エッジコンピューティングの研究動向と7つの主要分野における新たな展開を解説

▲図1-9 過去5年間のエッジコンピューティング関連記事におけるキーワードの相対的頻度

1. IoT + エッジコンピューティング

エッジ コンピューティングとモノのインターネットの密接な関係を反映して、モノのインターネットはエッジ コンピューティングに関連する研究論文で最もよく使われる言葉となっています。 IoT 技術の開発が成熟するほど、エッジ コンピューティングに対する技術的な需要が高まります。これら 2 つを組み合わせる鍵は、次の 2 つの側面にあります。

一方で、IoT デバイスが低コストでエッジ コンピューティングにアクセスする方法を解決する必要があります。

一方で、IoT サービスの大規模、異種、動的特性にエッジ コンピューティングがどのように対応できるかという課題も解決する必要があります。

2.5G+エッジコンピューティング

5G 技術の発展により、通信遅延がコンピューティング遅延よりも低いレベルに到達できるようになり、多くの既存のコンピューティング モデルが根本的に変化し、さらに多くのコンピューティング負荷がフロントエンドのモバイル デバイスからエッジ コンピューティング サーバーに転送されるようになります。

これにより、エッジ コンピューティング アーキテクチャに新たな要件と課題が生じ、リアルタイム、データ集約型、高度なモバイル性、異機種混在、動的な 5G モバイル サービスの要件に適応するために、既存のクラウド コンピューティング クラスター アーキテクチャに基づいて重要な改善を行う必要があります。

3. 仮想化技術

フロントエンド デバイスの異種性により、エッジ コンピューティングによって処理されるコンピューティング要求も非常に異種性があります。これには、エッジ サーバーがさまざまなコンピューティング サービスを柔軟に実行できることが必要です。仮想化技術はこの問題を解決するための主流の方向性の 1 つです。共通のコンピューティング リソース上の異なるシステム、異なる環境、さらには異なるハードウェアにネットワーク機能を実装することで、ネットワーク機能の柔軟な管理を実現します。

従来のクラウド コンピューティングの仮想化テクノロジと比較すると、エッジ コンピューティングの仮想化テクノロジでは、レイテンシに対する要件が高くなります。それだけでなく、エッジ サーバーのコンピューティング リソースはクラウド サーバーに比べてはるかに少ないため、仮想化テクノロジは可能な限り軽量にする必要があります。

4. 計算負荷軽減

計算のオフロードは、クラウド コンピューティングにおける古典的な問題の 1 つであり、エッジ コンピューティングにおける非常に重要な中核的な問題でもあります。

エッジ コンピューティングにおける計算のオフロードとは、コンピューティング タスクをフロントエンド デバイスからエッジ サーバーに転送して実行することを指します。タスクが完了すると、エッジ サーバーは計算結果をフロントエンド デバイスに返すか、必要に応じてクラウド サーバーに渡します。この方向の研究では、オフロードが必要かどうか、どのタスクをオフロードするか、どのサーバーにオフロードするか、どのようにオフロードするかなど、いくつかの重要な中核的な質問に答えることに重点を置いています。

クラウド コンピューティングのタスク オフロードと比較して、エッジ コンピューティングの重要な特徴は、フロントエンド デバイスの転送モードとエッジ サーバーの選択にあり、これらはコンピューティング オフロードのパフォーマンスに重大な影響を及ぼします。

5. リソースの割り当て

同じエッジ コンピューティング ネットワーク内に多数のエッジ サーバーが存在する場合があります。同じエッジ サーバーで膨大な数のコンピューティング タスクを処理する必要がある場合があります。コンピューティング タスクが異なれば、コンピューティングおよび通信リソースの要件も異なります。これを踏まえると、エッジコンピューティングにおけるリソース割り当ての問題は特に重要です。

クラウド コンピューティング データ センターとは異なり、エッジ コンピューティングはフロントエンド ユーザーに近いため、実行されるサービスと提供されるリソースはよりターゲットを絞ったものになります。さらに、異なるエッジ サーバー上のリソースは通常、非常に異質であるため、エッジ コンピューティングにおけるリソース割り当ての問題は非常に困難になります。

6. エッジコンピューティングをサポートする低消費電力IoTシステム

エッジコンピューティングの提案は、特定のアプリケーションシナリオを対象としたものではなく、コンテンツ配信ネットワークと同様の役割を果たし、アプリケーションアクセスの遅延を削減します。この機能により、モノのインターネット システムにおけるエネルギーとリソースの制限の問題を解決できます。さまざまなアプリケーションの探索に加えて、この方向の共通の問題には、低電力組み込みシステム（コンピューティングのオフロード、低電力タスク転送、高エネルギー効率のデータ取得などのサポート）も含まれます。

7. エッジコンピューティングと人工知能アルゴリズム

エッジ コンピューティングと人工知能の衝突により、エッジ コンピューティングに基づく人工知能アルゴリズムと人工知能に基づくエッジ システムの最適化という 2 つの方向で一連の問題が発生しています。従来の人工知能アルゴリズムと比較すると、前者のシステム アーキテクチャの変更により、複数のデバイス間の調整の問題が発生します。後者は、人工知能アルゴリズムとエッジ コンピューティング システム プロセスによって生成されたデータを使用することで、エッジ システム自体を最適化し、意思決定を行います。

エッジコンピューティングの重要な使命の 1 つがさまざまな IoT デバイスに人工知能を導入することであることを考えると、この方向性はますます注目を集めています。

著者について: 中国電子科技大学コンピュータサイエンス学院准教授兼博士課程指導者、趙志偉。主な研究方向は、低電力のモノのインターネットとエッジコンピューティングです。 IEEE/ACM Trans.on Networking、IEEE Trans.on Mobile Computing、IEEE JSAC、IEEE INFOCOM、IEEE ICNP、IEEE ICDCS など、コンピュータネットワーク分野の重要な国際学術誌/会議で 60 本以上の学術論文を発表し、3 つの国際会議論文賞を受賞しています。彼は、10 を超える国家、省、省庁の科学研究プロジェクトを主導してきました。 Min Geyong 氏は、英国エクセター大学のコンピューターサイエンス学部の教授です。モバイルインターネット、無線通信、モノのインターネット、分散コンピューティングなどの分野で一連の革新的な科学研究成果を達成し、重要な国際学術誌/会議で300件以上の論文を発表し、10件以上の国際会議論文賞を受賞しました。彼は現在、いくつかの国際学術雑誌の編集委員を務め、いくつかの国際学術会議の議長を務めています。

この記事は「エッジ コンピューティング: 原則、テクノロジ、および実践」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: 9787111690894）