データ爆発の時代: 分散ネットワークの使命とは?

人類のデータ爆発

しかし、今日存在するデータの総量は規模においてほぼ計り知れないほどですが、その増加率はさらに驚異的です。 2012年にIBMは、世界のデータの90%が過去2年間に作成されたと計算しました。それ以来、世界のデータの総量は飛躍的に増加し続けており、この傾向は今後も続くと思われます。実際、IDC は、今後 3 年間で人類が過去 30 年間に生み出したデータよりも多くのデータを生み出すと予測しています。

当然の疑問は、「何が変わったのか？」です。なぜ突然、これまでよりも多くのデータが生成されるようになったのでしょうか?明らかに、スマートフォンはこの物語の一部です。今では誰もがポケットの中にモバイル コンピュータを持っており、以前の世代のデスクトップ コンピュータが小さく見えるほどになっています。これらのマシンは、アイドル状態のときでも常にインターネットに接続されており、常にデータを受信および送信しています。 1996年から2010年の間に生まれたアメリカのZ世代の成人は、1日平均79回、つまり約13分ごとに携帯電話のロックを解除している。これらのデバイスは常時オンの状態であるため、膨大な量の新しいデータが生成され、24 時間ごとに 5 億件の新しいツイート、4,000 メガバイトの Facebook 投稿、650 億件の新しい WhatsApp メッセージがサイバースペースに送信されます。

しかし、スマートフォンは新しいデータの世界で最も目に見える部分にすぎません。 Netflix や YouTube などの動画プラットフォームが世界のデータの最大シェアを占めていると思われるかもしれませんが、実際には消費者全体で生成されるデータの割合は約 50% に過ぎず、この割合は今後数年間で徐々に減少すると予想されています。それで、何が残っているのでしょうか?

モノのインターネットと接続デバイスの台頭により、世界規模のデータフットプリントがさらに拡大しました。実際、前年比で最も急速な成長を遂げたのは、埋め込みデータと生産性データと呼ばれる情報カテゴリでした。これは、センサー、接続されたマシン、およびエンドユーザーの目に見えない裏側に存在する自動生成されたメタデータからの情報です。

自動運転車を例に挙げてみましょう。カメラ、ソナー、ライダー、レーダー、GPS などのテクノロジーを使用して、交通環境を監視し、ルートをマッピングし、危険を回避します。インテルの計算によると、現在の技術を使用した平均的な自動運転車は、毎日4兆メガバイトのデータを生成することになる。これを視覚的に表すと、1 台の自動車が毎日生成するデータの量は、約 3,000 人の人間のデータ量に相当します。

一方では、このデータは、サービス間隔をスケジュールし、技術的な問題を最も効率的に診断するのに役立ちます。また、分散システムの一部として使用して、特定の都市の交通の流れを調整し、エネルギー消費を最小限に抑えることもできます。最後に、短期的にはおそらく最も重要なことですが、怪我や事故が発生した場合に法的紛争を解決するために不可欠です。

自動運転車は全体像のほんの一部に過ぎません。マッキンゼーのデータによると、IoT 技術を使用する企業の割合は 2014 年から 2019 年の間に 13% から 25% に増加し、世界中のデバイスの総数は 2023 年までに 430 億に達すると予想されています。産業用 IoT からスマート シティ全体まで、将来の経済には膨大な数の接続デバイスが存在し、潜在的に非常に機密性の高い、さらには重要なデータを生成することになります。

ムーアの法則の終焉は近いのでしょうか?

考慮すべき要素は 2 つあり、どちらも分散型ネットワークの有用性が高まっていることを示しています。まず、気候変動、金融不安、COVID-19のような空気感染ウイルスなどの地球規模の課題に対処するために、これまで以上に多くのデータが存在する一方で、集中型コンピューターでリアルタイムに処理できる情報の限界という難しい技術的限界に近づいている可能性があります。近年、データの量は飛躍的に増加していますが、それを処理する能力は同じ速度で増加していません。

1960年代、インテルの共同創業者ゴードン・ムーアは、マイクロチップ上のトランジスタの数が2年ごとに倍増し、それに応じて計算能力も増加するという「ムーアの法則」を提唱しました。しかし、ムーア自身が認めているように、これは実際には科学的な法則ではありません。それは単なる統計的観察のようなものです。 2010年に彼は、トランジスタが原子の大きさに近づいており、コンピューターの処理能力は今後数十年で厳しい技術的限界に達するだろうと認めた。その後、プロセッサにコアを追加して速度を上げることもできますが、これによりデバイスのサイズ、コスト、消費電力が増加します。したがって、ボトルネックを回避するには、データを監視し、それに対応する新しい方法を見つける必要があります。

考慮すべき 2 番目の要素はネットワーク セキュリティです。ますますつながりが深まる世界では、何百万もの新しいデバイスがオンラインになっています。それらが提供するデータは、電力網の制御、医療の管理、交通の規制に影響を及ぼす可能性があります。その結果、エッジ セキュリティ (ネットワーク コアの外部にあるデータの安全性) が重要になります。デバイスとプロトコルのさまざまな組み合わせにより、新たな攻撃対象領域と侵入の機会が生まれるため、サイバーセキュリティの専門家にとって複雑な課題が生じます。

自然のネットワークから学ぶ

集中型処理が、将来のデータが豊富な経済にとって遅すぎて安全でないとしたら、代替手段は何でしょうか?一部の専門家は自然からインスピレーションを得て、データの監視と対応というトップダウンのモデルからボトムアップのモデルに移行すべきだと主張している。アリのコロニーを例に挙げてみましょう。個々のアリの知能は比較的控えめですが、集団としてコロニーは複数の巣と一時的な食料源を結びつける複雑で動的な採餌経路のネットワークを作成し、維持しています。彼らは、いくつかの単純な行動に従い、他のアリのフェロモンの痕跡など、地元の環境における刺激に反応することでこれを行います。しかし、時間の経過とともに、進化は個体レベルでの本能と行動を発掘し、マクロレベルで非常に効率的で堅牢なシステムを生み出しました。風や雨によって道が傷んだ場合、アリはネットワークを維持するという全体的な目標を意識することなく、新しい道を見つけます。

同じロジックをコンピュータ ネットワークの構成に使用したらどうなるでしょうか?ブロックチェーン ネットワークでは、蟻のコロニーと同様に、適度な処理能力を持つ多数のノードが結合して、各部分の合計よりも大きな全体的な結果を生成します。自然界では本能と行動が重要であるのと同様に、ノードがどのように相互作用するかを管理するルールも、ネットワークがマクロレベルでどれだけうまく機能するかを決定する上で重要です。

自然界では、参加者一人ひとりのインセンティブを調整し、相互に利益のあるネットワークを形成するまでに何千年もかかります。したがって、分散型ネットワークを設計する人間にとっても、これは難しい課題です。しかし、動物の遺伝子変異は本質的にランダムであり、共通の全体目標を達成するためのインセンティブを意図的にシミュレートして設計できるという利点があります。

このように慎重に設計されたインセンティブ構造により、分散ネットワークはエッジ セキュリティを大幅に強化できます。アリのコロニーの経路探索ネットワークが、1 匹のアリが迷子になったり死んだりしても機能し続けるのと同様に、分散型ネットワークも同様に堅牢であり、1 つのノードがクラッシュしたりオフラインになったりしても完全に機能し続けることができます。さらに、ネットワーク全体にわたって、単一のノードがすべてのデータを処理したり理解したりする必要はありません。一部の研究者は、この方法で、共通の課題を分散的に自動的に検出して対応するための経済的インセンティブ構造を構築できると考えています。

結論は

人類が生み出すデータの総量は爆発的に増加しており、集中型コンピュータ ネットワークを使用してそのデータを監視し、対応する能力は限界に近づいています。このため、分散型ネットワークは今後の課題に特に適しています。まだ多くの研究、テスト、実験が残されていますが、ブロックチェーンの基本的な実行可能性と基盤となるテクノロジーの有用性はすでに実証されています。人類がデータが豊富でハイパーコネクテッドな世界へと向かうにつれ、分散型ネットワークは経済的利益と社会的利益を最大化する上で重要な役割を果たすようになると考えられます。

オリジナルリンク: https://cointelegraph.com/news/the-role-of-decentralized-networks-in-a-data-abundant-hyperconnected-world