ポイント: AWS Snowball Edgeは、エッジコンピューティング機能を組み合わせた効率的なバルクデータ転送を可能にし、遠隔地でのパフォーマンスを向上させます。安全なデータ転送とローカル処理を促進し、インターネット帯域幅への依存を最小限に抑えます。
- データ移行、機械学習、IoTアプリケーションをサポートします。
- ストレージ最適化と計算効率のための構成を提供します。
ITコミュニティには次のような古い言い回しがあります：
「トラックの荷台に積まれたハードドライブの帯域幅を過小評価してはいけません。」
この興味深いイメージは、インターネットの速度とデータ量の間の競争の中で生まれました。要するに、転送が必要なデータが多ければ多いほど、インターネットを介して転送するのに時間がかかります。結局のところ、インターネットとクラウドは多くの文脈で非常に便利ですが、テラバイトのデータを送信するのはその一つではありません。情報の膨大な量をダウンロードしようとするよりも、物理的なハードドライブを配送する方が速い時点が必ず訪れます。Amazon Web Services (AWS) Snowball Edgeは、事実上どのプロジェクトのニーズにも対応できるシンプルで安全、かつスケーラブルな物理デバイスを提供することで、そのような状況に対応します。AWS Snowball Edgeは、クラウドコンピューティングの時代における大量データ転送を扱いますが、一歩先を進んでいます。元のAWS Snowballデバイスを取り入れ、以下を追加します：
- 最先端のコンピューティング機能
- 選択したAWS機能のためのオンボードストレージ。
この組み合わせは、一時的な問題へのソリューションが必要な時に、先進的な「エッジコンピューティング」を提供します。
SnowballとSnowball Edgeの違い
AWS Snowball Edgeは、より広範なSnowballデバイス分類の一種です。一般的なAWS Snowballは、AWSクラウドに対する大規模なデータ移行のためのペタバイトスケールのソリューションを提供します。一般的な使用例には、以下のようなデータの転送が含まれます：
- 分析データ
- ビデオライブラリ
- バックアップ
- ゲノムデータ
- その他の大規模アーカイブ
そのような膨大な量のデータの転送は、しばしば以下のような問題を引き起こします：
- 長い転送時間
- 高コスト
- セキュリティに関する懸念
クラシックなAWS Snowballは、ユーザーに直接配送される物理的な「管理コンソール」を使用することで、これらの問題を回避します。このコンソールは、強固な小型アプライアンスであり、自動E-Ink配送ラベルを備えた内蔵型の配送コンテナとして機能します。到着後、AWS Snowballコンソールは、Snowballクライアントをダウンロードして実行した後に、ローカルネットワークへの接続を確立しなければなりません。クライアントは、コンソールに高速で転送したいデータを選択し、暗号化するために使用されます。Snowballデバイスへの直接転送は、コストがかさみ遅い帯域幅の使用を回避します。たとえば、高速100Mbpsインターネットを介して100テラバイトを転送するには数ヶ月かかることがあります。一方、2台のSnowballコンソールを使用すると、同じ転送には1週間もかかりません。このような帯域幅使用の削減は、待機時間を短縮するだけでなく、長期的な高速度インターネットに必要な数千ドルのコストを大幅に削減します。AWS Snowball Edgeは、特に要求の厳しい状況に対して、同じアイデアを適用しますが、追加のエッジコンピューティング機能を備えています。
エッジコンピューティングの追加
ほとんどの人や企業が個人用コンピュータやその他のハードウェアを所有しているにもかかわらず、通常はクラウド内の集中サービスを介してそれらを使用します。元のAWS Snowballの目標は、データをクラウドに転送することですが、プロバイダーはクラウド機能の向上の限界に達しつつあります。これらの企業が広範なスケールでクラウドを集中化した今、小さな制限がより明らかになってきました。たとえば、光の速度の制限により、ブラウザの起動やオンラインゲーム中に、さまざまな信号が世界中でピンを打つことで短いが感じられる遅延が発生します。これらの不足を克服することは、「エッジコンピューティング」や「インテリジェントエッジ」の誕生につながりました。この文脈では、「エッジ」は以下の両方を指します：
- クラウドコンピューティング時代の比喩的なエッジ
- 地理的なエッジ、そこでは場所のためにクラウドに依存することができない、または実用的でない
データをクラウドに転送するだけでなく、エッジコンピューティングデバイスはローカルで処理し、大規模なコンピューティングワークロードを実行できます。データの発生源の近くでエッジコンピューティングを行うことで、地球を通じて転送するのではなく、遅延が大幅に削減されます。基本的に、クラウドがあなたのところに来るのです。正しい場所に正しい機器が揃っている必要はありません。現在のエッジコンピューティングアプリケーションの例には以下が含まれます：
- スマートフォンなどのデバイス上での情報の暗号化と保存により、クラウドへの依存を軽減
- ウェブサイトへのローカルでの読み込みと保存、定期的にクラウドと同期
- 人工知能をデバイス上で実行して、クラウドの使用方法を賢くする。
AWS Snowball Edgeは、強化されたローカル計算能力を提供し、デバイス上でのデータ自動暗号化を行うことでこの技術を採用しています。これらのアプリケーションのそれぞれには多くの利点があります。ユーザーはより迅速で信頼性の高いサービスを受けられ、企業は柔軟なハイブリッドクラウドコンピューティングの利点を享受します。
AWS Snowball Edgeの利点
すべてのSnowballデバイスは、AmazonのS3（Simple Storage Service）への大量データの転送を可能にし、ジョブ管理のために同じAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）を使用し、類似のコンソールを備えています。AWS Snowball Edgeは、追加のエッジコンピューティング機能と改善されたローカルストレージを提供します。具体的には、以下を可能にします：
- デバイスのクラスター化
- AWS Lambdaを使用したローカルコンピュート
- AWS IoT GreengrassおよびAmazon Elastic Compute Cloud（EC2）コンピュートインスタンスとの使用
Snowball Edgeの容量
ストレージ容量の観点では：
- AWS Snowballデバイスは、50または80 TBの容量を提供し、それぞれ42または72 TBが使用可能です。
- AWS Snowball Edgeは100 TBを持ち、83 TBが使用可能です。（ノードごとに45の使用可能なTBを提供する100 TBクラスターオプションもあります。）
クラスター化は、ストレージを需要に応じてローカルで増減させながら、5〜10デバイス間でほぼ完璧なデータ耐久性を実現する能力を提供します。両方のデバイスのアイデアと実行は非常に類似していますが、AWS Snowball Edgeはタスクを実行するためにクライアントのダウンロードに依存しません。Snowball用のAmazon S3アダプターを使用する場合、AWS Snowball Edgeデバイスにはクライアントが事前インストールされています。データはAWS Snowball Edgeデバイスへの転送時に自動的に暗号化されますが、ダウンロードしたSnowballクライアントを使用すると、データはSnowballデバイスへの転送前にワークステーションで暗号化されます。
Snowball Edgeデバイスの構成
AWS Snowball Edgeには、選択できる3つのデバイス構成オプションがあります：
- ストレージ最適化：Amazon S3互換のオブジェクトストレージ、ブロックストレージを提供し、24 vCPUsを備え、大規模データ転送とローカルストレージの両方に適したオプションです。
- コンピュート最適化：52 vCPUsとオブジェクトおよびブロックストレージを備え、高度な機械学習やフルモーションビデオ分析に最適です。
- オプションのオンボードGPU：コンピュート最適化バージョンの追加機能を強化します。
Amazon S3互換性に加えて、Amazon EC2エンドポイントは、AWS Snowball Edge上でのインスタンスを実行および計算するためのAPIアクションのサブセットをサポートします。イベントに応じてLambda関数をトリガーすることもでき、管理なしでコードを実行できます。
AWS Snowball Edgeの使用
デバイスオプションをAWS Lambda関数やAmazon EC2インスタンスタイプと組み合わせることで、ユーザーはAWSでの開発とテストを行い、任意の場所にあるデバイス上でアプリケーションを展開できます。これらのさまざまなオプションに共通の使用例には以下が含まれます：
- データ移行と輸送
- 機械学習
- 画像のコレクション
- IoTセンサーストリームのキャプチャ
たとえば、すでにAWS Snowball Edge技術を利用した団体には、ボーイングとオレゴン州立大学の研究チームが含まれます。ボーイングは、遠隔地での画像キャプチャドローンの飛行中にそれを活用しました。AWS Snowball Edgeは、データをその場で前処理してから、クラウドに転送して分析することを可能にしました。同様に、OSUチームは遠隔研究船でデータを収集し、分析してから帰宅後にクラウドに転送する必要がありました。AWS Snowball Edge技術を利用することを考えている場合は、実行すべきステップを調査してください。管理者レベルのAWS Identity and Access Management権限を含むAWSアカウントを作成する必要があります。転送したいファイルやフォルダーは、Amazon S3のオブジェクトキー命名規則に従う必要があります。具体的な手順は、データをインポートするか、エクスポートするか、またはコンピュートインスタンスを使用するかによって異なるため、詳細を確認して、正しく作業を行うことを確認してください。
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