エッジコンピューティングの理解: 包括的な概要

エッジコンピューティングとは？

エッジコンピューティングは、エッジデバイス（エッジノードとも呼ばれる）にインテリジェンスを統合する分散コンピューティングの概念であり、データ収集源の近くでリアルタイムにデータを処理・分析できるようにします。エッジコンピューティングは、クラウドや集中型データセンターではなく、ネットワークのエッジでローカルにデータを処理するため、待ち時間とデータ伝送コストを最小限に抑え、リアルタイムのフィードバックと意思決定を可能にします。

エッジコンピューティングはどのように機能するのか？

エッジコンピューティングは、センサーやその他のデータ収集機器が設置されているデータソースにコンピューティングパワーを近づけます。エッジ・コンピューティング・プロセス全体は、インテリジェント・デバイスの内部で行われ、デバイスがIoTに接続する前に収集された様々なデータの処理を高速化します。

エッジコンピューティングの目的は、効率を高めることだ。センサーが収集したすべてのデータをエンタープライズ・アプリケーションに送信して処理する代わりに、エッジ・デバイスがコンピューティングを行い、重要なデータだけをさらなる分析や保存のために送信します。これはエッジAI、つまりエッジにおける人工知能のおかげで可能になりました。

エッジデバイスがエッジAIの助けを借りてデータの計算を行った後、これらのデバイスは収集されたデータや得られた結果を異なるカテゴリーに分類します。基本的なカテゴリーは以下の3つです:

• それ以上の処理を必要とせず、エンタープライズ・アプリケーションに保存したり送信したりすべきではないデータ。

• さらなる分析や記録のために保持すべきデータ。

• 即時対応が必要なデータ。

エッジコンピューティングの仕事は、これらのデータセットを識別し、反応のレベルと必要なアクションを特定し、それに応じて行動することです。

エッジ・デバイスの計算能力と収集されたデータの複雑さに応じて、デバイスは異常値データを処理し、リアルタイムの応答を提供することができます。あるいは、エンタープライズ・アプリケーションに送信して、リアルタイムでさらに分析し、結果を即座に取得することもできます。重要かつ緊急なデータセットのみがネットワーク経由で送信されるため、必要な帯域幅が削減されます。その結果、特にワイヤレス・セルラー・ネットワークでは、大幅なコスト削減が可能になります。

エッジコンピューティングの利点

エッジ・コンピューティングは、ロボティクス、高度な自動化、AI、データ分析など、データに依存したデジタルトランスフォーメーションへの取り組みが不可欠なため、エンタープライズコンピューティングで人気を博しています。また、これらのテクノロジーを利用するほとんどの業界は時間に敏感であり、システムの輻輳やネットワークの停止は莫大な経済的損失につながります。エッジコンピューティングを選択すると、以下のようなメリットがあります:

低レイテンシー - エッジ処理は、センサーやIoTデバイスからのデータをローカルで処理することで、レイテンシーを最小化します。これにより、より信頼性が高く一貫性のあるネットワークが実現します。

帯域幅の削減 - どのネットワークも帯域幅には限りがあり、特にワイヤレス通信はその傾向が強いです。エッジコンピューティングは、ネットワークのエッジ付近で膨大な量のデータを処理し、最も関連性の高い情報だけをネットワーク経由で送信することで、帯域幅の制限を解決します。これにより、セルラー接続を必要とするデータ量を最小限に抑えることができます。

セキュリティの確保 - データをソースで処理する場合、エッジコンピューティングはデータと計算の両方を適切な場所に保持することを可能にします。これにより、サイバーセキュリティの脅威の影響を最小限に抑え、厳格で動的なデータロケーション規制へのコンプライアンスを確保することができます。

データのコンプライアンスとガバナンス – 機密データを扱う企業は、各国のデータ規制の対象となります。この一連のデータをソース近くで処理することで、これらの企業は機密性の高い顧客／従業員データを国境内にとどめ、コンプライアンスを確保することができます。

エッジコンピューティングの種類

エッジコンピューティングには3つの主なカテゴリーがあります:

プロバイダー・エッジ: プロバイダーエッジは、インターネット経由でアクセス可能なコンピューティングリソースのネットワークを構成し、主に通信会社、サービスプロバイダー、メディア事業者、その他のコンテンツ配信ネットワーク（CDN）事業者がサービスを提供するために活用されます。

エンタープライズ・エッジ: エンタープライズ・エッジは、リモート・オフィスのデータ・センターやマイクロ・データ・センターなど、エンタープライズ・データ・センターの延長線上にあります。IT部門は通常、集中型データセンターと同様にこの環境を所有・管理しますが、スペースや電力に関連する制約が存在するため、これらのセットアップのために設計の調整が必要になる場合があります。

産業用エッジ: ファーエッジと呼ばれることが多い産業用エッジには、従来のデータ・センター環境を超えて展開される1台または2台のコンパクトで堅牢なエッジ・サーバーや組み込みシステムのような小規模なコンピューティング・インスタンスを包含します。一般的なデータセンターの枠外での運用には、スペース、冷却、セキュリティ、管理など、さまざまな特有の課題があります。

エッジコンピューティングの使用例

長年にわたり、エッジデータセンターは、急速な技術導入とネットワークエッジでのデータ処理の利点のおかげで、業界全体でいくつかのユースケースを見出してきました。以下は、いくつかの業界が日常業務でエッジコンピューティングを使用するさまざまな方法です:

交通機関 - 自律走行車は、速度、位置、交通状況、道路状況などに関する情報から、毎日約5～20テラバイトのデータを生成します。このデータは、リアルタイムで整理、処理、分析され、車両が道路を走行している間に洞察がシステムに供給されなければなりません。このような一刻を争うアプリケーションには、正確で信頼性が高く、一貫性のあるオンボード・コンピューティングが必要です。

製造業 - 現在、製造プロセスを監視し、リアルタイムの分析を可能にするために、いくつかのメーカーがエッジコンピューティングを導入しています。これを機械学習やAIと組み合わせることで、エッジコンピューティングはリアルタイムの洞察や予測分析などで製造プロセスの合理化を支援できます。

医療業 - エッジコンピューティングと人工知能を組み合わせることで、医療スタッフの作業効率を向上させ、患者の身の安全を確保することができます。例えば、視覚AIで広く採用されている人間のポーズ推定は、目、腕、脚など、個人の体の重要なポイントを予測するタスクです。この技術は、患者が動いたり、病院のベッドから転落したりした場合に、医療スタッフに警告を発するために応用できます。

エッジコンピューティングが採用されている他の分野には、患者がリアルタイムで健康上の問題を回避できるよう支援する医療施設や、ベンダーの発注を最適化し売上を予測する小売業などがあります。

エッジコンピューティングの課題

エッジコンピューティングに課題がないわけではなく、一般的な課題のいくつかは、セキュリティとデータ・ライフサイクルに関連しています。IoTデバイスに依存するアプリケーションは、データ侵害に対して脆弱であり、エッジにおけるセキュリティを構成する可能性があります。データ・ライフサイクルに関しては、ネットワークのエッジに保存される大量のデータが課題となります。大量の無駄なデータは重要なスペースを占有する可能性があるため、企業は保持するデータと破棄するデータを鋭意選択する必要があります。

エッジコンピューティングはネットワーク接続に依存しているため、ネットワークの制限も懸念に値する問題です。したがって、接続性の問題を計画し、一般的なネットワークの問題に対応できるエッジコンピューティングの導入を設計する必要があります。

エッジコンピューティングの導入

人工知能、IoT、5Gの発展により、エッジコンピューティングの導入は今後も推進されます。エッジに導入されるユースケースやワークロードの種類は増加します。エッジの可能性はまさに無限です。業種を問わず、エッジコンピューティングにはいくつかの利点がありますが、それは集中型データセンターに共通する課題を解決するためにうまく設計され、導入された場合に限られます。