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とは
エッジコンピューティングは、収集されたデータを中央のサーバーに送信して処理、保存するのではなく、ネットワークの周辺またはエッジで処理するコンピューティングアプローチです。エッジコンピューティングのポイントは、データを元のソースで、またはできるだけ近いソースで処理することです。
例えば、エッジコンピューティング機能を備えた監視カメラは、データをキャプチャして、後で処理、分析するために本社のサーバーに中継するのではなく、現場ですぐに処理できます。
エッジコンピューティングは、インシデントに対する意思決定と対応時間を短縮するため、ますます活用されるようになっています。エッジコンピューティングを利用することで、企業はリアルタイムなインサイトの活用ができるようになります。また、一元化されたデータセンターのコンピューティング負荷が軽減されます。エッジでのデータ処理とは、デバイスが大量の未加工データを中央サーバーに送る代わりに、処理されたインサイトや分析結果だけを送信し、それを活用することを意味します。
エッジコンピューティングの仕組み
エッジコンピューティングが登場する前は、エンドポイントで生成された全てのデータ（従業員のオフィスワークステーションや遠隔地の倉庫の監視カメラなど）をデータセンターに中継して処理、保存する必要がありました。アプリケーションはデータを分析し、知見を収集し、（必要に応じて）情報をデバイスに送り返します。
エッジコンピューティングは、データ処理を高速かつ効率的に維持します。
- デバイスは、遠隔地の倉庫の監視カメラや配送トラックの位置センサーなど、組織のオフィス外の場所でデータを収集します。
- 未加工データをネットワーク経由で中央のデータセンターに中継して処理する代わりに、デバイスにはコンピューティング機能が組み込まれています。データは収集時に処理されるため、異常やその他の問題はほぼリアルタイムで特定されます。
- 分析の結果は、アラートの送信やアラームの鳴動など、デバイスからのアクションをトリガーできます。
- 結果と知見のみが中央データセンターに送り返されます。これにより、ネットワークトラフィックと遅延が削減されます。
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クラウドコンピューティング、フォグコンピューティング、エッジコンピューティング
エッジコンピューティングは分散型 IT アーキテクチャに依存しているため、クラウドコンピューティングやフォグコンピューティングと同じ意味で使用されたり、混同されることがあります。これら 3 つのアプローチには、分散アーキテクチャや、データの発信元ポイントに近いストレージとコンピューティングリソースの配置など、いくつかの類似点がありますが、同じものではありません。
クラウドコンピューティングは、世界中に配置された大量のサーバーによって実現されています。例えば、AWS を使用すると、データは独自のオンプレミスインフラではなく、AWS のデータセンターの 1 つで保存、処理されます。データセンターよりもデータ発信元に近い可能性がありますが、エッジではありません。収集されたデータは、分析のためにこれらのデータセンターの 1 つに中継する必要があります。
フォグコンピューティングは、スマートビルディングといったエッジデバイスが非常に広いエリアに配置されている状況で役立ちます。その環境には何百ものエッジデバイスが存在する可能性があり、最良の結果を得るには、収集したデータを集約、処理、分析する必要があります。そのため、フォグコンピューティングでは、ストレージとコンピューティングリソースをその環境内に配置できますが、それぞれのデバイスに依存するわけではありません。これは、単一のデバイスでは他の全てのデバイスからのデータを処理するための十分なコンピューティング能力を持つことができないからです。
エッジコンピューティングのメリット
- 運用効率の向上：知見を得るまでの時間を短縮し、エッジでほぼリアルタイムでデータを処理することで、より迅速に結果を得られます。また、ネットワーク遅延が短縮され、帯域幅の問題が軽減されます。
- 問題解決の迅速化：エッジからの知見により、潜在的な問題がエスカレートして過度のダウンタイムやその他の問題を引き起こす前に、潜在的な問題に関するアラートを受け取ることができます。
- IT コストの削減：エッジコンピューティングにより、データセンターに必要なコンピューティングリソースとストレージリソースを削減し、コストを節約できます。エッジデバイスから転送されるデータ量を減らすと、ネットワークコストも削減されます。
- データセキュリティの強化：エッジで収集、処理されたデータは、データプライバシー法の遵守に役立ちます。中央のデータセンターに移すと、データプライバシーや主権に影響を及ぼす可能性があるためです。エッジデバイスにデータを保持することは、ネットワークを介した傍受からデータを保護することにもつながります。
- 信頼性の向上：エッジデバイスは、オンプレミスのデータセンターやネットワークがダウンしている場合でも、データの収集と処理を続行できます。これにより、事業継続性が向上します。
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は、データ処理と意思決定を加速しますが、いくつかの課題も伴います。これには、次の内容が含まれます。
インフラの複雑化：組織のエッジデバイスは数千台以上にのぼることがあり、デバイスごとにメンテナンスと管理の必要性が高まっています。これは、ソフトウェアの更新、デプロイ、プロビジョニング、監視の負担が増加することを意味します。
セキュリティ上の懸念：エッジコンピューティングはいくつかの方法でデータセキュリティを向上させることができますが、デバイスのセキュリティは多数のデバイスでは少し複雑になります。
接続性の問題：エッジデバイスは、未加工データを中央の場所に送信していませんが、分析されたデータを一部のサーバーに中継する必要があります。デバイスの設置場所でインターネットがダウンすると、これらの知見をタイムリーに提供することに依存している組織にとって問題となる可能性があります。
ストレージの効率性：エッジデバイスのコンピューティングリソースとストレージリソースは限られているため、IT 部門は、ローカルに保存および処理するデータと、オンプレミスのサーバーまたはクラウドに送信するデータを決定する必要がある場合があります。
現在では、これらのエッジコンピューティングの課題を克服するために設計された幅広いソリューションが利用可能です。
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エッジコンピューティングのユースケース
エッジコンピューティングが普及するにつれて、より多くのユースケースが出現します。これには、次の内容が含まれます。
- 自律走行車：自動運転車は、毎日数テラバイトのデータを生成できます。そのデータは、一瞬で安全上の決定を下すために、リアルタイムで処理、分析する必要があります。この場合、各車両はエッジデバイスであり、堅牢なコンピューティングリソースとストレージリソースが必要です。
- 製造業：製造現場での安全性から組立ラインでの劣悪な製品の特定まで、エッジコンピューティングは製造環境に急速に定着しています。
- 石油・ガス：海上の遠隔地にある石油掘削装置は、エッジコンピューティングを利用して、機器の故障が人命を脅かすほど深刻になる前に、作業員に警告しています。
- ヘルスケア：多くの医療機関は、車椅子などの病院機器の追跡と保守、CPAP マシンやバイタルサイントラッカーなどの患者用機器を通じて医師に潜在的な健康問題を警告し、監視デバイスやアラートシステムによる病院内の安全性の向上のために、エッジコンピューティングに注目しています。
- 小売業：小売業者は、エッジコンピューティングを使用して在庫の追跡、保管倉庫の監視、顧客行動の分析などを行うことで、エッジコンピューティングの恩恵を受けています。
- エネルギー：エッジコンピューティングは、エネルギー企業が電力網の自動化を管理し、非常に離れた場所にある資産の状態を監視し、潜在的な機器の誤動作をチームに警告するのに役立ちます。
