エッジコンピューティング

エッジコンピューティングの仕組みと、
それがゲームチェンジャーである理由

エッジコンピューティングは、ネットワークエッジで行われるデータ処理で、レイテンシーを減らし、クラウドコンピューティングやデータセンタのリソースに対する要求を軽減します。エッジコンピューティングは、センサやその他の機器がデータを収集・処理する場所にあるインテリジェントデバイスで行われ、デバイスがモノのインターネット（IoT）に接続してデータを送信し、企業のアプリケーションや担当者がさらに使用する前に処理を高速化します。

エッジコンピューティングの成長の第一の理由は、効率性です。収集したデータはすべてどこかで処理する必要があります。そして、IoTデータ量の増加に伴い、エッジでの処理が多くなっています。今日のコネクテッドデバイスはよりスマートになり、エッジでの人工知能である「エッジAI」のプログラミングが可能になりました。

急速に進化するIoT業界で数十年の経験を持つDigiは、エッジコンピューティング機能でIoTアプリケーションを最適化するためのすべて揃った製品を提供しています。

重要なデータだけを配信する

IoTでは、ネットワークのエッジで膨大なデータが収集されますが、そのすべてが有用とは限りません。平均して、ほとんどの監視データは標準的な「ハートビート」データである傾向があります。データが大きく変化していなければ、それは物事がうまく機能していることを意味します。例えば、遠くのデータセンターに何時間もデータを送って、マシンのバイタルサインが変化していないことを示しても意味がありません。

これまで、企業はモニタリングデータをすべてクラウドや企業のデータセンタに送信して処理・分析・保存していました。しかし、IoTの発展に伴い、データ量が増え、この方法は現実的ではなくなりました。そこで登場したのがエッジコンピューティングです。

エッジコンピューティングは、データ発信元の近くで処理を実行します。これにより、クラウドや企業のデータセンターにデータを転送するために必要な帯域幅のコストを大幅に削減あるいは排除することができます。アプリケーションによっては、エッジでデータを検証する必要があります。その場合、インテリジェントまたはAI対応のエッジコンピューティングのプロセスは、リアルタイムで応答が必要な状況かどうかを直ちに評価し、データセンタに送信して分析することができます。

エッジで収集されるデータは、大きく次の3タイプに分けられます。

1. これ以上の措置も保存も必要がないもの
2. 後の分析や記録のために保持すべきもの
3. 早急な対応が必要なもの

エッジコンピューティングの使命は、これらのデータのタイプを区別し、必要な応答レベルを特定し、それに応じてアクションすることです。ほとんどの場合、これらの機能はデータが収集されているエッジで実行するほうがはるかに効率的です。

異常値データが現れたら対策を講じる必要があるかもしれません。エッジコンピューティングは、その物理的な近接性とそれによる低レイテンシーによって、ローカルイベントに対してほぼリアルタイムのレスポンスを提供することができます。エッジからクラウドへのデータの往復は必要ありません。さらに、ネットワーク上のデータフローが少なくなることで、帯域幅を大幅に節約できるため、特にワイヤレスセルラー接続の場合、ネットワークコストを大幅に削減できます。

エッジコンピューティング向けDigiソリューション

Digiは、アプリケーションにエッジインテリジェンスを構築し、エッジデバイスを高性能なコネクティビティで接続するための幅広い製品セレクションを提供します。

 

エッジコンピューティングへの取り組み事例

IoTの大きな広がりは、エッジコンピューティングの能力とユースケースの拡大に対応しています。以下は、拡大するエッジコンピューティングのアプリケーションのほんの一部です。

• 製造業……産業界における適応型診断は、機械や装置の稼働率を向上させ、サービス費用を削減できます。エッジコンピューティングで生成されたエラーコードを過去の修理情報を組み合わせることで、技術者にコンテキストを提供し、トラブルシューティングと修理をスピードアップすることができます。
• スマートシティ……エッジコンピューティングにより、公共の建物や施設を監視し、照明や暖房などの効率性を高めることができます。交通管理アプリケーションでは、カメラと信号により、安全性と交通の流れを改善できます。近い将来、レイテンシーがほぼゼロであることが重要となる自動運転車両が、リアルタイムエッジコンピューティングの最も目に見える劇的な例となるでしょう。
• ヘルスケア……ウェアラブル端末は、心拍数や体温などの情報を保存し、投薬のリマインダーを提供できます。さらに、エッジコンピューティングにより、医療画像などの機密データがデバイスから離れないようにすることで、セキュリティとプライバシーを強化できます。

 

Living on the Edge

2018年には、企業データのうちエッジで作成・処理されているのは10％未満でした。調査会社のガートナー社は、2025年までにその数が75％^(注) に達すると予測しています(注)。したがって、現在エッジコンピューティングを使用していない多くの組織は、まもなく使用することになるでしょう。

エッジコンピューティング・ソリューションを成功させるためには、過酷なエッジ環境で長期間（多くの場合は数年間）確実に機能する耐久性のあるデバイスを選択することが重要です。また、このようなソリューションを構成するために必要なハードウェアとソフトウェアを組み立てる経験と専門知識の両方を持つパートナーと協力することも重要です。

Digiは、戦略の定義からエッジインテリジェンスのプログラミング、ソリューションの構築まで、エッジコンピューティングのプランニングと配備のあらゆる側面でお客様を支援します。まずはご相談ください。

^(注) Rob van der Meulen, “Edge computing promises near real-time insights and facilitates localized actions,” Smarter with Gartner, October 3, 2018, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders/