エッジコンピューティングがスマートシティに力を与える：機会と課題

エッジ コンピューティングは、都市化の過程における我が国の経済的、社会的発展に大きな影響を与え、大きな変化をもたらす、将来を見据えた新たなコンピューティング パラダイムです。この記事では、エッジ コンピューティングの基本概念から始め、テクノロジの応用の背後にあるシステムの重要な特性を探り、エッジ コンピューティングの主要な応用分野と開発動向を展望します。エッジ コンピューティングは、スマート シティ構築のための効率的なネットワーク コンピューティング アーキテクチャを提供し、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のコア機能を統合するエッジ オープン プラットフォームを構築し、効率的で低遅延のニアエンド ユーザー サービスを提供できます。本稿では、今後の機会と課題を踏まえ、エッジ コンピューティングがスマート シティの発展をどのように推進できるかについて提案し、スマート シティの将来の青写真のビジョンを描きます。

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エッジコンピューティングの基本概念

近年、モノのインターネットとワイヤレス ネットワークの普及により、あらゆるもののインターネットに対するアプリケーションの需要が継続的に高まっています。 Internet of Everything には、人、人とモノ、モノとモノのつながりだけでなく、人、モノ、データ、プロセス、シナリオなどの有機的な統合と、コンテキスト認識、より強力なコンピューティング能力と認識能力が含まれており、インターネットの価値を高めています。 Internet of Everything に関係するエッジ デバイスの種類は非常に多岐にわたります。センサー、スマート家電、スマートフォン、さらにはウェアラブルデバイスも、あらゆるもののインターネットの一部になります。その結果、インターネットのエッジにある端末デバイスの数とそれらが生成するデータの量は劇的に増加するでしょう。

インターナショナル・データ・コーポレーション[1]の統計によると、2025年までに世界中で1500億台の端末がインターネットに接続され、データの70%以上がネットワークのエッジで処理されるようになると予想されています。 Cisco は、世界中のデバイスによって生成されるデータ量が 2016 年の 218ZB から 2021 年には 847ZB に増加すると予測しています。エッジ デバイスによって生成されるデータ量の増加とコンピューティング要件の向上により、過度のネットワーク遅延と帯域幅不足が、従来のクラウド コンピューティングのボトルネック問題になりつつあります。ただし、ネットワーク帯域幅を単純に増やすだけでは、大規模な IoT デバイスやアプリケーションのレイテンシ要件を満たすことはできません。データ転送を削減し、応答速度を向上させるには、コンピューティング タスクをデータ ソースに近いエッジ デバイスにオフロードする必要があります。 [2]

クラウド コンピューティングが直面する困難に対応して、エッジ コンピューティングが新しいコンピューティング パラダイムとして提案され、モノのインターネットのアプリケーション ニーズに適応する新しいコンピューティング モデルとして徐々に登場してきました。エッジ コンピューティング モデルのエッジ デバイスには、コンピューティング機能と分析機能があります。ネットワークのエッジでコンピューティングを実行し、アプリケーション開発者やサービスプロバイダーにコンピューティングパワーのサポートを提供します[3]。エッジ コンピューティングは、分散コンピューティング アーキテクチャを使用して、主要なアプリケーション、サービス、およびデータ ストレージをネットワークのエッジにシンクし、コンピューティングをデータ ソースに近づけます。

エッジ コンピューティングは、もともと中央ノードで処理されていた大規模なタスクを、複数の小さく管理しやすいサブタスクに分割し、データ ソースまたはユーザー サービス ターミナルの近くに配置し、実行することで、エッジ インテリジェント サービスを近くで提供し、ネットワーク通信とサービス配信の遅延を減らし、クラウドの負荷を軽減し、ネットワーク サービスの応答を高速化することで、リアルタイム ビジネス、インテリジェント アプリケーション、セキュリティとプライバシー保護などの業界の主要なニーズを満たします。

2017年、カリフォルニア大学バークレー校のマイケル・I・ジョーダン教授（米国科学アカデミー、米国工学アカデミー、米国芸術科学アカデミーの会員）が主導した人工知能研究レポートでは、エッジクラウド統合が将来の人工知能アプリケーションを支える9つの主要技術の1つであると指摘されました。従来のクラウド コンピューティングと比較して、エッジ コンピューティングの利点は主に次の 3 つの側面に反映されます。

ほぼリアルタイムで計算します。クラウド コンピューティングでは、処理のためにデータを中央ノードにアップロードする必要があります。ネットワーク帯域幅の制限により、エッジ デバイスによって生成された大量のデータをクラウド コンピューティング センターにアップロードすると、ネットワークに大きな負荷がかかります。 IoT アプリケーションでは、多くの場合、高いリアルタイム要件が求められます。たとえば、無人運転では、すべてのアクションを 10 ミリ秒以内に完了する必要があります。クラウド コンピューティングでは、データ転送プロセス中に大きな遅延が発生するため、このようなリアルタイム要件を満たすことは明らかにできません。対照的に、エッジ コンピューティングでは、ネットワーク内の各動作ロジックに最も近い場所 (携帯電話基地局など) にコンピューティング能力を展開できるため、自律走行車が車両認識データをリアルタイムで処理できるようになります。

ローカライズされたデータ保護。モノのインターネットのデータは、ユーザーの生活に密接に関係しています。このデータをクラウド コンピューティング センターにアップロードすると、ユーザーのプライバシー データが漏洩するリスクが高まります。エッジ コンピューティング データの収集と計算はすべて、クラウドにアップロードせずに、ローカルまたはエッジ ノードで実行されます。重要かつ機密性の高い情報はネットワーク経由で送信する必要がないため、プライバシー漏洩の問題を効果的に回避できます。データセンターや端末機器はユーザーの近くに設置されているため、ネットワーク伝送の影響が軽減されます。同時に、IoT デバイスはサイバー攻撃に対して脆弱ですが、エッジ コンピューティングの分散アーキテクチャは当然そのような攻撃に抵抗でき、より高い信頼性とフォールト トレランスを備えています。

クラウドデータ転送を削減します。インターネットに接続されるデバイスが増えるにつれて、クラウド データ センターのコンピューティングおよびデータ転送量が増加し、ネットワークへの転送圧力も増加します。エッジ コンピューティング モードでは、エッジ サーバーが計算能力を提供して保存されたローカル データを計算します。クラウド サーバーとやり取りするデータが削減されるため、占有ネットワーク帯域幅が大幅に削減され、コア ネットワークに入るトラフィック消費とクラウド コンピューティング センターの計算能力の損失が削減され、エネルギー消費の削減という目標も達成されます。つまり、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の特徴と違いは、表 1 のようになります。

表1 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の主な特徴の比較

エッジコンピューティングの産業的価値は非常に大きいため、世界中の国や地域でエッジコンピューティング技術の研究開発が積極的に推進されています。 2019年、欧州委員会とEUのHorizo​​n 2020研究イノベーションプログラムは共同でエッジコンピューティングプロジェクトDECENTERの実施に資金を提供し、制御可能なセキュリティとプライバシー保護を提供しながらスマートアプリケーションのシームレスな展開を実現できるエッジコンピューティングプラットフォームを開発しました。米国国立科学財団（NSF）は、エッジコンピューティング研究プロジェクトの支援に重点を置いた2017～2019年のCNS（コンピュータおよびネットワークシステム）コアプランを発表しました。

エッジコンピューティングは、我が国の2018年から2019年の国家重点研究開発計画における「先進ネットワーク製造」および「モノのインターネットとスマートシティ」特別プロジェクトでも重要なテーマとして取り上げられています。産業界では、大手メーカーや巨大企業もエッジコンピューティングを導入しています。 AT&T、Microsoft、Amazon、Alibaba、Tencent などの企業はいずれもエッジ コンピューティング戦略を発表しています。ファーウェイ、インテルなどのメーカーがエッジコンピューティング業界のアライアンス設立を主導しており、欧州電気通信標準化機構（ETSI）は5Gエッジコンピューティングのホワイトペーパーを発表した。エッジコンピューティングは、数年にわたる技術の蓄積を経て、現在、急速な発展段階にあります。

エッジコンピューティングの主な応用分野と開発動向

あらゆるものがインターネットでつながる時代において、エッジコンピューティングは社会の発展の未来をリードします。エッジコンピューティングは主に以下のアプリケーション領域に存在します。

スマートホーム。モノのインターネットの発展により、家庭環境はよりスマートになり、掃除ロボット、スマートライト、スマートドアや窓など、ますます多くのスマートホームが市場に登場しています。[4]クラウドコンピューティングの時代には、家庭で感知されたデータは主に無線ネットワークを介してクラウドデータセンターに送信され、時間がかかりリソースを大量に消費するタスクの一部はクラウドによって均一に処理されます。エッジコンピューティングの発展により、家庭用端末自体の計算能力が向上し、処理遅延が低減して家庭がよりスマートになります。

ほぼすべての家庭がモノのインターネットに接続できます。掃除ロボットは、より複雑な家のレイアウトを自律的に学習し、家全体を漏れなく掃除できるようになります。ドア、窓、ドアロックなど、家庭で生成されるプライバシー データはクラウドに送信する必要はなく、家庭内で処理できます。エッジコンピューティングの導入により、家庭の利便性、快適性、安全性が向上しました。

スマートヘルスケア。ヘルスケア業界の重要性が高まるにつれ、AI 支援医療プラットフォームとウェアラブル デバイスが業界の成長に貢献しています。パーソナライズされた便利な医療サービスと医療データのプライバシーとセキュリティにより、エッジ コンピューティングはスマート ヘルスケア業界でますます重要な役割を果たすようになりました。エッジコンピューティングの応用により、遠隔地の人々が医療リソースをより有効に活用できるようになり、よりスマートなウェアラブルデバイスや人工知能医療プラットフォームを通じて、よりパーソナライズされた医療サービスを受けることができるようになります。ヘルスケア業界はより良い、より明るい未来をもたらすでしょう。

インテリジェントな交通。インテリジェント輸送におけるエッジコンピューティングの応用には、自動運転、インテリジェントコネクテッドビークル、交通管理などが含まれます。生活におけるあらゆる種類の輸送では、大量のデータ（テキスト、画像、ビデオなど）が生成され、リアルタイムで処理する必要があります。エッジコンピューティング技術は、交通秩序管理と輸送の効率を大幅に向上させることができます。たとえば、自動運転ではタスク応答時間に対する要件が非常に高くなります。車に搭載されたさまざまなセンサーが大量のデータを収集します。エッジ コンピューティングを使用すると、データを車両の近くで処理できるため、レイテンシが短縮されます。 [5]

スマートな教育。モノのインターネットと人工知能時代の到来により、教育の情報化は徐々に「インターネット+」から「インテリジェンス+」へとアップグレードされています。現代のスマートキャンパスでは、マルチメディア教育機器、インタラクティブ電子ホワイトボード、インテリジェントな監視・監督、インテリジェントな制御センターなどの教育機器が継続的にアップグレードされています。

教育アプリケーションも絶えず進化しており、特に VR/AR や没入型教育などの教育モデルの登場により、エッジ コンピューティング デバイスのデータ分析機能や効率的なオーディオおよびビデオ処理機能に対する要求が高まっています。エッジ コンピューティングとインフラストラクチャ間の相互作用とコラボレーションは、個人学習、データ分析、教育革新、キャンパスの安全性など、教育分野におけるさまざまな課題に積極的に対応するのに役立ちます。

スマート農業。農業IoT技術は、スマート農業や精密農業を実現するための効果的な手段です。エッジ コンピューティングは、遠隔地におけるネットワーク帯域幅リソースの不足の問題を効果的に解決できます。 IoT認識を通じて、植物、動物、環境に関する情報（温度、湿度、土壌、光、機器の性能など）を総合的に認識して相互接続し、農業生産のさまざまなシナリオに対応し、農業効率を向上させ、農業生産のデジタル化とインテリジェンス化を促進することができます。

スマートな製造。エッジ コンピューティングは工業製造と密接に関連しています。 「インダストリー4.0」時代の到来により、工業製造業はインテリジェント化の方向へ進み、設備のコンポーネント化と特殊性が高まり、生産プロセスで生成されるデータが増加し、生産と製造のすべてのリンクでデータの相互運用性とリアルタイムの相互作用が必要になります。エッジ コンピューティングを適用することで、デバイスをローカルでアップグレードおよび更新し、デバイスのパフォーマンスをより適切に監視し、生産プロセスのリアルタイム要件を満たすことができます。エッジクラウド連携により、産業チェーンと産業構造を最適化し、業界が真にインテリジェント製造へと移行することを可能にします。

公安。公共の安全は社会のあらゆる側面（防火や旅行など）に関係し、人々の生活に影響を与えます。自然災害、交通事故、犯罪など、さまざまな事象には不確実性が多く存在します。公共の安全に関わる事件を予防し、対処する際には、リアルタイム性と正確性が強く求められます。公共の環境には多くのセンサーやカメラが設置されています。特にビデオ画像の場合、エッジで処理することでネットワーク帯域幅の要件を削減できます。リアルタイムのデータ分析と処理は、多くの公共安全インシデントの予防と対処において極めて重要な役割を果たします。 [6]

緊急救助。近年、災害が頻繁に発生し、人々の生命や財産に重大な損失が生じており、緊急救助の仕組みや計画に関する研究がますます注目されています。緊急救助のシナリオでは、情報をリアルタイムで処理し、救助者の安全を確保することが極めて重要です。ドローン技術を救助活動に応用することで、より包括的な情報を入手し、救助隊員の安全を確保することができます。同様に、一部の軽量救助ロボットは危険なエリアの奥深くまで入り込み、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を通じて緊急対応要員に緊急事態に関する関連情報を提供することができます。これらのアプリケーションは、エッジ コンピューティングの急速な発展と切り離せません。

エッジ コンピューティングの応用分野は、上記のシナリオよりもはるかに広範囲にわたります。また、金融、新規小売、エネルギーなど、経済と社会のあらゆる側面に適用できます。

つまり、エッジ コンピューティングはモノのインターネットの未来をリードすることになります。これは5Gの中核機能の一つにもなります。 5G時代にはさらに多くのデータが生成され、5Gがもたらす高帯域幅と低遅延により、エッジコンピューティングの発展がさらに促進されます。 [7]

エッジコンピューティングがスマートシティにもたらす機会と課題

エッジコンピューティング技術は幅広い発展の可能性を秘めており、技術レベルとアプリケーションレベルにまとめられるスマートシティの構築に大きなチャンスをもたらします。

技術レベル。

エッジ コンピューティングは、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のコア機能を統合するオープン プラットフォームを採用することで、効率的な近接サービスを提供します。アプリケーションがエッジ側で開始されるため、より高速なネットワーク サービス応答を実現し、リアルタイム ビジネス、迅速な展開、効率的な操作、セキュリティとプライバシーの保護などの点で、スマート シティ構築の基本的なニーズを技術的に満たすことができます。エッジ コンピューティングはユーザーに近いため、スマート シティ アプリケーションに対してより高速な応答を提供し、エッジでのタスク要件を解決します。エッジ コンピューティング テクノロジー アーキテクチャを採用することで、多くの制御がクラウドに渡すことなくローカル デバイスを通じて実装されます。処理プロセスもローカルエッジコンピューティング層で完了するため、処理効率が大幅に向上し、クラウド負荷が軽減されます。

エッジ コンピューティングをクラウド コンピューティングと組み合わせることで、さまざまなコンピューティング モードの特定の制限を克服し、より効率的なサービスを提供することもできます。プライバシー保護の観点から、多くの端末デバイス（スマート街灯や電子タグなど）には、エンドツーエンドのセキュリティをサポートするための十分なリソースがありません。エッジ コンピューティング モデルを採用することで、セキュリティ管理タスクを低性能の端末デバイスからより強力なエッジ デバイスに転送し、エッジ デバイスをセキュリティ エージェントとして使用して端末デバイスのセキュリティ要件を管理できるようになります。

実装中に、エッジ デバイスは各端末デバイスのセキュリティ プロファイルを作成することができ、端末デバイスへのアクセスや端末デバイスに送信された指示は、完全なセキュリティ レビュー メカニズムを通じて、これらの端末デバイスに代わってエッジ デバイスによって処理されます。たとえば、エンド デバイスのプロキシとして機能するエッジ デバイスは、認証プロトコルを使用して、エンド デバイスと通信するサードパーティ デバイスを認証する場合があります。認証はエッジ デバイスによって管理することもでき、どのサードパーティ デバイスがエンド デバイスによって収集されたデータにアクセスできるか、またはエンド デバイスに制御コマンドを送信できるかを決定します。 [8]

アプリケーションレベル。

エッジ コンピューティングは、ネットワーク ビデオ カメラの展開、インテリジェント認識システム プラットフォームの構築からデータの収集、転送、処理まで、スマート シティにおける幅広い応用シナリオを備えています。数多くの研究と観察により、エッジ コンピューティングは、没入型仮想現実や拡張現実アプリケーションなど、超短遅延を必要とするユーザー サービスに適していることがわかっています。エッジ コンピューティングを使用すると、高解像度のビデオ ストリーミングによる拡張現実のユース ケースを実現し、スマート シティの観光産業の発展をサポートできます。エッジ コンピューティングにより、ユーザーがどのように移動しても、サービスは常にユーザーを追跡し、常に最も近いエッジからユーザーにサービスが提供されるようになります。エッジコンピューティングに基づいて、スマートシティの建物はインテリジェントかつ人間化され、建物によって生成されたデータを適切に処理して活用することが期待されています。

モバイルエッジコンピューティングを基盤とし、ディープラーニングとビッグデータ分析を活用した自動運転技術は、視界内の見えない車両のリアルタイム位置決め、都市部での協調的な危険予測、自動運転の3次元マップの生成を実現します。エッジ コンピューティングに基づくマルチエネルギー ネットワークは、大規模な建物を含むさまざまな規模のエリア (公園、島、町など) のエネルギー システムの全体的な効率と利点を向上させることができます。エッジコンピューティング技術に基づくマルチエネルギーネットワークは、スマートグリッド、暖房およびガス供給ネットワーク、ネットワークトラフィックを統合し、スマートシティにおける統一されたエネルギー管理を実現します。エッジコンピューティングは新興技術であるため、その発展も、初期段階から成熟段階まで、無から有へのプロセスを経て、社会のニーズや従来のルールの影響も受けます。

エッジ コンピューティングは、技術面とアプリケーション面の両方でスマート シティの構築に大きなチャンスをもたらしますが、その開発プロセスでは、技術、アプリケーション、さらには法律や倫理のレベルでも課題に直面することになります。

スマート シティ アプリケーションにおけるエッジ コンピューティング テクノロジーが直面する主な課題には、次の 3 つの側面が含まれます。

データの収集と保存の課題。

スマート シティ アプリケーションでは大量の認識データが生成され、エッジ コンピューティング システムのストレージとコンピューティングに課題が生じます。調査報告[9]によれば、人口100万人の都市では、公共の安全、公衆衛生、公共施設、公共交通機関などの分野にわたって、毎日180PBのデータが生成されるそうです。さらに、エッジコンピューティングをスマートシティの構築に適用すると、データの所有権に関する法的問題も発生します。エッジコンピューティングに基づいて、大量のデータがエッジに保存され、スマートシティのさまざまなアプリケーションで使用されます。しかし、多くの場合、データ生成者（または所有者）は、自分のデータ（プライベートデータであっても）が他人に使用されていることに気づいていません。エッジ コンピューティング システムにおけるデータ所有権の問題を倫理的または法的観点からどのように明確にするかは、スマート シティを構築する上での大きな課題です。

差別化とスケーラブルなサービスの課題。

差別化されたスケーラブルなエッジコンピューティング サービス管理システムの設計は、スマート シティ構築の重要な要件の 1 つです。将来のスマートシティ構築では、ネットワークのエッジに複数のサービスが展開されることが予想され、これらのサービスには異なる優先順位が設定されます。たとえば、公共の安全や障害アラームなどの重要なサービスは、通常のサービスよりも早く処理する必要があります。転倒検出や心不全検出などの健康関連サービスも、娯楽などの他のサービスよりも優先されるべきです。 [10] 同時に、エッジコンピューティングシステムには同じデータソースを共有する複数のアプリケーションが存在する場合があります。 1 つのアプリケーションに障害が発生したり、応答しなくなったりすると、同じデータ ソースを使用する他のアプリケーションも同時に障害が発生する可能性があります。上記のシステム アプリケーションの分離によってもたらされる課題は、デプロイメントまたはアンデプロイメント フレームワークを導入することで解決できます。アプリケーションがインストールされる前にオペレーティング システムが競合を検出できれば、ユーザーに警告し、潜在的なアクセスの問題を回避できます。さらに、ユーザーの個人データをサードパーティのアプリケーションからどのように分離するかも、分離の課題の 1 つです。

データのプライバシーとセキュリティの課題。

ネットワークのエッジでは、データのプライバシーとセキュリティ保護が最も重要なサービスです。エッジコンピューティングを活用してスマートシティの構築を促進すると、認識された使用データから大量のプライバシー情報を取得できます。エッジ デバイスで利用可能なデータの量が増加し、コンピューティング能力が向上するにつれて、エッジ デバイスもセキュリティ攻撃に対して脆弱になる可能性があります。 [11] 例えば、電気や水の消費量を把握することで、住民の家が空いているかどうかを推測するのは簡単です。

エッジデータのセキュリティとプライバシーの問題を解決するには、依然として大きな課題が残っています。 WiFi ネットワークのセキュリティを例に挙げてみましょう。世界中でワイヤレス接続を使用している 4 億 3,900 万世帯のうち、WiFi ネットワークの 49% はセキュリティ保護されておらず、80% の世帯ではルーターのパスワードがデフォルトのままになっています。公共の WiFi ホットスポットの場合、89% はサービス プロバイダー、システムおよびアプリケーション開発者、エンド ユーザーなど、安全でない関係者に属しています。ネットワークのエッジでは、ユーザーのプライバシーが予告なく侵害される可能性があることを認識することが重要です。ユーザーまたはアプリケーションがコンピューティング リソースを提供するためにエッジ サーバーを必要とする場合、データは必然的にエッジに一時的に保存されます。ネットワーク エッジの非常に動的な環境は、ユーザーのプライバシーとデータ セキュリティに大きな課題をもたらします。現在、ネットワーク エッジでデータのプライバシーとセキュリティを保護するための効果的なツールが不足しています。

エッジコンピューティングを活用した都市公共安全ビデオ分析事例

ビデオデータの重要なソースの 1 つとして、ビデオ取得カメラが街のいたるところに設置されています。それだけでなく、カメラの数は年間20％の成長率で拡大し続けており、ビデオビッグデータから得られるビデオ分析アプリケーションの数も急速に増加しています。都市の公共安全シナリオにおけるビデオ分析も、学界と産業界の注目を集めています。データ処理量の急増を背景に、ビデオから有用な情報をどのように得るかがスマートシティ開発の重要な目標となっており、インテリジェントビデオ分析はこの目標を達成するための効果的な手段であり、スマートシティ全体のインテリジェンスレベルを決定します。

ビデオ分析タスクでは、多くの場合、アプリケーションがリアルタイムで結果を取得するニーズをサポートするために、高い精度と低いレイテンシが求められ、強力なコンピューティング パフォーマンスが求められます。現在の市販カメラの計算性能では、ビデオ分析タスクを効率的かつリアルタイムで完了することはまだできません。この問題を解決するために、ビデオソースとクラウドを組み合わせたソリューションが提案されています。カメラによって生成されたビデオ ストリームは、強力なコンピューティング パフォーマンスによってクラウドに送信され、ビデオ分析タスクはクラウド内で完了します。しかし、これによりネットワーク リソースの消費とネットワーク遅延が増加し、高いリアルタイム パフォーマンスを必要とするビデオ分析タスクに大きな障害が生じます。低レイテンシを追求し、エッジコンピューティングを組み合わせたソリューションが登場しました。図 1 に示すように、カメラに近いエッジでコンピューティング タスクの一部またはすべてを完了することにより、ビデオ分析システムは、より低い帯域幅の消費とより低い遅延でビデオ分析タスクを完了できます。

図1 エッジコンピューティング駆動型ビデオ解析アプリケーションの概略図

多くの場合、ビデオ分析タスクによってパフォーマンス要件が異なります。一部のビデオ分析タスクは、信号継続時間の基準として交通量をカウントするなど、長期的かつ継続的なものであるため、レイテンシ要件はそれほど高くありません。一方、ナンバープレートアプリケーションなど、精度と遅延に対する要件が高いビデオ分析タスクは、非常に短時間で完了する必要があります。同時に、ビデオ分析タスクのパフォーマンスは、コンピューティング リソース (プロセッサの種類、メモリなど)、ビデオ ストリーム パラメータ (解像度など)、ビデオ分析アルゴリズムのモデルなど、多くの要因によって影響を受けます。提供されるリソースが不十分な場合、精度要件を満たすビデオ分析アルゴリズムを実行できないか、レイテンシが高すぎてアプリケーション要件を満たせない可能性があります。提供されるリソースが多すぎると、無駄が生じます。

したがって、ビデオ解析システムの場合、ビデオ解析タスクの要件を満たしながらシステムがリソースを効果的に活用できるように、タスクを合理的にスケジュールし、リソースを割り当てる方法が、研究上非常に重要です。

アーキテクチャの観点から見ると、既存のビデオ分析システムは、異なるレベル間および同じレベルの異なるノード間でタスクの実行場所を決定して計算のオフロードを実現し、システム全体のパフォーマンスを向上させる方法に重点を置いています。現実にはシステム アーキテクチャやリソース特性が異なるシナリオが多数存在するため、特定のシナリオにおけるビデオ分析タスクの特性と全体的なアーキテクチャの特性を組み合わせてシステム パフォーマンスを向上させるスケジューリング戦略が提案されている研究もあります。たとえば、マルチタスク カメラの場合、生成されるビデオ ストリームは、複数の異なるビデオ分析アプリケーション (交通検出、行方不明の子供の捜索、逃走車両の追跡など) を実行するために使用されることがよくあります。

ただし、これらのビデオ分析プロセスの実行フローはいくつかのステップで類似しているため、この機能を利用するとリソースのオーバーヘッドを節約できます。マルチタスクでは、同じカメラのビデオ ストリームに対して個別にターゲット検出を実行し、ターゲット検出結果に基づいてさまざまなアプリケーションに応じて異なる分析を実行するため、必然的にシステム効率が低下します。エッジコンピューティングを活用した都市公共安全ビデオ分析では、タスク要件を効率的に統合し、エッジコンピューティングリソースを合理的に構成する方法が、緊急に解決する必要がある研究テーマです。

開発の提案と展望

エッジ コンピューティングがスマート シティの発展を推進する過程で、エッジ コンピューティングのアプリケーション効率とセキュリティ レベルは次の方法で向上できます。セキュリティ基盤を強化し、エッジコンピューティングのセキュリティ保証システムを改善します。スマートシティの構築には、都市の基本情報ネットワーク、中核重要情報、システムのセキュリティと制御性の向上が必要です。スマートシティの構築には、アプリケーション、プラットフォーム、接続、端末などの複数のレベルが関係し、それぞれの側面でセキュリティリスクが異なります。同時に、エッジ コンピューティングがスマート シティの実現においてその役割を深めるにつれて、アプリケーション レベル、プラットフォーム レベル、ネットワーク レベル、データ レベル、端末レベルなど、各レベルの脅威とリスクは固有のものになります。あらゆるレベルのセキュリティ防御の侵害は、予期せぬ損失につながる可能性があります。

エッジコンピューティングがスマートシティを強化する過程では、セキュリティ保証システムとセキュリティ保護メカニズムを継続的に改善する必要があります。さまざまなレベルの特性に応じて、セキュリティ技術、セキュリティ管理、セキュリティ運用などの要素を総合的に考慮し、パーソナライズされたセキュリティルールを設計・策定し、あらゆるレベルの防御にカスタマイズされたセキュリティ保護メカニズムを構成・展開して、スマートシティを強化するための強固なセキュリティ基盤を築く必要があります。

統合開発戦略を遵守し、エッジコンピューティングの標準および仕様システムを開発します。エッジコンピューティングがスマートシティを強化する過程では、政府主導の取り組みに積極的に対応し、関係者を調整して、スマートシティにおけるエッジコンピューティング技術の統一的、科学的、合理的な応用標準と仕様システムを開発し、地域のスマートシティ建設の程度、レベル、利点の評価の基礎を提供し、需要のある一部の地域で地域拡大とカスタマイズされた評価指標システムを確立するための基盤を提供し、さまざまな地域のスマートシティの計画と建設を総合的に分析するための統一的な次元を提供する必要があります。同時に、異なる技術や政策によって生み出される異種の膨大なデータ、ハードウェア設備、ネットワークリソースなどの異種の情報に対応し、都市の各分野のニーズの動的な変化に適応できるオープンで拡張性とスケーラビリティを備えた標準仕様システムの構築を推進し、スマートシティの構築と発展を深める必要があります。

コアニーズを中心にオープン エッジ コンピューティング エコシステムを構築します。スマートシティはハイテクの担い手であり、政府業務、公園、物流、交通、教育、医療などの応用シナリオをカバーし、複数のテクノロジーと産業の深い統合を必要とします。スマートシティの力を与えるエッジコンピューティングの過程で、エッジコンピューティング、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、ブロックチェーン、人工知能などの新しいテクノロジーを統合できる十分に開かれたエコシステムを作成する必要があります。市民、企業、都市管理に関しては、市の位置に沿ったターゲットを絞った特別なアプリケーションを実施し、複数の角度からのスマートシティの共同建設に参加する必要があります。

監督メカニズムを構築および改善して、スマートシティ建設のための優れた閉ループを形成します。スマートシティの力を強化するエッジコンピューティングの過程で、スマートシティとエッジコンピューティングテクノロジーの開発法則に従い、トップレベルの設計で良い仕事をし、体系的なレイアウトを構築し、スマートシティに力を与えるプロセスにおけるエッジコンピューティングテクノロジーの監督の問題を調査し、同時に関連するポリシーと法律に関する研究を実施する必要があります。さまざまな潜在的なリスクを防止し、セキュリティシステムを改善し、標準と仕様システムを最適化し、オープンな生態学的システムを構築し、優れた閉ループを形成し、エッジコンピューティングテクノロジーに責任を負うスマートシティの持続可能な発展を促進するための科学的ガイダンスを提供する科学的かつ合理的な規制および監督メカニズムを構築することに注意してください。