世界中の組織がデジタルトランスフォーメーションを推進していますが、多くの場合、組織はデータの増加、エッジの膨大化、IoT、従業員の分散化による需要を満たすために、既存のテクノロジーインフラストラクチャの能力を見直す必要があります。データはクラウド、エッジ、データセンター、コロケーションにわたって生成および使用されるため、企業全体で形成される情報サイロの大きなリスクがあります。このため、効果的なデータ主導の意思決定を行う能力が制限されます。

大部分のデータがオンプレミスに存在し続ける一方で、エッジ (従来のデータセンターやパブリッククラウドの外) で収集、処理、管理される他のタイプのデータは、近い将来に急激に増えると見込まれています。常時接続、コンプライアンス、セキュリティを最もコスト効率に優れた方法で実現するために、オンプレミスに加えてリモートサイト全体のワークストリームを管理することは簡単なタスクではありません。エッジからクラウドまで、すべてのデータの管理、保護、活用を可能にする、プラットフォーム、機能、アドバイザリ、コンサルティングサービスが求められます。

Edge-to-Cloudのアプローチなら、組織のハイブリッドIT資産全体で同様のアジリティ、シンプルさ、従量制課金による柔軟性を一元的に体験できるようになります。つまり、ミッションクリティカルなアプリケーションを実行するために妥協する必要がなくなり、極めて重大なエンタープライズ向けデータサービスをオンプレミスリソースとパブリッククラウドの両方で利用できます。

Edge-to-Cloudのエクスペリエンスには数多くのメリットがあります。

• アジリティを向上: Edge-to-Cloudプラットフォームによって、組織はビジネスのニーズに迅速に対応したり、新たに生まれた市場機会を活用したり、新製品の市場投入までの時間を短縮したりできる柔軟性を得られます。       
• アプリケーションを最新化: パブリッククラウドへの移行に適していない可能性があるミッションクリティカルなワークロードであっても、今日のas a serviceプラットフォームで効率的に運用できます。また、クラウドサービスなら、コンピュートやメモリの使用量削減、アプリケーション開発の迅速化、どこでも実行できるポータビリティといったコンテナテクノロジーのメリットを活用できます。
• 複雑性を伴うことなく、ハイブリッドクラウド環境のメリットを活用: Edge-to-Cloudプラットフォームでは、ハイブリッドクラウドの導入によるメリットを得られ、導入に伴う管理の問題が生じることもありません。as a serviceプラットフォームで実行されるアプリケーションは、使い慣れたユーザーエクスペリエンスを維持しており、既存のアプリケーションアソシエーションを保持できます。また、ユーザーが新たなスキルやプロセスを学ぶ必要はありません。
• 自信を持ってハイブリッドクラウド戦略を策定: Edge-to-Cloudテクノロジーを活用して、組織はオンプレミスとオフプレミスの資産の最適な組み合わせを簡単に構築し、ビジネスや市場環境の変化に応じて即座に入れ替えることができます。Edge-to-Cloudプラットフォームでは、パブリッククラウドリソースを監視および管理することも可能です。
• アプリケーションとデータの新たな価値を実現: クラウドへ移行するには大きすぎるデータセットやビジネスクリティカルなデータセットがあります。Edge-to-Cloudプラットフォームなら、データ資産の可用性を最大限に向上させる一方で、レイテンシを最小限に抑えることができます。また、データレイクの作成と削除、分析/AIによる重要情報の取得にも最適です。

Edge-to-Cloudコンピューティングアーキテクチャーは、データの収集、処理、保存、分析のためにネットワークの複数のエッジに処理を分散させます。 

Edge-to-Cloudアーキテクチャーのさまざまなコンポーネント

• クラウド: クラウドは、機械学習モデルや機械学習アプリケーションなどのワークロードの倉庫です。プライベートの場合もあればパブリックの場合もあり、エッジノードを制御するためのアプリケーションをホストして実行します。エッジのワークロードは、クラウド上のワークロードとやり取りします。 
  
• エッジデバイス: エッジデバイスとは、ネットワークのエッジに配置されるセンサー、ゲートウェイ、アクチュエーター、IoTデバイスなどの機器を指します。情報を収集し、その後の処理のためにクラウドに転送します。 
  
• エッジノード: 演算が行われるエッジデバイス、エッジゲートウェイ、エッジサーバーを指します。 
  
• エッジゲートウェイ: エッジゲートウェイは、デバイスとクラウドテクノロジー間の媒体として機能するエッジサーバーです。アプリケーション、ワークロード、サービスをホストし、ネットワークのプロセスを管理してデータを処理するためにクラウドに転送します。 
  
• エッジクラスター: エッジクラスターとは、ネットワークでアプリケーションワークロードや共有サービスを実行するために使用されるエッジクラウドコンピューティングデバイスを指します。 
  
• IoTセンサー: IoTセンサーは、データを収集して処理と分析のためにエッジに転送する機器です。IoTセンサーとエッジクラスターにより、組織でのリアルタイム分析が可能になります。 
  

Edge-to-Cloudアーキテクチャーにおけるデータの流れ

データは、センサー、エッジサーバー、IoTデバイスによってネットワークのエッジで作成されます。 

その後、有益な情報を取得するために、データフィルタリングとデータアグリゲーションを活用してエッジサーバーでローカルに処理されます。エッジデバイスは、特定の基準に基づいて (ネットワーク接続でクラウドに送信される) データのフィルター処理と選択を行うことにより、データの安全性と完全性を確保します。 

次に、エッジクラウドコンピューティングのリソースを活用してデータベースにデータが保存され、そこで処理と分析が行われます。その後、分析手法を用いて結果が取得され、データ主導の意思決定が行われます。

エッジクラウドコンピューティングソリューションの需要の増大

ロボティック、エクステンデッドリアリティ、異種ハードウェア、AIなどのテクノロジーを用いるEdge-to-Cloudは前途有望です。レイテンシを短縮したり、データを処理したり、ネットワークの障害が発生したときに持続性を確保したりするための強力なソリューションであり、企業が分散型クラウドテクノロジーのメリットを得るには、エッジコンピューティングを選択する必要があります。また、単一ベンダーのアプローチに依存するのではなく、パートナーシップとエコシステムを活用しなければなりません。

対処が必要な課題

Edge-to-Cloudコンピューティングの潜在的な課題としては、さまざまなエッジデバイスやエッジプラットフォームにわたるデータの整合性と相互運用性の管理、およびレイテンシと帯域幅の制限の克服が挙げられます。こうした課題を克服すれば運用効率が向上し、業界全体にわたるデジタルトランスフォーメーションが可能になります。