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Kevin Brown:エッジデータセンターの流行語で現実まで

記事公開日時 : October 8, 2019, 9:49 pm
ACROFAN=權 容滿 | yongman.kwon@acrofan.com | SNS
Schneider Electricは、9月19日にシンガポールMarina Bay Sandsホテルで「エッジプレスカンファレンス2019」のイベントを通じて、エッジインフラのためのSchneider Electricの戦略とソリューションを紹介した。Schneider Electricは今回のイベントで「Life at the Edge」をテーマに、効率的なエッジインフラの構築と運営のための「エコストラクチャ」プラットフォームとさまざまなソリューションを紹介した。

IoT活用の拡散などと共にITインフラ全般の構成で「エッジ」インフラの重要性はますます高まっており、2025年には世界中の企業から生成されたデータの75%はエッジから生成され処理が可能になると予想されている。そしてエッジインフラの構築と運営においてSchneider Electricは「Life at the Edge」をテーマにした今回のイベントで、クラウドベースのソフトウェア、AIおよびマイクロデータセンターインフラを活用したデジタル変換およびビジネス収益性の向上のための新しいトレンド、大胆なアイデアや市場への洞察を提示し、このような機会を実装するためのSchneider Electricの戦略とソリューション、協力などを紹介した。

今回のイベントでKevin Brown Schneider Electricセキュリティ電力部分のかく革新部門首席副社長兼CTOは、エッジデータセンターの実装において現実的に考慮すべき点について紹介した。エッジでのインフラ構築は我らの期待以上に可用性が重要だが、可用性を高めるための資源を投入するには難しいのが現実であり、可用性を確保するための方法も伝統的なデータセンターとは違う方法で接近しなければならない。そしてSchneider Electricは現実的にエッジの復元力を効率的に最大化する方法で管理システムのクラウド化、膨大なデータを活用するためのAI技術の活用などを挙げた。

▲Kevin Brown Schneider Electricセキュリティ電力部門首席副社長兼CTO

▲インフラ全体の可用性を考慮すると、ローカルエッジの可用性も予想より高くなければならない

Kevin Brown Schneider Electricセキュリティ電力部門革新首席副社長兼CTOはこの席で、現在のエッジインフラとハイブリッドエッジアーキテクチャについてはさまざまな見解があるが、これを簡単に見ると中央の大規模なデータセンター、そして地域の拠点別「地域エッジ」、ユーザーに最も近くてデータを生成して消費する「ローカルエッジ」の構成で見ることができると紹介した。またこの構造でも、ローカルエッジがどの程度のコンピューティング能力を持って、どのようなデバイスと接続されて動作されるかに応じてモデルが変わるだろうが、ローカルエッジはデバイスが一番最初に接続される位置にあると付け加えた。

ローカルエッジの可用性と復元力を実現するのにおいて一番最初に考えるべきことは、人々がITに期待する「期待度」が変わったという点が挙げられる。ある障害でサービスが停止した場合、誰かに大きな影響がないかもしれないが、誰かにとっては大きな災害のように近づくかもしれないのだ。そして、伝統的なデータセンターの可用性の面は、99.67%可用性のTier 1から、99.995%の可用性のTier 4に至るまで段階的に存在するが、これを可用性数値でみると小数点単位の変化くらいで小さく見えるが、これを「障害許容時間」に見るとTier 1は28.8時間の間サービスが止まっても達成することができるが、Tier 4は1年に25分程度のみが許容されると紹介した。

一般的にデータセンターが目指とする可用性レベルは、99.98%の可用性を目的とするTier 3級であり、このときの年間許容されるダウンタイムは1.6時間程度である。そしてこれを引き上げる努力も継続的に行われるが、IT的な視点からダウンタイムだけに集中すると、ユーザー経験に関係なく結果が歪曲される可能性があるという点が指摘された。また、Tier 3級の中央データセンターとTier 1級のローカルエッジとの組み合わせを考えてみると、可用性レベルは99.65%程度に低くなりダウンタイムは年間30.7時間に達することができる。これに実際にはエッジも期待以上のミッションクリティカルなデータセンタータイプに構築されるべきだと強調した。

このように期待以上のミッションクリティカルなデータセンタータイプにエッジサイトを実装するのにおいて必要な点なた、施設レベルでのセキュリティ側面、 リダンダンシー構成と独立した冷却、モニタリングとマネジメント、ローカルサポート人力などが挙げられる。そしてこのような要件を反映し、エッジの復元力を向上させるために必要なことは、統合された生態系、適切な管理ツール、分析とAIの活用などが挙げられた。これにより物理的環境までのモニタリングと装備へのアクセス制御を実装して、リモートで設定を構成し、問題が発生する前に事前対応が可能になるということである。また、AIの活用は管理人力の負担も軽減することができる。

▲エッジ環境では複数のプレイヤーが一緒にする「統合された生態系」の側面がさらに格別なる

▲分散されたエッジ環境の管理ツールは「クラウド」ベース実装が効果的である

生態系内での活発な協力を通じた「統合された生態系」の核心は標準化、堅牢性、シンプルさが数えられ、これによりエッジ環境の特徴である「分散された多数の設置環境」と「不足している常駐管理人力」を克服することができる。エッジもユーザーの環境では障害が発生したら周辺のすべての消費、流通環境が停止するものであり、これにエッジ構築でも管理やセキュリティなどの検討が必要である。これにエッジ環境はどこでもモニタリング、管理することができなければならず、パートナーを介してシステムの構築と配布が行われるため人材への教育側面も考慮して、ユーザー別の様々な構築事例や障害状況などの発生時に迅速に対応することができなければならない。

一方、システム構築での人材教育側面はかなり重要な部分であり、統合された生態系の重要性はこの部分でも強調される。例えばSchneider Electricの顧客が「マネージドサービスプロバイダー」としてサービス提供を検討している場合、直接人材を送信して対応できない場所の顧客にはその地域のサービスプロバイダに関連内容を委託する場合も生じる。そして顧客のアプリケーションがどんなものかよってコンピューティング能力がローカルエッジに配置される構成も可能である。Schneider Electricはこのような多様なニーズに対応することについてHPE、Dell EMC、シスコなど様々なパートナーと緊密に協力していると付け加えた。

物理的に遠く離れた遠隔地に配置されたエッジインフラのための管理ツールにとって、既存の管理ツールは情報へのアクセス制御やアラーム問題、管理サイクルなどエッジに適合していない様子でもあった。これにSchneider Electricはこれらの問題を克服する方策として「クラウド」ベースのエッジ管理環境を提案した。管理環境がクラウドベースので実装される場合、デバイスとの接続性と拡張性の面での限界を克服し、いつでもどこでも遠隔地デバイスにアクセスしてモニタリングし、デバイスの規模拡張性の面でも心配する必要がないということだ。この他にも柔軟な支払いモデルやソフトウェアアップデート側面の有利さ、AIなどの新技術の活用においても有利である点を挙げた。

▲クラウドとAIの活用はより正確な洞察力を提供することができる

エッジインフラの管理でもAI技術は人の手間を減らし、データに基づいた効率的な管理を可能にしてくれるものと期待される。しかし、これを適切に使用するためにはいくつかの準備が必要である。一番最初に挙げられた持ち物には安全で拡張性のある、強固なクラウド・アーキテクチャーが挙げられて、これと共にすぐ使用できる大量の正規化されたデータが用意された「データ・レイク」が必要であると紹介された。この他にもシステムの活動について深い理解を持っている専門家と、マシンラーニングアルゴリズム専門性へのアプローチが必要だと付け加えた。

実にデータを活用した洞察力導出において、どんなデータを持ってどんな問題を分析するかを明確にし、それに応じてデータを収集、精製することが重要である。データを単にAIシステムに注ぎ入れるだけで結果が出ることでもないし、データ分析作業の多くは分析できるデータを得て精製する過程であるのだ。もちろん、このような点を顧客が正確に把握して扱うことは容易ではないし、顧客が直面する問題もさらに複雑になっており難易度は高まっていると指摘した。

そしてSchneider ElectricはUPS管理側面のデータ分析と洞察力部分を簡略化させる方法で「UPSスコア」を紹介した。この「UPSスコア」は、さまざまなインフラにインストールされた多くのUPS情報をアルゴリズムに基づいて分析、ユーザーのUPSが今どのような状態なのか分かりやすく示して障害が起こる前の一連の措置をとるようにする。このときスコアを付ける基準は機器の使用期間、バッテリーの使用期間と温度、上位バランス、アラームデータとセンサデータなどを参考し、これによって現在の状態をより直感的に把握し、実際の深刻な問題が起こる前に事前対応にも乗り出すようにする。

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