より速い洞察、より少ない帯域幅、より優れたセキュリティ-これがIoTエッジ処理ソリューションの約束事である。 しかし、この約束には、複雑さとコストが伴います。 さらに、他の新しいテクノロジーと同様に、すべてのソリューションが同じように作られているわけではありません。

一般に、IoT デバイスのデータは処理のためにクラウドに流れ、帯域幅と時間を必要とします。 「と、カリフォルニア州マウンテン ビューにある産業および商業 IoT ソリューション用エッジ インテリジェント ソフトウェアの開発企業、FogHorn Systems Inc.の製品管理ディレクターである Ramya Ravichandar 氏は述べています。 この配置には、主に3つの利点があると彼は続けます。 「すべてのデータがオンプレミスに保管されるため、コンプライアンス、クラウドへの接続レイテンシーを排除することによるリスクの最小化、および事前に設定したルールに基づいて機器の一部を停止するなどの物理的安全性」

Ravichandar は、エッジ処理によって、彼女が「腐りやすい洞察」と呼ぶ、競争優位性を得るために直ちに行動しなければならない情報を取得できると補足しています。 「しかし、IoTのエッジ処理は新しく、まだ新しいものです」と、彼女は認めています。 エッジでアルゴリズムを実行して、データが有用であることを検証できなければなりません。これは、昔からある「ガベージ イン、ガベージ アウト」の問題です。 「エッジデバイスは、他のタイプのIoTデバイスに比べて比較的高価であり、A/C電源を供給する必要があります」と彼は説明します。 複雑さの90%はソフトウェアに関連しているため、適切なソフトウェアを用意することが鍵になると、彼は付け加えます。 また、クラウド処理では、複数のデバイスからデータを集約してシステムの全体像を把握することができますが、「エッジ・デバイスはシステムの限られた範囲しか見ることができません」

ソフトウェアも小さなフットプリントで動作する必要があります。 「私たちは X86、ARM32、および ARM64 プロセッサで作業し、一般に 150 ～ 200 MB のメモリで作業します」と、Ravichandar 氏は言います。 「利用可能な計算リソースをめぐって他のアプリケーションが競合しているため、エッジ デバイスに搭載するためには、できるだけ小さなフットプリントで動作するようにソフトウェアを最適化する必要があります」

すべての「エッジ処理」が同じというわけでもありません。 Ravichandar氏によると、一部のメーカーは、自社のソリューションがデバイス レベルで IoT データを処理すると主張していますが、実際にはローカルのデータ センターに送り返されているとのことです。

特に中小企業では、IoT サービス企業や IoT プラットフォーム対応ソリューション (PES) ベンダーと協力して、IoT エッジ ソリューションを展開することを推奨しています。 「この種の企業は、顧客の要求するユースケースに合わせて、あらかじめIoTソリューションを組み立てています」と説明します。 「とはいえ、SMB IoT ソリューションを提供するサービス企業やPES ベンダーを見つけるのは簡単ではありません」

IoT エッジの課題に対する実証済みの技術戦略も見つけるのは難しいかもしれません。 「IoTは西部劇のようなもので、標準的なやり方はありません」とHilton氏は言います。 「ベストプラクティスはたくさんありますが、それは顧客がIoTソリューションとして選択するアーキテクチャに大きく依存します。 そして、何十もの IoT アーキテクチャがあります」

そのような複雑さにより、一部の企業は、処理、データ分析、およびデータの視覚化を IoT エッジ デバイスに依存することを躊躇してしまいます。 実際、MachNation の調査では、2026 年までに、すべての IoT デプロイメントの半分が、エッジ処理とクラウド処理のハイブリッド ミックスになると予測しています。 しかし、少なくともいくつかのケースでは、アクションにできるだけ近いところで情報を処理することの利点が、関連する費用や不便さを正当化することになるでしょう。

Image: istock