エッジコンピューティングの優れた使用例と利点

企業や消費者がより多くのデバイスをインターネットに接続し、超高速 5G ネットワーク サービスがカバレッジを拡大し、企業がこのテクノロジーがもたらす機会の追求に努めるにつれて、企業におけるエッジ コンピューティングの使用は大幅に増加するでしょう。

ガートナーの 2019 年のレポートによると、2021 年末までに大企業の 50% 以上が IoT または没入型エクスペリエンスをサポートするために少なくとも 1 つのエッジ コンピューティング ユース ケースを導入することになりますが、これは 2019 年の 5% 未満と比較して大幅に増加しています。

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エッジ コンピューティングのユース ケースの数は今後さらに増加し​​、ガートナーは 2023 年末までに大企業の半数以上が少なくとも 6 つのエッジ コンピューティングのユース ケースを導入すると予測しています。大企業のうち、2019 年に 6 つ以上のエッジ コンピューティングを導入していたのはわずか 1% でした。

エッジ コンピューティングの台頭は、エンドポイント デバイスによって生成されたデータをリアルタイムで分析できる分析テクノロジの継続的な改善にかかっています。 AI、機械学習、自動化と組み合わせると、この分析を使用してエンドポイントの操作を制御できます。これらのエンドポイントでは、人間の介入が制限されるか、まったく行われません。

たとえば、完全に自動化された組立ラインではエラーを検出して修正することができ、セキュリティ チェックポイントでは生体認証に基づいて許可されたユーザーの入場を許可することができます。このような状況では、エッジ コンピューティングが提供する低レイテンシと信頼性が求められます。

「モノのインターネット、センサー、モバイルデバイス、その他の接続デバイスの急速な成長と展開は、より多くのデータとエッジコンピューティングの幅広いニーズを意味します」と、アドレス可能マーケットの最高戦略責任者であり、上級独立アナリストのコミュニティであるアナリストシンジケートのメンバーであるブルース・ガプティル氏は述べています。

「しかし、使用されるデータの量、データの種類と形式が大きく変化し、企業がより多くの種類のデータをより多くの方法で保護する必要性が高まり、非常に多くの種類のデバイスでデータを活用する必要性が高まっているため、複数のクラウド間でデータをやり取りすることは非効率になっています。また、ネットワーク帯域幅が追いつかず、応答時間が悪化しています。」

エッジコンピューティングの 5 つの利点

名前が示すように、エッジ コンピューティングは、コンピューティングを企業のコア データ センターから移動し、データが生成されるエンドポイント デバイスの近くに配置します。これにより、次のようないくつかの重要な利点がもたらされます。

1. スピード

エッジ コンピューティングは専用機器 (エンドポイントに近い隣接サーバーまたは仮想データ センター) を通じて提供されるため、エンドポイントからクラウドにデータを移動したり、クラウドからエンドポイントにデータを移動したりする必要がなくなります。転送時間を短縮すると、数秒、場合によっては数ミリ秒単位で測定できる処理時間が節約されます。 「データはコアサイト（データセンターやパブリッククラウドプロバイダーなど）まで戻る必要がないため、エッジアプリケーションやサービスはリアルタイムまたはほぼリアルタイムのレイテンシレベルの恩恵を受けることができます」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のマネージングディレクター、David Williams氏は述べています。

2. セキュリティ

PAコンサルティングのAIおよびブロックチェーン責任者であるヤニス・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すると述べた。

その結果、セキュリティ チームは侵害されたエンドポイントとエッジ コンピューティング デバイスを隔離できるようになります。さらに、エッジ デバイスはデバイス固有のセキュリティ プロトコルを導入できるため、悪意のある人物がさらに多くのデバイスにハッキングする方法を学ぶことがより困難になります。

3. コスト削減

ウィリアムズ氏は、エンタープライズ エッジ コンピューティングの主な利点の 1 つはコストの大幅な削減であると考えています。 「エッジコンピューティングのアーキテクチャとテクノロジーは、一般的に集中型のものよりも安価です」と彼は語った。 「エッジサイトとコア/中央サイトとの間で送受信されるデータが少なくなるため、接続コストが削減され、さらなる節約が実現します。」

4. 信頼性

専門家によると、エッジ コンピューティングは、通信チャネルが低速であったり、断続的に使用できたり、一時的に中断されたりした場合でも動作を継続できます。たとえば、石油掘削装置にエッジコンピューティングを導入しているエネルギー会社は、利用可能な衛星接続に頼ってすべてのデータを常にデータセンターに中継して処理する必要はなく、接続が利用可能なときに必要な処理情報をエッジから移動することを選択できると、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 タン氏は述べています。

エッジで障害が発生した場合、影響は影響を受ける機器に限定される可能性が高く、全体的な運用は継続されるため、システム全体の信頼性が向上します。

5. スケーラビリティ

リーン・マニュファクチャリング・リサーチ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、クラウド・コンピューティングと同様に、企業はユースケースが拡大する場合にのみエッジ・デバイスを追加し、必要なものだけを導入して管理するべきだと語った。また、エッジ コンピューティングの分散型アプローチにより、大規模な展開の管理が容易になることについても言及しました。 「私たちが『コア』と呼んでいる集中処理拠点よりも、分散型アプローチで各エッジ拠点の規模に個別に対処する方がはるかに簡単です」とウィリアムズ氏は語った。 「企業はこのようにして、数万、場合によっては数百万のエンドポイントをサポートしますが、これは集中型モデルでは処理が難しい数です。」

エッジコンピューティングの 7 つのユースケース

各企業には、特定のユースケースにエッジ コンピューティングを導入するための独自の考慮事項と動機があります。たとえば、あるケースでは低レイテンシと速度が求められる一方で、別のケースでは信頼性が求められる場合があります。

テクノロジーリーダーや研究者によると、現在、ほぼすべての業界の企業がエッジコンピューティングのユースケースを導入またはテストしているという。注目すべきユースケースは次のとおりです。

1. 自動運転車

自動運転車は、運転に必要なすべてのデータをリアルタイムで分析できなければ安全かつ確実に動作できないため、エッジ コンピューティングの主要な使用例です。これらの車両が蓄積するデータの量は驚異的です。業界の専門家は、自動運転車は1日あたり5TBから20TBのデータを生成する可能性があると見積もっています。 5G は確かにより多くの容量を処理できますが、既存の 4G ネットワークでは、十分な速度ですべてのデータを処理する能力がまったくありません。

「自動運転車は、他の車両を含む複数のソースから、さまざまな方法で大量の異なるタイプのデータを統合して処理し、移動中にそれを瞬時に実行する必要がある」とガプティル氏は述べた。

これには、ナビゲーション、車車間通信、新興のスマート シティとの統合のためのミッション クリティカルな処理を実行するためのオンボード コンピューティング能力とエッジ データ センターが必要です。

エッジ コンピューティングは、リアルタイムの現場状況に基づいて迅速な調整を行うことで、自治体 (運輸局、公共変革機関、民間輸送会社など) が車両や全体的な交通の流れをより適切に管理するのにも役立ちます。たとえば、車両データを処理するために導入されたエッジ コンピューティング プラットフォームは、渋滞が発生しているエリアを特定し、車両のルートを変更して交通の流れを緩和することができます。

2. より高いセキュリティ

企業はエッジ コンピューティングを使用して、ビデオ監視や生体認証スキャン、その他の監視および承認手段を実装できます。これらの監視および承認手段では、許可された担当者と承認されたアクティビティのみが許可されるようにするために、データのリアルタイム分析が重要になります。たとえば、企業は光学技術を備えた生体認証セキュリティ製品を使用して虹彩スキャンを実行し、エッジデバイスでその画像をリアルタイムで分析して、アクセス権限を持つ従業員との一致を確認できます。

3. ヘルスケア

ヘルスケア データは、診療所、病院、患者自身のデバイスなど、さまざまなデバイスから取得されます。このデータを分析のために中央の場所に送信すると帯域幅の混雑が発生する可能性がありますが、すべてのデータを中央サーバーに移動して保存する必要はありません。たとえば、患者の医療機器から読み取った正常な心拍数をすべて保存する必要はないかもしれませんが、一部のデータは重要であり、低遅延や信頼性の低いネットワーク接続による遅延なしに迅速に分析する必要があります。

エッジ コンピューティングは、エンドポイントの医療機器からデータをリアルタイムで取得して処理し、どのデータ ポイントが重要でないか (通常の心拍数測定値など) を判別できます。また、重要なデータ ポイントを識別、処理、対応して、臨床医にできるだけ早く対処するよう警告することもできます。

4. 製造および工業プロセス

産業用 IoT により、製造工場やその他の生産工程に数百万台の接続デバイスが追加され、生産ライン、機器のパフォーマンス、完成品に関するデータが収集されるようになりました。ただし、このデータすべてを集中サーバーで処理する必要はありません。接続されたすべての温度計からの温度測定値はすべて重要ではありません。

ほとんどの企業では、集計または平均化された測定値を中央システムに返すだけで済みます。あるいは、機器の温度が正常範囲外に低下するなど、測定値が問題を示しているかどうかを知るだけで済みます。

それがエッジ コンピューティングによって可能になります。 HPエンタープライズの副社長兼ゼネラルマネージャーであるジェラルド・クレイン氏は、「これにより、企業はデータを非常に迅速に取得して理解できるようになり、問題を迅速に特定して解決できるようになります」と述べています。スピードは、自動化された組立ラインが高速で動き、問題を解決するためにリアルタイムの介入が必要となる製造業などの環境では特に重要であると彼は指摘した。

たとえば、ある製造工場では、エッジ コンピューティングで製品の品質を分析するのにたった 1 秒しかかかりませんでした。これは、製造データをクラウドに転送して処理するよりも 20 秒も速い時間です。

5. 拡張現実

ミクロビッチ氏は、従業員に仕事を指導したり、新しいプロセスについて従業員を訓練したり、学生に複雑な概念を教えたりする際に、仮想現実や拡張現実の学習体験を提供するヘッドセットが使われるようになるだろうと述べた。

このエクスペリエンスは集中型のコンピューティング リソースによって提供できますが、コストと遅延がユーザー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。一方、エッジ コンピューティングでは、必要な情報への信頼性の高いリアルタイム アクセスを低コストで提供できます。

6.職場の安全性を高める

センサー、コンピューター ビジョン、人工知能の進歩により、職場の安全アプリケーションがさらに拡大しています。これらのテクノロジーをエッジで実行することで、企業は状況を監視し、危険な状況をリアルタイムで特定して警告することができます。

たとえば、企業は現場の従業員の位置データを活用して、COVID-19 パンデミック中に新たな社会的距離の要件を強制し、近づきすぎないように警告することができます。このような位置データはその瞬間以降は価値がなくなるため、企業のデータセンター内で情報を移動して保存するのではなく、エッジで収集して処理することができます。

7. ストリーミングサービス

「OTTストリーミングプラットフォームは急速にコンテンツを配信する標準的な手段になりつつある」とウィリアムズ氏は語った。 「IPTV（IPテレビ）は元々、コンテンツ制作と消費者向けデバイスへの集中配信を目的としていましたが、OTTは進化し、オリジナルコンテンツ、ライブイベント、さらにはより要求の厳しいユーザーエクスペリエンスを備えた地域コンテンツも含むようになっています。」

ウィリアムズ氏によると、これがメディア企業がエッジ コンピューティング機能を活用する原動力であり、企業は高品質のビデオとストリーミング パフォーマンスを確保しながらレイテンシーを削減できるという。

エッジコンピューティングのさらなる可能性が近づいている

エッジ コンピューティングのこれらのユース ケースはすでに価値を生み出していますが、専門家は、企業が現在の運用と活動を改善し、新しい製品とサービスを開発およびサポートするために、エッジ コンピューティングの展開方法を拡大し続けると予測しています。

「企業は収集したデータを活用する方法を模索し続けており、そのデータをローカルで処理し使用するためのアプリケーションやサービスも提供し続けるだろう」とウィリアムズ氏は述べた。

同氏はさらにこう続けた。「この『データ グラビティ』は、これまでは不可能だったエッジでの新世代のデータ駆動型ソリューションを推進します。サービス プロバイダーは、今日の接続性の課題を解決するために投資を続けるでしょう。AI は進化を続け、そのテクノロジー アーキテクチャのエッジとクラウド コンピューティングの側面の間で分散化と非中央集権化が進むでしょう。また、自己回復から自己修復まで、エッジ テクノロジーの導入に重点を置いた、オープンで安全なクラウド ネイティブ標準への移行が加速するでしょう。エッジ コンピューティングの未来は明るいです。」