
エッジコンピューティング・プラットフォームは、組織がワークロード運用をエッジに移行し、洞察を得るまでの時間を短縮し、プロセスのセキュリティを強化することを可能にします。ヒューレット・パッカードとAmazon Web Servicesはエッジソリューションを提供していますが、業務をエッジに移行したい企業にとって、どちらがより優れたアプローチを提供しているのでしょうか?続きをお読みください。
参照: 熱意を抑えないで: エッジコンピューティングのトレンドと課題 (TechRepublic)
ジャンプ先:
- HPE GreenLake とは何ですか?
- Amazon Web Services とは何ですか?
- HPE GreenLake vs AWS: 機能比較
- 直接比較: HPE GreenLake vs AWS
- どのエッジ コンピューティング プラットフォームを使用すべきでしょうか?
HPE GreenLake とは何ですか?
HPE GreenLake は、オンプレミスの IT インフラストラクチャのセキュリティとクラウドの柔軟性を備え、ユーザーがデータを迅速に生成、制御、活用できるようにするクラウドツーエッジ プラットフォームです。
HPEが管理するプラットフォームにデータを接続することで、ユーザーは柔軟な消費モデルのメリットを享受でき、統合されたセルフサービスプラットフォームから洞察を生成できます。このas-a-serviceソフトウェアの使用量ベースの価格設定モデルは拡張性を高め、管理機能とセキュリティ機能もこのベンダーの優れた点です。
Amazon Web Services とは何ですか?
Amazon Web Servicesは、データの処理、保存、分析をエンドポイントの近くに移動し、セキュリティを強化できるエッジネットワーキングサービスを提供しています。AWSは、プライベートクラウドとハイブリッドクラウドの領域にサービスを拡張するためにAWS Outpostを開発しました。
AWS for the Edgeは、AWSのインフラストラクチャ、サービス、そしてセキュアなエッジコンピューティング機能をAWSデータセンター外の拠点にも拡張します。AWSを利用してクラウドロケーション経由でデータを配信することで、組織は包括的な境界保護、暗号化、そしてアクセス制御を実現し、エッジネットワークのワークロードを保護できます。
HPE GreenLake vs AWS: 機能比較
特徴 | HPEグリーンレイク | AWS |
---|---|---|
API | はい | はい |
アクセス制御 | はい | はい |
仮想マシン用のSaaSベースのインターフェース | はい | はい |
使用量ベースの課金 | はい | いいえ |
災害復旧 | はい | はい |
クラウドワークロード向けサービス | いいえ | はい |
直接比較: HPE GreenLake vs AWS
ハイブリッドクラウドコンピューティング
HPE GreenLakeは、クラウドプラットフォームと、エッジからクラウドへのデータの統合・変換を可能にするコンピューティング基盤を提供することで、ハイブリッドクラウドコンピューティングを実現します。これにより、クラウドコンピューティングインフラストラクチャを通じて、ユーザーはデータファーストのビジネスオペレーションアプローチを迅速かつ柔軟に実現し、価値実現までの時間を短縮できます。HPEは、HPE GreenLake for Compute Ops Managementによってコンピューティング管理プロセスを自動化・変革し、エッジからクラウドまでをシームレスに活用できるようにします。このサービスは従量課金制で提供され、ユーザーは幅広い構成から選択できます。また、コスト、ガバナンス、セキュリティに関する可視性も提供します。
AWSのインフラストラクチャとサービスにより、ユーザーはAWSデータセンター外に配備されたマネージドハードウェアを活用し、5Gネットワーク、都市圏、オンプレミスサイト、高耐久性デバイスなどの領域でAWSエッジコンピューティング機能を利用できます。これは、クラウド、オンプレミス、エッジロケーション全体でAWSハイブリッドソリューションを利用できることを意味します。AWSエッジネットワーキングサービスにより、ユーザーはグローバルなマルチサービス拠点(Point of Presence)を活用し、ユーザー向けデータを安全に転送・変換できます。AWSエッジコンピューティングサービスを利用することで、IoT、エッジコンピューティング、AI、ML、ロボティクス、アナリティクス、ストレージ機能など、エッジからクラウドまでのサービスを統合できます。さらに、これらのサービスは、選択したサービスに基づいて毎月課金される、より標準化された課金体系で提供されます。
データの洞察
HPE GreenLakeは、ユーザーが組織のデータに接続し、プラットフォーム内で統合することで、分析によって貴重なインサイトを引き出すことを可能にします。この統合分析プラットフォームは、データ分析、人工知能(AI)、機械学習、エッジ分析のためのインプレース機能を提供します。オンプレミス、エッジ、パブリッククラウドのデータとアプリケーションを接続し、ソースとして利用できます。Kubernetesネイティブの統合ハイブリッド分析およびデータレイクプラットフォームは、ファイルシステムサービス内でデータ分析を提供することで、分析コストを削減します。HPE GreekLakeのグローバルなデータ統合アプローチは、あらゆる分散した場所からのデータへのアクセスを拡張します。
AWS では、データが生成されるエンドポイントに近い場所で分析が行われます。AWS の多くのサービスは、エッジコンピューティングを介したデータ分析をサポートしています。AWS Outposts を使用すると、ユーザーは AWS 分析サービスをオンプレミスで実行し、クラウド内の AWS サービスに接続できます。AWS IoT を使用すると、クラウド上のデバイスに接続し、データ管理および分析サービスを提供するマネージドクラウドサービスを利用できます。AWS エッジの AI および ML 対応テクノロジーにより、ユーザーは ML モデルに基づく予測を実現し、大規模なデータ分析を行うことができます。多くの AWS サービスは、インターネット接続がない場合でも、接続されたサービス間の通信を可能にしてデータを収集し、AWS クラウドに送信することで、データ分析をサポートしています。
安全
HPE GreenLakeには、セキュリティ機能とテクノロジーが組み込まれています。HPEは、HPE GreenLakeのお客様のインフラストラクチャとアプリケーションを、コアからクラウド、エッジに至るまで継続的にリモート監視します。ユーザーはダッシュボードから、企業全体の1,500を超えるコントロールの規制およびガバナンスコンプライアンス状況を追跡できます。ビジネスイベントモニタリングでは、マルチクラウド環境内で重要なルール違反が検出された場合に、ユーザーにアラートを送信することもできます。さらに、このシステムでは、マネージドバックアップを作成し、マネージドバックアップリカバリサービスを利用できます。
AWS では、AWS エッジロケーションにある AWS サービスを利用して、エッジからクラウドまでデータと運用を保護し、安全なエッジコンピューティングを実現できます。AWS クラウドセキュリティの機能にアクセスすることで、これらのセキュリティ機能をエッジのワークロードに拡張し、エッジ環境、デバイス、エンドポイントを保護できます。AWS には、AWS Identity and Access Management や Amazon Cognito など、AWS エッジロケーションに適用できるセキュリティサービスが複数あります。これらのサービスにより、エッジアプリケーションのアクセシビリティを制御し、暗号化などのセキュリティメカニズムを適用できます。また、追加の AWS セキュリティサービスを使用することで、データストレージと処理オペレーションのすべてのレイヤーに多重のセキュリティ制御保護を提供することもできます。
どのエッジ コンピューティング プラットフォームを使用すべきでしょうか?
HPE GreenLake と AWS のどちらがエッジ コンピューティングのニーズをよりよく満たすかを判断するには、まず各ベンダーの強みと最適なユース ケースを検討する必要があります。
以下の点を重視する場合は、HPE GreenLake を選択してください。
- 使用量ベースの課金モデルを採用した、スケーラブルな消費主導型 IT インフラストラクチャ
- サードパーティのオンプレミス サーバーまたはクラウド プラットフォームのユーザー向けに機能を拡張するサービス
- HPEの機器やサービスと簡単に統合できるエッジコンピューティングソリューション
以下の点を重視する場合は AWS を選択してください。
- オンプレミスとパブリッククラウドの両方に存在するワークロード向けの統合 AWS クラウドスタック サービス
- より標準化された月額請求構造
- AWS アプリケーションおよびサービスと簡単に統合できるエッジ コンピューティング ソリューション
HPE GreenLake と AWS エッジ サービスは、レイテンシとセキュリティを強化してデータ操作を変革するのに役立ちますが、ベンダーが優れている領域を評価すると、エッジ コンピューティング プラットフォームで最も優先する機能を備えた製品を決定するのに役立ちます。