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エッジアナリティクスが実現するスマートコンピューティング(前)

2020/11/17

Isaac Sacolick InfoWorld

 アナリティクスや機械学習のユースケースでは、データウエアハウスやデータレイクに蓄積したデータを使い、データセット全体やそのサブセットを対象にアルゴリズムを適用して、クラウドアーキテクチャー上で結果を求めることが多い。だが、データの生成や変化が頻繁に生じる場合、この方法がうまく適合するとは限らない。

Credit: Thinkstock

 現在、多くの企業が、データの処理や分析をリアルタイムで行う必要に迫られている。こうしたパラダイムシフトの背景にあるのがIoTだ。センサーから次々と送られてくるストリーミングデータに対して、処理と分析を即座に行い、ダウンストリームのシステムを制御する必要がある。ヘルスケア、金融サービス、製造、広告など、リアルタイムの分析が重要な意味を持つ業種は多い。データのわずかな変化が、収益、健康、安全をはじめ、ビジネスの成果を大きく左右する。

 リアルタイム分析の実現に関心がある人や、エッジコンピューティング、AR/VR、大量のIoTセンサー、大量の機械学習を組み合わせて活用する新たなテクノロジーに興味がある人は、エッジアナリティクスの設計上の考慮事項について理解しておく必要がある。自律飛行ドローン、スマートシティ、小売チェーンマネジメント、ARゲーミングネットワークなど、エッジコンピューティングのユースケースはいずれも、信頼性の高いエッジアナリティクスの大規模導入という方向に進んでいる。

エッジアナリティクスの概念

 エッジアナリティクスには、アナリティクス、機械学習、エッジコンピューティングに関するいくつかの概念が関係している。

  • エッジアナリティクスとは、クラウドインフラの外側にある局所的なインフラの端(エッジ)に展開したアナリティクスや機械学習アルゴリズムを表す。
  • ストリーミングアナリティクスとは、データの処理とあわせてリアルタイムで行うアナリティクスを表す。ユースケースに応じて、クラウドとエッジのどちらで行うこともできる。
  • イベント処理は、データ処理や判断をリアルタイムで行う方法の1つで、ストリーミングアナリティクスのサブセットにあたる。イベントドリブンのアーキテクチャーを使ってイベントの発生を識別し、ダウンストリームのアクションを開始する。
  • エッジコンピューティングとは、エッジデバイスやネットワークインフラにコンピューティング処理を展開することを表す。
  • フォグコンピューティングとは、アーキテクチャーの大まかな枠組みの1つで、エッジ、ニアエッジ、クラウドコンピューティングのそれぞれの環境にコンピューティング処理を分割する。

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