フォグコンピューティングとは？

フォグコンピューティングは、クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの間のギャップを埋める新興技術です。これは基本的に、分散型のコンピューティングインフラストラクチャまたはデータ処理プロセスのネットワークです。

「フォグコンピューティング」という用語は、2012年にシスコによって作られ、2015年にはインテル、マイクロソフト、ARMホールディングス、デルと共にオープンフォグコンソーシアムを形成しました。現在、フォグコンピューティングは高速でデータを処理する必要がある産業で人気のある名前となっています。フォグコンピューティングは「フォギング」や「フォグネットワーキング」とも呼ばれています。

目次

• 1 フォグコンピューティングの解説
• 2 フォグコンピューティングの構成要素
• 3 フォグコンピューティングの作業プロセス
• 4 フォグコンピューティングの利点
  • 4.1 遅延最小化
  • 4.2 最大化されたセキュリティ
  • 4.3 帯域幅の使用削減
  • 4.4 データプライバシー
  • 4.5 コスト効果
  • 4.6 信頼性の向上
  • 4.7 リアルタイムアナリティクス
• 5 フォグコンピューティングの欠点
  • 5.1 物理的な場所への依存
  • 5.2 セキュリティの懸念
  • 5.3 スケーラビリティの問題

フォグコンピューティングの解説

ビジネスが高速でデータ分析を要求する場合、エッジコンピューティングが有効な選択肢です。しかし、エッジコンピューティングのハードウェアが現場で生成されるデータ量を処理できない場合、フォグネットワーキングを選択する必要があります。

フォグコンピューティングには、データの計算、分析、およびアプリケーションがデータソースとクラウドの間で行われるインフラストラクチャがあります。これにより、クラウドの力がデータ収集デバイスに近づきます。

IoTを活用した産業プロセス、セキュリティシステム、およびホームオートメーションでは、処理速度とコスト効果のためにフォグコンピューティングを使用しています。このネットワークには、ストレージ容量、処理機能、分析アプリが含まれています。適切な指示があれば、収集したデータはIoTデバイスやセンサーの近くに位置するフォグコンピューティングインフラに直接送信されます。

それはエッジコンピューティングシステムが位置する同じ場所です。エッジコンピューティングがデータを処理できない場合、収集したデータはフォグコンピューティングに送信されます。それを受信したフォグネットワークはデータを処理し、分析をIoTシステムと共有します。次に、処理されたデータはアーカイブのためにクラウドに送信されます。

フォグコンピューティングの構成要素

異なるIoT企業がそれぞれのフォグコンピューティングシステムを異なる方法で設定するため、フォグネットワーキングエコシステムにはさまざまなアーキテクチャが存在します。ここでは、標準的なフォグコンピューティングアーキテクチャで一般的に見られる構成要素を見てみましょう。

• モバイルフォン、スマートスピーカー、スマートライト、生産ラインセンサーなど、データを生成し命令を実行するためのさまざまな物理和仮想ノード。
• ゲートウェイ、データストレージ、データルーティング、データ分析用のサーバー。
• フォグノードやIoTデバイスの常時機能を確保するためのアプリケーションプログラミングインターフェース（API）のような監視サービス。
• クラウド上でのデータの処理、フィルタリング、クレンジング、再構築、保存を実行するためのデータ処理プログラム。
• 負荷をバランスさせ、適切なフォグノードの利用を監視するためのリソース管理システム。
• セキュアなフォグコンピューティングのために、移動中および保存中のデータを暗号化するための強力な暗号化ツール。

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フォグコンピューティングの作業プロセス

フォグネットワーキングの作業方法は次のとおりです：

• 自動化コントローラーは、ネットワーク内の異なるデバイスとセンサーからの信号を追跡し、IoT機器を自動化するためのアルゴリズムやプログラムを実行します。
• このプログラムは、標準のOPC Foundationサーバー（オープンプラットフォーム通信またはプロセス制御のためのオブジェクトリンクと埋め込み）を使用して、ネットワークの次のデバイスにデータを輸送します。
• ツールがこのデータをHTTPSやMQTTのような標準データプロトコルに変換します。
• ここで、変換されたデータはインターネットまたはイントラネットネットワークを介してフォグノードに送信され、分析されます。
• 受信すると、フォグノードは接続されたIoTデバイスに環境信号の分析と何をすべきかを指示します。
• 最後に、フォグノードは監査、分析、およびアーカイブのためにデータをクラウドサーバーに保持します。

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フォグコンピューティングの利点

遅延最小化

フォグコンピューティングは、データの遅延が重要なビジネスに最適です。データ分析はデータソースに近い場所で行われます。したがって、他の技術と比較して最小限の遅延を提供します。

電力配分や医療業界の例を考えてみてください。これらのケースでは、フォグコンピューティングが他の技術よりも早く警告を発すことができ、処理中の時間を短縮します。

最大化されたセキュリティ

IoTデバイスによって生成されるデータは、サイバー犯罪者による不正アクセスから最大限の保護が必要です。フォグコンピューティングでは、フォグノードを監視し、他のIT環境と同じポリシーとコントロールを使用して保護できます。これにより、データは移動中および保管中も安全に保たれます。

帯域幅の使用削減

フォグコンピューティングでは、データ分析のためにデータをクラウドサーバーに転送する必要がないため、ネットワーク帯域幅の使用が制限されます。さらに、分析のための企業のインターネット依存も軽減されます。

接続されたデバイスは常に分析が必要なデータを生成していますが、ほとんどの分析は最も近い場所で行われるため、限られた量のデータのみを輸送する必要があります。

データプライバシー

フォグコンピューティングはデータプライバシーの確保にも非常に優れています。個人情報やミッションクリティカルなデータを扱うビジネスは、フォグコンピューティングが有益です。ここでは、すべての敏感なデータが厳重に監視されるITチームの下でローカルに分析されます。

ただし、高度な分析を必要とするデータのサブセットはクラウドサーバーに移動されます。それでも、このタイプのコンピューティングで処理されたデータは比較的安全です。

コスト効果

フォグコンピューティングの全体的なコンセプトは、クラウドコンピューティングよりも費用が少なくて済みます。帯域幅が少なくて済むため、運営コストが削減されます。このタイプのコンピューティングを選択する企業は、全体的なコストが削減されることが多いです。このようなコンピューティングは、ネットワーク帯域幅が少なくて済むため、運営コストが大幅に削減されます。

信頼性の向上

IoTデバイスはしばしば厳しい環境条件下で機能する必要があります。フォグネットワーキングは、データをクラウドサーバーに伝送する必要がなくなり、これによりこれらの厳しい条件下でもデータの信頼性が向上します。

リアルタイムアナリティクス

フォグコンピューティングを実行する企業は、リアルタイムでデータ分析にアクセスできます。データを長時間待つ必要がないため、競合他社よりも先に進むことができます。

特に金融、銀行、製造業などの企業は、迅速な意思決定のために分析データを必要とします。フォグコンピューティングは、その迅速かつリアルタイムなデータ転送により、こうしたビジネスに利益をもたらします。

フォグコンピューティングの欠点

物理的な場所への依存

フォグコンピューティングは、データソースデバイスに近い場所で行われます。したがって、リモートの場所からアクセスすることはできません。

セキュリティの懸念

フォグコンピューティングはセキュリティの問題から完全に免れることはできません。IPアドレスのスプーフィングや中間者攻撃（MitM）の犠牲になる可能性があります。フォグコンピューティングの概念はまだ発展の初期段階にあるため、開発者は未解決のセキュリティの脆弱性を探求しています。

スケーラビリティの問題

フォグコンピューティングは、ストレージシステムとデータ処理の間に追加のレイヤーが入る複雑なコンピューティングモデルです。ルーター、ゲートウェイ、ハブなどのより高価なハードウェアが必要です。その結果、フォグコンピューティングモデルをスケールアップすることは困難になります。

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