大な量のデータをより効果的に管理するために、エッジコンピューティングが非常に重要です。エッジコンピューティングを使用しているメーカーにとって、低遅延の側面は、作業者の安全にとって大きな恩恵です。たとえば、データアダプターから収集された情報が微妙な異常を示している場合、たとえば、チャタリング—疲労骨折または他の形態の短期的な障害を示している可能性があります。マシンは、クラウド分析を待つのではなく、すぐに停止できます。その待ち時間により、ダウンタイムや部品のスクラップが発生する可能性があります。

要するに、エッジコンピューティングは、ローカルネットワークのエッジにあるIoTデバイスからのデータの一部を分析します。それをクラウドに送信します。これにより、より高速で冗長性があり、接続に依存しないIoT処理が容易にスケーラブルになります。

エッジはIoTの重要なコンポーネントであり、レイテンシーの削減と信頼性の向上に役立ちます。

IoTエッジコンピューティングプラットフォームとは何ですか？

多くの点で、IoTエッジコンピューティングプラットフォームはクラウドコンピューティングプラットフォームに非常に似ており、アプリケーションに非常に近いです。

「エッジプラットフォームを使用すると、PLC、デジタル制御システム、センサー、歴史家などの産業用システムからデータを収集し、イベント処理、予測分析、機械学習モデルなど、データに基づいてローカルでアプリケーションを実行できます。オフラインの最初の展開で。」 –Eric Fogg、MachineMetrics

AIと機械学習がビジネス運用とさらに深く統合されるにつれて、データをより速く取得して利用する機能は、低速のクラウドの代替手段と比較して、メリットが大きくなります。これは、スピード、カスタマイズ、巧みなピボットがすべてである世界で、ほぼ常に競争上の優位性につながります。