IoTの普及とともに注目されるようになったエッジコンピューティング。エッジコンピューティングは、クラウドと相対するものと考えられることもありますが、実際は対極に位置するものではありません。エッジコンピューティングとクラウド、そして従来のオンプレミスとの違いはどこにあるのでしょうか。エッジコンピューティングがなぜ注目されるのか、どのようなメリットがあるのかを紹介します。
エッジコンピューティングの概要と注目される理由
注目されるエッジコンピューティングとは、どのようなものでしょうか。その意味から見てみましょう。
エッジ コンピューティングの定義・概念
エッジ コンピューティングとは、コンピューターネットワークの末端（エッジ）で処理を行う分散型オープンITアーキテクチャーのことです。
エッジコンピューティングの「エッジ」とは、コンピューターネットワークの端（はし）や縁（へり）を意味します。ネットワークの中央がデータセンターのようなクラウドだとすると、エッジ（端）にあるのはスマートフォンやタブレットのようなインターネットに接続しているIoT機器です。こういったエッジ（端）に近い場所でデータの処理を行うことで、ネットワーク経路やデータセンターに負荷が集中するのを防ぎます。これにより遅延が少なくなり、データを処理するうえでより効率を高めることができるのです。
エッジ コンピューティングの特長は分散処理能力にあるとされています。エッジコンピューティングによるエッジ側の処理では、データを遠く離れたデータセンターへと送信しません。そのデバイス自体、またはデバイスに近い場所にあるコンピューターまたはサーバーでデータを処理します。データを近くで処理することにより、負荷を分散し、通信の遅延を限りなく少なくすることが目的です。
エッジコンピューティングが注目される理由
「データを近くに置く」ことの重要度が高まっていますが、それはなぜでしょうか。
理由は、データ通信量が増加するにつれて、ますますデータのリアルタイム性が重視されるようになったからです。
IoT時代の到来により、さまざまな機器が扱うデータの量は爆発的に増えています。それとともに、求められる処理のスピードとレスポンスもより高いレベルになってきているといえるでしょう。大量のデータを扱うためには、大規模なデータセンターが必要となりますが、各拠点でデータセンターを持つよりも、一拠点で集中的に処理を行うほうが効率的です。これは、クラウドコンピューティングが利用されるようになった理由のひとつです。
しかし、インターネットを介してクラウドへとデータを送り、処理して戻すという過程において、若干のタイムラグが生じることは避けられません。
ロボットや産業機器のセンシング技術は日進月歩で進化し、その瞬間の状況を正確に捉えられるようになっています。しかし、データの処理とレスポンスにライムラグがあるとしたら、高度化したセンシング技術も意味のないものになってしまいます。
精密で複雑な動きをする機器には、精度の高いIoTが求められます。これに対応するには、できる限りリアルタイムに近い情報のやりとりが必要です。それを実現するエッジコンピューティングは、IoTが次の段階へと進むために必要な技術として注目されています。
MECとの違い
近年、新たなエッジコンピューティングのかたちとして登場したのがMEC（マルチアクセスエッジコンピューティング）です。
MECは、エッジコンピューティングをモバイル通信用に進化させたもので、ビジネスにおける5Gの活用ニーズが高まるとともに注目されるようになりました。
5Gは、大容量・高速・低遅延・多数接続を可能にする条件を満たした通信規格です。これにエッジコンピューティングの考え方を組み合わせることで、ネットワーク負荷を分散して低減させることができ、5Gの性能をさらに生かすことができます。
このように、5Gを基盤とした通信環境が整うのと同時に、それに合わせたエッジコンピューティングの方法としてMECが登場し、活用が期待されています。
⇒MECについて、詳しくはこちらをご覧ください。
MECとエッジコンピューティングの違いとは？５G通信の通能力を最大限に引き出すネットワーク技術 ｜Stratus Blog
データ処理方法から見るエッジの役割 クラウドやオンプレミスとの違い
では、エッジコンピューティングの「エッジ」（端）とは、正確にはどこを指すのでしょうか。 先述のとおり、エッジコンピューティングの目的は、データ処理のレスポンスの遅延をなくし、リアルタイム性を上げることです。そのために、クラウド側ではなく現場の最前線である「エッジ」で情報を分散して処理をします。
このことから、集中処理型であるクラウドコンピューティングに対して、反対の性質を持つのがエッジコンピューティングだと思われることもあります。しかし、本来の意味では、クラウドと対比されるものはオンプレミスです。
では、エッジ コンピューティング 、従来のオンプレミスとはどう違うのでしょうか。
エッジコンピューティングでは、すべてのデータをオンプレミスで処理するわけではありません。エッジ側でやれることと、クラウドに送ったほうがよいものを分けることによって、それぞれのメリットを最大限に生かせるような使い方が可能です。
大量のデータを的確に処理しなければならないときや、よりリアルタイム性の求められる情報はエッジ側、つまりオンプレミスで行います。一方、大規模な連携や集約が必要な情報や、処理速度の影響が少ない情報はクラウドで行うことで、データの管理がスムーズになります。このように、「情報をどこで処理するかの役割分担を的確に行う」のが、エッジコンピューティングの本来の姿といえるでしょう。
エッジコンピューティングがもたらす5つのメリット
では、エッジコンピューティングによって具体的にどのようなメリットがもたらされるのでしょうか。次の5つはエッジコンピューティングの代表的な効果です。
- 遅延の少ない（レイテンシーが低い）リアルタイムのデータ処理
クラウドにアクセスする場合、データを送信してから処理して受信するまで、数百ミリ秒から数秒のタイムラグが発生します。このタイムラグ（通信が遅延する時間）をレイテンシーと呼びますが、エッジコンピューティングを使った分散処理によってレイテンシーを低くすることができます。これによりデータのやりとりにかかる遅延を減らし、リアルタイムのデータ処理が可能です。
- トラフィックの最適化と安定化
IoTの進化と普及は、今後さらにデータ通信量を増加させていくでしょう。これらのデータをすべてクラウドに集約させるとすると、その通信経路やデータセンターにおいて「データの渋滞」が発生する可能性が予測されます。データの渋滞はデータ送受信の遅延を生み出すだけでなく、クラウドサービスになんらかの障害を発生させるリスクもはらんでいます。
エッジコンピューティングを併用して、すべてのデータをクラウドに集約せず、処理可能なものはエッジ側で処理するようにすれば、通信量を削減できます。これは、自社ネットワーク帯域の圧迫を低減させることにもつながります。
こういったデータトラフィックの最適化と安定化も、エッジコンピューティングの大きなメリットのひとつです。
- 通信コストの削減
大量のデータをクラウドに転送する場合、通信量が多くなることでデータ転送にかかるコストも大きくなるでしょう。
エッジコンピューティングを併用すれば、クラウドに転送するデータや通信量の削減につながります。これにより、通信コストを削減することも可能です。
- 情報セキュリティの強化
企業情報や個人情報をクラウドに蓄積する場合、そこには常に漏えいや外部からの攻撃といったセキュリティリスクがつきまといます。
エッジコンピューティングでは、エッジ側でデータを処理する場合にはクラウドとデータを送受信する必要がないため、漏えいリスクの軽減につながります。
- BCP（事業継続計画）への対策
エッジコンピューティングはBCP（事業継続計画）にもなります。もし、すべてのデータをクラウドで取り扱い、そのクラウドサービスがダウンしてしまったらどうなるでしょうか。そのデータを必要とする事業の多くが立ち行かなくなってしまうこともありえます。
このとき、エッジコンピューティングが導入されていて、エッジ側で必要なデータを取り扱っていれば、クラウドサービスがダウンした場合も稼働を継続できます。
ここから考えると、有事の際に優先して復旧、継続すべき事業にエッジコンピューティングを導入しておくことが、BCPへの対策になります。
このように、エッジコンピューティングを適切に構築・運用することでさまざまなメリットが得られます。大切なのは、どこでどのように処理するのがもっともメリットが大きいかを見極めることです。
エッジ コンピューティングの現状課題
エッジコンピューティングの活用によってさまざまなメリットが生まれる一方で、そのメリットを最大化するためには越えなければならないハードルがあります。現状では、エッジコンピューティングの有効性を最大化するためには、以下のような課題を解消しなければなりません。
処理量と処理能力のバランス
エッジコンピューティングによってエッジでの処理量の比率を上げると、全体の処理を高速化できますが、端末の処理能力がそれに伴わない場合は対策を講じる必要があります。
また、エッジの端末での処理能力を高めようとすれば消費電力は高くなり、端末の大型化や熱対策の必要性も生じます。これらはいずれも、導入から運用にかけてのコストを増大させ、あとから処理量を増やすとなると機器の入れ替えも必要となる場合があります。
エッジで処理する量と端末の処理能力のバランスを見極めなければ、かえって非効率になる可能性もあるでしょう。
多面的なセキュリティの強化
クラウドへの通信が減少することによってセキュリティリスクが低減する一方で、分散型であることからセキュリティを整備しなければならない箇所が増えるというのも課題のひとつです。
複数の現場でエッジコンピューティングを導入しネットワーク化している場合には、さらに多面的なセキュリティ強化が必要となります。
データ送受信経路による遅延
エッジコンピューティングによってリアルタイム性を確保するためには、エッジとクラウドのどちらに振り分けるべきデータなのかが適正に判断する仕組みが必要です。
この振り分けの判断に関する設定が最適化されていなければ、エッジで処理したあとクラウド経由で機器への指令を出すといった回り道が発生する可能性もあります。
データ通信経路や処理の場所、指令の送信方法などの設計が重要になります。
エッジコンピューティング導入に際しての初期コスト
エッジコンピューティングを運用するためには、エッジ側に設置する端末やサーバー、さらにその端末を管理するためのシステムや人員にもコストが必要です。
集中処理型と異なり、分散型であるためにそれぞれのエッジに必要なものをそろえなければならず、初期コストは大きくなります。エッジコンピューティングが実現するメリットと投入するコストを比較して、自社としての価値を見出し収益へとつなげるための基本計画が重要となります。
エッジコンピューティングの活用事例
エッジコンピューティングは実際に次のような分野や場所で活用されています。
工場で稼働する機器の異常検知
工場で使用される機器や装置のメンテナンスは、管理担当者の経験や勘、過去のデータからの予測などによって実施時期を決めるのが従来の方法です。
多くの生産分野において、「壊れたら交換する」から「壊れる前に予防する」という予防的なメンテナンスが主流となりつつありますが、ときにはムダを生み出していることもあります。例えば、まだ使えるのに部品を交換する、まだ大丈夫と思っていたのに故障し稼働停止するといったケースです。
こういった予測からのズレを限りなく少なくし、メンテナンスの精度を上げるのにエッジコンピューティングが一役買っています。
機器に取り付けられたセンサーが、故障の予兆となる異常を検知し、適切なメンテナンスタイミングを知らせます。この予兆としては、機器が発する特定の音、振動の大きさなどによって判断する仕組みが使われています。
音や振動をセンサーから収集し、そのデータをクラウドに蓄積しビッグデータ解析によって異常を検知します。一度パターン化された異常の予兆を示すデータはエッジにフィードバックされ、現場で異常を通知します。
画像解析で品質を検査
精密機器の製造工程で、はんだの処理が適切に行われているかを画像処理システムによって判断する仕組みが導入されています。
手作業を行う工程では、作業者ごとに若干の差が出る仕上がりを基準値内に収めなければなりません。この仕上がりの品質をカメラ画像から判定し、基準範囲から外れていれば管理者に通知する仕組みです。
判定から通知までに仕組みにエッジコンピューティングが導入されています。
AGV（無人搬送車）による自動の部品供給システム
動化された製造工場では、AGV（無人搬送車）が必要な部品を必要なタイミングで供給する仕組みが採用されている例も少なくありません。従来のAGVは、床に磁気テープや光学テープを敷設し、それによって定められたルート上を走行していました。しかし、これでは工場レイアウトの変更が容易にできず、生産計画への柔軟な対応を阻害する要因ともなっていました。
この課題をエッジコンピューティングと5Gの活用によって解決するシステムが開発されています。床にテープを敷設しなくても、センサーによってAGVが自分の位置を計算しながら定めたルートを移動、障害物やAGV同士の衝突も自動で回避します。
作業者周辺の棚で必要な部品が不足しかけている箇所をセンサーが検知すると、AGVがバーコードやICタグを自動で読み取り、指定の場所へ部品を供給します。また、AGVの作業状況や行動のデータをAIによって学習し、搬送の精度を上げていく仕組みも取り入れられています。
こういったデータの通信と処理に、エッジコンピューティングと5Gが活用されています。
あらゆるデータを活用して稼働するスマートファクトリー
スマートファクトリーは、工場内のあらゆる機器からデータを収集し、IoTを駆使して稼働を効率化することを目的としています。
機器の稼働だけでなく、生産ラインでの人の動きや搬送機器の状況、倉庫の在庫状況などもすべてデータとして収集し、あらゆる情報をつなげて最適化のために活用します。
スマートファクトリーでは膨大な情報を取り扱うことになりますが、通信の遅れは生産サイクルの遅れや不良発生の原因となり、生産効率の低下に直結します。
そのため、随所にエッジコンピューティングを導入することで遅延を防ぎ、0.1秒単位、0.01秒単位、さらにそれ以下で動く機器の安定稼働を維持しています。
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エッジコンピューティングが支えるこれからの産業
エッジコンピューティングとはどのようなものか、また、それを使うことによってどのような効果が得られるかを紹介しました。IoTがさまざまな分野・産業において重要となっていくのと同時に、エッジコンピューティングに対する期待と注目度も高まっています。これからさらにIoTが浸透し、常識となっていくでしょう。そのとき、それを支えるのはエッジコンピューティングなのです。
