フォグコンピューティングとエッジコンピューティングをわかりやすく理解する方法

過去数十年にわたり、オンプレミス ソフトウェアからクラウド コンピューティングへの大きな移行がありました。クラウドでデータを保存し、計算プロセスを実行することで、対応する追加のメモリや計算能力を追加することなく、携帯電話、PC、IoT デバイスでより多くの作業を実行できるようになりました。しかし、モノのインターネットが普及するにつれて、物事は逆の方向に動き始めています。

この変化には多くの理由があり、自動運転車などの特定のアプリケーションではレイテンシを極めて低く抑える必要があることもその一つです。コンピューティング能力をネットワークのエッジに近づけることで、コストが削減され、セキュリティが向上します。

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マイクロソフトの IoT 戦略を担当するマット・ベイシー氏は次のように述べています。

フォグコンピューティングとエッジコンピューティングとは

まず、この2つの基本的な概念について簡単に説明しましょう。

1. フォグコンピューティング

この概念は 2011 年に Cisco によって初めて考案され、クラウド コンピューティングに関連しています。これは強力なサーバーの集まりではなく、家電製品、工場、自動車、街灯、その他私たちの生活の中の物体で機能する、それほど強力ではないが分散化されたコンピューターの集まりです。

簡単に言えば、クラウド コンピューティングの概念を拡張します。クラウド コンピューティングと比較すると、データが生成される場所に近いです。データ、データ関連の処理、アプリケーションは、ほとんどすべてがクラウドに保存されるのではなく、ネットワークのエッジにあるデバイスに集中しています。ここでの「霧」という名前は、「霧は地面に近い雲である」ということわざに由来しています。

2. エッジコンピューティング

これはフォグ コンピューティングにおける「ローカル エリア ネットワーク処理能力」の概念をさらに進化させたものですが、実際にはエッジ コンピューティングの概念はフォグ コンピューティングよりも前に提案されていました。エッジ コンピューティングの起源は、Akamai がエンドユーザーの近くに送信ノードを設定するコンテンツ配信ネットワーク (CDN) を立ち上げた 1990 年代にまで遡ります。これらのノードは、画像やビデオなどのキャッシュされた静的コンテンツを保存できます。

エッジ コンピューティングの処理能力はデータ ソースに近く、アプリケーションはエッジ側で開始されるため、ネットワーク サービスの応答が高速化され、リアルタイム ビジネス、アプリケーション インテリジェンス、セキュリティとプライバシー保護などの業界の基本的なニーズが満たされます。エッジ コンピューティングは、物理エンティティと産業接続の間、または物理エンティティのエッジ エンドにあります。

フォグコンピューティングはエッジコンピューティングと多くの類似点がある

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「フォグ コンピューティング」と「エッジ コンピューティング」という用語は、多かれ少なかれ互換性があるように思われ、いくつかの重要な類似点があります。

• フォグ コンピューティング システムとエッジ コンピューティング システムはどちらも、データ処理をデータ生成元に移動します。
• どちらも、レイテンシを減らすためにクラウドに送信されるデータの量を削減しようとします。
• 上記の戦略により、どちらもリモートの重要なアプリケーションでのシステム応答時間を改善し、パブリック インターネット経由でデータを送信する必要性を減らすことでシステム セキュリティを強化し、コストを削減できます。

一部のアプリケーションでは、中央のクラウド サービスに送信するとコストがかかる大量のデータを収集する場合があります。しかし、収集したデータのうち役に立つのはほんのわずかかもしれません。一部の処理をネットワークのエッジで実行し、関連する情報のみをクラウドに送信すれば、コストを効果的に削減できます。

たとえば、防犯カメラの 24 時間分のビデオを中央サーバーに送信すると、そのうち 23 時間はただの空の廊下である可能性があるので、非常にコストがかかります。エッジ コンピューティングを使用する場合は、実際に何かが発生した時間のみを送信するように選択できます。

フォグ コンピューティングとエッジ コンピューティングはどちらも、データの発生元に近い場所での処理を伴います。重要な違いは、処理が正確にどこで行われるかです。

フォグコンピューティングとエッジコンピューティングは使い方が異なります

ご覧のとおり、両方の手法は非常に似ています。フォグ コンピューティング プロセスは、産業用ゲートウェイや組み込みコンピュータ システムと対話する集中型システムを使用して、ローカル エリア ネットワーク (LAN) レベルのネットワーク アーキテクチャ上で実行されます。エッジ コンピューティングによって処理されるデータのほとんどは、IoT デバイス自体から取得されます。

これらを区別するために、スマート シティのユースケースを考えてみましょう。

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インテリジェントな交通管理インフラストラクチャを備えたスマート シティを想像してください。信号機にセンサーが取り付けられ、交差点の両側で待機している車両の数を検知し、車両数が最も少ない車線の信号を優先して青にします。これは、エッジ コンピューティングを使用して信号機自体で実行できる非常に単純な計算です。これにより、ネットワーク経由で送信する必要があるデータの量が削減され、運用コストとストレージコストが削減されます。

ここで、これらの信号機が、さらに多くの信号機、横断歩道、汚染モニター、バスの GPS トラッカーなどを含む接続されたオブジェクトのネットワークの一部であると想像してください。

信号を 5 秒後に青にするか 10 秒後に青にするかの判断はより複雑になります。交差点の片側でバスが遅れていたり、雨が降り始めたりした場合、住民がより積極的に移動するよう促すために、市は雨天時に歩行者と自転車を優先することに決めます。近くに横断歩道や自転車専用レーンはありますか？誰か使ってる人いますか？雨が降っていますか？等々。

このより複雑なケースでは、計算ロジックもより複雑になります。現時点では、マイクロデータセンターをローカルに展開して、複数のエッジノードからのデータを分析することができます。これらのマイクロ データ センターは、ローカル エリア ネットワーク内のローカル ミニ クラウドのように機能し、フォグ コンピューティングと見なされます。

それで、どちらの方法が「より良い」のでしょうか?

Million Insights の最近のレポートによると、世界のエッジ コンピューティング市場規模は 2025 年までに約 32 億 4,000 万ドルに達すると予想されています。モノのインターネットが成長を続け、生成されるデータ量がますます増えるにつれて、そのデータを生成地点の近くで処理することが不可欠になります。

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エッジ コンピューティングとフォグ コンピューティングはどちらも、IoT の将来において重要な役割を果たすでしょう。エッジ コンピューティングとフォグ コンピューティングのどちらを使用するかはそれほど重要ではなく、特定のアプリケーションと特定のユース ケースによって異なります。どのタイプの接続を選択するかなど、IoT アプリケーションの多くの考慮事項と同様に、答えは白黒はっきりしたものではありません。フォグ 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が「優れている」かは、特定の IoT アプリケーションとその要件および望ましい結果によって異なります。