.png)
エッジ コンピューティングは、分散型の方法でコンピューティングの場所をセンターからエッジ ノードに移動するコンピューティング アーキテクチャです。エッジ ノードは、現在ほとんどの専門家によって認識されているエッジ コンピューティングのアプリケーション方法であり、クラウド コンピューティングを直接置き換えるものではありません。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連携によって完了します。エッジは事前のデータ処理を担当し、データを直接応答するか、さらにクラウドに引き渡すかを決定し、データ ストレージとより高いパフォーマンスとより低いタイムリーな操作を担当します。 、機械学習の改善など。モノのインターネットの時代には、タイムリーな応答を必要とするデバイスが増加し、処理する必要がある情報の量も増加しています。そのため、低遅延の実現、伝送コストの削減、クラウド負荷の軽減という時代の要求に応じて、エッジ コンピューティングが登場しました。などの特徴があります。現在の実用化には、Amazon がチップ事業の開発を継続しており、将来的にはスマート スピーカー Echo の機能の一部を端末装置に移すことを期待していることが含まれます。
クラウドコンピューティング
エッジオペレーション
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
クラウドには優れたストレージとコンピューティング機能がありますが、伝送速度が不足しています。データはクラウド データセンターに到達するまでに複数のレイヤーを介して端末デバイスから送信される必要があるため、エッジ ノード コンピューティングよりも時間がかかります。第二に、IoT デバイスは将来的に大幅に増加すると考えられます。IBM の統計によると、2018 年には世界中で約 150 億台の IoT デバイスが存在し、この数は 2022 年までに 2 倍の 550 億台に増加すると推定されています。収集されるデータの量も増加します。依然としてクラウド コンピューティングだけに依存すると、Internet of Everything の規模を満たすデータを送信するのに多額のコストがかかり、クラウドに過負荷がかかります。したがって、エッジ コンピューティングには、待ち時間を短縮し、大量のデータを共有するという利点があります。しかし、エッジコンピューティングにおいても、IoTデバイスと同様に、これまでのクラウドに比べて、データセンター側で情報セキュリティを向上・維持できることが大きな課題となります。より多くのコンピューティング ノードが存在すると、現時点ではそれを活用する機会がさらに多くなりますが、これは現在、大手メーカーが積極的に克服する必要がある部分でもあります。
エッジノードの概要
現在、エッジ コンピューティングの統一された設置場所はなく、主に次の 2 つのタイプに分けられます。
1. エッジサーバー:
ブレードサーバーや産業用コンピュータをエッジコンピューティングノードデバイスとして使用し、これらのデバイスを端末デバイスの近くに設置するこのアプローチは、さまざまなデバイスのデータを統合し、横断分析を実行し、容易に実行できるなどのいくつかの利点があるため、現在多くの企業で好まれています。拡大する。将来、自動運転車が実用化される際には、移動体通信基地局に設置されたコンピューティング機器がエッジコンピューティングの普及を確実にする可能性があると提案する人もいる。リアルタイムの判断と分析。
2. 端末機器:
また、自動運転車やさまざまな機械などの端末 IoT デバイスで複雑な AI 計算を直接実行できると提案する人もいます。ただし、この方法は拡張性やデータ統合において効率的ではありませんが、導入コストは節約できます。
応用分野
在未來邊緣運算將會應用於各種物聯網空間中，也將是促成物聯網普及的一大技術，尤其在於需要及時反應或是擁有大量數據需要處理的環境中，以下簡單列幾大主要應用領域：
1.智慧工廠：
為邊緣運算最早應用領域，透過邊緣運算快速判斷各項半成品在各步驟中是否達到標準，並有效監督生產過程，同時預測生產品質以及速度等。
2.智慧城市：
未來城市當中將擁有大量資料數據，因此需要邊緣運算進行初步及時處理，例如運用邊緣運算提升城市安全，攝影機即時影像辨識；智慧建築的落實等。
3.自駕車：
自動駕駛因為及時反映的要求，邊緣運算變得極為重要，也是目前最多專家提及邊緣運算時，認為不得不使用的場域。此外，自駕車為了判斷周遭道路情況，將會安裝大量感測器於汽車周圍，藉此收集大量周遭環境數據影像，龐大數據的處理使邊緣運算變得極為重要，由此可知邊緣運算對於自駕車的推動將變得不可或缺。
4.物流中心：
物流中心每日所需處理的貨物量日益增加，在過去幾年不斷推動自動化，降低人力成本，未來邊緣運算可以運用於輸送帶管理、貨品配送以及分類機分類等領域，藉此加快揀貨速度。
市場規模
エッジ コンピューティングは、データ伝送の問題を解決する方法であり、将来のすべてのインターネットにおける膨大なデータ処理ニーズを克服する方法でもあります。IBM は、2019 年には 150 億台の IoT デバイスが存在し、2022 年までの 3 年間で 150 億台になると予測しています。 IoT デバイスは 150 億台を超え、3 倍の 550 億台になるでしょう。エッジコンピューティングのビジネスチャンスの市場規模は、2018年に12億7,200万米ドルと推定され、2024年には69億5,900万米ドルに達すると予測されています。