エッジコンピューティング対。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、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りつつあります。これらは、トレンドへの関心を刺激する意味のない流行語であるだけでなく、業界全体で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、最新の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は正確に何を伴うのでしょうか？そして、それらはどのように互いに積み重なるのでしょうか？調べてみましょう。

クラウドコンピューティングの概要

私たちは皆、DropboxまたはOneDriveを使用して重要なファイルとデータをバックアップしました。データは「クラウド」に保存されていると言われていますが、どういう意味ですか？

クラウドは、簡単に言えば、インターネット経由でアクセス可能なコンピューティングリソースのコレクションです。アイデアは、世界中のどこにでも安価で安全に配置された産業規模のハードウェアを使用できるということです。

従来、企業は社内のコンピューティングニーズに合わせて大規模なサーバーをセットアップして維持することを余儀なくされていました。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ことで、企業はハードウェアバックエンドを抽象化し、必要な数のリソースを要求できます。

Webサイトやその他のアプリケーションを完全にクラウドから提供することが日常的になり、テクノロジースタックが大幅に簡素化されています。 AmazonAWSやMicrosoftAzureなどのサービスは、この分野の最前線であり、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立ち上げることができ、ハードな投資なしでアプリケーションに柔軟性を提供します。
• 安い： 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、サービスプロバイダーが大規模な集中型サーバーファームを実行する方が費用効果が高くなります。これにより、クラウドサービスを従来のセットアップよりもはるかに低コストで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バックエンドのセットアップ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要求する方が簡単です。

短所

• ネットワークに依存： 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向け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応じて、通信には数秒から数分かかる場合があります。この遅延は、即時の決定を必要とするアプリケーション（産業機器など）では大きすぎます。
• 帯域幅集約型： 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（AI、ビデオ録画など）を生成するシナリオでは、帯域幅の要件は高くつきます。

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にとって問題ではありませんが、一部のアプリケーションは非常に時間に敏感です。データの送信、クラウドでの処理の実行、結果の受信の遅延はわずかですが、知覚できます。

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、クラウドへの送信にコストがかかる可能性のある大量のデータを処理します。ネットワーク接続が制限されている遠隔地でデータ収集が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。データを世界中のサーバーに送信する代わりに、オンサイトまたは少なくとも近くの場所に保存して処理します。

これには、データ転送コストを節約し、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。計算はすぐに実行できるため、結果がリアルタイムで得られます。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

• レイテンシなし： 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、ネットワークの遅延に対処する必要はありません。これにより、即時の結果が得られます。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、サイトでデータの大部分を処理し、結果のみをクラウドに送信できます。これにより、必要なデータ転送の量を減らすことができます。

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。組織内のそ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。
• 複雑な設定： クラウドコンピューティングでは、必要なのはリソースを要求してアプリケーションフロントエンドを構築することだけです。これらの命令を実行するハードウェアの要点は、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、それははるかに複雑なプロセスです。

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：どちらが優れていますか？

最初に理解しなければならないのは、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ー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ありませんが、異なるアプローチを完全に分離して、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、需要に応じて立ち上げまたは縮小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できるため、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保証できます。

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なく、計算の必要性をエッジコンピューターに依存する必要があります。大量のデータが関係しているため、クラウドで同じことを行うのは遅すぎて実行不可能です。

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

先に述べたように、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他社ではなく、さまざまな問題の解決策です。それは論点先取です。両方を一緒に使用できますか？

答えはイエスです。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ており、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、産業用自動化機械は通常、オンサイト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は、デバイスの操作と複雑な計算を遅滞なく実行する役割を果たします。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ます。クラウドは、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、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、リアルタイム計算をエッジコンピューティングに依存し、その他すべてにクラウドコンピューティングを使用します。

最高の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別のアプローチであり、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、クラウドコンピューティングは、他のほとんどのアプリケーションにとって依然として最も柔軟で費用効果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について心配することなく、運用に集中できます。

どちらも知識豊富なITプロフェッショナルのレパートリーに不可欠なツールであり、IoTであろうとなかろうと、ほとんどの最先端の施設は2つのテクノロジーの組み合わせを活用して最良の結果をもたらします。