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: 接続されたデバイスにはどちらのソリューションが適していますか?

IoT デバイスを開発している場合、重要な問題を解決するために何らかの貴重な計算を実行することが必要になる可能性が高くなります。遠隔地にセンサーを配置したり、再生可能エネルギーを監視するためのデータ分析を実行できる機器を開発したり、コンピュータービジョンを使用して病気の初期兆候を検出できる医療機器を構築したりしたい場合もあるでしょう。

何を構築しているかに関係なく、おそらくある時点で、デバイスは重要な計算をクラウドで実行するべきか、それともエッジで実行するべきかという疑問が湧いてくるでしょう。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どちらを選択するかは、機器のコストや効率などの要素に影響を与える決定です。最初に間違った決定を下し、後で正しい決定に方向転換するために時間とお金を費やしたい人は誰もいません。

クラウドコンピューティングとは何ですか?

「クラウド」とは、インターネット経由でアクセスできるサーバーの集合を指します。一般的なクラウドプロバイダーには、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud などがあります。

これらのサーバーは、データを保存および処理するためのオンデマンドのコンピューティングリソースを提供できます。クラウドはファイルやプログラムを集中管理する場所と考えることができ、任意のデバイスをクラウドに接続してそれらにアクセスできます。 Dropbox や Google Drive などのサービスは、数あるクラウドベースのサービスの一部です。

クラウドコンピューティングは、クラウド上でコンピューティングを実行するという考え方を表します。これらの計算には、データ分析と視覚化、コンピュータービジョン、機械学習が含まれます。クラウドコンピューティングの実際の例としては、一般的なスマートホームスピーカーがオーディオ入力をクラウドに送信し、そこでアルゴリズムによって解釈されて応答が返されるというものがあります。

エッジコンピューティングとは何ですか?

Edge はネットワークの「エッジ」を表します。これには、クラウドの入口/出口ポイントではあるが、クラウド自体の一部ではないデバイスが含まれます。たとえば、データセンター内のサーバーはクラウドの一部です。そのサーバーに接続されたスマートフォンやルーターはエッジの一部です。

エッジコンピューティングは、エッジでコンピューティングを実行するという考え方を表します。このようにして、処理はデータが収集または操作される場所の近くまたはその場所で実行されます。

エッジコンピューティングプロセスの例としては、自動運転車における物体検出が挙げられます。車両はセンサーからのデータを処理し、その結果を使用して障害物を回避します。スマートホームスピーカーとは異なり、収集したデータはクラウドに送信されるのではなく、ローカルで処理されます。

重要な考慮事項

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どちらかを選択する場合、考慮すべき重要な問題がいくつかあります。

デバイスのネットワーク品質はどうですか?

クラウド上で計算を実行するには、クラウドサーバーとデバイス間でデータを送受信する必要があるため、高帯域幅、低遅延、安定したインターネット接続がある場合に適しています。たとえば、デバイスがインターネット接続が良好な自宅やオフィスで使用されることを想定している場合、このやり取りは比較的シームレスに行うことができます。

ほとんどの場合、コンピューティングがエッジで実行される場合、リモートロケーションでのインターネット接続が不良または切断されても影響を受けません。クラウドで計算されないため、処理は継続できます。長距離旅行の途中で車両の物体検出機能が停止してしまうのは望ましくありません。これが、自動運転車がエッジで物体検出などの計算を実行することが多い理由の 1 つです。

データはどのくらいの速さと頻度で処理する必要がありますか?

システムの重要なコンポーネントを監視するなど、良好なネットワーク接続で実現できるよりも速い応答時間を機器から要求する場合は、エッジコンピューティングが理想的です。デバイスとクラウド間の伝送時間の遅延を削減、または完全に排除できます。したがって、データはすぐに処理できます。データ処理自体が高速であれば、デバイスからのリアルタイム応答を実現できます。

デバイスの使用が断続的である場合、クラウドコンピューティングは有益です。スマートホームデバイスは、クラウドで計算を実行することで複数の顧客間で同じコンピューティングリソースを共有できるもう 1 つの優れた例です。これにより、データ処理を実行するために機器のハードウェアをアップグレードして構成する必要がなくなり、コストが削減されます。

データのどの部分があなたにとって重要ですか?

エッジコンピューティングは、データが処理された後の結果のみを重視する場合に役立ちます。クラウドに長期間保存する必要がある重要なコンテンツのみを送信できるため、クラウドでのデータの保存と処理にかかるコストを削減できます。たとえば、道路の渋滞レベルを報告する必要がある交通監視デバイスを作成する場合、クラウドで何時間もの生のビデオを実行する代わりに、エッジでビデオを前処理し、交通状況の画像またはクリップが存在する場合にのみ送信することができます。

機械学習データセットを構築するためにデータを保持する必要がある場合や、将来的に何らかの方法で生データを分析する予定がある場合もあります。すでに生データをクラウドに送信している場合は、クラウドで計算を実行することも理想的です。

機器の電力とサイズの制約は何ですか?

ネットワーク接続が良好であるため、デバイスの電力とサイズが制限されると予想される場合は、計算作業をクラウドに送信することで、デバイスを小型かつ低電力に保つことができます。たとえば、Google Home や Amazon Alexa は音声をキャプチャしてクラウドに送信し、処理することで、デバイス自体の小型コンピューターでは不可能な複雑な計算を音声に対して実行できるようになります。

あなたのデータ処理モデルはあなたの知的財産ですか?

消費者向けデバイスを製造しており、データ処理に使用する方法が知的財産 (IP) の一部である場合は、それをどのように保護するかを検討する必要があります。強力なセキュリティ計画なしに IP をデバイスに残しておくと、ハッカーの攻撃に対して脆弱になる可能性があります。エッジで IP を保護するための知識やリソースがない場合は、セキュリティ対策がすでに導入されているクラウドに IP を残しておく方が適切です。