パブリック・クラウド・コンピューティング・プラットフォームは、グローバル・サーバーを活用することで、企業のプライベート・データセンターを強化することができます。これにより、あらゆる場所へのインフラの拡張が可能になり、計算リソースの柔軟なスケーリングが容易になります。パブリックとプライベートのハイブリッド・クラウドは、企業のコンピューティング・アプリケーションに比類ない柔軟性、価値、セキュリティを提供します。
しかし、世界中に分散しているリアルタイムのAIアプリケーションは、特に中央集中型のクラウドサーバーから離れた遠隔地では、かなりのローカル処理能力を必要とする場合があります。低レイテンシーやデータレジデンシー要件に起因する特定のワークロードでは、オンプレミスまたは場所固有の展開が必要になります。
こうした課題に対処するため、多くの企業がエッジ・コンピューティングを選択しています。エッジ・コンピューティングとは、データが発生する場所での処理に焦点を当てたパラダイムです。従来のクラウド・プロセッシングとは異なり、エッジ・コンピューティングはエッジ・デバイス上でローカルにオペレーションを行い、データをソースに保存します。このアプローチでは、インターネット接続への依存を排除し、デバイスをスタンドアロンのネットワークノードとして機能させることができます。
クラウドコンピューティング
クラウドコンピューティングとは？
要するに、クラウド・コンピューティングとは、サーバー、ストレージ、データベース、ネットワーキング、ソフトウェア、アナリティクス、インテリジェンスなどのコンピューティング・サービスをインターネット（「クラウド」）上で提供し、より迅速なイノベーション、柔軟なリソース、規模の経済を提供することです。
クラウドコンピューティングの利点は何ですか?
従来のオンプレミスのITセットアップとは対照的に、また選択したクラウドサービスによっては、クラウド・コンピューティングは以下の目的の達成を容易にします:
ITコストの削減: クラウド・コンピューティングは、ハードウェアやソフトウェアの調達に関連する初期費用や、オンプレミスのデータセンターの設立・運用を不要にします。これには、サーバーラック、電気と冷却の両方による継続的な電力消費、インフラ管理を監督するIT専門家の必要性などが含まれます。さらに、企業は使用したコンピューティング・リソースに対する対価を支払うだけでよく、運用コストを十分に管理することができます。
IT管理の簡素化: クラウド・インフラストラクチャをオンデマンドで利用することで、企業はアプリケーションを短時間で展開し、市場投入を早めることができます。クラウド・サービス・プロバイダーは、熟練したIT管理の専門家へのアクセスを顧客に提供するため、従業員は事業運営の基本要件に集中することができます。
信頼性の向上: クラウド・コンピューティングでは、クラウド・プロバイダーのネットワーク上の複数の冗長サイト間でデータをミラーリングできるため、データのバックアップ、ディザスタリカバリ、事業継続が容易になり、コスト効率も向上します。さらに、クラウド・コンピューティングでは、需要に応じてリソースを自動的に構成または再構成することができます。この機能により、コストを削減し、組織全体の効率を高めることができます。
エッジコンピューティング
エッジコンピューティングとは?
エッジコンピューティングは、企業アプリケーションをIoTデバイスやローカルエッジサーバーなどのデータソースに近づける分散コンピューティングのフレームワークです。ネットワークやデバイスのエッジに計算能力をもたらすというアプローチから名付けられたエッジ・コンピューティングは、より迅速なデータ処理、帯域幅の強化、データの主権確保を可能にします。
エッジコンピューティングは、すべてのデバイスで生成されたデータを集中型のデータセンターやクラウドに送信することで発生する帯域幅や遅延の問題を軽減します。これは、データサイエンスや人工知能などの最新のアプリケーションにとって特に重要です。
エッジ コンピューティングの利点は何ですか?
低レイテンシーやデータ常駐の要件から、特定のワークロードはオンプレミスや特定の場所に置く必要があります。ここでエッジコンピューティングの利点が発揮されます。
低レイテンシー: ミリ秒は多くのアプリケーションに違いをもたらします。データ転送には時間がかかるが、エッジでのデータ処理はデータ転送をなくすか、減らすことができます。エッジコンピューティングは、インターネットへのアクセスを必要とせず、ローカルでデータを処理できます。これにより、これまでアクセスできなかった場所や遠隔地までコンピューティングの範囲が広がります。
モデル精度: AIは、特にリアルタイムの応答性が求められるエッジシナリオにおいて、高精度のモデルに大きく依存しています。ネットワークの帯域幅が十分でない場合、典型的な解決策はモデルへの入力データサイズを小さくすることです。その結果、画像サイズが小さくなり、ビデオフレームがスキップされ、オーディオサンプルレートが低下します。エッジで実装する場合、データ・フィードバック・ループを活用することで、AIモデルの精度を高めることが可能になり、複数のモデルの同時操作が可能になります。
データセキュリティ: データはローカルで分析され、エッジ・コンピューティングによって、組織はすべての機密データと計算をローカル・エリア・ネットワークと企業のファイアウォール内に保持することができます。これにより、クラウドにおけるサイバーセキュリティ攻撃のリスクが軽減され、厳しく刻々と変化するデータ法へのコンプライアンスも向上します。
エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの違い
コンテナ化されたアプリケーションは、エッジ・コンピューティング環境とクラウド・コンピューティング環境の両方で有用です。これらの簡単にデプロイ可能なソフトウェア・パッケージは、様々なオペレーティング・システム上でアプリケーションを実行することを可能にします。コンテナはホスト・オペレーティング・システムから抽象化されるように設計されており、多様なプラットフォームやクラウド間での互換性を確保しています。
クラウドコンテナとエッジコンテナの主な違いは、その場所にある。エッジ・コンテナはデータ・ソースに近いネットワーク・エッジに配置されるのに対し、クラウド・コンテナは集中型データ・センター内で運用されます。コンテナ化されたクラウド・ソリューションをすでに統合している組織は、その展開をエッジまでシームレスに拡張できます。
多くの場合、組織はエッジAIデータセンターを監督するためにクラウドネイティブテクノロジーを選択します。この選択の背景には、エッジAIサーバーの分散型という性質があり、多くの場合、物理的なセキュリティや訓練を受けたスタッフが不在のまま、10,000カ所にまたがっています。その結果、エッジAIサーバーのセキュリティ、耐障害性、効率的な管理を大規模に確保することが不可欠となり、クラウドネイティブ・ソリューションの採用が進みます。
エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングに関するアプリケーション
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異なる機能を持つが、ほとんどの組織は両方を利用しています。以下は、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の導入作業における違いです。
まとめ
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にはそれぞれ利点があり、機能も異なるため、多くの組織にとって、クラウドとエッジの融合は必要不可欠です。組織は、集中できるときは集中し、分散しなければならないときは分散します。ハイブリッド・クラウド・アーキテクチャにより、企業はオンプレミス・システムが提供するセキュリティと管理の容易さを活用しながら、パブリック・クラウド・サービスが提供するリソースを利用することができます。
ハイブリッド・クラウド・ソリューションの定義は組織によって異なります。これには、クラウドでトレーニングしてエッジでデプロイすること、エッジでクラウド管理ツールを使用してデータセンターでトレーニングを実施すること、さらにはフェデレーテッドラーニングのモデルを一元化するためにクラウドを利用しながらエッジでトレーニングを行うことも含まれる可能性があります。クラウドとエッジを統合する可能性は広範囲に及びます。
