エッジコンピューティング

③ IoT時代の課題

一方で、IoT時代ではあらゆるモノがネットワークに繋がり、日々膨大なデータが生成されています。

たとえば、工場の装置や車のセンサー等から生成するデータは膨大な量になります。

モノから発生するデータすべてをクラウド側に集約していては、クラウド側のリソースがいくらあっても追いつきません。

これが、エッジコンピューティングが注目を集めている背景です。

④ クラウドとエッジの構成の違い

クラウドコンピューティング

エッジコンピューティング

⑤ 間に1階層が入る

⑥ 通信遅延の比較

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比べ、通信遅延を100分の1程度にすることができ、リアルタイム処理を必要とするM2MやIoT端末への対応において優れています。

⑦ M2Mとは

⑧ エッジでの処理の流れ

エッジコンピューティングでは、データをクラウド上のサーバに集約せず、ネットワークの「エッジ（縁）」に分散して保持し、そこで処理して、必要なデータだけをクラウド上に送ります。

「必要なデータだけを送る」——これが3つのメリットの源泉です。

⑨ 3つのメリット

クラウドコンピューティングと比べて、「通信量削減」「セキュリティリスクの低減」「低遅延」という3つのメリットをもたらします。

高速応答が求められる自動運転などの分野でも不可欠な技術になりつつあります。

⑩ 3つのメリットの関係

いずれも「エッジで処理する」という1つの特徴から導かれます。

⑪ クラウドを置き換えるものではない

役割分担の関係

⑫ 第11章とのつながり

第11章で学んだ情報システムの変遷で、2010年代半ば以降＝エッジコンピューティング（分散コンピューティング）という位置づけでした。

集中と分散の往復の、現在の位置がエッジ——この歴史的な文脈も押さえておきましょう。

設備1台で1日約960万件

すべてをクラウドに送ると

エッジで処理すると

960万件 → 1,440件——通信量が数千分の1になります。

車のセンサーの例

自動運転で生成されるデータ量

すべてをクラウドに送ることは現実的でない

3つ目がとくに重要

車載のコンピュータで判断する（エッジ）から、通信が切れても走れる

「通信遅延100分の1」の意味

時速60kmで走る車の場合

1秒の遅延で16.7m進む——衝突を避けるには間に合いません。

中小企業の現場でのエッジ

例1：小売店の来客カウント

効果

例2：製造ラインの不良品検知

ラインが高速な場合

例3：設備の異常停止

数秒の差が損害を決める

「エッジ」の実体は何か

中小企業は「製品として買う」

「エッジコンピューティング」という名前で売られていなくても、中身はそれ——この理解があると、製品を選ぶときの判断ができます。

確認してみましょう

> 次の記述の正誤を判定せよ。

> a　エッジコンピューティングは、IoTなどで発生する膨大なデータをクラウドですべて処理するのではなく、IoT機器やその近くに配置したコンピュータでデータを処理する技術である。

> b　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比べ、通信遅延を100分の1程度にすることができる。

> c　エッジコンピューティングでは、すべてのデータをクラウド上のサーバに集約して保持する。

解答　a：○　b：○　c：×

• c：×……エッジコンピューティングでは、データをクラウド上のサーバに集約せず、ネットワークの「エッジ（縁）」に分散して保持し、そこで処理して、必要なデータだけをクラウド上に送ります。

③ 2つの方法の違い

④ データ量削減の効果

⑤ セキュリティリスクの低減

工場の装置等のセンサーの一部のデータを外部に出したくない場合、そのままでは、クラウド上にデータを送信することができません。

一方、エッジ側でデータを加工して結果のみをクラウドへ伝送することで、データを秘匿しながらも工場の機器全体の稼働状況収集が可能になります。

⑥ 「秘匿しながらも収集できる」

両立できる——これがエッジによるセキュリティリスク低減の本質です。

⑦ 外部に出したくないデータの例

⑧ 「加工して結果のみ」の例

⑨ プライバシーの観点

個人情報保護の観点からも有効

第11章で学んだリスクの回避——リスク要因の根本的排除により、当該リスクが発生しない状態にする——に相当します。

⑩ 2つのメリットの関係

どちらも「そのまま送らない」ことによる効果

同じ対応で2つの課題が解決される——これがエッジの効率の良さです。

③ 「ネットワークを介した応答の時間が不要になる」

④ 遅延の内訳

クラウドで処理する場合、次の時間がかかります。

エッジでは①と③がほぼなくなる

⑤ なぜ距離が時間に影響するのか

2つ目が大きい

⑥ リアルタイム処理が必要な場面

高速応答が求められる自動運転などの分野でも不可欠な技術になりつつあります。

⑦ M2Mとの関係

エッジコンピューティングは、リアルタイム処理を必要とするM2MやIoT端末への対応において優れています。

人が介在しないからこそ速さが要る

⑧ 3つのメリットのまとめ

⑨ 3つのメリットが同時に得られる

トレードオフではなく、同時に実現する——これがエッジコンピューティングの強みです。

⑩ エッジのデメリット

試験での出題は少ないものの、実務では次の点が課題になります。

分散の代償として管理が複雑になる

第11章で学んだ「集中と分散の往復」——どちらにも利点と欠点があり、状況に応じて選ぶ、という構造がここにも表れています。