IoT エッジコンピューティング:分散型の未来への鍵

この記事では、aの機能について説明します 分散型 IoT エッジコンピューティングエコシステム。IoT ゲートウェイからクラウドまで、設計すべきコンポーネントの内訳と、対処すべき一般的なメリットがわかります。

クラウドを補完するパラダイムとして、産業用エッジコンピューティングへの移行が続いているという話をよく耳にします。さらに、エッジ AI とも呼ばれるエッジコンピューティングは、次のような地位を確立しています。 現在進行中の IoT トレンドの 1 つ。最近の推定によると、世界のエッジコンピューティング市場は、2024年までに90億ドルに成長すると予測されています。

デバイスが、増え続けるデータを処理するようになると、 地方分権の必要性。エッジコンピューティングのパラダイムでは、分散化にはデータソースの近くにある多数のローカルコンピューティングデバイスまたは「クラウドレット」が含まれます。

理論的根拠は？データソースに近づくと、サーバーの負荷が軽減され、クラウドへのネットワークトラフィックが減り、エンドユーザーへの応答時間が最小限に抑えられるという利点があります。

以下では、これらの進展を詳しく見ていきます。

どのように分散化しますか？

集中化から始めましょう。集中化とは、アプリケーションのすべてのクライアントがセントラルノードに接続するシナリオです。過去数十年にわたり、集中化は主要なパラダイムでした。

「クラウド」とも呼ばれる大規模なデータセンターは、ユーザーのリクエストを実行するために作成されました。ここで、データはこれらのデータセンターに直接流れます。そこでデータが処理され、生データからインサイトへの道が開かれます。

大量の計算リソースを活用できる可能性はあるものの、このアプローチにはいくつかの欠点があります。これらには、ネットワークの可用性への依存度が高いこと、データロードが遅い、IoT エッジデバイスからのデータ転送が制限されていることなどがあります。データをクラウドに直接ストリーミングすると、データプライバシーの問題が発生する可能性もあります。

地方分権とは何ですか?

一方、分散型アプリケーションでは、クライアントは単一のノードやエンドポイントに完全に依存しているわけではありません。分散化とは」商品やサービスの生産と消費の集中モードから分散モードへの移行。」分散型アプリケーションにより、制御、アクセス、所有権をネットワーク内の複数のノードに分散させることができます。クライアントはこれらのノードのいずれにも接続できます。

したがって、クラウドは「」と呼ばれる複数の小規模コンピューティングデバイスに分散されます。計算スポット」。データは複数のノードに分散されるため、個々のエンドポイントがシステム全体に影響を与える可能性は低くなります。

地方分権化とIoT

IoTの例では、個々のデバイス、つまりセンサー付きのものがエッジノード（エッジゲートウェイ）に接続されています。通常、これらの個々のデバイスはインターネットに接続されていません。これらの機器はインタラクションの場が限られており、制約のあるネットワークの一部です。

ゲートウェイノードには、伝送制御プロトコル/インターネットプロトコルがあり、バックエンドサービスと通信できます。このシナリオでは、複数のローカルデバイスがそれぞれのエッジゲートウェイと通信しています。そして、クラウドと通信する分散型ゲートウェイがいくつも存在します。

これを「エッジコンピューティング」と呼んでいるのは、このようなIoTゲートウェイがIoTネットワークのエッジに多数分散しているためです。個々のゲートウェイは相互に通信しません。ローカルの IoT デバイスから送られてくるコンテンツの収集ポイントとして機能します。このコンテンツは収集され、前処理され、選択的にクラウドに引き渡され、詳細な IoT 分析が行われます。クラウドでは、ローカルで生成され事前に集計されたデータが他のゲートウェイからのデータと組み合わされ、さまざまなビッグデータ運用が可能になります。

IoT エッジコンピューティングレイヤー

したがって、IoT エッジアーキテクチャは通常、次の 3 つの主要なレイヤーで構成されます。

センサーとアクチュエータ層

これは制約のあるデバイス (センサーなど) のレベルです。これらのデバイスは、データを収集して次のレイヤーに送信したり、システムパラメーターを変更するなどの対応を行ったりするなどの基本的な機能を果たします。これらのデバイスは計算タスクやストレージタスクを実行できず、転送機能を備えたフロントエンドデバイスとしてのみ通信構造に参加します。そのため、周囲からインプレッションを収集し、そのインプレッションを生のセンサーデータの形で送信するだけです。このレベルでは、デバイスのバッテリー寿命は限られており、ハードウェアリソースも限られています。

ゲートウェイ層

このレベルでは、インターネットに接続され、ミニサーバーと同様の容量を持つIoTデバイスがあります。ゲートウェイレベルでは、IoT データのフィルタリング、事前集計、基本的な分析の実行、機械学習モデルのデプロイを行うことができます。ゲートウェイ ハンズフリー操作が可能 センシング層の複数のデバイスに分散されます。この IoT アーキテクチャのシナリオでは、ゲートウェイレベルで前処理されたデータがクラウドに転送される場合と転送されない場合があります。ユースケースによっては、一部のデータがローカルでしか処理されない場合があります。

クラウドレイヤー

エッジゲートウェイからのデータ処理の一部は、最終的にクラウドバックエンドに到達します。ただし、これは高度な分析を実行したり、機械学習モデルをトレーニングしたりするために必要なコンテンツにすぎません (例: 分散型 AI アプリケーション）、または他のゲートウェイからのデータと組み合わせて利用して、特定の洞察を得てください。インテルの次世代および標準担当副社長であるAsha Keddy氏は次のように語っています。

「すべてをクラウドに戻し続けると、何もうまくいきません。... コアまで進めるのに十分な時間がありません。」

これらの開発により、クラウドコンピューティングプロバイダーには次のような傾向が続いています。 サービスをクラウドからインテリジェントエッジに拡張。

hackernoon.comの最近の記事 このようなIoTエッジシナリオには、「インテリジェントインフラストラクチャ」の方が適切な名前だと提案しました。

「... インテリジェントなインフラストラクチャにより、ソフトウェアベースのインテリジェンスが物理世界に浸透し、接続された「モノ」のリアルタイムの最適化とオーケストレーションがシステムレベルで可能になります。」

によると ステート・オブ・ザ・エッジ レポートによると、エッジコンピューティングソリューションをサポートするインフラストラクチャはまだ「初期」です。したがって、テクノロジーがより成熟するまで、企業は独自のカスタムエッジインストールを実装する必要があります。しかし、エッジコンピューティングがますます標準ソリューションになるにつれて、「クラウドはエッジに移る」と予測されています。

低レイテンシーと迅速な応答時間に向けて

分散型IoTエッジコンピューティングは速度と柔軟性を向上させ、短い応答時間と大量のデータの前処理を必要とするタスクに特に適しています。以下は、分散化の一般的なメリットを簡単にまとめたものです。

より高速。多くの企業にとって、データ主導型サービスの提供にはスピードが不可欠です。データ処理はローカルで行われるため、エッジコンピューティングはレイテンシの大幅な削減につながります。エッジコンピューティングは、レイテンシの削減と高帯域幅の実現において、ネットワークパフォーマンスの向上という利点をもたらします。また、クラウドに到達する前にローカルネットワーク接続を介してデータをルーティングすることによるボトルネックも回避できます。

セキュリティを強化。エッジコンピューティングは、接続されたさまざまなデバイス (およびデータセンター) に処理とストレージを分散させるため、1 回の IoT セキュリティ侵害によってネットワーク全体が危険にさらされる可能性が低くなります。分散化により、ネットワーク全体を危険にさらすことなく、影響を受ける部分を切り離すことができます。

より柔軟に。企業は、IT インフラストラクチャを大幅に変更することなく、新しい IIoT デバイスをエッジネットワークに組み込むことができます。また、IoT エッジを拡張しても、新しいデータセンターの構築は必要ありません。また、IoT アプリケーションと人工知能ソリューションをエッジデバイスに直接展開することもできます。

より堅牢に。システムダウンタイムやデータセンターの障害が発生した場合、IoT エッジデバイスからのデータを再ルーティングできます。これにより、エンドユーザーは引き続きデータにアクセスできます。IoT デバイスがデータをローカルで処理するにつれて、ネットワークの問題はそれほど重要ではなくなります。

アイアンフロックによるIoT開発

と アイアンフロック、私たちはIoT開発プラットフォームを開発しました エッジアプリケーション向けに最適化。異種の IoT 環境がもたらすさまざまな IoT 導入の課題を考慮すると、プラットフォームソリューションは既存の組織環境に完全に統合可能であり、エッジインフラストラクチャの初期段階の実装設計決定に合わせてシームレスに調整できます。

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