エッジ コンピューティング vs.クラウド コンピューティングとそれが重要な理由


分散コンピューティングの人気が高まるにつれて、クラウド コンピューティングやエッジ コンピューティングなどの用語がますます一般的になってきています。これらは、トレンドへの関心を高めるための無意味なバズワードではなく、業界全体のイノベーションを推進する既存のテクノロジーです。

クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングは、現代の IT システムの重要なコンポーネントです。しかし、これらのテクノロジーには一体何が必要なのでしょうか?そして、それらはどのように相互に重なり合うのでしょうか?調べてみましょう。

クラウド コンピューティングの概要

誰もが、重要なファイルやデータのバックアップに Dropbox または OneDrive を使用したことがあります。データは「クラウド」に保存されると言われていますが、これは何を意味しますか?

クラウド は、簡単に言うと、インターネット経由でアクセスできるコンピューティング リソースのコレクションです。このアイデアは、世界中のどこにでもある産業規模のハードウェアを安価かつ安全に使用できるようにするというものです。

従来、企業は社内コンピューティングのニーズに合わせて大規模なサーバーをセットアップし、維持する必要がありました。これには、柔軟性の欠如は言うまでもなく、高いコストがかかります。アプリケーションをクラウドに移行すると、企業はハードウェア バックエンドを抽象化し、必要なだけ多くのリソースを要求できるようになります。

Web サイトやその他のアプリケーションが完全にクラウドから提供されるのが日常化しており、テクノロジー スタックが大幅に簡素化されています。 アマゾンAWS や Microsoft Azure などのサービスはこの分野のフロントランナーであり、世界中の企業のあらゆる種類のアプリケーションを強化しています。

長所

  • スケーラブル: クラウド サービスは必要に応じて強化できるため、ハードな投資をせずにアプリケーションに柔軟性を提供できます。
  • 安価: サービス プロバイダーにとっては、各企業が独自のコンピューターをセットアップするよりも、大規模な集中サーバー ファームを運用する方がコスト効率が高くなります。これにより、従来の設定よりもはるかに低コストでクラウド サービスを利用できるようになります。
  • シンプル: 社内データベースと API バックエンドの設定と管理は簡単な作業ではありません。ハードウェアを抽象化し、必要に応じてコンピューティング リソースをリクエストする方が簡単です。
  • 短所

    • ネットワーク依存: クラウド サービスの主な問題は、完全なネットワーク依存です。クラウド サービスは、ネットワーク接続が不十分な遠隔地にとってのソリューションではありません。.
    • 遅い: クラウド サーバーの場所によっては、通信に数秒から数分かかる場合があります。この遅延は、瞬時の決定が必要なアプリケーション(産業用機器など)では大きすぎます。
    • 帯域幅集約: クラウド サーバーは計算とストレージを担当するため、大量のデータを送信する必要があります。膨大な情報を生成するシナリオ (AI、ビデオ録画など) では、帯域幅要件にコストがかかります。
    • エッジ コンピューティングの説明

      クラウド コンピューティングの問題は、ネットワークへの依存です。これはほとんどのタスクでは問題になりませんが、一部のアプリケーションは時間に非常に敏感です。データの送信、クラウド上での処理の実行、結果の受信における遅延はわずかですが、知覚できる程度です。

      次に、帯域幅の問題があります。ビデオ処理または AI アルゴリズムを含むアプリケーションは大量のデータを処理するため、クラウドに送信するとコストがかかる可能性があります。データ収集がネットワーク接続が制限されている遠隔地で行われる場合は、さらにそうです。

      エッジ コンピューティングは、これらの問題に対する答えを提供します。データは、地球の裏側にあるサーバーに送信されるのではなく、オンサイト、または少なくとも近くの場所に保存され、処理されます。

      これには、データ送信コストを節約し、ネットワーク遅延の要因を取り除くという利点があります。計算はすぐに実行され、リアルタイムで結果が得られます。これは多くのアプリケーションにとって不可欠です。

      長所

      • 遅延なし: エッジ コンピューターはデータのソースに配置されているため、ネットワーク遅延に対処する必要はありません。これにより、結果が即座に得られます。これはリアルタイム プロセスにとって重要です。
      • データ送信の削減: エッジ コンピューターはサイトで大量のデータを処理し、結果のみをクラウドに送信できます。これにより、必要なデータ転送量が削減されます。
      • 短所

        • クラウドよりも高価: クラウド コンピューティングとは異なり、エッジ コンピューティングでは各エッジ ノードに専用のシステムが必要です。組織内のこのようなノードの数によっては、コストがクラウド サービスよりもはるかに高くなる可能性があります。.
        • 複雑なセットアップ: クラウド コンピューティングでは、リソースをリクエストしてアプリケーション フロントエンドを構築するだけで済みます。これらの命令を実行するハードウェアの核心部分は、クラウド サービス プロバイダーに任されています。ただし、エッジ コンピューティングでは、アプリケーションのニーズを考慮してバックエンドを構築する必要があります。結果として、より複雑なプロセスになります。
        • クラウド コンピューティング vs.エッジ コンピューティング: どちらが優れていますか?

          最初に理解する必要があるのは、クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングは競合するテクノロジではないということです。これらは同じ問題に対する異なる解決策ではなく、まったく別のアプローチであり、異なる問題を解決します。

          クラウド コンピューティングは、需要に応じて増減する必要があるスケーラブルなアプリケーションに最適です。たとえば、Web サーバーは、サーバーの負荷が高いときに追加のリソースを要求することができ、永続的なハードウェア コストを発生させることなくシームレスなサービスを確保できます。

          同様に、エッジ コンピューティングは、大量のデータを生成するリアルタイム アプリケーションに適しています。たとえば、モノのインターネット (IoT) は、ローカル ネットワークに接続された スマートデバイス を扱います。これらのデバイスには強力なコンピューターが搭載されていないため、計算上のニーズをエッジ コンピューターに依存する必要があります。クラウドで同じことを行うと、大量のデータが必要となるため、時間がかかりすぎて現実的ではありません。

          つまり、クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングの両方にそれぞれのユースケースがあり、問題のアプリケーションに応じて選択する必要があります。

          ハイブリッド アプローチ

          前に述べたように、クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングは競合相手ではなく、異なる問題の解決策です。そこで疑問が生じます。両方を一緒に使用できますか?

          答えは「はい」です。多くのアプリケーションはハイブリッド アプローチを採用し、両方のテクノロジーを統合して究極の効率を実現します。たとえば、産業用オートメーション機械は通常、現場の組み込みコンピュータに接続されています。

          このエッジ コンピューターは、デバイスを操作し、複雑な計算を遅延なく実行する責任を負います。しかし同時に、このコンピューターは限られたデータをクラウドに送信し、クラウドが操作全体を管理するデジタル フレームワークを実行します。.

          このようにして、アプリケーションは両方のアプローチの長所を最大限に活用し、リアルタイム計算にはエッジ コンピューティングを利用し、その他すべてにはクラウド コンピューティングを使用します。

          最適な分散コンピューティング テクノロジーはどれですか?

          エッジ コンピューティングは、クラウド コンピューティングのアップグレード バージョンではありません。これは、分散コンピューティングに対する異なるアプローチであり、時間に敏感でデータ集約型のアプリケーションに役立ちます。

          ただし、他のほとんどのアプリケーションにとって、クラウド コンピューティングは依然として最も柔軟でコスト効率の高いアプローチです。ストレージと処理を専用サーバーにオフロードすることで、企業はバックエンドの実装を気にせずに業務に集中できます。

          どちらも、精通した IT プロフェッショナルのレパートリーにある重要なツールであり、IoT かどうかに関係なく、ほとんどの最先端の施設では、最良の結果を得るために 2 つのテクノロジーを組み合わせて活用しています。

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          18.01.2022