IoTとエッジコンピューティングの連携方法

より多くのテクノロジー企業がソリューションを最適化し、運用コストを削減するより簡単な方法を模索するにつれて、エッジ コンピューティングの需要は高まり続けています。エッジ コンピューティングは、集中型データ センターだけに依存せずにデータ処理を容易にするのに役立ち、IoT デバイスはこのコンピューティング パラダイムの応用の最前線にあるようです。

2022年グローバルエッジコンピューティング市場レポートの最新統計によると、エッジコンピューティング市場は驚異的な成長を遂げ、その規模は2030年までに1,559億米ドルに達し、予測期間中の年平均成長率は約38.9%になると予測されています。

IoT デバイスの採用も世界中で増加しており、Statista は 2030 年までに約 290 億に達すると予測しています。

こうした前向きな展開が進むにつれて、IoT とエッジ コンピューティングがどのように連携できるかを検討する価値が出てきます。

エッジコンピューティングとモノのインターネット

エッジ コンピューティングは、ネットワークのエッジまたはデータを生成するデバイスの近くでデータ リソースをコンピューティングできるようにするコンピューティング パラダイムです。これは、処理や分析のためにデータを遠方のデータセンターに送信する必要がないコンピューティング モデルです。

一方、モノのインターネットは、クラウドでホストされるデータ ストレージ センターまたはネットワーク エッジで、センサー、通信ハードウェア、組み込みシステムを使用してデータを収集、送信、処理する相互接続されたスマート デバイスのグループです。モノのインターネットとは、インターネット接続、インテリジェンス、軽量人工知能、分析機能を物理的なオブジェクトにもたらすテクノロジーを指す用語です。

インターネット対応のセンサーと分析機能により、より多くのデバイスが稼働し、機械の動作方法が変化するにつれ、IoT の使用事例は複数の業界で増加しています。ユースケースが増えるにつれて、IoT デバイスによって処理されるデータの量も増加します。ただし、処理するデータが増えると、遅延やプライバシーの問題が発生したり、緊急の問題を解決するために必要なデータの処理時間が遅くなったりすることがあります。

IoT デバイスを改善し、これらのボトルネックを軽減する必要があります。これらのボトルネックは主に、処理と分析のために IoT デバイスからデータ センターに大量のデータを移動することによって発生します。そのため、リアルタイム コンピューティングを実現するには、IoT データをエッジで収集して処理する必要があります。

IoTとエッジコンピューティングの連携方法

IoT 業界とエッジ コンピューティングが連携してパフォーマンスを向上できる方法は数多くあります。今日、エッジ コンピューティングは IoT デバイスに導入されるケースが増えています。ここでは、エッジ コンピューティングが現在および将来の IoT を強化できる注目すべきユース ケースをいくつか紹介します。

IoTデバイスにおける状態ベースの監視

エッジ コンピューティングが IoT を強化する方法の 1 つは、状態ベースの監視です。 IoT 状態監視は、ビジネスの監視および保守戦略において重要な要素です。状態ベース監視とは、機器の状態を監視して変化を示し、その変化がどのように障害につながるかを示す用語です。

IoT 状態ベース監視は、データの入力と出力に重点を置いて、機器の故障やダウンタイムを防ぐための変更や実行可能な行動方針を検討します。これを実現するには、データがセンサー、ネットワーク、接続された IoT デバイス間を移動し、そこで分析および解釈されて、リアルタイムの高品質な予測メンテナンス レポートが提供される必要があります。 IoT 状態ベース監視デバイスでは、処理されるデータ量が多いため、パフォーマンスを向上させるためにエッジ コンピューティングが必要です。

エッジ コンピューティングにより、状態ベースのモニタリング IoT デバイスはデータをより高速に処理できるため、遅延がなくなり、エンジニアがより適切なメンテナンスの決定を下すのに役立つ情報が提供されます。この文脈では、エッジ コンピューティングの統合により、組織はシステムの効率性をより積極的に確保し、メンテナンス コストを大幅に削減できるようになります。

IoTにおける人工知能のより良い応用

世界中でスマート IoT デバイスが普及する中、IoT における人工知能の地位は無視できません。現在、自動運転車、製造業における複数の生産プロセスを支援するロボット、コンピューター ビジョン、モノのインターネットにおける AI のその他の使用例が存在します。これらすべての技術的進歩は、AI をモノのインターネットに適用することによって可能になります。

しかし、エッジ コンピューティングの力により、IoT デバイスにおける AI の利用が急増する可能性があります。 IoT デバイスで正確な予測を行うために AI が必要とするデータが膨大であることは疑いの余地がありません。エッジ コンピューティングを使用すると、データ計算をエッジ内で維持することで、データ処理に必要な時間を短縮できます。

産業用 IoT とインダストリー 4.0

産業用 IoT とインダストリー 4.0 は、近年大きな注目を集めている 2 つの用語です。両方のコンセプトの背後にある考え方は、インターネットと大量のデータを活用して産業用スマートマシンを駆動および管理することです。

これまで、工業化は主に人間と機械装置によって推進されてきました。しかし、現代のビジネス生活のあらゆる分野にテクノロジーが浸透していることを考えると、効率を改善し、生産量を増やすために、大量のデータとリアルタイム分析が産業機械に適用されています。

IIoT は、大量のデータのキャプチャと分析、およびインターネットを利用して、他のデバイスとリアルタイムでやり取りします。 IIoT とインダストリー 4.0 を推進するために必要なデータ コンピューティングのレベルにより、エッジ コンピューティングは IIoT でのコンピューティングを促進するために重要になっています。

IoTとエッジコンピューティングが今後も連携し続ける理由

現在の傾向は、エッジ コンピューティングと IoT の融合がまだ終焉に近づいていないことを示唆しています。それでも、IoT とエッジ コンピューティングが今後も連携し続ける理由は数多くあります。

モノのインターネットでは、超効率化のために安定した接続が必要であり、エッジ コンピューティングはこれを保証します。エッジ コンピューティングがエッジ データ コンピューティングのサポート基盤を簡単に提供できるため、IoT は中央クラウドでホストされているデータに永続的にアクセスする必要がありません。金融サービス、医療サービス、自動運転車を提供するビジネスにおける IoT アプリケーションは、顧客満足が求められる場合、遅延に対処することができません。したがって、これらの分野の IoT は、ビジネス目標とユーザー満足度を満たすために、今後もエッジ コンピューティングに依存し続けると考えられます。