Internet of Everythingを核としたエッジコンピューティングの時代が到来

Internet of Everythingの時代の到来により、IoTデバイスの数は爆発的に増加しました。従来のクラウド コンピューティング モデルでは、端末デバイスによって生成される大量のデータをクラウド コンピューティング センター サーバーに送信する必要があります。しかし、大量のデータ転送によって生じる遅延は、現在のさまざまなリアルタイム サービスの遅延要件を満たすことができません。このような状況において、エッジ コンピューティングの出現により、ネットワークのエッジでデータを収集して処理できる新しいコンピューティング モデルが生まれ、従来のクラウド コンピューティング モデルにおける遅延、帯域幅、負荷などの問題の解決に大きな利便性がもたらされました。

[[326425]]

エッジコンピューティングは、一部のクラウドセンターの機能をネットワークのエッジまで拡張し、端末デバイスに効果的なデータアクセス、コンピューティング、処理、ストレージ、制御などのサービスを提供し、クラウドからオブジェクトへのシームレスな接続を実現し、Internet of Everythingを実現するための基盤となると考えられています。

初期の IoT デバイスの多くは、分析のためにデータを収集して送信することしかできませんでした。しかし、今日のデバイスの計算能力の向上により、複雑な計算を現場で実行できるようになりました。シングルチップ組み込みシステムの開発により、より成熟したオペレーティング システムを実行するのに十分なリソースを備えた商用デバイスが増え、スマート端末が実現しています。同時に、コンピュータ技術とネットワーク通信技術の発展により、オブジェクト間のデータ情報のリアルタイム共有が実現され、インテリジェントなリアルタイムのデータ収集、伝送、処理、実行が実現され、モノのインターネット（IoT）は大きな可能性を秘めています。

モノのインターネットの急速な発展と4G/5G通信技術の普及により、端末デバイスは環境認識と強化された処理能力を獲得できるようになりました。この傾向により、人類社会は Internet of Everything (IoE) の時代へと突入しています。 [1]人、モノ、データを統合することで、データ共有とネットワーク接続がこれまで以上に関連性と価値の高いものとなる大規模なネットワークを構築し、個人、企業、国、社会に前例のない発展の機会を創出します。 Internet of Everythingを背景に、ビッグデータ処理はクラウドコンピューティングを中心とした集中処理の時代から、Internet of Everythingを中心としたエッジコンピューティングの時代へと移行しています。

クラウドコンピューティングからエッジコンピューティングへ

クラウド コンピューティングは、ここ 10 年ほど非常に注目されている研究分野です。信頼性が高く、コストが低く、オンデマンドの情報配信という特徴があり、大規模なコンピューティングやリソースのストレージなどの問題を解決するための新しい道を切り開きました。クラウド コンピューティングは、コンピューティング リソース (ネットワーク、サーバー、ストレージ) のコレクションから構成されるサービス プールであり、マルチテナント モデルを通じて複数の消費者にサービスを提供します。サービスプール内のリソースはネットワークにアクセスすることで取得でき、動的なサービス提供や再構成を実現できます。

クラウド コンピューティング モデルには、あらゆる消費者にクラウド コンピューティング サービスを提供するパブリック クラウド モデルから、独自のプライベート クラウド コンピューティング プラットフォームの展開、基本的なコンピューティング リソースを提供する Infrastructure as a Service (IaaS) モデルから、アプリケーションを機能として提供する Software as a Service (SaaS) モデルまで、さまざまな展開モデルとサービス モデルがあります。クラウド コンピューティングには、管理コストの最小化、利便性、弾力性、従量課金制、ユビキタス性など、広く利用される多くの利点があります。 [2] この大規模なビジネスモデルでは、データセンターが膨大な数のユーザーにサービスを提供するのに十分なリソースを持っていることを前提としています。ただし、このリソースの集中化により、エンドユーザーのデバイスとサービス クラウド間の平均距離が長くなり、平均的なネットワーク遅延とジッターが増加します。 [3] さらに、集中型クラウドコンピューティングモデルには、他にも多くの固有の問題があることがわかっています。

（１）クラウドコンピューティングの計算能力の直線的な成長は、ネットワークのエッジで大量のマルチソースデータを処理するというニーズを満たすことができない。[4]

（２）大規模なユーザーアクセスにより、ネットワーク帯域と伝送速度がボトルネックとなった。同時に、ユーザーとクラウド センター間の長距離伝送は、サービスの大幅な遅延とコンピューティング リソースの浪費につながります。

(iii) ネットワークエッジのエンドユーザーのほとんどは、一般的に、ストレージとコンピューティング能力が低く、バッテリー供給サイクルが限られているリソースに制約のあるモバイルデバイスであるため、クラウドデータセンターに比べて伝送距離が短いエッジに一部のコンピューティングタスクをオフロードする必要があります。

（iv）アウトソーシング処理では、エッジデバイスのユーザープライバシーデータが簡単に漏洩する可能性があります。たとえば、ユーザーの正確な位置や移動軌跡などです。

したがって、従来のクラウド コンピューティングでは、Internet of Everything に基づくアプリケーション サービスを効果的にサポートできません。ここ数年で、フォグ コンピューティング、モバイル エッジ コンピューティング、マイクロ クラウド コンピューティングなど、多くの新しいモデルが登場しました。これらのエッジ モデルの共通の特徴は、コンピューティング リソースがネットワークのエッジに展開されることです。

2012 年にシスコはフォグ コンピューティングの概念を提案しました。これは当初、「クラウド コンピューティング モデルの拡張として、端末デバイスと従来のクラウド サーバーの間でコンピューティング、ストレージ、およびネットワーク サービスを提供する」と定義されていました。これは、クラウド コンピューティング センターのタスクをネットワーク エッジ デバイスに移行するための高度に仮想化されたコンピューティング プラットフォームです。

2013 年に、ネットワークのエッジでのサービス実行を説明するために、モバイル エッジ コンピューティング (MEC) という用語が初めて提案されました。モバイル ユーザーに近い無線アクセス ネットワークの範囲内で情報技術サービスとクラウド コンピューティング機能を提供するネットワーク構造を指します。マイクロクラウドコンピューティングは、「モビリティ」という概念に重点を置いています。モバイル端末とクラウドプラットフォームの間に位置します。これは、ネットワークのエッジに展開されるモビリティを備えた小規模なデータ センターです。

同様に、クラウド サービスとリソースをユーザーに近づけ、エッジでビッグ データの問題を効率的に処理することを目的としたコンピューティング モデルも数多くあります。研究者は、データソースからクラウドコンピューティングセンターまでのこのパスを、あらゆるコンピューティング、ストレージ、およびネットワークリソースの「連続体」と見なし、[5] このパス上の1つ以上のリソースノードであるエッジを総称して「エッジコンピューティング」と呼びます。ネットワークのエッジにあるデバイスは、ビッグデータを処理できるため、データの消費者からデータの生産者へと変化します。たとえば、データ取得、パターン認識、データマイニングなどです。同時に、これらの端末デバイスは、エッジコンピューティングモデルを中核とする豊富なサービスインターフェイスを提供し、クラウドコンピューティングセンターと連携してユーザーに共同コンピューティングサービスを提供します。これら 2 つは相互に補完し、クラウド センターとエッジ端末でのビッグ データ処理に適用され、Internet of Everything におけるクラウド コンピューティング サービスの不足の問題を解決します。

明らかに、クラウド コンピューティングと比較すると、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に取って代わるものではなく、クラウド コンピューティングを補完および拡張し、モバイル コンピューティング、モノのインターネットなどにより優れたプラットフォームを提供することを目的としています。

エッジ コンピューティング モデルには、クラウド コンピューティング センターの強力なコンピューティング能力と大規模なストレージ サポートが必要であり、クラウド コンピューティングでは、リアルタイム、プライバシー保護、消費電力削減の要件を満たすために、エッジ コンピューティング内のエッジ デバイスで大量のデータとプライバシー データを処理することも必要です。

エッジコンピューティング機能

エッジ コンピューティングのアーキテクチャは、図 1 に示すように、「端末デバイス - エッジ - クラウド センター」の 3 層モデルです。3 つの層すべてが、アプリケーションにリソースとサービスを提供できます。このアーキテクチャでは、エッジ デバイスはエッジ サーバーに接続したり、エッジ デバイス同士を接続したり、直接クラウドに接続したりできます。このようなコンピューティング構造は、エッジ コンピューティングの実行が、コア クラウド、エッジ サーバー、ターミナル ノードなどのさまざまなレイヤーで発生する可能性があることを示しています。

エッジ コンピューティングの目的は、アプリケーションの計算集約型でレイテンシの影響を受けやすい部分を実行することですが、エッジ サーバー上の一部のアプリケーションでは、グローバル アプリケーションのデータを同期するためにクラウド センターと通信する必要があります。注目すべきは、この階層化がエッジ コンピューティングの各コンポーネントの異なる特性とコンピューティング能力を表しているということです。最下層は、主にエッジ サービスに加入する、計算能力の低い端末デバイスで構成されます。中間ノードは、エンドユーザーに近いエッジ コンピューティング サービスを提供します。エッジ サーバーは、エンド ノードから遠く離れたクラウド センターに接続されることがあります。

図1: 端末デバイス-エッジ-クラウドセンターの3層モデルアーキテクチャ

データ階層構造により、クラウド センターとエッジ間のやり取りが容易になります。多くのアプリケーション シナリオでは、エッジ ノードはセンサーやデバイスによって生成されたデータを収集し、適切な処理を実行し、アクチュエータに制御コマンドを発行します。ローカル実行に必要なデータをフィルタリングした後、残りのデータは抽象化および仮想化され、クラウド内の地理的および時間範囲内でのグローバル処理のために上位層に送信されます。このプロセスの処理時間は数秒から数分、さらには数日に及ぶこともあります。したがって、エッジ コンピューティングでは、低レベルの短期ストレージから高レベルの半永久的または永久的なストレージまで、さまざまな種類のデータ ストレージをサポートする必要があります。エッジは、エッジに保存する必要があるユーザー データを分離することで、クラウドの機能を拡張できます。管理者は、モデル内でターゲットを絞った分析を直接実行したり、セキュリティを保護したり、その他のパーソナライズされたサービスを実行したりできます。

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に取って代わることはできません。これは、端末デバイスと従来のクラウド コンピューティング データ センター間のコンピューティング、ストレージ、およびネットワーク サービスを提供する、高度に仮想化されたプラットフォームです。 [6] エッジコンピューティングの多くの特性により、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の重要な拡張機能となります。

（１）エッジ分散、位置認識、低遅延。エッジ コンピューティングは、エッジ ネットワークを形成する多数の分散端末ノードで構成されます。エッジ ノードは、ネットワークのエッジにある端末デバイスに豊富なサービスを提供し、低遅延と環境認識特性を実現します。

(B) 階層的な組織構造 レイヤーは、エッジ コンピューティングのさまざまなコンポーネントのさまざまな特性とコンピューティング機能を表します。クラウド センターは集中化された膨大なリソースを提供し、総合的な状況に基づいてグローバルな意思決定を行います。エッジ ノードは、データ処理とサービスを端末デバイスに近づけることで、時間と電力消費を削減します。 （３）密集した地理的分布Internet of Everything のさらなる発展により、モバイル端末デバイスの数はかつてないレベルに達し、地理的に集中するサービス要求に対応するためにエッジサービスとアプリケーションが分散して展開されるようになりました。

（iv）リアルタイムのインタラクション多くのエッジ コンピューティング アプリケーション シナリオでは、ミリ秒レベルの応答と対話を実現する必要があり、アプリケーションのバッチ処理が不可欠です。たとえば、車両のインターネットの路側ユニットは、リアルタイムの道路状況を監視し、多要素かつ全方位的な検出を実行し、通過する歩行者や車両とタイムリーにやり取りする必要があります。 （V）高い異質性。エッジ ノードは、地理的に異なる場所に分離されたサービス プロバイダーに属し、大規模な異種コンピューティング ネットワークを形成する場合があります。エッジ ノードは、ネットワーク アーキテクチャのさまざまなレイヤーで高度に動的かつ異種混合です。

（６）安全性 情報が伝達される距離が短くなるため、盗聴される可能性が大幅に減少します。近接ベースの認証テクノロジーを使用して認証が強化されます。エッジ コンピューティングのその他の特性により、セキュリティが自然に強化されます。エッジ コンピューティングは、さまざまな種類のテクノロジによって実現されます。急成長しているネットワーク技術は、4G/5Gや[7]コグニティブ無線などの遅延に敏感なアプリケーションを実現するための基盤となっています。エッジ コンピューティングにおけるこれらの通信テクノロジは、デバイス間およびデバイスとエッジ サーバー間で使用されます。使いやすいアプリケーション プログラミング インターフェイスを備えたソフトウェア開発ツールボックスは、互換性のある新しいアプリケーションの開発と統合を支援し、カスタマイズされたアプリケーションとサービスをサポートします。クラウド コンピューティングでは、集中化された強力なサーバーを使用してコンピューティング集約型のデータを処理します。一方、エッジ コンピューティングでは、クラウドの機能をエッジ端末デバイスの近くに提供して遅延を最小限に抑えるため、サーバーは、リソースが制限された小型のモバイル デバイスのコンピューティング タスクの負荷を軽減するのにも役立ちます。

エッジ コンピューティング エコシステム内のエッジ ノードの高度に異種な性質を処理するには、相互運用性、ソフトウェア プログラマビリティ、および仮想化を提供する汎用オーケストレーション プラットフォームが必要です。 [8] 相互運用性により、異機種エッジノードが同じアーキテクチャの下で動作できるようになります。ソフトウェア プログラマビリティにより、アプリケーション開発者は一般的な仮想化ハードウェアに基づいてプログラミングすることができ、エッジ ノードの基盤となるハードウェア実装の詳細は保護されます。仮想化テクノロジーは、エッジ ノードのリソースをカーネル ベースの仮想マシン (VM) やコンテナーなどのリソース ユニットに分割し、同じ物理リソースから論理的に分離されたリソースを生成できるようにすることで、複数の IoT アプリケーションが互いに干渉することなくリソースを共有できるようにします。

エッジコンピューティングアプリケーション

現在、エッジコンピューティングは、ビデオ分析、スマート交通、スマートホーム、eヘルス、スマートグリッドなど、多くのサービスに適用されています。

ビデオ分析。

ビデオ監視と分析はここ数年で広く利用されるようになりました。ビデオ データをクラウドにアップロードする従来の方法と比較して、エッジ ビデオ分析とは、リアルタイム要件の高いさまざまな人工知能検出アルゴリズムなど、ビデオ分析負荷の一部またはすべてをエッジ デバイスで実行することを指します。これは、公共の安全とテロ対策において、第一にデータ転送のオーバーヘッドが低いこと、第二に応答の遅延が短いこと、そして第三にこれまでにないさまざまなアプリケーションの実現という大きな利点を示しています。 [10] このようにして、ビデオから貴重な情報を抽出し、クラウドに送信して集中的に処理および意思決定を行うことができます。ビデオ レコーダーとビデオ センサーはさまざまなビデオ コンテンツを取得して共有し、後で使用するために保存して効率的に管理することができます。さまざまなセキュリティ アプリケーションは、ビデオ コンテンツ アーカイブから必要なデータを自動的に抽出できます。

スマートな交通手段。

IoT（Internet of Everything）におけるソフトウェア、ハードウェア、通信技術の急速な発展により、車両にはセンサーや車載コンピューターなどのデバイスが搭載されるようになりました。これらのデバイスには冗長なストレージとコンピューティング リソースがあり、車両は周囲の車両や道路沿いのインフラストラクチャと連携して情報を交換し、複雑なコンピューティング タスクを分散的に実行できます。車両同士の接続、車両とエッジ アクセス ポイントの接続、エッジ アクセス ポイントとエッジ アクセス ポイントの接続性と双方向性により、車両のインターネットのアプリケーション シナリオが大幅に充実しました。エッジのモビリティ、低レイテンシ、リアルタイムインタラクションのサポートにより、スマート輸送を実現するための理想的なプラットフォームになります。たとえば、スマート信号機エッジノードはセンサーとローカルで対話することができ、センサーによって検出された情報に基づいて、スマート信号機は接近する車両に警告信号を送信して交通事故を防止します。

スマートホーム。

スマートホームは、住宅をプラットフォームとして、統合配線技術、ネットワーク通信技術、セキュリティ技術、自動制御技術、オーディオとビデオ技術を活用して、家庭生活に関連する施設を統合し、住宅設備と家族のスケジュール業務の効率的な管理システムを構築し、住宅の安全性、利便性、快適性、芸術性を向上させ、環境に優しく省エネな生活環境を実現します。 [11] スマートホームには、温度、湿度、天然ガスなどの残留レベルを検出できる新しい無線デバイスが多数装備されています。[12] 建物内のすべてのセンサーは互いに情報を交換し、それらの読み取り値を組み合わせて効果的な測定データを形成できます。

センサーは、分散型の意思決定とエッジ デバイスのアクティブ化状態を使用して、測定データをフィードバックし、応答します。システムコンポーネントは連携して動作し、家の温度を下げたり、新鮮な空気を取り入れたり、窓を開けたりします。エアコンは空気中の湿度を除去したり、高めたりすることができます。センサーは人間の活動に反応することもできます (たとえば、誰かが入室または退室したときに照明をオンまたはオフにするなど)。基盤となるエッジ デバイスは建物の各フロアに展開でき、実行される高レベルの処理を連携して実行できます。このシナリオでは、エッジ コンピューティングにより、スマート ホームは組織構造、内部および外部の環境を感知して、エネルギー、水、その他のリソースを節約できます。

Eヘルス。

エッジコンピューティングは近年さまざまな分野で活用されており、医療分野でも頻繁に利用されています。 Internet of Everything では、電子医療サービスは遅延に敏感なアプリケーションであることが多いです。医療においては、リアルタイムのデータ処理と極めて短いトランザクション応答時間が重要です。エッジコンピューティングにより、エンドユーザーと医療スタッフは、体温、心拍数、血圧、脈拍など、さまざまなセンサーによって生成された健康関連データをリアルタイムで監視できます。患者に緊急事態が発生した場合、関連する治療措置を直ちに実施したり、近くの医療スタッフに通知したりできます。これにより、有効救助時間の利用率が大幅に向上し、患者の回復の可能性が高まり、回復不能な損傷を引き起こす可能性が低減し、緊急患者の命を救うことさえ可能になります。

当初、クラウド コンピューティングは e-health アプリケーションでも使用されていましたが、遅延の問題により大きな成功は得られませんでした。エッジ コンピューティング モデルの出現により、この問題を解決するための新たな希望がもたらされました。たとえば、エッジ コンピューティングは、脳卒中患者の転倒を検出、予測、防止するために使用できます。転倒検出アルゴリズムは、エッジ デバイスとクラウド リソースに動的に展開できます。文献[13]の実験では、エッジクラウドシステムはクラウドコンピューティングのみを使用する場合よりも応答時間が短く、消費エネルギーが少ないという結論が出ています。

エッジノードは患者に関する多くの個人情報を収集し、クラウドセンターに送信したり医師に通知したりすることなく、補助治療に関する決定を独自に行うことができます。一般的に、エッジ コンピューティングに基づく電子医療システムは、時間の遅延が少なく、モバイル サポートと位置認識が可能で、患者のプライバシーに関する懸念にもある程度対処できます。

スマートグリッド。

スマートグリッドは、電力網のインテリジェンス（インテリジェント電力）であり、「グリッド 2.0」とも呼ばれます。これは、高度なセンシングおよび測定技術、高度な機器技術、高度な制御方法、および高度な意思決定支援システム技術を適用した、統合された高速双方向通信ネットワークに基づいています。 [14] Internet of Everythingにおけるエッジコンピューティングの典型的な応用シナリオとして、スマートメーターとマイクログリッドは、ネットワークエッジデバイス上のエネルギー負荷分散アプリケーションとして使用されます。

可用性とエネルギー要件に基づいて、デバイスは太陽光や風力などの代替エネルギー源に自動的に切り替えることができます。エッジノードは、エネルギーの消費と分布パターンを自動的に観察できます。大規模なエネルギー ネットワークを展開する場合、クラウド コンピューティング センターは、大量のデータを処理し、アプリケーションを堅牢かつ動的にする集中戦略のツールとして使用できます。エッジ センターとクラウド センターの連携により、信頼性、安全性、経済性、効率性、環境への配慮、安全性に優れた電力網の使用という目標を達成できます。

エッジコンピューティングの課題と機会

エッジ コンピューティングが直面している課題は、異種およびリソース制約のあるノードでのコンピューティング タスクの分解からクラウド エッジ インターフェイスの定義まで、多岐にわたります。分散コンピューティングの状態一貫性から揮発性メディアの弾力的なストレージまで。経済的インセンティブの価格からスケーラブルなセキュリティ対策まで。これらの質問の根本にあるのは、「ローカル」と「グローバル」の間の固有のバランスであり、クラウドとエッジの間でトレードオフを行い、機能をどこに分散し、どのように再結合するかを決定します。たとえば、エッジ コンピューティングでは、異種ノード (エンド ユーザー、ゲートウェイ、ローカル サーバー、データ センター) と一連の基本ソフトウェア上で複雑なアプリケーションを実行します。非常に動的な環境の複雑さ、エンドユーザーのデバイスにインストールされているさまざまなエッジ アプリケーション、インフラストラクチャの極端な異種性と複雑な外部環境に適応するためのさまざまな管理ドメインをサポートする必要性を考慮すると、このアプリケーションのオーケストレーションは間違いなく大きな課題です。 Internet of Everything のシナリオでは、エッジ コンピューティングの特性により、さまざまなサービス レベル アプリケーションの実装に特定のニーズと課題が生じます。

(a) 遅延を最小限に抑える。高いレイテンシは、Internet of Everything に基づくインテリジェント アプリケーションにとって緊急に解決する必要がある深刻な問題となっています。エッジ コンピューティングにより、ネットワークのエッジでデータ分析を実行できるようになり、時間に敏感な機能をサポートします。これは、ミリ秒単位の応答時間を備えた組み込み人工知能 (AI) アプリケーションなど、多くの商用アプリケーションに必須の要件です。ソリューション プラットフォームとしてのエッジ コンピューティングでは、遅延の影響を受けやすいアプリケーションのニーズを満たすために、サービスの品質とタスクのタイムリーな配信を保証する必要があります。

（ii）動的かつ自律的。 IoE アプリケーションの起動とシャットダウンの遷移とエッジ ノードのモビリティにより、エッジ ネットワークの状態は動的に変化します。同時に、信頼性の低いエッジノードがネットワークに接続されます。エッジ コンピューティングは、これらの動的な状況を自律的に処理できる必要があります。エッジ コンピューティングをサポートするアーキテクチャは、動的にスケーラブルで、個人の好みを考慮してカスタマイズされたニーズを満たすことができる必要があります。

（３）サービス品質IoEアプリケーションは、関係性を考慮したオフロード処理を満たすために、レイテンシ、スループット、データの局所性などのサービス品質（QoS）要件を指定できます。エッジ コンピューティングでは、共有エッジ ネットワークに同時に展開するアプリケーションの数を決定し、ユーザーが要求するサービス品質パラメータを実現できる必要があります。

（iv）ネットワーク管理Internet of Everything のシナリオでは、大量のデバイスのアクセスに起因して、多くの一般的なネットワーク現象が発生します。 [15] 例えば、不十分な仮想化サポート、シームレスな接続性の欠如、非効率的な輻輳制御は、ネットワーク全体のパフォーマンスを低下させます。エッジ コンピューティングにおけるネットワーク リソースの効果的な使用は、Internet of Everything の基本です。

（V）コストの最適化。エッジ コンピューティングに必要なスケーラブルなインフラストラクチャを実装するために適切なプラットフォームを適用するには、多額の先行投資と運用コストがかかります。 [16] これらのコストのほとんどはネットワークノードのレイアウトに関連しているため、全体的なコストを最小限に抑えるためには、エッジノードの配置を慎重に計画し、最適化する必要があります。最適な数のノードを適切な場所に展開することで設備投資を大幅に削減でき、エッジ ノードを最適にレイアウトすることで運用コストを最小限に抑えることができます。

（６）エネルギー消費管理エッジ コンピューティングでは、端末とクラウドの間でコンピューティング、ストレージ、制御機能を分散して、この「連続体」内の利用可能なリソースを最大限に活用し、システム全体の効率とパフォーマンスを最適化する必要があります。エネルギー消費管理は、モノのインターネットのシナリオに基づく重要な目標です。エッジ コンピューティングには、エネルギー効率の高い IoT デバイスとアプリケーションが必要です。数億の接続ノードには、さまざまなアプリケーションをサポートするためのスケーラビリティを確保し、コストを削減し、頻繁なバッテリー交換を回避するために、エネルギーを取得するためのインテリジェントなセンシング プラットフォームが必要です。

(VII) リソース管理 アプリケーションレベルのサービスを実装する場合、最適なリソース管理も重要です。適切なリソース管理には、リソースの調整、使用可能なリソースの見積もり、適切な負荷分散が含まれます。 [17]

（８）データ管理現在、多数の接続デバイスによって、リアルタイムで管理する必要がある膨大な量のデータが生成されます。エッジコンピューティングでは、効果的なデータ管理メカニズムが必要です。 IoT デバイスによって生成されたデータの収集と送信も、データ管理における課題です。

（IX）セキュリティとプライバシー。 IoE シナリオのセキュリティは、主に IoE デバイスのリソース属性が限られているため、他の環境とは異なります。エッジ コンピューティングは、その階層構造により、リソースが制限されたデバイスに対して一定レベルのセキュリティを自然に提供できます。ただし、この機能により、エッジ コンピューティングによって収集されるデータはユーザー エンドに近くなり、プライバシーの問題が発生する可能性があります。この場合、モノのインターネットにおけるセキュリティ侵害はさらに壊滅的であり、エッジ ノードが物理デバイスを監視および操作する機能は生命を脅かす可能性があります。セキュリティとプライバシーの問題を解決することは、Internet of Everything とエッジ コンピューティングを実現するための基礎となります。

エッジ コンピューティングは多くの新しいビジネス チャンスをもたらし、これまでクラウド コンピューティングでは効果的に解決できなかった問題を解決できるようになります。 [18] たとえば、クラウドセンターとして機能するプロキシは、クラウドに直接接続できない多くのエンドデバイスにクラウドサービスを提供します。エッジベースのサービスの範囲は徐々に拡大しています。クラウドとエッジは、エンドツーエンドの統合プラットフォームに統合され、統合されたサービスとアプリケーションを提供し、既存のクラウド コンピューティング ビジネス モデルを打破する機会を生み出します。エッジ コンピューティングのビジネス モデルには複数の参加者が関与します。ネットワーク サービス プロバイダーはエッジ サーバーとネットワーク機器を所有しており、端末デバイスとユーザーはクライアントとサーバーの両方になる場合があります。完全なビジネス モデルを構築するには、リソースを計算し監視する方法を決定する必要があります。多くのエッジ参加者にとって、冗長リソースに基づくインセンティブ報酬をどのように獲得するかも、エッジコンピューティングの商用化プロセスにおいて緊急に解決する必要がある重要な問題です。