エッジコンピューティングはまったく新しいものではありません。長年にわたり、交通管理、鉄道システムの安全な運用の支援、石油掘削装置、隔離された軍事野営地、船舶、航空機などの接続性の低い場所での計算能力と処理能力の提供などを行ってきました。データの処理をエンドポイントコンピュータだけに頼るのではなく、 エッジコンピューティングはエッジでのデータ処理を可能にします。必要に応じて、関連情報をエンドポイントに送信できます。
特に毎日テラバイトのデータを生成するシステムでは、関連する処理済みデータのみを送信することで帯域幅を大幅に節約できます。
IoT、IIoT、IoT、IoT
家庭におけるモノのインターネット（IoT）、あらゆる種類の産業用アプリケーションにおける産業用モノのインターネット（IIoT）、および軍事モノのインターネット（IoMT）/バトルフィールドモノのインターネット（IoBT）には、いくつかの基本的な類似点があります。
軍用バージョンのIoTは、さまざまなセンサーを使用してデータを収集して共有し、エッジサーバーに送信して、地上にいる他の兵士や他の場所で調整している指揮官にリアルタイムの最新情報を提供します。また、防衛向けの IoT は、セキュリティと信号不透過性に関して、はるかに高い基準を満たす必要があります。
クラウドゲーム
クラウドゲームでは、エッジサーバーとクラウドを使用してゲームを実行し、基本的にデバイス側のクライアントでストリーミングします。ハードウェアを多用するゲームでは非常に多くのデータが高解像度で処理されるため、ゲーマーに近いプロセスを処理するエッジサーバーなしでは、遅延のない制御を提供することは困難です。
コネクテッドカー
社会がコネクテッドカーを初めて体験したのは、1990年代半ば、初期の車載システムが事故後の緊急支援物資の派遣に使用されていたときです。GPSは、サービスの後のイテレーションまで追加されませんでした。2000年代初頭から半ばにかけて、高級車ではリモート診断と車両ヘルスレポートが一般的になり始め、2010年代半ばまでには、4G LTEを搭載したWi-Fiホットスポットが消費者にとってかなり利用しやすくなりました。エッジネットワーク上で動作する将来のコネクテッドカーは、車内、近くの車内、車外のデバイスとデータを共有する可能性があります。これらの接続機能は、そう遠くない将来、交通安全と協調的な自動運転車のナビゲーションにおいて重要な役割を果たす可能性があります。
自動運転車両
自動運転車は毎日5～20テラバイトのデータを生成できると推定されています。データには、道路状況、位置、交通状況、速度、および道路上の他の車両に関する継続的な情報更新が含まれる場合があります。自律システムが安全に動作するには、リアルタイムのデータ集約および分析機能が必要です。データの一部はメーカー、自動車テスター、車両管理者に送信される場合がありますが、そのデータの多くは車両内でのみ処理されます。
ヘルスケアにおけるエッジコンピューティングの機会
機械学習は明らかに 医療分野での応用ただし、異常データを迅速に特定し、現代の医療で使用されている無数のセンサーが測定する通常の測定値と区別する必要があります。最先端の医療施設では、患者のバイタルと診断を監視するためにセンサーやデバイスへの依存度がますます高まっています。収集された大量のデータの AI 分析は、処理能力の点でエッジコンピューティングテクノロジーに依存しています。
産業安全
メキシコ湾の真ん中にある石油掘削装置は、その接続性についてはあまり有名ではありません。多数 遠隔の油井およびガス井またはプラットフォーム には、センサーデータを収集して、特定の音、温度変化、圧力測定値、または湿度の変化として現れる可能性のある問題を検出する多数のIIoTデバイスが搭載されています。作業者の安全を確保し、修理費用や設備損失や生産ロスを削減するために、これらのデータはすべてエッジで処理してリアルタイムの警告として機能させる必要があります。
組立ラインと製造
自動組立ライン しばらく前から存在していますが、操作を監視し、問題を検出し、メンテナンスをスケジュールできるIIoTセンサーとカメラは、まだ比較的新しいものです。このような大規模な IIoT センサーのウェブは、すべての入力を分析してデータを最適に利用するために、大量のエッジコンピューティング能力を必要とします。
時間と帯域幅の節約
ほぼすべてのアプリケーションで、データセンターに情報を送信してからエンドユーザーに情報を送信することで、速度は大幅に低下しますが、同じことを達成できる可能性がありますが、帯域幅の要件と遅延により、エッジ上およびエッジ付近で収集されたデータの分析的価値が大幅に妨げられる可能性があります。先進的な軍事用途や、荒野や広大な水域の真ん中での産業用エッジコンピューティングのニーズなど、一部のアプリケーションでは、何千マイルも離れたエンドユーザーにデータを送り返すという選択肢がない場合があります。エッジコンピューティングには多くの不可欠な形態があり、すぐになくなるツールではありません。
どちらかといえば、限られた帯域幅をめぐって競合するデータの急速な増加により、今後数十年でエッジコンピューティングの重要性が高まるでしょう。
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