将来を見据えたエッジコンピューティング戦略が明らかに

多くのオペレーショナルテクノロジー (OT) 専門家にとって、エッジコンピューティングの進化は動く目標のように思えるかもしれません。このホワイトペーパーでは、エッジコンピューティングが最も大きなメリットをもたらすユースケース、事例、業界だけでなく、次のことを明らかにしています。

エッジコンピューティングのメリット
要件の変更
エッジコンピューティングの新しいトレンド、複雑さ、機会

ビジネスとテクノロジーのトレンドにより、エッジでのコンピューティングのあり方が変わり続ける中、エッジコンピューティングの機会を選択、実装、活用する最善の方法を知ることが不可欠です。

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エグゼクティブサマリー

多くの企業が、インターネット接続デバイスの爆発的な増加によるデータ収集および処理方法の改善を求めて、エッジコンピューティングプラットフォームに注目しています。しかし、組織内でエッジベースのコンピューティングシステムを長年担当してきたほとんどのオペレーショナルテクノロジー（OT）専門家にとって、エッジの進化は動く目標のように思えるかもしれません。

ビジネスとテクノロジーのトレンドにより、エッジでのコンピューティングのあり方が変わり続ける中、多くの企業は、将来を見据えたエッジコンピューティング戦略が今日提供する機会を選択し、実装し、活用するための最善の方法を模索しています。

このホワイトペーパーでは、エッジコンピューティングについて詳しく説明し、エッジコンピューティングが最大のメリットをもたらすさまざまな例、業界、ユースケースに焦点を当てています。また、今日のエッジコンピューティングの進化についても説明すると同時に、現在および将来のエッジの変革によってもたらされる新しい機会を組織が実現するのに次世代ソリューションがどのように役立つかについても説明します。

新しいエッジへようこそ

現在、無人機械、公共安全システム、輸送システム、電力およびエネルギー生産など、多くの重要な業務やプロセスが組織のネットワークの端で行われています。これらの事業とそれらが使用する機器は、急速に増加しているモノのインターネット（IoT）デバイスに接続されており、2030年には290億台を超えると予測されています。¹。これらのセンサーとデバイスはリアルタイムのデータを収集し、生産サイクルの合理化、製品またはサービスの品質の向上、または応答時間の短縮に使用できます。その結果、エッジデータのより良い管理は、ビジネス全体が重要なプロセスを改善し、コストを削減し、大きな競争上の優位性を獲得するのに役立ちます。

しかし、これらのメリットを享受することは、見た目以上に困難です。特に、一元化されたクラウドベースのアプリケーションやオンプレミスのデータセンターを通じてエッジデータを処理および管理しようとする場合にはなおさらです。これらのコンピューティングモデルには利点がありますが、ITスタッフが限られている環境、接続が不十分または高価である環境、および運用が特に時間に敏感な環境のサポートにはあまり適していません。通常、これらの条件はすべて端にあります。

今日のエッジコンピューティングは大きな変化を遂げており、新たなプレッシャーと新しい機会をもたらしています。これらが相まって、エッジで起こっていることの急速な変革が推進されています。

エッジのポテンシャル

このような固有の課題を克服するために、多くの組織がエッジコンピューティングインフラストラクチャを再考し始めています。エッジコンピューティングインフラストラクチャでは、通常、リモートデータセンターやクラウドへの接続が制限されているか、まったく接続されていません。エッジデータは、発信元で直接処理することも、ゲートウェイネットワークデバイスまたは中間サーバーに送信することもできます。しかし、いずれにしても、データの有用性は、ほとんどのエッジインフラストラクチャを構成するハードウェア（場合によっては30年前のもの）の規模と容量の制限によって制約されることがよくあります。

今日のエッジコンピューティングは、利用量の増加を皮切りに、大きな変化を遂げています。これは新たなプレッシャーと新たな機会をもたらし、それらが相まってエッジで起こっていることの急速な変革を推進しています。

これらの機会を活用する組織にとって、その見返りは計り知れません。たとえば、分析、スマート信号機、車両間通信、発電、製造装置に関連するアプリケーションでは、IoT デバイスやセンサーからのストリーミングデータをより効果的に処理して使用するエッジコンピューティングインフラストラクチャの改善が役立ちます。このような場合、これらのアプリケーションはトラフィックのルーティングを変更し、予知メンテナンスを改善して欠陥を防ぎ、生産を最適化することができます。

OT プロフェッショナルにとってのメリット

OTの専門家は多くの課題を抱えています。組立ラインの稼働、給水の流れ、列車の定時運行に加え、進化する最先端技術を活用するためのIAシステムの更新も求められています。

エッジインフラストラクチャを最適化するためのテクノロジー+サービスのアプローチは、この課題を大幅に簡素化し、OTプロフェッショナルとその組織に大きなメリットをもたらします。これらの利点には以下が含まれます。

リスク軽減: IA システムに予定外のダウンタイムが発生しないため、組織は短時間のシステム障害による中断を回避できます。
運用効率: 予防的な監視、自動化、およびIAシステムのあらゆるコンポーネントの可視性の向上により、OTプロフェッショナルは運用上の改善を迅速に行い、時間と費用を節約できます。

総所有コストの削減: IAアプリケーションの管理に必要なすべてのハードウェア、ソフトウェア、サービスを単一の統合ソリューションに統合することで、可用性の高いエッジソリューションの総所有コストを最小限に抑えることができます。
OT エンパワーメント: エッジアーキテクチャの管理を簡素化することで、OTプロフェッショナルのIT部門への依存度が下がり、IT部門が影響範囲内のテクノロジーをIIoTやその他の分野に率先して導入できるようになります。

エッジコンピューティングの要件の変化

エッジシステムは通常、一般的なデータセンターを超えた遠隔地、または定義上、コンピューティングネットワークの端まで離れた場所に導入されます。

エッジではシンプルさが鍵ですが、保守性や使いやすさなどの要素も重要です。通常、エッジ環境は多くの場合、ITではなくOTプロフェッショナルに依存しているため、何か問題が発生した場合、それを修正するために誰かを派遣するというアイデアは、時間またはコストの観点からは実現できません。OTスタッフはITに特化していないかもしれませんが、製品のサービスを受けてすぐに稼働させることができます。

新しいエッジアプリケーションの多くは、大量のデータを保持しているか、データを他の場所にストリーミングしているため、データの整合性が非常に重要になっています。障害が発生するとデータストリームが中断し、既存のプロセスやコンプライアンスへの取り組みにいくつかの問題が発生する可能性があります。たとえば、酪農場では、牛乳が生産ラインを通過する際にシステムに障害が発生すると、農家はコンプライアンスに必要なデータを収集できず、リコールが発生した場合のリスクが高まります。

通常、エッジのアプリケーションはあまり頻繁に更新されません。つまり、企業はシステムを導入し、実質的に長期間そのままにしておくことを可能にするサービスモデルとツールを備えたテクノロジーを必要としています。

新しいトレンド、合併症、機会

今日のエッジコンピューティングを行っている組織は、今のところ、既存のアプローチで十分だと考えているかもしれません。しかし、テクノロジーでは多くのトレンドや変化が起こっており、エッジコンピューティングに対する考え方や行動の仕方を変える必要があります。

デバイスの進化: 量が増えると単価が下がり、IoT デバイスのコストは下がり、より高性能になり、標準化されます。たとえば、プログラマブル・ロジック・コントローラ（PLC）は、すでにインテリジェント化が進み、オープンスタンダードをベースとしており、コスト効率も大幅に向上しています。
OTは次のような進化を遂げます。 OT部門の役割は今後も進化し続けるでしょう。なぜなら、IT部門はすでに規模が縮小しすぎていて、エッジが最優先事項ではないからです。OTは、エッジコンピューティングなど、自社にとって重要なテクノロジーに対してより多くの責任を負うようになります。
機械ベースの自動化の増加: リアルタイム分析や人工知能などの新しいテクノロジーは、エッジデータの重要性を増すでしょう。2025 年までに、新しい産業用制御システムの 30% に分析機能と AI エッジ推論機能が組み込まれる²。自動化はますます速く、はるかに高性能になり、人間の能力の限界をも超えるでしょう。たとえば、鉄道はエッジデータを処理して、時速300kmの安全な移動をサポートできるようになりました。
新しいベンダーと新しいビジネスモデル: AI、機械学習、高度な分析などの新しい技術ソリューションは、引き続きイノベーション、俊敏性、資本効率を促進します。組織は、自社の長期戦略に最も適したベンダー、テクノロジー、ソリューションとの提携を検討する必要があります。

明らかに、エッジでの事業運営には、今後も新しい考え方と行動が必要となるでしょう。エッジコンピューティング戦略を展開する組織は、これらの傾向を注意深く評価する必要があります。

今日のソリューションは不十分

今日のエッジベースのシステムには、変化する需要を満たすための新しい実現技術が必要であることが広く認識されています。しかし、そのような技術の供給はニーズに遅れをとっています。

産業用オートメーション (IA) セクターに対応するコンピューティング/通信テクノロジーが利用可能です。ただし、今日のIA分野を牽引しているエッジ固有の圧力（予測メンテナンスの実施やビッグデータ分析との統合の必要性など）ではなく、IAエンドユーザーの顧客が何十年にもわたって抱えてきたニーズに焦点を当てる傾向があります。そのため、能力と欠点の組み合わせは最適とは言えません。

これらのテクノロジーの例には以下が含まれます。

IA ネットワークコンピュータ デルのIoT向けエッジゲートウェイなど、従来のデータセンターベンダーが提供しているものは、エッジ上のセンサーやデバイスからデータを収集し、データセンターまたはパブリッククラウドに送信できます。他のクラスのエッジソリューションよりも安価ですが、（外部への拡張とは対照的に）うまくスケールアップできず、継続的な可用性や運用の簡素化もできません。これらはどちらもエッジに不可欠です。
ハイパーコンバージドプラットフォームHewlett Packard Enterpriseのコンバージド・エッジ・システムなどは、データのキャプチャ、制御、コンピューティング、およびストレージ機能を単一のハードウェアデバイスに統合します。運用がシンプルであることを重視し、エッジでリアルタイム分析を実行できますが、継続的な可用性と手頃な価格を犠牲にしています。
高可用性ソリューション、許容できるコストでより高いレベルの可用性を実現するには仮想化に頼りますが、ITレベルのスキルセットが必要になるため、運用のシンプルさが犠牲になります。また、多くの場合、リアルタイムのデータ合成と分析に必要な計算能力とパフォーマンスが欠けています。

明らかに、多くの製造業や人工知能の現場でまだ標準となっている30年前の産業用制御システムは、産業用モノのインターネット（IoT）、パーベイシブクラウド、フォグコンピューティングに移行するには大幅なアップグレードが必要です。ただし、総入れ替え方式ではうまくいきません。エッジへの移行中にこれらの企業が直面する課題には、レガシーシステムから引き続きデータを収集すること、可能な場合はそれらのシステムのライフサイクルを延長すること、機能を段階的に追加することが含まれます。

さらに、すべての企業がエッジの連続体に沿って進む必要があるわけではありません。彼らのビジネスニーズによって、どの程度のエッジトランスフォーメーションが必要かが決まります。しかし、進化するエッジがビジネスにもたらすメリットを最大限享受する組織には、新しいテクノロジーアプローチが必要です。

製造現場や人工知能分野の多くで今でも標準となっている30年前の産業用制御システムは、産業用モノのインターネット（IoT）、パーベイシブクラウド、フォグコンピューティングに移行するには大幅なアップグレードが必要です。ただし、総入れ替え方式ではうまくいきません。

理想的な解決策

これらの欠点を克服するには、信頼性が高く、スケーラブルで高性能なコンピューティングを求めるエンタープライズエッジのニーズを満たすソリューションが理想的です。さらに、これらの短期的なメリットをもたらし、現在の要件を満たすだけでなく、進化するエッジインフラストラクチャにも対応できます。

具体的には、エッジへの移動に不可欠な属性は次のとおりです。

運用の簡略化 これにより、ロータッチからゼロタッチの操作、保守性、使いやすさを実現できます。エッジやプラントフロアにはITリソースが不足しているため、これらはすべて重要です。
中断のない生産 新しいエッジアプリケーションは大量のデータを保持するか、リモートロケーション（クラウドなど）にデータをストリーミングするため、予期しないダウンタイムが発生せず、データの整合性も保証されます。
仮想化と信頼性機能 これにより、製造業者や IA 組織は、可用性が高く、かつ効率性に優れた、ビジネスクリティカルなシステムやデータベースを導入できます。
相互運用性設計 現在の標準（オペレーティングシステムなど）だけでなく、デバイスとシステムの相互運用を可能にする新しい標準も活用します。
サイバーセキュリティ、 これには、エッジコンピューティングシステムのすべてのコンポーネント、それらが処理するデータ、相互および外部との通信に対する組み込み保護が含まれます。

エッジ最適化アーキテクチャとデリバリーの例

今日、業界をリードするテクノロジーベンダーは、上記のすべての特性を組み込んだ革新的な新しいエッジインフラストラクチャアプローチを提供しています。さらに、このソリューションは包括的であり、人工知能企業が老朽化したシステムの更新、産業用制御アプリケーションの仮想化、運用効率の向上を可能にする完全なターンキーコンピューティングプラットフォームです。

この新しいエッジアプローチは、次の 3 つの重要な要素で構成されています。

ゼロタッチコンピューティングプラットフォーム: 自動化され、完全に統合され、自己保護機能を備えた産業用コンピューティングプラットフォームにより、ITサポートの必要性を軽減すると同時に、オペレーターの効率を高め、ダウンタイムのリスクを軽減します。
ソフトウェアデファインドエッジインフラストラクチャ: 仮想コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、サイバーセキュリティ、IoT ゲートウェイ、VPN、ルーター、分析、人工知能など、重要なアプリケーションのフルスタックに単一のインターフェースでアクセスできます。
プロアクティブなマネージドサービス: エッジソリューションとインフラストラクチャを導入、監視、保守するための革新的なアプローチ。従来の事後対応型サービスとは異なり、このようなプロアクティブに管理されたサービスは、OTプロフェッショナルが簡単に監視し、システム自体が実行し、ローカルに拠点を置く単一のサービスプロバイダーがサポートします。

ゼロタッチコンピューティングプラットフォーム、ソフトウェアデファインドエッジインフラストラクチャ、プロアクティブマネージドサービスという3つの要素をすべて組み合わせることで、エッジの組織に最適化された新しいインフラストラクチャソリューションが生まれます。

最適化されたソリューションの主な利点は次のとおりです。

それは 理想的 ビジネスクリティカルな産業用アプリケーションを、ITリソースが限られている、またはまったくない遠隔地で、迅速かつ確実に実行できます。
それ 増加します プリインストールされた仮想化ソフトウェアと、直感的で使いやすい設定および管理ツールにより、運用効率が向上します。
それは かんたん 導入が可能で、ユーザーが迅速にインストールできるため、重要なアプリケーションの起動と実行にかかる時間を短縮できます。
それ 減らす IT部門は、自己監視機能と自己保護機能に負担をかけているため、無人施設に最適です。
予測的に防ぐマネージドサービスクラウドに支えられた冗長オンプレミスシステムによる計画外のダウンタイム。
それ サポートする 複数のエコシステム — 幅広いアーキテクチャとアプリケーションを、変更なしで使用できます。

このような包括的なエッジプラットフォームは、運用の簡素化、仮想化、中断のない生産、相互運用性など、今日のエッジ環境の基本的な要件（「今日のソリューションでは不十分」のセクションを参照）を満たします。

¹統計、2022年6月8日、2019年から2030年までの世界中のモノのインターネット（IoT）接続デバイスの数。
²ガートナー、産業用IoT向けエッジコンピューティングソリューションのマーケットガイド、2020年12月18日

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