エッジ データ ファブリックとは何ですか? また、なぜ重要ですか?

テクノロジーの進歩によりビジネスモデルに変化が起こり、データテクノロジーを活用して競争力の強化を図る企業が増えています。たとえば、データを効果的に分析することで、より豊富なビジネス シナリオを確立できます。より包括的なデータマイニングを通じて、よりタイムリーで正確な市場洞察などを得ることができます。企業がデータを活用して「自社の力を発揮する」という傾向は今後も続くと予想されます。

データ分析会社IDCは、2025年までに世界のデータ圏の規模が3倍になると予測しています。ビッグデータの概念が提唱されて以来、毎年大量のデータセットが作成、収集、またはコピーされているため、これは目新しいことではないと考える人も多いでしょう。しかし、現在ではデータのソースと流動性をより重視するという新たな変化が起きています。

つまり、モバイルインターネット、モノのインターネット、エッジコンピューティングの影響により、リアルタイムデータが大幅に増加し、企業が大量のデータを作成およびコピーする需要が増加しています。さらに、データの処理と分析は、デバイス、ゲートウェイ、クラウドのさまざまなポイントで実行されることがよくあります。そのため、現在のビッグデータは、分散ストリーミングデータの概念に置き換えられました。もちろん、大きな流れは変わりません。最終的には、ますます多くのデータ、特に人間とコンピュータの相互作用によって生成されるデータが効果的なビジネスチャンスに変換され、新たなビジネスモデルの変化をもたらす可能性があります。

より多くのデータを処理するために、企業はクロスプラットフォームのデータの問題をより効果的に管理する方法を必要としています。特にエッジからクラウドまでのデータについては、さまざまなソースからのデータを処理、保存、最適化し、さまざまなタイプ、次元、有効性に応じてデータを分類する機能が必要です。企業は、人工知能と機械学習モデルの助けを借りて継続的な最適化を含め、クラウド、エッジデータ、社内の企業データを接続し、最終的に完全なビジネスロジックとプロセスを形成する必要があります。このような状況では、包括的なデータ管理が大きな課題となります。

プラットフォーム全体のデータ管理の問題に効果的に対処するため、データファブリック（データ管理アーキテクチャ）に注目する企業が増えています。特にエッジコンピューティングのシナリオではデータ量が増加し続けているため、データファブリックを中核とするデータ管理アーキテクチャが事実上の標準となっています。

Data Fabri とは何ですか?

定義上、Data Fabri は、適応性、柔軟性、安全性に優れたアーキテクチャを通じて、さまざまな地域に分散されたデータを集中管理できます。このアーキテクチャの利点は、ユーザーがより簡単かつ透過的にデータにアクセスできるだけでなく、リアルタイムで一貫したデータ アクセス エクスペリエンスも提供されることです。同時に、この統合データ アーキテクチャ自体により、オペレーターは、異なるプロセス、異なる地理的場所、異なる構造、異なる形式でのデータの移行やアクセスなど、さまざまなプラットフォーム間でデータを管理できるようになります。

本質的に、Data Fabri は、異なるプラットフォーム間でデータをやり取りするための「パイプライン」と「コンバーター」の両方であり、エンタープライズ データ運用戦略への新しいアプローチです。ユーザーは、クラウド、ローカル、エッジを最大限に活用して、ローカル データ センター、パブリック クラウド、プライベート クラウド、エッジで実行されるさまざまな種類のゲートウェイやデバイス上のデータなど、あらゆる場所のデータを一元管理できます。

Data Fabric をエッジ コンピューティングに適用するにはどうすればよいでしょうか?

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拡張ですが、コンピューティングをクラウドからユーザーに近いエンドに移行することで、ネットワーク内でのデータの長距離伝送をある程度回避します。しかし、ネットワークのエッジでリアルタイム データを生成して処理することは、特にエッジ デバイスの多様化によりそれ自体がある程度複雑になっているため、依然として大きな課題となっています。

たとえば、産業機器のネットワーク化のプロセスでは、PLC ネットワーク モジュールなどのインテリジェント デバイスを使用して、工場内のワークフローをリモートで制御することがよくあります。同時に、センサーと RFID タグを使用して商品とコンテナの位置を特定します。これまで、これらのアクションとプロセスはローカル データ センターで完了していました。しかし現在では、処理のためにクラウドに移動する必要があります。また、ゲートウェイ側で何らかの処理が発生する場合があります。

データ センターは物理マシン上に展開されるため、アーキテクチャを調整する柔軟性の点でエクスペリエンスは悪くなります。しかし、クラウドはリソースを柔軟に割り当てることができる仮想化アプリケーションであるため、それが可能になります。クラウドの定義を注意深く分析すると、なぜ Data Fabric がユーザーにとって必需品となっているのかがわかります。クラウドはデータセンターなどのリソースを弾力的に拡張する機能をもたらしますが、アプリケーション関連のデータを処理するのもユーザーです。確かに、Salesforce Cloud、Oracle Cloud、またはその他のクラウドの実際の場所を気にする必要はありませんが、さまざまなビジネスオペレーションに対応し、データを永続的に保存するには、さまざまなクラウド間でデータを効率的に転送する必要があります。さまざまなクラウド プラットフォームを管理することの本質的な複雑さにより、企業はどのデータがどの領域で完了するかを決定する必要があり、各アプリケーションは操作に対応する必要があり、各操作には対応するデータ処理およびメモリ管理権限があります。 Data Fabric の焦点は、クラウド内のデータ アーキテクチャの主要要素として Spark を使用することや、異なるクラウド プラットフォーム間のデータ フローをサポートすることなど、さまざまな複雑な問題に対処することです。

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「新たな領域」になりつつあるため、クラウド テクノロジーと同じ標準が必要です。同時に、エッジにおける具体的なネットワークアーキテクチャを設計する際には、実際には5GやWLAN6などの技術との組み合わせも考慮する必要があります。クラウドと同様に、エッジでは各デバイス上でより豊富でスマートなアプリケーションとゲートウェイが実行され、最終的にはデータ センターがユビキタスになります。工場の作業場、クローク、飛行機、貨物船など、どこでもコアデータを実行および管理できます。これらすべてを実現するための前提条件は、クラウド、ローカル、エッジに新しいデータ管理アーキテクチャである Data Fabric を構築することです。

Edge Data Fabric を構築する上で重要なポイントは何ですか?

エッジ デバイスによって発生するデータ要件を処理するには、エッジ データ ファブリックを構築するときにいくつかの基本原則に従う必要があります。

（1）http、mttp、無線ネットワーク、製造ネットワークなど、さまざまなネットワークポートにアクセスできる。

（２）様々なオペレーティング環境で実行でき、最も重要なことはPOSIX標準に準拠していることである。

（３）最新のREST APIプロトコルの使用を含むAPIおよび主要プロトコルソリューションの導入。

（4）JDBC/ODBCデータベース接続機能を提供する。

（５）ストリーミングデータを処理する機能があり、Spark、Kafkaなどをサポートできます。

エッジデータファブリックは転換点を迎えている

エッジ コンピューティングの起源は 1990 年代のコンテンツ配信ネットワーク時代にまで遡りますが、市場の本当の転換点は現在です。

企業が真のインテリジェント機能を獲得するには、従来の「クライアント サーバー」の制限から脱却し、エッジでビジネスを処理する必要があります。データが一箇所に集中する時代は終わり、将来的にはほとんどのデータがエッジに残るようになると言えます。エッジインテリジェンスのプロセスが加速するにつれて、ビジネスはより自動化されるようになります。企業は、さまざまな問題に対処するために自動化された戦略と手段を使用したり、機械学習 (ML) やその他の自動化されたプロセスをビジネスに関連付けたりします。

なぜ企業はすべての業務をクラウドに移行しないのかと疑問に思う人もいるかもしれません。簡単ですよ。そうするには大量の帯域幅が必要になります。データトラフィックの急増は、融資の増加につながります。さらに、データをクラウドに移行しない重要な理由として、遅延が発生することが挙げられます。 5Gネットワ​​ークでもネットワーク遅延の問題は解決できません。さらに、データのプライバシーとセキュリティの問題も、Edge Data Fabric の実装を加速させるでしょう。

添付ファイル: 元のリンク: https://www.eweek.com/cloud/edge-data-fabric/