エッジがインフラストラクチャのルネッサンスを推進しています

昔は、インターネットへのアクセスは、ハードウェア モデムを購入して操作できる人だけに限られていました。 ハードウェアとヘイズ コマンド セットの不調和な金切り声は、あの暗黒時代を苦しんだ人々の心に消えることなく刻み込まれています。

急成長を遂げるインターネットへのより広範なアクセスは、CompuServe や AOL などのソフトウェアが登場するまで実現しませんでした。これらのソフトウェアにより、モデムを購入する余裕はあるが操作できない人でも「ワールド ワイド ウェブをサーフィン」できるようになりました。

時は流れ、現在では世界人口の半分以上にあたる 40 億人以上がインターネットにアクセスできるようになっています。

彼らがそうする手段は変わっていません。 家庭内の平均 7.8 台のデバイスと、それらが接続するインターネット上のアプリ間の接続を維持するという大変な作業を実行するインフラストラクチャがまだ存在します。 変わったのは、インフラストラクチャを操作するためのユーザーへの要求と、インフラストラクチャが提供するサービスを活用するためのソフトウェアの要件です。 モデムとルーターは今やコモディティ化しており、使いやすさと操作のしやすさが主なセールスポイントとなっています。

しかし、技術的な機能、最適化、そしてコストが高くてもパフォーマンスを向上させるオプションに関心を持つ消費者が増えています。 パフォーマンスの問題に対する解決策を提供する最適化されたインフラストラクチャが必要です。 こうした利点を売り物にする「プロ用」デバイスは、より高い価格を要求することができ、また、より高い価格を受け取ることができます。 つまり、Netgear は現在、「ハイエンド」 WiFi ルーター市場の 51% を占めており、その大きな要因はゲームに特化したルーターの「プロ」ラインにあります。 ここで告白しますが、私は 1 台、または 2 台所有しています。ゲームではラグが致命的であることは誰もが知っているからです。

この技術サイクルは、イノベーションの S カーブ理論によって表現されることが多いです。
 

このサイクルはほぼすべての業界で見られます。 専門化から商品化、そして革新へと、製品は同様の変革を経ます。 私たちは現在、イノベーションのチャンス、つまりインフラのルネッサンスの瀬戸際に立っています。

価値の抽出

インフラストラクチャのコモディティ化により、アプリケーションのワークロードが分散し、専門化されても、非効率性が生じています。

インフラストラクチャは、暗号化や高度な分析などの特定の種類のワークロードにリソースを提供することに重点を置かなくなりました。 インターネット トラフィックの速度と量の増加により、スケーリング戦略は垂直スケールに依存するものから水平モデルに移行する必要に迫られています。 ムーアの法則が衰退している（または少なくとも処理能力の需要に追いついていない）ため、水平型のソフトウェアのみのシステムの規模の経済性は限られています。 パフォーマンスに悪影響がなければ、デジタル サービスの需要とともに規模拡大のコストが上昇するため、利益は増加します。 このモデルは機能しますが、非効率的であり、規模の経済性の向上に使用できる未活用の処理能力が残されています。

テクノロジーの周期的な性質は、未活用の処理能力を活用できる最適化されたインフラストラクチャの必要性が差し迫っていることを示しています。

インフラには価値があります。 私たちはそれを家庭、市場、そして学校で見ています。 インフラストラクチャと最適化されたコンポーネントの価値は問題ではありません。 次の点を考慮してください。 

パブリック クラウドでは、プロバイダーが認識し、最適化されたインフラストラクチャの基盤を構築しています。 Amazon が提供する 266 種類のインスタンスの種類のうち、すでにかなりの数の「最適化された」インスタンスが存在します。 各インスタンスは、メモリ、I/O、コンピューティング、ストレージなどのリソースを最適化することでインフラストラクチャから価値を引き出すことに重点を置いています。 ワークロード要件を適切に最適化されたインフラストラクチャと一致させることで、コスト効率が向上します。 大量のリアルタイム分析を最適化する必要性から、GPU および FPGA 対応インスタンスの数も増加しています。 

これらのターゲットインスタンスが存在するのは、パフォーマンスと容量のニーズが、処理する必要がある AI/ML 関数の種類によって大きく決まるためです。 一部の機能は、ストレージ ビット数の増加とメモリ帯域幅の高速化によってより効果的に機能しますが、他の機能はクロック速度の高速化や CUDA コアの増加によってより効果的に機能します。 特定のアプリケーションによってインフラストラクチャの要件が決まります。

最近のNVIDIA による Armの買収を考えてみましょう。 400億ドルという驚異的な価格は、分散型AIによって部分的に推進される未来への投資として正当化されます。その機能は、特殊なハードウェアを活用することで部分的に実現されます。 

エッジへの拡張

組織がデータの生成を増やし、そこからビジネス価値を引き出そうとするにつれて、 AI と ML を活用した分析と自動化が、そのタスクに活用されるテクノロジーとして確実に検討されるようになるでしょう。 これらはまさに、最適化されたインフラストラクチャから恩恵を受けるタイプのワークロードですが、現時点では、そのメリットを最も享受できないワークロードでもあります。

データ センターとパブリック クラウドは、現在、このインフラストラクチャのルネッサンスを活用するという点で最も有能ですが、すべての企業が高性能ハードウェアのメリットを享受できる能力を拡大する最近の動きは、この動きが続くことを示しています。 テクノロジーがもはやデータ センターに限定されず、コーヒー ポットやスマートフォンにも浸透しているのと同様に、ハードウェアの最適化に改めて重点を置くことで、強力なコンピューティングをインターネットのエッジに分散できるようになり、AI ベースの分析を促進する強化された処理能力とデータが提供されます。

デジタル変革の 3 つのフェーズを通じてカスタマー ジャーニーを加速させていく上で、すべての企業が AI と分析のメリットを享受できるかどうかは、解決しなければならない課題の 1 つです。 そして、この課題は、最終的にはインフラストラクチャルネッサンスによって部分的に解決されるでしょう。