自己完結型 HCI アプライアンスで提案すべきお客様環境とは

エッジが必要な理由とその重要性

https://www.dell.com/ja-jp/dt/solutions/edge-computing/index.htm#collapse&tab0=2&tab1=0

エッジとは、データがその作成地点の近くで処理され、重要な価値がただちに生み出される場所です。たとえば、工場や小売店舗、地方の営業所、工事現場などの情報源の（データが生成される）場所で分析し、出力された結果（データ）に基づいて行動することができれば、効率性を高め、エクスペリエンスを向上させ、イノベーションの優先事項を推進できます。

デル・テクノロジーズのエッジソリューションは、運用を効率化し、必要なときに必要な場所でインサイトを引き出し、設計から導入に至るまで高いセキュリティを提供することで、お客様の課題に対処します。エッジが拡大して変化しても、これらすべての対応が継続的に行われます。

昨今の AI の急速な需要によりサーバーにおける AI に関連する処理要求は増加の一途を辿っています。AI が学習するソースは出力される結果の信ぴょう性と専門性を高めるために、各企業ではソースとなるデータはプライベートで生成されたデータが大量に使われています。そのデータとは、基幹システムで利用してきたデータベースの情報（たとえば在庫情報や顧客情報、入出庫トランザクションデータなど）や店舗で生成される顧客行動データ、工場で出力される機械からの情報データなど社外には出せないデータばかりです。つまり、企業の中のありとあらゆるところから出力された大切なデータが AI が利用する学習データのソースとなります。

特に工場や店舗から出力されるデータの量は膨大なものになり、ビッグデータの管理能力を持つ人材によるデータの選別によって取捨選択されますが、この店舗や工場、いわゆるエッジと言われるエリアからのデータの処理がデータ分析、AI にとって重要なものになります。

それは、エッジでデータを処理してエッジで利用するデータ、本社にデータを送信しデータセンターで分析されるデータ、SnS などの一般情報と専門性のある独自のデータを比較、混在して分析するためにパブリッククラウドに送られるデータなどがあり、すべてエッジで処理、取捨選択が自動で行われることが想定され、その処理を担うエッジコンピュータの能力はビジネスにイノベーションを提供する要因となります。 最近話題の GenAI もほぼパブリッククラウドで学習するのが定常のようで、エッジで生成されたデータをもとにエッジでファインチューニングし、パブリッククラウドにデータをアップロードしたあと追加学習し結果をフィードバックするようなプロセスが多く見受けられます。

エッジクラウドコンピューティング

https://www.dell.com/ja-jp/dt/learn/cloud/edge-cloud.htm

エッジデバイスの数とコンピューティング能力は増大しています。携帯電話やノート PC からコネクテッド カー、ゲームシステム、IoT デバイスまで、エッジテクノロジーはより一層大量のデータを生成し、より多くの帯域幅を必要としています。たくさんのデバイスから出る大量のデータを中央にあるデータ センターに送信されて処理されるような従来型のクラウドテクノロジーによって管理するのは、予想以上に理想的ではないと気が付くまでそう多くの時間は必要ありません。エッジ利用には以下のような課題があります。 

• レイテンシーの増加
  エッジデバイスとデータ センターの間でデータをやり取りすると、レイテンシーが大幅に増加します。これは、ミリ秒の応答の遅れが危険となりうる自動運転車や消防署などのユースケースでは許容できません。

• 信頼性の問題
  レイテンシーと帯域幅の問題のため、企業はミッション クリティカルまたはタイムクリティカルなアプリケーションを信頼できない可能性があります。

• コストの増加
  大量のデータを高速で移動すると、コストが急速に増加する可能性があります。特にパブリッククラウドを利用の際は、トラフィック量によるコストに繊細な注意が必要です。

• 帯域幅の不足
  単純に、エッジリソースによって生成されるデータ量を処理するための帯域幅が不足している場合があります。制限のために諦めてはいけない部分の事前の確認は必要不可欠です。

• リスクの増加
  エッジデバイスとデータセンターの間で送信されるデータ量が増加すると、攻撃対象領域が広がります。必要最小限のデータ転送間隔によりサービス品質を落とさないようにするためには根本にあるセキュリティ対策が重要です。

エッジデバイスによって生成されたデータをより効率的に管理するために多くの企業は処理を分散することで、その役割をエッジ デバイスに移すシステム構成に移行しています。エッジクラウドインフラストラクチャを使用することで、特定のワークロードをどこで処理するのが最適か？をより正確に判断できます。

IT 管理者にとっての課題は、企業がより多くのクラウドサービスとテクノロジーを取り入れることによって、それらを管理運用ためのタスクが非常に複雑で大量になるということです。各クラウドプラットフォームには、独自の管理フレームワークとプロセスがあります。一貫性のあるツール、運用、インフラストラクチャがなければ、複数のクラウドリソースを管理することによってスグにコストと複雑さが増し、イノベーションが制限されてしまいます。

エッジクラウドテクノロジーなどのクラウド製品のメリットを適切に活用するためには、企業は単一のハイブリッドプラットフォーム上でパブリック、プライベート、エッジクラウドリソースを統合できるソリューションが必要になります。

組織におけるエッジソリューションの使いどころ

エッジ・テクノロジーには確かに魅力があり、さまざまな産業分野の組織で高い需要がある。調査結果によると、導入と活用はほとんどの組織にとって目前に迫っている。調査対象者の組織の大部分（94%）は、少なくとも業務活動においてエッジ・ソリューションの利用を計画している。しかし、エッジのメリットやユースケースに対する組織の関心は高まっているものの、ほとんどの組織はまだその初期段階にとどまっている。10社に1社（10％）しか本番環境での利活用が進んでいない。

ほとんどの組織（87％）は、今後2年以内にエッジ活用における次の段階に移行すると予想している。遠くない将来に、エッジソリューションとテクノロジーを活用する、あるいはさらに活用しようという意欲がかなり高まっていることを強調している。このことは、今後2年以内に、組織の大部分（80％）が、少なくとも次のようなエッジ展開を行うことを示唆している。エッジの導入は、現在の60％から、少なくともパイロット段階に入ると予想される。さらに、10社に4社（40%）が本番稼動する見込みであることを示唆している。このテクノロジーの急速な普及曲線を示唆している。 

もちろん、業界によって進歩の度合いには差がある。例えば、政府機関 製造業（64％）と電気通信（64％）は最も進んでいるが金融業は、初期段階（24％）および上級段階（17％）にあり調査対象の全業界の中で最も低い。また お客様の期待、適合性、専門性、システム、予算、インフラには、これらの業界間でかなりの違いがある。したがって、エッジの採用パターンにも違いがあることは、特に驚くことではない。

すでにエッジ導入を試験的に行っている企業の97％が、エッジに移行しなければ組織に悪影響が及ぶと考えている

実際、業種ごとのデータを掘り下げてみると、興味深い内容が浮かび上がってきます。それぞれ業界ごとに特有の課題があるようです。例えば、ヘルスケア業界では データ・ライフサイクル管理に関する課題が最も多く（38％）、セキュリティに関する懸念（27％）を含め半分以上がヘルスケア業界の代表的な課題となっています。ヘルスケア業界は、レガシーでバラバラなデータインフラをめぐる広範な問題を解決するための課題に取り組んでいるため、セキュリティに関する懸念が習得すべき課題として優先順位が高くなっていることを示していると考えられます。ここは、分離調達によりインフラを効果的に運用できるようになってきているものの、まだまだレガシーな構成を取っている組織が多く、エッジ導入への大きな足かせになっているのは事実です。

調査によると、全体的に見られる課題は、新しいエッジベースのインフラやソフトウェアの導入と並んで、IT/OTの優先事項がより切迫しているという問題であることがわかりました。このような課題が比較的一般的であることは残念なことですが、エッジテクノロジーについてベンダーと話しをする際に、組織の課題が浮き彫りになっています。

すでにエッジを試験的に導入している企業のほぼすべて（97％）が、エッジに移行しなかった場合データの有効活用の低下（43％）、運用コストの増加（43％）、競合他社に遅れをとる（43％）といった悪影響が生じると予測し、運用コストの上昇（43％）、競合他社への遅れをとる（41％）可能性が高いとしています。

77%は、今後 3～5 年間で、組織における複数のエッジ・ユースケースの導入が、多少なりとも、あるいは大幅に増加すると予測している

エッジテクノロジーの用途は、リアルタイム診断のための患者データの分析を可能にすることによるヘルスケアの改善から、効率を高め、生活の質を向上させるスマート街灯まで、多岐にわたります。このことは、典型的なエッジ・ロケーションにおいて、パイロット段階または本番運用段階にあると報告されたさまざまな事例の平均数が証明しています。回答いただいた内容によると、その平均数は 9 件で、数字上は多いように見えますが、エッジテクノロジーの検証段階であることがわかります。

また、この傾向はさらに強まる見込みで、3/4 以上（77％）が、今後3～5年の間にエッジ・ユースケースを導入するケースが「増える」と予測していると回答しています。このことは、テクノロジーにとっては好材料なことですが、業界が AI やデータ管理市場ですでに経験しているようなスキルセットの課題もあり、さらに複雑化しているとも言えます。

業種によってユースケースは異なりますが、金融ではデジタル・セキュリティのためにエッジを使用する傾向が最も高い（55％）一方で、政府機関では上下水道のモニタリング（39％）、通信業界ではネットワークの近代化（33％）のためにエッジを使用する傾向が最も高く出ています。しかし、一般的には調査対象となったすべての業界で現在採用されているケースの種類は、製造業、小売業、通信事業者におけるモニタリングやトラッキングなど、より基本的な用途が多いと感じます。 

エッジで活躍する HCI

エッジテクノロジーにより一貫性のあるオペレーションを実現

HCI エッジソリューションの導入後すぐに Mercy Ships は多くの時間のかかる紙ベースのプロセスを置き換えることができました。「コンピュートとストレージが搭載されたことで、多くのプロセスが自動化され、高速化されました。現在では、手術スケジュールをリアルタイムで更新し、より多くの手術を処理し、より多くの患者を治療しています。」と語ります。Mercy Ships の人事部門は、年間 300% 近いボランティアの入れ替わりを計画的に管理し、船上の 1,500～3,000 人のスキルとスケジュールを管理する必要があり VxRail がエッジでリアルタイムに処理することで、この作業は大幅なコスト削減につながっています。エッジからコア、そしてクラウド・コンピューティングを利用し 16 箇所にある国内オフィスと船内の病院は、中央データベースに情報を集め共有することで、スケジューリング、スキルの記録、過去のボランティアの役割などをリアルタイムでデータを更新し自動化することができます。これにより医療スタッフや運営スタッフをより効果的かつ迅速に配置できるようになりました。

長期にわたる介護者のエンパワーメント

船にあるテクノロジーを活用し、現地の医師、外科医、看護師は、集中治療室のある模擬診療所で学び、リアルな自動マネキンを使って練習することができます。「私たちの船でトレーニングを提供することで、地域住民のために医療能力を開発することができます。医師や看護師は、エッジテクノロジーを使ってクラウドに接続することで、遠隔地からトレーニングを強化し、私たちの船が出航した後も患者にサービスを提供することができます。また、遠隔地からの診察や専門医による支援は、専門的な知識を持つ船内のケアチームのスキルを補強することができる。専門的な専門知識と医療技術によって技術革新し私たちは、数年前には考えられなかったような遠隔操作による手術やその他の成果を実現するための舞台を手に入れたのです。」と情報システム担当副社長のデイヴ・シュワドレナクがコメントしています。

成果の向上

VxRail のおかげで世界中の医師とデータを共有し、すぐに専門家の意見を聞くことができるようになりました。 船にいる介護士は、情報を交換し、患者に何が起こっているかを把握することができます。 また、衝突警報など、第一世界の病院では一般的ですが、今までは船内になかった対策を導入することができます。“
Mercy Ships での医療は進歩を続けている。 「患者の治療と回復には数秒の違いが大きく影響するため、VxRail によって患者、医師、看護師の治療体験のスピードと質を継続的に改善することができます。」とシュワドレナクは言う。
Mercy Ships にとって、Dell VxRail は船上データセンターを将来に向けて発展させる一助となるでしょう。 「私たちは、以前は存在すらしていなかった多くの可能性に取り組むことができるようになりました。例えば、新しい人事情報システムや電子カルテを全船に導入し、データをすぐに利用・共有することができます。」 Mercy Ships Enterprise Infrastructure Director のジョナサン・ダイソンは結論付けています。

日本では小さめオフィスでバズる可能性あり

Mercy Ships はエッジソリューションの事例として掲載されていますが、デジタルトランスフォーメーション事例としても成り立ちます。それは、多くの手作業がデジタル化されたことで多くの業務が効率改善されており、サービス向上につながっています。これを人は DX と呼び、日本では経済産業省が発表している DX レポートの「2025 年の崖」の対象となる環境です。

これからご紹介する Dell VxRail VD-4000 のエッジ・ユースケースを題材に議論することはとても重要です。なぜならエッジにおけるユースケースは重複する幅広い業界とリンクしているため事実上無限だからです。たとえばコンピュータ・ビジョン技術は、小売業、スマートシティなどで広く展開されていますし人工知能（AI）とアナリティクスのアプリケーションは、事実上あらゆる業界に適用されるといった具合です。これらのエッジ・ユースケースの例に共通しているのは、特定のエッジ要件（サイズ、重量、フォームファクター、設置場所、管理機能、電力使用要件など）があるということです。それは、いままでエッジでデータを処理することを考えていなかった、つまり今まではエッジで収集したデータは必ずパブリッククラウドやデータセンターに送信していたため、コンピュート機能を物理的に設置する環境がないのです。現に、コンビニなどのバックヤードに空調の整ったデータセンターはありますか？おそらく、あるのは飲み物を保管する冷蔵庫だけだと思います。残念ながら、そこにはデータセンターに設置するようなサーバーを置くことはできません。

Dell VxRail VD-4000 は、エッジにおけるインテリジェント・ソリューションに必要な能力、特徴、機能を備え、これらの要求の多くを解決できる。

• 小型、軽量、奥行きの短いフォームファクター

• 柔軟な展開オプション

• 過酷な環境に耐える堅牢なコンポーネント

• NEBS および MIL-STD 認証

• VxRail HCI システムソフトウェアによる一貫した運用管理

• 組み込み vSAN witness

VD-4000z はエッジクラウド利用だけでなく、DX にも適用できる有能な自己完結型 HCI です。

1. 独立するクラスターの最小構成

   • 1node VxRail のサテライトノードはデータセンター(HQ)に司令塔になる VxRail が必要

   • いままでの 2node vSAN は witness サーバーをデータセンター(HQ)に配置していただくようにお願いしていた

   • 結局今までは本社とブランチという構成のみが想定されていた

   • 今回登場した VD-4000 は本社は関係なく、この筐体 1 セットだけで動かすことができる

   • witness サーバーが含まれている理由の背景を考える

   • GPU の搭載も可能（本気エッジユーザ向け情報）

   • 2U4 ノードのラックマウントタイプ（VD-4000r）もあります 

2. データセンターいらず
   戦車、飛行機、船、倉庫、工場に設置されることだけでなく、データセンターではないところに設置されることを考えている

このようなお客様にハマるのでは？

サーバー５台 ＜ VD-4000z １台

VD-4000 は 2 ノード vSAN 構成で、その能力を発揮します。2 ノード vSAN の場合 witness サーバーが必要で、もう一台サーバーを用意しなければいけないので、イヤがられることが多かったのですが VD-4000 の場合、あの小さな筐体の中に witness サーバーも含まれています。その witness サーバーは Intel Atom プロセッサ C3508 を採用していますので、価格にもそれほど影響はありません。つまり、あの大きさで 2 ノード vSAN の仮想環境が完成しますので、余計な出費もなく、スグに仮想環境での運用が始められます。

VD-4000z は 2 ノード vSAN 構成ですので、2 ノードありますからワークロードは各ノードで分散されます。1 ノードあたり 1 ソケット CPU で、Intel Xeon D-2700 の 8コア～20 コアまで選べます。この最大 20 コアと統合 AI アクセラレーションを備えた Intel の Ice Lake D プロセッサは D-1700 と D-2700 で構成され、いずれも高密度ボールグリッド・アレイ・パッケージの統合イーサネットを搭載したハイパフォーマンス SoC で、エッジでの組込み機器および堅牢なアプリケーションに対して、サーバークラスのコンピューティング、ハードウェアベースのセキュリティー、高帯域幅 I/O を提供します。また、ハード・リアルタイム・ワークロード、極端な温度範囲、産業用使用条件に対応しており、高帯域幅のビデオ分析、製造、航空宇宙産業などの要件の高いアプリケーションに最適です。

コスト的には物理サーバが 5 台以上あるお客様は VD-4000 に移行した方が運用コストも含めて TCO 削減につながると思います。 

0.5 人情シス

昨今、中小企業における IT 管理者不足によるシステムの維持や、ビジネス成長に伴うリソースの増強はなかなか進んでいないのが現状です。しかし、Dell VxRail は運用にコストがかからないように設計され、サービスも充実しています。この部分が、他にはない差別化ポイントになります。

• インストールは独自のウィザードにより、電源投入してからわずか数時間で設定が完了するターンキーソリューション

• システム独自のインターフェースを使わず、使い慣れた vCenter のインターフェースに VxRail 独自のメニューを追加

• VMware 社と共同開発した唯一の HCI である VxRail は、VMware 社からパッチがリリースされてから 30 日以内に VxRail への適用モジュールを公開

• アップデート時にはわずらわしい互換性確認や適用順番を考慮しなくても Dell Technologies が事前にテストしたものを無償でメーカーが適用

• SaaS の運用サービス CloudIQ を使ってお客様のシステム環境を可視化、アラートの表示、AI によるリソース診断など無償で提供

という、Dell Technologies、Dell VxRail ならでは、の様々な IT 管理者お助けツールやサービスを提供します。

また、VD-4000 は粉じんなどから機械を守るフィルターや -5 度から 55 度までの温度に耐えられる設計が施されています。みなさんにとっては「そんな冷凍庫や砂漠みたいなところにサーバーは置かないから、そんな能力は必要ない」と思うかもしれませんが、裏を返せば「データセンターに設置しなくても良い」ということになります。つまり、VD-4000 をみなさんと同じオフィスフロアーに設置すれば、データセンターのコストが浮く、ということに繋がるのです。もともとエッジ用に設計された筐体なので、棚置き（積み重ね）、DIN レールへのひっかけ設置、VESA 規格（モニターやテレビなどのマウントのための金具規格）のマウントなどいろいろな形で設置することができるので、置き場所に困りません。

もう、まさにエッジにも中小企業の仮想環境としても超使える VD-4000 なのです。

さいごに

お客様が仮想環境に移行するとき、既存のシステムがどれだけ使われているか、によって導入するべきサイズが変わってきます。大抵の場合は、お客様からヒアリングするのが一般的ですが Dell Technologies では Live Optics というアセスメント支援ツールを無償で公開していますので、これを使って現状調査することがあります。このツールは .NET があればインストールは不要で実行すれば動きます。コレクターと呼ばれるデータを収集するモジュールをお客様の調査対象と同じネットワークに接続し、指定した時間データを取得し続けます。取得したデータを Live Optics のクラウドにアップロードすると、グラフィカルにウェブサイト上で確認できたり、提案書作成のために PPT でほしいというリクエストにも答えることができます。また、出力された結果を Dell Technologies の Sizer にアップロードすれば、いまお使いの IT 機器を何の機器でどのような構成にすれば良いのかを教えてくれます。機器にもよりますが Sizer で出力したデータを構成ツール（DSC）にアップロードすれば、そのまま見積もり作成まで進むことができて、とっても便利です。

ぜひ、一度使ってみてください。