The Doppler Quarterly (日本語) 秋 2017

クラウドでは、このプロセスがさらに複雑になります。データはデータセンターに送信される代わりに、数千マイル離れた場所にあるかもしれないリモートサーバーに送信されます。さらに悪いことに、データはオープンインターネットで送信されます。ただし、必要な処理の量を考慮すれば、費用対効果が最も高いのがクラウドだと言える場合もあります。重要ないくつかの留意点エッジコンピューティングとは、処理とデータをエンドポイントの近くに配置することです。これによって、工場現場のロボットのような消費地点から、パブリッククラウドのような一元的なコンピューティングプラットフォームに情報を送信する必要がなくなります。レイテンシの課題を乗り越えるレイテンシの問題に対応するためには、多くの人が「エッジでのコンピューティング」を推奨しています。これは新しい概念ではありませんが、最近になってモダナイズされたものです。エッジでのコンピューティングによって、データ処理の大部分をネットワークのエッジに、つまりよりソースに近い場所に押し出すことができます。そこで、データ間の作業を分割してエッジで処理するか、または一元化されたシステムで処理するかの問題となります。すばやくデバイスに戻す必要があるデータを処理するというのがその概念です。このケースでは、自動車部品の物理的製造の成功または失敗を示すのは合格 / 失格データです。ただし、データは一元的に保存する必要もあります。また、最終的には、クラウドかそうでないかにかかわらず、恒久的な保存と将来の処理のためにすべてのデータを一元的システム送信する必要エッジコンピューティングの主な利点は、レイテンシを低減し、その結果システム全体のパフォーマンスを端から端まで向上できることです。さらに、たとえば中央プロセスと通信せずにオーバーヒートしているジェットエンジンを停止するなど、重要なデータポイントによりすばやく応答することができます。このレイテンシの低減はすべてのタイプのシステムに対して役立ちますが、特に IoT デバイスなどのリモートデータ処理に最適です。エッジコンピューティングは、システムを部分的に取り外してエッジに配置するという意味ではありません。それよりも、相互通信しながらそれぞれが特定の役割を果たす一連の階層型コンポーネントとしてデータ処理を捉える機能を意味します。通常、エッジで処理および保存されたデータは、一時的にその場所に保存されます。最終的には、特定の間隔でパブリッククがあります。ラウドなどの一元的処理に送信されます。その中央ロケーショエッジ処理は、ソースに近いデータ処理とデータストレージをなります。複製することを意味します。しかし、エッジ処理はどちらかといえばマスター/ スレーブ型のアーキテクチャーであり、最終的には一元的システムがすべてのデータの保存場所となります。そして、エッジ処理は一元的システムの 1 つのノードに過ぎまンのコピーがレコードデータまたは信頼できる唯一の情報源と特定のニーズがない場合は、エッジコンピューティングを実行しないでください。エッジコンピューティングは、特別な問題を解決するための特別なアプローチです。テクノロジーに関するせん。記事で複数回言及されたというだけで、企業がテクノロジーをエッジ処理を導入するには、 IoT システムをどのように構築するよってより多くのコストがかかり、リスクも高まります。そして、かについて、より真剣に考えてみる必要があります。つまり、設計および開発の段階により多くの資金と時間を投資する必要があります。ただし、適切に設計された IoT システムによって提供される、 IoT のリアルタイムのニーズに応えることができるパフォーマンスには、追加される複雑性を補って余りある利点があります。私は、 IoT の人気がより高まるにつれて、エッジアーキテクチャーでのコンピューティングの人気もより高まっていくと考えています。エッジコンピューティングは今後より向上し、専用のテクノロジーも登場するはずです。今後 IoT を活用しようと考え導入してしまうのは多くの場合良いことではありません。それにエッジコンピューティングもこのカテゴリに分類されます。まとめエッジコンピューティングは、過去に実証済みの多くのアーキテクチャーに基づく、レイテンシの問題を解決するための戦略的な方法です。ただし、クラウドの要素や、一元化されているようにエッジシステムを活用する機能は新しい一面です。新しいクラウドの要素が、エッジコンピューティングに新しい重要性をもたらそうとしています。ている場合は、 IoT アーキテクチャーにおけるエッジコンピューティングに注目しておく必要があります。 2017 年秋号 | THE DOPPLER | 43

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