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、すべての非構造化情報を離れたデータセンターに送信するのではなく、ネットワークの "エッジ" で作成されたデータをその場で処理します。ネットワーク エッジは、小売店舗、工場の現場、車両、リモート オフィスなど、組織の中央インフラストラクチャの外部にある場所で構成されます。デバイス、エッジ コンピューター、ローカル サーバーが、オンサイトでの処理を実行し、重要なデータのみを中央システムに送信するため、待機時間と帯域幅の負荷を大幅に削減します。

エッジ コンピューティング テクノロジは、データをその発生源で分析するエッジ デバイス (スマート センサー、モノのインターネット (IoT) デバイス、ローカル サーバー、ゲートウェイ) のネットワーク全体に処理能力を分散します。生データが中央サーバーに継続的に流れるのではなく、これらのエッジ コンピューターが初期処理、フィルター処理、および分析をローカルで実行します。即時対応が必要な情報、一時的に格納する必要がある情報、中央システムへの転送が必要な情報は何かを決定します。

この分散アーキテクチャは、アプリケーション、機械学習モデル、分析エンジンを個別に実行するための十分なコンピューティング リソースを備えたエッジ デバイスに依存しています。最新のエッジ コンピューティング ソリューションでは、クラウドへの常時接続なしで、複雑なアルゴリズムを実行し、リアルタイムの意思決定を行、デバイスを連携できます。

たとえば、AI を使用して不審な動を識別する遠隔の倉庫に設置されたセキュリティ カメラがあるとします。通常、このカメラは常に映像を送信し続けるため、24 時間ネットワークに負荷をかけます。エッジ コンピューティングでは、関連するビデオ クリップのみを送信するため、会社のネットワーク帯域幅とコンピューティング処理リソースを他の用途に解放します。

この選択的なデータ送信とローカルでの処理機能を組み合わせることで、エッジ コンピューティングは、多数の遠隔拠点や IoT デプロイを管理する組織にとって特に価値があります。

エッジ コンピューティング テクノロジは、組織が分散した場所からのデータを処理、分析、および対応する方法を変革するのに役立ちます。計算をデータ ソースに近づけることで、デバイスの応答時間が短縮され、より豊富でタイムリーな分析情報が得られます。

応答時間の高速化
エッジ コンピューティングは、一元管理型クラウドやデータセンターを回避し、企業がより迅速かつ確実にデータを処理できるようにします。製造用センサー機器の異常を検出し、小売システムはリアルタイムで在庫を調整でき、セキュリティ カメラは潜在的な問題を担当者に通知できます。これらは、データ待ち時間、データ品質の低下、運用や安全性を損なう可能性のあるネットワークのボトルネックなしで実行されます。

運用効率の向上
データをローカルで処理すると、ネットワークの輻輳が大幅に軽減されます。すべてのデータを中央サーバーに送信する代わりに、エッジ デバイスはその場で情報をフィルター処理して分析し、重要な分析情報のみを上流に送信します。この選択的転送によって、何千ものデバイスが限られたリソースを奪い合うときに発生するネットワーク遅延を防ぎながら、重要な業務のための帯域幅を維持できます。

遠隔地での信頼性の向上
エッジ コンピューティングは、インターネット接続が断続的であったり、ネットワーク帯域幅に制限があったりする遠隔地 (ベーリング海の漁船内やイタリアの田舎にあるブドウ園など) で収集されたデータの活用を容易にするものです。接続が回復すると、現地での運用を中断することなく、同期された更新が中央システムに送信されます。

セキュリティとコンプライアンスの強化
エッジ コンピューティングは、クラウドへの露出なしでローカルで機密データを処理することで、攻撃面を減らし、重要なシステムに対するエアギャップ操作を維持することで、エンタープライズのセキュリティの課題に対応できます。このローカライズされたアプローチにより、データを特定の地理的境界内に保持することで、データ主権要件、GDPR、および業界の規制への準拠が保証されます。組織は、複数の管轄区域で規制上の義務を満たしながら、セキュリティ態勢を強化できます。

コストの最適化
エッジ コンピューティングにより、企業はクラウド上ではなくローカルでデータを処理することで、IT コストを最適化できます。ローカル処理は、クラウド ストレージの要件を最小限に抑え、帯域幅の消費を削減し、データ転送コストを削減します。さらに、エッジ コンピューティングでは、収集された場所またはその近くで不要なデータを選別して除外することで、転送コストを削減できます。

従業員の生産性と安全
エッジ コンピューティングは、中断や簡単に防げるミスなしで、スムーズな運用を維持するのに役立ちます。予測メンテナンスは、運用環境に影響を与える前に設備の故障を防ぐのに役立ち、リアルタイム分析は従業員のデバイスに直接分析情報を提供します。石油掘削施設、化学プラント、建設現場などの危険な環境では、エッジ対応センサーによって危険な状態を検出し、安全プロトコルを起動できます。

クラウド コンピューティングは、企業がインターネット経由でデータを操作することを可能にし、エッジ コンピューティングとフォグ コンピューティングは、遠隔地にある IoT デバイスによって収集されたデータを会社のクラウドに移動するのに役立つ中間コンピューティング テクノロジです。

クラウド コンピューティングを使用すると、企業は、インターネット経由でホストされているリモート サーバー上のデータを格納、処理、およびその他の方法で操作できます。これにより、組織は従業員に安全なリモート ワーク機能を提供し、データとアプリをより簡単にスケーリングし、IoT を活用できます。Microsoft Azure のような商用クラウド コンピューティング プロバイダーは、企業が物理的な IT 基盤と関連コストを削減または排除するために使用できるデジタル コンピューティング プラットフォームとサービスのコレクションを提供します。

エッジ コンピューティングは、組織のネットワークの最も遠い部分 ("エッジ") でデータをキャプチャ、処理、分析します。これにより、組織や業界は、時にはプライマリ データセンターと通信する必要もなく、また多くの場合、最も関連性の高いデータのみをプライマリ データセンターに送信して高速処理することで、緊急性の高いデータをリアルタイムで処理できるようになります。これにより、クラウド ネットワークのような主要なコンピューティング リソースが無関係なデータで圧迫されるのを防ぎ、ネットワーク全体の待機時間を短縮できます。また、ネットワーク コストも削減できます。

フォグ コンピューティングは、機器のコンピューティング制限によりエッジ データを処理できない場合に、クラウドとエッジの間のコンピューティング レイヤーにデータを一時的に格納し、分析できるようになります。この “フォグ” から、長期ストレージや将来の分析および使用に向けて関連データをクラウド サーバーに送信できます。すべてのエッジ デバイス データを処理のために中央データセンターに送信しないことで、フォグ コンピューティングは企業のクラウド サーバーへの負荷を軽減し、IT 効率の最適化をサポートします。

フォグとエッジ コンピューティングは似ているようですが、エッジ コンピューティングはフォグ コンピューティングに依存しないことに注意が必要です。フォグ コンピューティングは、特定のエッジ コンピューティング シナリオにおいて、企業がより多くのスピード、パフォーマンス、効率を得るための追加オプションにすぎません。

支店
あるグローバル コンサルティング企業は、スマート HVAC システム、占有率センサー、セキュリティ カメラ、接続されたプリンターを備えた、サテライト オフィスを世界中に 200 か所で管理しています。

エッジ コンピューティングでは、常時の状態の更新で本社をオーバーフローするのではなく、データをローカルでフィルター処理し、室温がしきい値を超えた場合、機器のメンテナンスが必要な場合、またはセキュリティ インシデントが発生した場合にのみ、施設管理者にアラートを発報します。この選択的報告機能を使用すると、インシデントの応答時間を数時間から数分に短縮しながら、ネットワーク トラフィックを削減できます。

製造業
ある自動車メーカーは、設備の振動、温度、パフォーマンスを監視する何千ものセンサーを備えた組み立てラインを運用しています。

ロボットアームが異常な動作パターンを示した場合、エッジ コンピューティング システムは次のシフト中にメンテナンスをスケジュールし、コストのかかる計画外のダウンタイムを防ぎます。一方、品質管理カメラは欠陥を識別し、製品が生産ラインを離れる前に従業員に警告します。

エネルギーと公益事業
何百マイルも沖合にある風力発電所には、それぞれ毎日数ギガバイトのパフォーマンス データを生成する何十機ものタービンがあります。

エッジ コンピューティングを使用すると、これらの巨大構造物は、遠くの制御センターからの指示を待たずに、最適なエネルギー生成のためにブレード角度を自己監視したり、自律的に調整したり、嵐中に保護モードに入ったりすることができます。

農業
ある中西部の農園では、何千エーカーにわたるとうもろこし畑に土壌水分センサー、気象ステーション、ドローン画像を展開しています。問題は、多くの畑で接続が不安定であることです。

エッジ デバイスは現場でこのデータを分析し、ハイパーローカルな状況に基づいて自動的に灌漑スケジュールを調整し、作業者が植え付けパターンや肥料の使用を最適化できるよう支援し、収穫時には収量データを即時に処理します。これらはすべて、不安定な携帯ネットワークに依存せずに行われます。

小売業
大手小売業者は、1,500 店舗にわたる顧客の移動パターン、在庫レベル、およびレジの速度を追跡しています。

エッジ コンピューティングはこれらのデータを即時のアクションに変換し、デジタル サイネージの自動更新、スタッフによる人気商品の補充タイミングと場所の把握、混雑時の新しいレジ開設を可能にします。

医療
大規模な病院ネットワークは、点滴ポンプ、心拍モニター、MRI装置、資産追跡タグなど無数の接続デバイスを管理しています。

エッジ コンピューティングは患者のベッドサイドでバイタルサインを処理し、異常を検知した際に即座に警告を発し、データが中央サーバーを往復するのを待ちません。ワクチンの出荷業務では、エッジ対応の温度センサーで冷蔵チェーンの完全性を維持し、読み取り値を現地で処理して逸脱を検知します。救急部門は機器をリアルタイムで追跡し、クラッシュカートや携帯用 X 線装置が必要な時に常に見つけられるようにしています。

自律走行車
自動運転車の開発元は、カメラ、PNG、レーダー、GPS システムから生成されるテラバイト単位の日々のセンサー データの管理に苦労しています。

エッジ コンピューティングを使用すると、瞬時の判断が可能になります。たとえば、自動車の識別、交通信号の解釈、突然の障害物への対応などが可能になります。配送バンのオンボード エッジ コンピューターは、車両内のビジュアル データを処理し、道路を横断するプラスチック製バッグとボールを追いかける子どもをすばやく区別できます。

組織がエッジ コンピューティング テクノロジを採用するにつれて、そのデプロイ、管理、最適化をサポートするサービスのエコシステムが登場しています。今日のエッジ コンピューティング サービスは、基本的なインフラストラクチャをはるかに超えて拡張され、エンタープライズ レベルの機能を提供し、企業のエッジでの運用方法を変革します。

最新のエッジ コンピューティング サービスを使用すると、組織は次のことができるようになります:

• AI と分析を IoT デバイスに直接デプロイして、即時に分析情報を得ることができます。
• 何千ものエッジの場所からのデータを統合し、サイロ化を防ぎます。
• 一元化されたプラットフォームから分散ワークロードを管理し、セキュリティで保護します。
• インテリジェントなリソース割り当てによってコストを最適化します。
• 接続の中断中に自律的なデバイス運用を可能にします。
• 最小限の待機時間でストリーミング データを処理します。

Azure などの主要プロバイダーは、エッジ コンピューティングの導入を簡素化する統合プラットフォームを提供しています。 Microsoft Azure IoT Edge は、組織がエッジ デバイス上でクラウド ワークロードをローカルで実行するのに役立ち、Azure Stack Edge はエッジ AI とコンピューティングのシナリオに対応したマネージド ハードウェアを提供します。これらのサービスは、組織が既に使用している既存の データベース、オペレーティング システム、およびセキュリティ フレームワークと連携します。

通常、組織は複数のサービスを組み合わせて包括的なエッジ ソリューションを構築します。製造業者は、IoT デバイス管理、エッジ分析、予測メンテナンス サービスを組み合わせて使用する場合があります。医療プロバイダーは、多くの場合、HIPAA 要件を維持しながらデータ主権を確保するために、エッジ コンピューティングとコンプライアンス サービスを統合します。

5G ネットワークと高度な AI 機能による進化は、利用可能なエッジ コンピューティング サービスを拡大し続け、高度なエッジ デプロイがあらゆる規模の組織にとってますます利用しやすくなっています。

エッジ コンピューティング テクノロジは、インテリジェンスと接続性の向上に向けて急速に進化し続けています。デバイスは、ローカルの状況にリアルタイムで適応する AI モデルにより、より自律的な意思決定を行えるようになっています。この変化は、クラウドに常に依存することなくパフォーマンスを向上することを約束し、メンテナンスのニーズを予測するスマートな工場や、交通フローを動的に調整する都市システムなどの改善を可能にします。

同時に、組織はエッジ間通信を模索しています。すべてのやりとりを中央サーバーに送り返す代わりに、デバイス間で分析情報を直接共有できるため、組織全体のネットワークで即時の共同作業が可能になります。この分散モデルにより、待機時間が短縮され、回復性が強化されます。

将来的には、量子コンピューティングなどの新しいテクノロジがエッジの機能を拡張して、複雑な問題をローカルで解決できるようになるでしょう。そのビジョンはまだ遠いものの、その方向性ははっきりしています。エッジは、組織がデータを活用する方法について、よりインテリジェントで、より接続され、より重要になっています。