Gartner Research


Published: 21 April 2022



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  • 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。

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Takuma Yamamoto

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