2020年以降に注目すべきエッジコンピューティングの4つのトレンド

接続されたデバイスは現在、膨大な量のデータを生成しており、あらゆる業界の企業がこれを活用して、より適切なビジネス上の意思決定を行い、動的な作業環境や顧客とのやり取りに迅速に対応できる可能性があります。

しかし、過去 10 年間の大部分をかけてコンピューティング リソースをプライベート クラウドやパブリック クラウドに大量に移行してきたにもかかわらず、すべてのデータを処理するためにクラウド コンピューティングだけに頼ることはできません。

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企業は、データの量が非常に多いため、エンドデバイスからクラウドに効率的かつコスト効率よく移動して分析することができず、クラウドから処理済みの情報をこれらのデバイスに送り返すことしかできないことに気づき始めています。

一方、推定では問題が明確に示されている。技術調査・コンサルティング会社IDCは、2025年までに世界中で559億台の接続デバイスが79ゼタバイト以上のデータを生成すると試算している。これは2019年に生成された13ゼタバイトから増加している。

このため、企業はエッジ コンピューティングに目を向けざるを得なくなり、エッジ コンピューティングは、専用ゲートウェイやサーバー、さらにはローカルの仮想化データ センターなど、コンピューティング リソースをエンドポイント デバイスに物理的に近づけるテクノロジです。

どのようなユースケースでも、実際に導入されているデバイスに関係なく、エッジ コンピューティングの目標は同じです。つまり、エンドポイントからデータを収集して分析し、その情報を使用してエンドポイントの後続のアクションをガイドすることです。専門家によると、これはほとんどの企業にとって新しい領域だが、今後数年間でエッジコンピューティングが徐々に増加すると予想している。

「エッジコンピューティングは、モノのインターネット以前には存在しなかった問題の解決に役立ちます」と、リーン・マニュファクチャリング・リサーチLLCの創設者兼主席アナリストであり、アナリスト・シンジケートのメンバーでもあるダン・ミクロビッチ氏は語る。

「以前は、少量の情報にアクセスするだけで、そのデータを上流（プライベート クラウドまたはパブリック クラウド）に移動し、処理して、結果を下流に送信していました。これは当時は実現可能でした。しかし、現在では毎日や毎週ではなく、1 秒あたり数ギガバイトのデータが生成されるため、そのすべてのデータをどこかに転送し、処理して結果を送り返すことは不可能です。エッジ コンピューティングにより、データのソースに近づき、それを情報に変換できるため、伝送容量が限られている通信チャネルの負荷を軽減できます。」

エッジコンピューティングは企業に多くのチャンスをもたらすでしょう。テクノロジーの専門家や IT 幹部は、エッジ コンピューティングによって既存のプロセスが改善され、新しい運用モデルやアクティビティが促進されることを期待しています。これらの取り組みは、主に次の 4 つのエッジ コンピューティングのトレンドによって推進されます。

1. エッジコンピューティングの速度

多くの場合、技術的には、データはエンドポイント デバイスからクラウドに移動され、そこでアプリケーションがデータを処理し、情報を返送してエンドポイントに適切なアクションを実行するように指示できます。これは数秒以内に実行されます。

しかし、一部のユースケースでは、それだけでは十分な速度ではないかもしれないと、アクセンチュア・ラボのマネージング・ディレクター、テレサ・タン氏は述べた。ここでエッジ コンピューティングが役立ちます。エッジ コンピューティングは場所が近いため、特定の操作に必要な速度が速くなります。

「クラウドとの間でデータをやり取りすることで業務を遅らせたくはありません。エッジ コンピューティングが本当に必要なのです」と Tung 氏は言います。 「数ミリ秒速くなるかもしれないが、いくつかの決定にはそのスピードが必須だ。」

彼女は、5G は実際には 4G や LTE ネットワークよりも高速にデータを送信しますが、特に 5G が普及するにつれて企業のトラフィックが増加し、5G ネットワークへの負荷が増加するため、5G によってエッジ コンピューティングの速度の利点が完全になくなることはないと指摘しました。

2. AIと機械学習

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 リソースを完全に置き換えるものではありませんが、企業はより多くの AI と機械学習機能をエンドポイント デバイスにできるだけ近づけて、これらのインテリジェント プロセスが必要な速度と信頼性で実行できるようにします。

たとえば、エッジで AI を活用して製造業を支援する方法を考えてみましょう。製造プロセスでは、組み立てラインに沿ってセンサーが配置され、製造された製品に欠陥がないか目視検査し、検査データをエッジ デバイスに送信します。エッジ デバイスはアルゴリズムを実行して、製品に欠陥があるかどうかを特定し、欠陥の種類を判断し、問題を解決するための最善の方法を選択し、最終的に製造システムに是正措置を講じるよう指示します。

エッジコンピューティングにより、これらのマシンは自ら迅速に賢明な判断を下せるようになるとミクロビッチ氏は言う。

彼はまた、エッジインテリジェンスの例として、自動的にブレーキをかける車についても言及しました。ミクロビッチ氏によると、自動運転車のエッジコンピューティングデバイスに組み込まれたAIは、ローカルで生成されたデータを処理し、分析された情報を使用して、車両の進路上に物体があるかどうか、物体が静止しているか動いているか、車両自体の速度、物体が減速しているかどうか、減速率など、いつ停止するかを決定します。

エッジデバイスに組み込まれたAIは、産業環境でも消費者環境でも同様に機能するとミクロビッチ氏は言う。同氏は、時間が経つにつれて、インテリジェントシステムはより効果的にデータを分析し、どのような行動を取るべきかを判断する方法を学習するようになるだろうと付け加えた。

たとえば、家庭用モーション検出器では、AI ベースのホーム セキュリティ システムは住宅所有者と見知らぬ人を区別することを学習できます。一方、重機では、AI ベースの監視システムは、アクションを必要としない一時的なストレスと、システムをすぐにシャットダウンしないと壊滅的な障害につながる可能性のあるストレスを区別することを学習できます。

3. セキュリティ

エッジ コンピューティングの分散型の性質は、データとコンピューティング能力がコア データ センター (パブリック クラウドまたはプライベート クラウド) の集中場所からエンタープライズ ネットワーク全体のさまざまなノードに分散されるため、エンタープライズ ネットワークのセキュリティに重要な影響を及ぼします。

この変化により、IT セキュリティ リーダーは防御を相応に拡張し、エンタープライズ防御が中央データ センターからネットワークを経由してエッジ デバイスやエンドポイント自体にまで及ぶようにする必要があります。

PAコンサルティングのAIとブロックチェーンの専門家であるヤニス・カルフォグルー氏は、エッジコンピューティングは確かにセキュリティの向上に役立つと述べた。

Kalfoglou 氏によると、エッジ コンピューティングは分散型であるため、単一の中央障害点が排除され、セキュリティと柔軟性が向上します。セキュリティ チームは、攻撃、侵害、または侵害を受けたエンドポイントとエッジ コンピューティング デバイスを遮断できます。

「エッジパラダイムでは、枝を 1 つ切り落とすだけで済みます。木全体を失うことはありません」と彼は言います。 「データ侵害は避けられませんが、もし発生した場合は、エッジデバイスを遮断することで被害を軽減できます。」

カルフォグルー氏は、企業が真のエッジパラダイムを採用し、より多くのデータをエッジに保持し、限られた情報のみをコアに送り返すことで、セキュリティ体制をさらに改善できる可能性があると付け加えた。そうすることで、攻撃者が中央データセンターに侵入した場合に抽出できる潜在的な価値を制限できます。

「分散環境には基本的にセルというものは存在しない」と同氏は述べ、企業は暗号化やハッシュ化などの手段でエッジでデータを安全に保管できると指摘した。この動きは、特定のデータが特定の地理的領域内に留まるという規制要件を企業が満たすのにも役立つ。

ただし、企業がエッジ展開でこのようなセキュリティ強化を実現したい場合、生成されるデータとそのデータを処理、送信、保存する場所を識別する強力なデータ ガバナンス プロセスが必要です。カルフォグルー氏は、こうした取り組みにはメリットがあると述べた。

「実際、私はセキュリティがエッジデバイスを導入する動機の一つだと考えています」と彼は付け加えた。

4. エッジコンピューティングとクラウドコンピューティング

企業はエッジでますます多くのデータを保持しており、テクノロジーを活用するユースケースを設計するにつれて、データ量が増加します。

「テクノロジーの面では、トレンドの変化が見られます。過去 10 年間はクラウドに移行しましたが、現在はエッジに移行しています」と Tung 氏は述べています。

しかし、エッジ コンピューティングのトレンドによってクラウド コンピューティングの必要性がなくなるわけではありません。専門家は、企業が特定の機能についてはパブリック クラウドとプライベート クラウドに依存し続けると予想しています。

「クラウドへの定期的な接続がなければ、エッジデバイスは完全に自律化することはできない」とカルフォグルー氏は言う。

企業では、負荷の高いアプリケーションにはクラウド リソースを使用し、負荷の軽いアプリケーションにはエッジ コンピューティングを使用するように IT 環境を設計する場合があります。これには、エッジのノードが相互に接続して情報と指示を共有するメッシュ ネットワークが含まれます。これを AI と機械学習、および高度な自動化と組み合わせると、自律的なワークフローが可能になります。

「エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングは共生関係にあります」と、エンタープライズクラウドソリューションプロバイダーであるAheadのプリンシパル、David Williams氏は述べています。 「エッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングは共生関係にあります。 解決する問題セットは異なりますが、お互いを非常にうまく補完し合っています。」

同氏はさらに次のように付け加えた。「エッジ環境がそれぞれの長所を活かす、エッジとクラウドの両方のコンポーネント（疎結合）を備えたソリューションが登場し始めています。同様に重要なのは、エッジとクラウドのアプリケーションとサービスが緊密な依存関係なしに独立して動作できるように、どちらも自律的であることです。クラウドとエッジ コンピューティングは進化を続け、現実世界のアプリケーションによって両者の境界が曖昧になると予想しています。」

エッジコンピューティングの未来

今後数年間で、一般的なデータ センターやクラウド インフラストラクチャから派生したエッジ コンピューティング展開向けにすでに提供されている製品 (ネットワーク、ストレージ、コンピューティング デバイス) に加えて、エッジ コンピューティングに特化した製品がさらに市場に投入されるようになるでしょう。

調査会社MarketsandMarketsは2019年8月のレポートで、世界のエッジコンピューティング市場は2019年の28億ドルから2024年には90億ドルに成長すると予測した。

インフラおよび運用の専門家にサービスを提供するフォレスター社のアナリスト、アビジット・スニル氏は、ベンダーは熱や振動などの環境要因によく耐えるプロセッサなど、エッジコンピューティングに特化した製品を市場に投入しつつあると述べた。

専門家はまた、都市政府がスマートシティ構想の一環としてエッジコンピューティングに投資すること、スマートカーが自動化機能のためにエッジコンピューティングを使用すること、そしてさまざまな民間企業がパイロットプロジェクトを実施することも予想しています。 「エッジコンピューティングを検討すべきでない業界は思い浮かびません。ただ、一部の業界は他の業界よりも急速に進んでいるというだけです」と、PAコンサルティングの変革専門家、プロテウス・ダックスベリー氏は語る。 「今後2年間は試行モードになります。」