Published: 21 April 2022
デジタル・トランスフォーメーションにより、企業の分散化とエッジへの拡張が進んでいる。I&Oリーダーは、エッジで生成されるIoTデータやその関連データの増加に備え、エッジの進化に付随する成長期特有のセキュリティ／接続問題から企業を守り、エッジ・コンピューティングのユースケースの変化に対応していく必要がある。
デジタル・ビジネス・ソリューションでは、データ配信の高速化と遅延の低減がますます重要になっており、クラウドや従来のデータセンター環境以外にもデータ管理／処理を拡大させる必要がある。
エッジ・ソリューションはこれまでビジネス部門が管理してきたが、オペレーションやコスト最適化のため、IT部門に責任が移りつつある。
5Gはエッジ・コンピューティングの主要な実現要因と見なされているが、通信事業者の5Gソリューションの基盤はローバンド5Gであり、そのパフォーマンスは4G LTEと同等である。
帯域幅や帯域コストは改善が見込まれるが、コンピューティングのコストやデータの増加スピードに比べてそのペースは遅いだろう。
エッジにおけるディープ・ラーニングは、アルゴリズムやモデルに基づくインテリジェントなデータ取得メカニズムとしてエッジ・デバイスを位置付け、上流での処理／アナリティクスに利用している。
エッジ・コンピューティングの責任を担うインフラストラクチャ／オペレーション (I&O) のリーダーは、以下を行う。
組織のデータ管理戦略を拡大し、データ管理機能を近代化させ、エッジのデータ要件に対応するための人材を配置することで、エッジのデプロイを最大限に成功させる。
接続性を監視し、エッジ・ネットワークに接続する全デバイスを積極的に検出・特定する。未知のデバイスをすべて隔離するというガバナンス・ポリシーを導入する。
ユースケースの要件を定義し、ペナルティを伴う最低限のサービス・レベル合意 (SLA) を作成して、通信事業者に5Gのカバレッジと帯域幅を保証することを義務付ける。
オンロケーションのエッジ・コンピューティング・ノードの管理を支援できるテクノロジやベンダー (サービス形式やリモート管理など) を特定し、エッジの複雑さに対処する。
人工知能 (AI) への全社的な取り組みにエッジを含めることで、エッジでの効率的かつ効果的なディープ・ラーニングを保証し、経験、スキル、モデルを共有する。
Analysts:
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