エッジコンピューティングは単なる誇大宣伝でしょうか?

エッジ コンピューティングに関して、Edge Computing Industry Alliance は次のように定義しています。

オブジェクトまたはデータのソースに近いネットワーク エッジでは、ネットワーク、コンピューティング、ストレージ、およびアプリケーション コア機能を統合する分散オープン プラットフォームが、アジャイル接続、リアルタイム ビジネス、データ最適化、アプリケーション インテリジェンス、セキュリティ、プライバシー保護における業界のデジタル化の主要なニーズを満たすエッジ インテリジェント サービスを近くで提供します。

OpenStack Foundation はエッジ コンピューティングを次のように定義しています。

ネットワークのエッジでアプリケーション開発者やサービスプロバイダーにクラウドサービスと IT 環境サービスを提供します。エッジ コンピューティングの目標は、データ入力またはユーザーの近くでコンピューティング、ストレージ、およびネットワーク帯域幅を提供することです。

近年、クラウドコンピューティングが普及し、その価値やビジネスモデルが徐々に一般に受け入れられるようになりました。エッジ コンピューティングはクラウド コンピューティングに関連しています。クラウド コンピューティングのコンピューティング、ストレージ、ネットワーク機能を、データのソースに近い場所に配置します。

一部の分野ではエッジコンピューティングを分散クラウドコンピューティングや第 4 世代データセンターと呼んでいますが、産業界の人々はこの用語に同意していません。産業分野では、エッジコンピューティングの応用は自然なことです。多くの産業分野のアプリケーション システムは本質的にリアルタイムのデータ処理を必要としますが、これまではハードウェアの処理能力によって制限されていました。彼らは、エッジ コンピューティングを純粋にインターネットの用語と概念として定義することに反対しています。

データソースに近いものは何ですか?この範囲は比較的広いです。たとえば、センサー データが収集される場所に近い工場の作業場では、産業用ゲートウェイまたは産業用コンピューターを使用して、近くでデータの分析と処理の機能を提供します。これはエッジ コンピューティングに属します。工場全体のデータがクラウド プラットフォームにアップロードされる前に、工場内のローカル サーバーでデータが前処理され、ローカル サーバーがエッジ コンピューティングに属します。

モバイル オペレーターは、自動運転車、仮想現実、遠隔医療などのアプリケーション シナリオをサポートするなど、高性能かつ低遅延のサービスを実現するために、マルチアクセス エッジ コンピューティング (MEC) を導入しています。 MECはエッジクラウドの形態をとり、ユーザーに近い基地局側に展開することでレイテンシ短縮の効果を実現しており、エッジコンピューティングでもあります。

ガートナーの2019年新興技術成熟度レポート[1]では、エッジ分析とエッジ人工知能（エッジAI）は予想される成長段階にあり、レイテンシに敏感なアプリケーション（自動運転など）、ネットワーク中断の影響を受けやすいアプリケーション（リモート監視、顔認識、自然言語処理など）、データ集約型アプリケーション（ビデオ分析など）でますます使用されるようになると述べています。

1. なぜエッジコンピューティングなのか?

エッジ コンピューティングの定義から、図 1 に示すように、エッジ コンピューティングは主にリアルタイム性、ネットワークの信頼性、データ セキュリティなどの問題を解決するために使用されることがわかります。

モノのインターネット時代の到来とともに、製造、エネルギーと電力、輸送、物流、農業、医療、政府の公共事業など、あらゆる分野にデジタル化とインテリジェンスの波が押し寄せ始めています。ますます多くの端末やデバイスがインターネットに接続されています。接続されるデバイスの数が大幅に増加すると、クラウドのネットワーク帯域幅が圧迫されることになります。

すべてのデバイスデータを処理のためにクラウドに転送すると、コストが非常に高くなるだけでなく、時間もかかります。ネットワークが不安定になると、システムの可用性が低下します。したがって、将来的には、かなりの割合のデータがネットワークのエッジで直接分析および処理されるようになります。これがエッジコンピューティングの実際のシナリオです。

脳をクラウドに例えると、エッジ コンピューティングは神経終末であり、フロントエンドの刺激を独自に処理し、処理された機能情報を脳にフィードバックします。

▲図1 エッジコンピューティングの特徴

産業現場における大量のデータの保存期間は非常に短いです。適切なタイミングで処理しないと、すぐに劣化し、データの価値が急落してしまいます。例えば、旋盤工具監視工程では、工作機械の主軸負荷データを収集し、刃先側工具加工中のリアルタイム状態監視と寿命予測管理を実施することで、異常が発見された場合に即座に警告を発します。

製鉄所で鋼板を圧延するプロセスでは、圧延工場は複数のサーボモーターを利用して圧延プロセスを協調的に駆動します。サーボモーター制御に偏差があってはなりません。偏差があると鋼板全体が廃棄される可能性があります。織りの品質を確保するには、サーボ モーターの動作をマイクロミリ秒のサンプリング レートでリアルタイムに監視し、正常に動作していることを確認する必要があります。

これら両方の例には、データ処理のリアルタイム性（有効性）に対する明確な要件があります。産業現場におけるデータ処理は「綱渡り」のようなもので、エッジコンピューティングはかけがえのない役割を果たすことになります。

ネットワークの信頼性とリアルタイム性という 2 つの主要な要素に加えて、産業分野ではデータ セキュリティに対する厳しい要件があります。たとえば、石油化学業界では、設備のプロセスパラメータが製品の品質と生産コストを決定するため、企業の中核となるデータとなります。これらの重要なデータがクラウドにアップロードされると、企業の中核となる知的財産が漏洩するリスクがあります。エッジ コンピューティングは、データを集中管理から分散管理に変換し、データのセキュリティを向上させます。

近年、IoTセキュリティ攻撃が多発しています。データ災害を防ぐために必要な対策は、隔離対策を講じることです。エッジ コンピューティングは、ソースからローカルにデータ セキュリティを保証します。企業独自のデータセキュリティ要件に加えて、国家政策上の理由により、クラウドにアップロードする前にデータを非感作化する必要があり、エッジコンピューティングはデータ非感作化の前処理作業を担当します。

2. エッジコンピューティングの役割を担うのは誰ですか?

エッジ コンピューティングの特徴と解決しようとする問題について基本的な理解が得られたところで、エッジ コンピューティングの役割を担うのは誰でしょうか。一般的には、産業用ゲートウェイ、産業用コンピュータ、サーバーの 3 つのカテゴリに分類できます。

産業用ゲートウェイについては、『産業用 IoT: プラットフォーム アーキテクチャ、主要テクノロジ、およびアプリケーション プラクティス』の第 3 章で紹介されています。産業用通信ネットワーク インターフェイスは多種多様で、プロトコルは複雑かつ互換性がないため、産業用ゲートウェイを介したさまざまなプロトコル変換が必要になります。産業用ゲートウェイは、一般的に使用される産業用プロトコルをサポートし、プロトコル変換を通じてデバイス アクセスの難易度を軽減し、統一されたアクセスを実現します。業界の中には、このような産業用ゲートウェイの開発を専門とし、市場の多くの産業用コントローラと互換性のある標準化された製品を発売している企業もあります。

データ解析とプロトコル変換に加えて、産業用ゲートウェイには特定のデータ処理機能も備わっています。産業用ゲートウェイ ハードウェア メーカーは標準開発フレームワークを提供しており、開発者は C や Python などの開発言語に基づいてフレームワーク内にカスタム ロジックを埋め込むことができます。これらの産業用ゲートウェイは、単にエッジ コンピューティング ゲートウェイと呼ばれます。

もちろん、名前が変わっただけでなく、エッジ コンピューティング ゲートウェイとして、データ処理機能も重視されています。たとえば、プロセッサのメイン周波数、メモリ、フラッシュ ストレージは、通常の産業用ゲートウェイよりも高くなっています。同時に、クラウドとのドッキング、つまり中断のないインターネットアクセス機能も重視しています。イーサネット、Wi-Fi、4G などのネットワーク リンクを通じて、デバイスがどこにあっても相互接続できるようになります。これらのエッジ コンピューティング ゲートウェイは、さまざまな産業用クラウド プラットフォームをサポートし、データはクラウドに直接アップロードされます。表 1 は、エッジ コンピューティング ゲートウェイの一般的な構成例です。

▼表1 エッジコンピューティングゲートウェイの代表的な構成例

エッジ コンピューティングの役割の 2 番目のタイプは、DCS、SCADA、CNC システムなどの測定、制御、自動化の分野で広く使用されている産業用コンピューターです。産業用パーソナル コンピュータの定義: 産業用パーソナル コンピュータ (IPC) は、バス構造を備えた強化および拡張されたパーソナル コンピュータです。生産工程、電気機械設備、プロセス設備などを検知し、制御するハードウェアの総称です。

産業用コンピュータには、CPU、ハードディスク、メモリ、周辺機器インターフェイスなどの一般的なコンピュータ機能があり、オペレーティングシステム、制御ネットワークとプロトコル、コンピューティング機能、使いやすい人間とコンピュータのインターフェイスを備えています。違いは、産業用コンピュータは過酷な環境条件でも動作できることです。データセキュリティに対する要求が厳しいため、産業用コンピュータは通常、強化、防塵、防湿、耐腐食、耐放射線性を備えるように特別に設計されています。

一般的に、産業用コンピュータは産業現場向けに特別に設計されたコンピュータであり、産業現場の環境は振動やほこりが多く、電磁干渉が強く、継続的かつ中断のない動作が求められる場合が多くあります。産業用コンピュータは、通常のコンピュータと比較して、より高い信頼性と優れた拡張性を備えている必要があります。産業用ゲートウェイやその他の小型マイクロコントローラと比較すると、産業用コンピュータはデータ処理性能が優れています。

筆者はかつて、世界の産業用コンピュータ出荷数で上位 3 位にランクされている企業と、その企業が新たにリリースしたエッジ コンピューティング サーバーと産業用コンピュータの違いは何なのかについて議論したことがあります。当時の答えは、違いはなく、単なる産業用コンピュータだというものでした。

産業用ゲートウェイであれ、産業用コンピュータであれ、エッジ コンピューティングの役割を担う場合、これは新しいボトルに入った古いワインなのだろうかと考える人が必ず出てくるでしょう。エッジ コンピューティングの概念が登場する前から、エッジ コンピューティングは常に存在し、産業現場で稼働し、役割を果たしてきました。

最近、一部のメーカーがエッジインテリジェンスサーバー (EIS) を推進しています。ハードウェア キャリア自体を見ると、革新はあまり見られません。それらの多くは、産業用コンピューターまたは標準の x86 サーバーをベースにしています。新しいボトルに入った古いワインだと言っても過言ではないようです。しかし、非常に重要な違いがあります。ソフトウェア アーキテクチャ レベルでは、Edge Intelligence Server はクラウド ネイティブの考え方を採用しています。エッジとクラウドは密接に連携します。クラウドは、エッジ ノード リソースをグローバルかつ均一にスケジュールおよび制御します。 IoTプラットフォームの接続、データ管理、エッジ分析をサポートするために、ソフトウェア機能は随時更新・配布されます。

過去の産業用コンピューターにおけるソフトウェアのアップグレード (バックアップ、パッチ、更新、監視) とハードウェア リソースの割り当てを思い出すと、この概念がもたらす大きな違いがわかるでしょう。現在、シーメンス、デル、インテル、アドバンテックなどが独自のエッジインテリジェントサーバーを発売しています。

エッジ コンピューティングの役割の 3 番目のタイプはサーバーです。データセンター内のサーバーをオンサイトのコンピューター室に移動すると、クラウド内の集中型サーバーからオンサイトの分散型サーバーに変わり、エッジコンピューティングサーバーになります。

サーバーを現場に導入した後は、マルチノード管理の問題を考慮する必要があります。企業が同時に数千の分散エッジ コンピューティング ノードを持つ場合、管理者や運用保守担当者にとって大きな課題が生じます。エッジノードを標準化された方法で管理および保守することが非常に重要になります。産業ソリューションプロバイダーによって対応戦略は異なります。現在の観点から見ると、エッジとクラウドの連携が主流の考え方であり、エッジノードのリモート視覚管理を実現するためにクラウドベースの管理ツールが使用されています。

実際、エッジ コンピューティングは概念として理解されるべきです。ある程度のデータコンピューティング、ストレージ、ネットワーク通信機能を備えたハードウェア設備は、エッジコンピューティングと呼ぶことができます。

3. エッジコンピューティング分野にはどのような種類の企業がありますか?

現在、エッジ コンピューティング分野には、ハードウェア メーカー、クラウド コンピューティング サービス プロバイダー、モバイル オペレーターの 3 つの主要なタイプの企業が存在します。ハードウェア メーカーには、産業用ゲートウェイ、産業用コンピューター、サーバー ハードウェア メーカーが含まれます。ハードウェアメーカーは、市場の需要に応えて、業界のアプリケーションシナリオに対応できるエッジコンピューティング製品を継続的にリリースするとともに、エッジクラウドアーキテクチャ全体に影響を与えるエッジインテリジェントサーバーに重点を置いています。

2 番目のカテゴリは、クラウド コンピューティング サービス プロバイダーです。たとえば、OpenStack Foundation は、エッジ コンピューティングを、ネットワークのエッジでクラウド サービスと IT 環境サービスを提供するものと定義しています。一部の企業では、エッジ コンピューティングを分散クラウド コンピューティングまたは第 4 世代データ センターと呼んでいます。エッジ コンピューティング プレーヤーの中には、当然ながらクラウド コンピューティング サービス プロバイダーも存在します。

Amazon AWS、Microsoft Azure、Alibaba Cloud、Huawei Cloud に代表されるクラウドコンピューティング サービス プロバイダーは、クラウドコンピューティングの分野で膨大なユーザー ベースを蓄積し、高度なビッグデータ処理機能を備えています。これらの企業がエッジコンピューティングを開発する際の全体的な考え方は、エッジとクラウドの連携、エッジとクラウドの緊密な統合、エッジの低レイテンシとセキュリティの特性の十分な発揮、そしてクラウドの強力なデータ分析機能の組み合わせです。

たとえば、AWS は 2017 年にエッジコンピューティングフレームワーク AWS IoT Greengrass をリリースしました。これは、Greengrass を通じて AWS クラウドサービスをローカルデバイスに拡張し、エッジのデバイスによって生成されたデータを操作および処理できるものです。

3番目のカテゴリーは通信事業者です。オペレータの役割は常にデータ パイプライン サービスを提供することです。データはセルラー ネットワークを通じて長距離伝送されます。エッジコンピューティングはオペレーターとは何の関係もないようです。しかし、特に5G時代においては、通信事業者は明らかにパイプ接続に満足していない。高性能かつ低遅延のサービスを実現するために、モバイル オペレーターはマルチアクセス エッジ コンピューティング MEC を導入しています。

MEC はコア ネットワークに属します。アクセスネットワークの集中ユニット（CU）とともに基地局の近くに移動すれば、ネットワークの超低遅延化がさらに促進され、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

MEC マルチアクセス エッジ コンピューティングとネットワーク スライシングは、5G の 3 つの主要なアプリケーション シナリオをサポートする 5G の 2 つの主要テクノロジーです。その中で、MEC は、eMBB モバイル拡張帯域幅と uRLLC 高信頼性低遅延接続という 2 つの主要シナリオにとって非常に重要です。 MEC は新しい概念ではなく、4G ネットワークと 5G ネットワークの両方に導入できます。

欧州電気通信標準化機構 (ETSI) は、2014 年に早くも MEC 標準化参照モデル プロジェクトを開始し、モバイル エッジ コンピューティングの標準化を推進するためのモバイル エッジ コンピューティング仕様ワーキング グループを設立しました。基本的な考え方は同じで、クラウド コンピューティング プラットフォームをモバイル コア ネットワークからモバイル アクセス ネットワークのエッジに移行して、コンピューティング リソースとストレージ リソースの弾力的な利用を実現します。

これは実際にはクラウド コンピューティング サービス プロバイダーのルートと同じですが、通信事業者のリソース プールがモバイル コア ネットワークとモバイル アクセス ネットワークに配置されている点が異なります。また、現在のコアネットワークではネットワーク要素機能の仮想化により、ハードウェアは当初の専用ハードウェアからx86汎用サーバへと徐々に変化してきました。すべてサーバーなので、当然ながら、ある程度は誰でも同じようなことができます。

一方、MECコンセプトは、従来の通信セルラーネットワークとインターネットサービスを深く統合することで、モバイルシナリオサービスの提供におけるエンドツーエンドの遅延を削減し、モバイルネットワークのエッジを使用して通信ユーザーに近くのITサービスとクラウドコンピューティング機能を提供し、高性能、低遅延、高帯域幅の通信グレードのサービス環境を構築し、ネットワーク内のさまざまなコンテンツ、サービス、アプリケーションの高速ダウンロードを加速することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、帯域幅リソースを節約します。

一方、モバイル エッジ ノードにコンピューティング能力を投入し、サードパーティのアプリケーション統合を提供することで、モバイル エッジの入り口でのサービス イノベーションの可能性が広がります。

2016 年、ETSI は MEC コンセプトをモバイル エッジ コンピューティングからマルチアクセス エッジ コンピューティングに拡張しました。これは、セルラー ネットワークに限定されず、Wi-Fi などの他のワイヤレス アクセス ネットワークにも拡張されます。この時点で、MEC はモバイル ネットワークのエッジで実行され、特定のタスクを実行するクラウド サーバーとして考えることができます。

MEC はモバイル ネットワークとサービスの分離を変更し、サービス (コンテンツ、サービス、アプリケーションを含む) をモバイル ネットワークのエッジにシンクして、モバイル ユーザーにサービスを提供できるようになります。

通信事業者は、パイプ（インターネットにデータ サービスを提供するだけのパイプライン）を回避するよう努めてきました。現在の通信市場は徐々に飽和状態にあり、トラフィックサービスの増加だけでは急速な収益成長を達成することは困難です。同時に、通信事業者が提供する従来の音声および SMS サービスに対するユーザーの依存度は低下しており、通信事業者の利益も減少し始めています。 MEC はオペレーターのハンドルとして理解できるため、オペレーターが MEC に多大な労力を費やす理由を理解するのは難しくありません。

この記事は主にエッジコンピューティングに関連する内容を紹介しており、エッジコンピューティングをより深く理解するために皆様のお役に立ち、刺激になると信じています。予測保守は、エッジ コンピューティングの典型的なアプリケーション シナリオです。この記事ではこの部分については詳しく説明しません。これに興味がある方は、胡殿鋼教授の新著『産業用インターネット・オブ・シングス：プラットフォームアーキテクチャ、主要技術およびアプリケーションプラクティス』を詳しく読むことをお勧めします。

[1] 参照先：https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019/

著者について: 胡支剛氏は、産業用 IoT の上級専門家であり、SF の IoT プラットフォームの責任者です。彼は SF グループのキャリア開発レビュー委員会のメンバーであり、ZETA Alliance Industrial Internet of Things のシニア コンサルタントでもあります。彼は、SF の IoT プラットフォームの構築と製品化を担当しています。彼は10年以上にわたり、IoT、エッジコンピューティング、産業用ビッグデータの分野に携わっており、豊富な実務経験を持っています。彼は、NI でアプリケーション エンジニア、シニア アプリケーション エンジニア、地域営業マネージャーを務めてきました。彼はGSDZoneコミュニティのコラムニストであり、海南大学の学外専門家でもあります。彼は、NI（中国）初の認定デュアルアーキテクト（LabVIEWアーキテクトとTestStandアーキテクト）であり、大規模な産業オートメーションテスト制御および産業用IoTプロジェクトの開発を主導しています。 2016 年には、モノグラフ「TestStand Industrial Automation Test Management」の執筆を依頼され、業界から高く評価され、何度も再版されました。

この記事は「Industrial Internet of Things: Platform Architecture, Key Technologies and Application Practices」から抜粋したもので、発行元によって承認されています。 （ISBN: 978-7-111-70227-6）