エッジコンピューティングの5つの典型的なアプリケーションシナリオ

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世界的なコンサルティング会社であるベイン・アンド・カンパニーは、COVID-19パンデミックによってもたらされたリモートワークへの移行が、エッジコンピューティングの急速な導入を促進すると予想されており、「トラフィックパターンの劇的な変化により、既存のネットワークインフラの弱点が露呈し、企業がテクノロジーへの投資をより決意するようになった」と指摘した。

しかし、行動を起こす前に、IT リーダーはまず、エッジ コンピューティングが企業にとってどのような価値をもたらすかを理解する必要があります。

新しいテクノロジーを導入するには、理想的なビジネスケースを見つけることが重要です。企業がエッジ コンピューティングへの投資を検討する場合、自社のビジネスの現実に基づいて、よりターゲットを絞った価値の高いアプリケーション シナリオも探す必要があります。

IDC のグローバル インフラストラクチャ プラクティスのリサーチ ディレクターである Dave McCarthy 氏は、「エッジ コンピューティングの多様性が、エッジ コンピューティング ソリューションの多様性を直接決定します」と述べています。たとえば、ワイヤレス接続された IoT デバイスが関係するエッジ コンピューティング アプリケーション シナリオでは、必要なサービスとコンピューティング機能がエッジ ノード ユーザーに対して提供されるように、通信サービス プロバイダーがマルチアクセス エッジ コンピューティング (MEC) ネットワーク ソリューションを提供することが必要になる場合があります。一方、重工業アプリケーション シナリオに重点を置く企業は、オンサイト エッジ コンピューティング ソリューションの導入ニーズにさらに注目します。

ほとんどの企業はまだエッジ コンピューティングを大規模に導入する準備ができていませんが、多かれ少なかれ、その後の実装を成功させるための計画を立てています。マッカーシー氏は、「多くの企業がエッジ コンピューティングへの第一歩として、リモート オフィスやブランチ オフィスから始めて、レガシー システムをソフトウェア定義のインフラストラクチャとクラウド ネイティブ ワークロードに置き換え、インフラストラクチャを近代化しているのがわかります。これらすべてが、新しいエッジ コンピューティングのユース ケースに必要な基盤を提供します」と述べています。

デジタルトランスフォーメーションとエッジコンピューティングの融合

インフラストラクチャを近代化した企業がデジタル変革へと進むにつれ、これらの取り組みはエッジで生成されるリアルタイム データの恩恵も受けます。

経営コンサルティングおよび調査会社エベレスト・グループの副社長、ユガル・ジョシ氏は、純粋に需要によって推進される他のエンタープライズ技術分野とは異なり、エッジ・コンピューティングの応用シナリオはこれまで主にサプライヤーによって支配されてきたと述べた。ジョシ氏は、「テクノロジーベンダーが革新を続けるにつれて、エッジコンピューティングのユースケースは常に進化しています。ハードウェア、ソフトウェア、クラウドベンダーがより適切で持続可能かつ信頼性の高いエッジ機能を構築するにつれて、新しいユースケースが生まれています」と指摘しました。

Red Hat のクラウド プラットフォーム チームのインサイト担当ディレクター、Stu Miniman 氏は、次のように述べています。「ハイブリッド クラウドとマルチ クラウドのどちらが優れているかについてまだ議論が続いている場合、エッジ コンピューティングの人気が基本的にその答えを示しています。データとアプリケーションの場所を見ると、将来的にはさまざまな場所に出現するでしょう。通信会社、パブリック クラウド サービス プロバイダー、その他の一般的なエンタープライズ カスタマーとコミュニケーションをとると、エッジ コンピューティングに関する議論の考え方は大きく異なることがよくあります。Kubernetes とクラウド ネイティブ エコシステムに関しては、さまざまなテクノロジー主導のソリューションが発言権を競い合い、市場の利益を獲得しようとしています。通信大手は NFV (ネットワーク機能仮想化) ソリューションをエッジ コンピューティングの議論に導入していますが、エンタープライズ カスタマーには他にも多くの選択肢があります。エッジ コンピューティングは、分散ハイブリッド環境全体の重要な部分になるため、ユーザーはサプライヤーと緊密に連携して、エッジ コンピューティングが特定のスキル セットのみを持つテクノロジー アイランドにならないようにする必要があります。」ジョシ氏は、「エッジコンピューティングの基本原理はあまり変わっていません。重要な課題は、レイテンシを減らし、ネットワーク伝送トラフィックを減らすことです」と指摘しました。

企業は現在、エッジコンピューティングにどのような方向に投資していますか? 5 つの典型的なアプリケーション シナリオを見てみましょう。

シナリオ 1: 予測メンテナンス

Joshi 氏は、予測メンテナンスのユースケースはすでにかなり強力であると述べました。高価値資産が故障すると、企業に多大な損失をもたらすことがよくあります。この点で、エッジ コンピューティング ソリューションは特に人気があります。世界の石油・ガス業界では、パイプラインのデジタル化とエッジデータ/分析の専門知識が融合し、企業がパイプラインを積極的に管理し、欠陥を解決し、障害を防止できるように支援し始めています。

かつては数週間かかっていた結果とレポートが、今では数秒で提供できるようになりました。石油・ガス業界では、掘削パイプラインの故障により、多額の金銭的および環境的コストが発生する可能性があります。さらに、長期にわたる腐食は深刻な環境問題を引き起こす可能性もあります。現場データ（カメラから取得）と過去の経験、エッジ コンピューティング、機械学習分析システムを組み合わせることで、発生する可能性のある潜在的な障害をオペレーターに警告できます。

シナリオ 2: リモートワークフォースのサポート

COVID-19パンデミックにより、あらゆる企業が急速にリモートワークに移行し、従業員はさまざまな地域、国、さらには世界中に広く分散し始めました。この種のシナリオは、エッジ コンピューティングに最適な別のユース ケースにもなります。

CompTIAの技術分析担当シニアディレクター、セス・ロビンソン氏は、「リモートワークのブームはエッジコンピューティングを適用するのに適したシナリオだ」と語った。企業内のリモート従業員は地理的に広い範囲に分散しているため、企業は当然、これらの従業員がビジネス システムにアクセスする方法を考慮する必要があります。エッジ コンピューティングを含む対応する新しいソリューションを採用することで、システムの回復力を強化し、生産性を向上させることが期待されます。

フロスト＆サリバンはレポートで、「企業はパンデミックの現実に基づいて長期的なネットワークのニーズを再評価している。エッジコンピューティングは、良好な分散状況を維持し、ネットワークエッジで増加するデバイスとセンサー端末を効率的に活用するために、ネットワークアーキテクチャに不可欠な柱となっている」と述べている。

エッジ コンピューティングには独自の利点があり、ネットワーク上で移動するデータの総量の削減、コンピューティングの柔軟性と密度の向上、データ遅延の削減、データの地理的な場所によって決まる規制要件への対応など、分散した従業員のサポートにおいて優れた実用的な価値をもたらします。

シナリオ3: 小売/ビジネスの最適化

ジョシ氏は、電子商取引の最適化も大きな注目を集めている分野だと述べた。 COVID-19 パンデミックの圧力を受け、より多くの B2C および B2B 組織がデジタル販売機能を拡大するにつれて、エッジ コンピューティングはレイテンシの低減とスケーラビリティの向上をもたらすことができます。これは需要が大きく変動する場合に特に顕著になります。同様に、実店舗の小売業者は、在庫管理、顧客体験、非接触チェックアウトと対面配達、需要感知、倉庫管理など、多くの分野でエッジコンピューティングとモノのインターネットを組み合わせることに大きな価値を見出しています。

シナリオ 4: フェデレーテッド ラーニング

「エッジ AI は、AI が IoT エンドポイント、ゲートウェイ、その他のデバイスに組み込まれたときに作成されます」と SAS の IoT 担当副社長 Jason Mann 氏は説明します。エッジ AI は、スマートフォンやスマート スピーカーから自動車センサーやセキュリティ カメラまで、幅広い IoT デバイスに活用されます。

IDC の McCarthy 氏によると、AI はエッジ コンピューティングにおける「最も一般的なワークロード」となっている。

ジョシ氏は、「エッジコンピューティングとAIを活用してフェデレーテッドラーニングを推進することも、現在注目されている話題です」と語った。フェデレーテッド ラーニングは、モデル開発が数百万台のモバイル デバイスに分散される AI フレームワークの一種です。フェデレーテッド ラーニングは、モノのインターネット (IoT) に基づくインテリジェント アプリケーション ソリューションの重要な前提条件になると予想されています。 Airtel の主任データ サイエンティストである Santanu Bhattacharya 博士は、ブログ投稿で次のように説明しています。「モデルの開発、トレーニング、評価はすべてエッジ デバイスで実行されます。エッジ デバイスは生のユーザー データに直接アクセスしたりラベル付けしたりすることはないため、実際のデータを使用してモデルをトレーニング/再トレーニングしながらデータのプライバシーが維持されます。」

シナリオ5: 医療イノベーション

COVID-19パンデミックの発生前から、ヘルスケア業界におけるエッジコンピューティングへの投資はすでに増加していました。パンデミックにより、より多くの医療機関が遠隔医療や医療機器の転送を導入し、自宅で患者を観察するようになりました。これまでのメディア報道と合わせると、多くの新しい医療ソリューションの実装は、エッジ コンピューティングの強力な遅延制御サポートと切り離せないものとなります。生死に関わる状況では、医療機関は集中型のクラウド サービスに頼るのではなく、データをローカルで保存および処理できます。これにより、臨床医は重要な医療データ（MRI や CT スキャンの結果など）に直接アクセスしたり、救急車や緊急治療室から情報を抽出したりできるようになり、より迅速な診断と治療が可能になります。