エッジコンピューティングとIoTの融合

エッジ コンピューティングにより、モノのインターネット (IoT) デバイスに可能な限り近い場所でデータを処理できるようになるため、企業の IT 部門はレイテンシ、パフォーマンス、コスト、セキュリティなどの面で優位に立つことができます。

エッジ コンピューティング テクノロジーは現在、ハイブリッド クラウドや 5G など、他のいくつかの新興テクノロジーと密接に連携しています。また、モノのインターネット (IoT) デバイスやアプリケーションにも最適です。実際、エッジ コンピューティングと IoT は単なる良いパートナーではなく、相互依存性が高まっています。

「エッジ コンピューティングは、IoT デバイスに出入りする膨大な量のデータに先手を打つための手段です。特に医療モニタリングやセキュリティ アプリケーションなどのユース ケースでは、1 ミリ秒も無駄にできません」と、PubNub の CTO である Stephen Blum 氏は述べています。

エッジコンピューティングとモノのインターネットの仕組み

エッジ コンピューティングは、データ処理やその他のコンピューティングのニーズをセンサーやその他のデバイスのできるだけ近くに移動することでこれを実現し、レイテンシを削減し、その他の潜在的な利点をもたらします。

ブルーム氏は次のように説明した。「以前は、処理されたデータはクラウド コンピューティング サーバーまたはデータ センターに送信する必要があり、これにはより多くの時間と追加のリソースが必要でした。エッジ コンピューティングでは、IoT デバイスまたはネットワーク自体で処理されたデータをより速く宛先に配信できるため、潜在的な帯域幅のボトルネックが軽減され、データがデータ ソースに近づきます。」

SAS の IoT シニア マネージャーである Saurabh Mishra 氏は、データを生成するセンサー (つまり IoT デバイス) の近くにエッジ コンピューティング環境を配置するという、これが現在最も一般的なアーキテクチャ パターンであると述べています。

「モノのインターネットとエッジは複雑に結びついています」とミシュラ氏は語った。 「定義上、モノのインターネットとは、オンサイトのコンピューティング環境またはクラウド プラットフォームなどの集中型インフラストラクチャを通じて相互に接続されたオブジェクトを指します。」

ミシュラ氏は、これらのコンピューティング環境は、リモート サーバー (エッジ サーバーとも呼ばれる)、ゲートウェイ、ベース ステーションに設置されたスイッチ、小売店のバックエンド インフラストラクチャ、コネクテッド カーなど、さまざまな形態をとる可能性があると説明しました。

「これらのコンピューティング環境は、コア（クラウド プラットフォームなど）から離れた場所に分散された小さなコンピューティング ユニットであり、さまざまなタスクを実行できるため、エッジ コンピューティングをサポートします」とミシュラ氏は述べています。

コストと柔軟性の観点から見たエッジコンピューティングとIoTのメリット

ミシュラ氏は、パフォーマンスとレイテンシの利点に加えて、これはより経済的に実現可能なアーキテクチャの選択でもあると述べた。このデータのほとんどは価値が短期間しか持たない可能性があり、クラウドからのラウンドトリップによって実際には価値が生成されない可能性があります。

エッジ コンピューティングには、セキュリティなどの分野での利点に加えて、その他の潜在的なコスト最適化 (クラウド コンピューティングの支出やデータ センターの占有スペースの削減など) もあります。

「業務を可能な限りエッジに近いデバイスで実行すると、外部サーバーに送信されるトラフィックの量が減り、成長に対応するためにデータセンターの容量を継続的に追加する必要がなくなります」と Blum 氏は述べています。 「これは、パフォーマンスの向上（データの送受信を待つ必要がない）、運用コストの削減、セキュリティの強化（外部接続の制限による）を意味します。」

このモデルの最も魅力的な理由の 1 つは、ハイブリッド クラウド アーキテクチャに適合することです。

「この新しいモデルの最大の利点は、企業が両方の長所を享受できるようになることです。つまり、位置認識機能の作成、大量のデータのキャプチャと分析、グローバルな可視性、管理、より深い分析の獲得、さらにはクラウドでの機械学習モデルの作成が可能になります」と、Crate.io の CEO、Eva Schönleitner 氏は述べています。 「このエッジ モデルは、大量のセンサー データを継続的に出力するスマート ファクトリーやスマート ビルなどの IoT ユース ケースにおけるデジタル化イニシアチブを成功させるための最も重要な要素の 1 つです。」

ハイブリッド クラウド戦略とエッジ コンピューティングを併用する組織は、柔軟性と一貫性を獲得します。 「組織はワークロードを配置する場所に柔軟性を必要とし、戦略が変わった場合には運用の一貫性が必要になります。これは、ITOps と開発者が迅速に対応し、混乱を最小限に抑えるために重要です」と、Red Hat のクラウド プラットフォーム担当シニア プリンシパル マーケティング マネージャーである Rosa Guntrip 氏は最近指摘しました。

エッジコンピューティングが有効な例

SAS の Mishra 氏は、さまざまな業界のトレンド、環境特性、ビジネス要件によって、より具体的なアーキテクチャ上の決定やユースケースがさらに推進される可能性があると指摘しました。以下にいくつか例を挙げます。

• エッジ環境は、集中型ハブ (クラウド プラットフォームや従来のデータ センターなど) に接続されていますか?

「小売店や製造工場などの専用のオンプレミス環境では通常、クラウド プラットフォームなどの中央ハブへの専用接続が確保されます」とミシュラ氏は述べています。 「一方、移動中の機関車や沖合の石油掘削装置では、接続が散発的になる可能性があります。こうした接続性の考慮事項によって、エッジでサポートできるユースケースが決まります。」

• 制御ロジックはローカルで実行する必要がありますか?

場合によっては、この要件は非常に重要です。ミシュラ氏は、これは自動運転車には必須だが、他の状況ではそれほど重要ではないと述べた。 「多数の機械と工程を備えた工場では、生成されたデータをより有効に活用してローカル制御ロジックを駆動することが目標となることが多い」とミシュラ氏は述べた。 「ヘルスケアなどの一部の業界では、ローカル制御ロジックはすぐには必要なく、エッジコンピューティングによって可能になるユースケースは、ストアアンドフォワードや資産追跡などです。」

• 標準は確立され、採用されていますか?

このプロセスは、「ある程度」と「まだ」の間のどこかにあります。これは、外部エッジ（特に 5G の世界）を考える方法として、また事実上の標準フレームワークとして、マルチアクセス エッジ コンピューティング (MEC) への関心が高まっている理由の 1 つです。 「MECモデルは、ビデオ分析から位置情報サービス、拡張現実に至るまでの水平的なユースケースをサポートすることで、新たなエッジエコシステムとバリューチェーンを切り開くことが期待されています」とミシュラ氏は述べた。

これは、別の現状を示しています。ミシュラ氏や他の IoT 専門家はエッジ コンピューティングと IoT の組み合わせの見通しに楽観的ですが、実際の採用と実装はまだ初期段階にあります。

「コンピューティング環境、データプロトコル、接続性に関するエッジでの断片化は依然として障壁となっている」とミシュラ氏は述べた。

スケーリングは、断片化によってもたらされるもう 1 つの重要な課題です。 「エッジ環境はハードウェア プラットフォーム、オペレーティング システム、接続性、セキュリティ、容量に大きな違いがあるため、同じ組織内であってもコンポーネントの規模を適正化することが難しい場合があります」とミシュラ氏は述べています。 「このハードルを乗り越えることができれば、これは依然として興味深いイノベーションの領域であり、価値を高めるさらなる機会が生まれるだろう。」

2つの新たなトレンドが出現する

ミシュラ氏は、エッジコンピューティングと IoT の組み合わせに関して注目すべき他の 2 つのトレンドも共有しました。これらは、ユーザーの間でさらなる関心を喚起する可能性があります。最初のトレンドはビデオ分析の採用であり、ミシュラ氏はこれを優れた「クイックスタート」エッジ IoT ユースケースと見ています。

「カメラは究極のセンサーとなり、機器の大幅な変更を必要とせずにエッジコンピューティング環境に並列資産として追加することができます」とミシュラ氏は語った。 「エッジでビデオ分析を使用すると、その柔軟性によりさまざまなユースケースをサポートできます。」

2 番目のトレンドは、エッジツークラウド コンピューティング モデルのより具体的な出現です。これは「エッジイン」アプローチと呼ばれることもありますが、前述の「クラウドアウト」アプローチは、コンピューティングやその他のリソースを IoT デバイスやアプリケーションに近づけます。

ミシュラ氏は、「エッジでのローカル処理という概念は強力ですが、ユースケースを拡大するには、エッジとクラウド コンピューティング プラットフォーム間のライフサイクル効果を生み出すことが不可欠です」と述べています。