IoT向けエッジコンピューティング

今日、エッジコンピューティングは IoTに不可欠な補完テクノロジーとなり、データ処理の短縮、レイテンシーの削減、さまざまなIoTデバイスのセキュリティーの向上に貢献しています。

多くの最新アプリケーションの機能はIoTのエッジコンピューティングに依存しています。医療従事者が患者を遠隔から監視できるようにする接続デバイスから、渋滞時の交通の流れを最適化するセンサー、水力発電ダムを制御するシステムまで、そのユースケースは幅広く多岐にわたります。

最近のレポートでは、世界のIoTデバイスの数が2025年末までに18億台に達すると予測されており、過去2年間に比べて1.6億台増加しました。¹

エッジコンピューティングは、これらのデバイスが生成するデータを、インターネットのようなネットワークの速度を大幅に低下させるクラウドではなく、エッジで確実に処理させるうえで不可欠です。

Fortune Business Insightsによると、エッジコンピューティングの世界市場は、わずか2年前に100億米ドル強と評価されました。今後6年間で1,820億ドルに達すると予想されており、年平均成長率は38.2%です。²

エッジコンピューティングは、分散型コンピューティングの枠組みであり、エンタープライズ・アプリケーション（アプリ）を、その機能を利用するデータソース（エッジコンピューティング・デバイスなど）に近づけるものです。

エッジコンピューティングは、アプリケーションをソースに近づけることで、知見を得るまでの時間を短縮します。また、応答時間を向上させ、帯域幅を増加させます。5Gネットワークの普及により、インターネット接続を備えたデバイスは膨大な量のデータを生成する可能性があります。

エッジコンピューティングにより、このデータを利用するクラウド・コンピューティングやAIなどの新しいテクノロジーが発展します。

モノのインターネット（IoT）とは、センサーとソフトウェアが組み込まれた物理デバイス（多くの場合「スマート」デバイスと呼ばれる）のネットワークのことです。これらのデバイスはインターネットなどのネットワークに接続され、大量のデータを収集して共有できます。

IoTデバイスの例としては、冷蔵庫やサーモスタットなどのスマート家電のほか、風力タービン、水力発電ダム、ドローンなどのより高度なシステムなどがあります。

エッジコンピューティングは、収集したデータをそのソースに近い場所で処理することで、IoTの効率を大幅に向上させます。このアプローチにより、最初にデータを集中型データセンターに転送する必要がなくなります。

エッジコンピューティングは、データが収集された場所の近くでデータ処理を行うことで、IoTにおけるデータ処理時間を大幅に短縮し、テクノロジーを効率化し、ユースケースとアプリケーション数を増やします。

IoTエッジコンピューティングは、データセンターに転送することなく、デバイスとセンサーを使用してシステムのデータをプッシュ、処理、保存します。IoTエッジコンピューティングでは、ワークロードを複数のデバイスに分散することで、単一のデバイスが過負荷になることがないようにしています。ここでは、そのプロセスを詳しく見てみましょう。

1. データ収集： IoTデバイス上のセンサーがデータを収集します。例としては、タービンの風速と風向や、スマート・サーモスタットの室内温度などがあります。
2. ローカル処理： データは、ローカル・コンピューティング・リソースを使用して分析されるエッジ・デバイス（通常はゲートウェイまたは近くのサーバー）を通じてローカルに処理されます。
3. データのフィルタリング： エッジ・デバイスは、収集した未加工データをフィルタリングし、重要でない情報を破棄し、関連するものを処理します。
4. 自動化：おそらく、プロセス全体の中で最も重要なステップであるエッジコンピューティングは、一部のIoTデバイスに対し、自動化された意思決定を可能にします。センサーは、リアルタイムのデータに基づいて特定の動作をするようにプログラミングできます。たとえば、過熱した機械のシャットダウンや、衝突を防ぐための自動走行車の回転などです。
5. クラウド処理：プロセスの最終ステップでは、さらなる処理、保存、データ分析のためにクラウドに送信する必要があるデータを特定します。たとえば、ビジネス・インテリジェンスに関する知見を提供するためや、トレーニングを目的とする場合です。

IoTデバイスとエッジ・デバイスは非常に似ているため、この2つの用語は同義語として使用されることがよくあります。ただし、注目に値する違いがいくつかあります。大まかに言うと、IoTデバイスは、1つ以上のセンサーを通じてデータを生成する、ネットワークに接続されたハードウェア・コンポーネントです。エッジ・デバイスもハードウェアの一部です。IoTデバイスとは異なり、単にデータを保管するだけでなく、データを収集、処理、処理するように設計されています。

通常、エッジ・デバイスはIoTデバイスよりも複雑で、より多くの部品が含まれています。一部のエッジ・デバイスには、処理能力とコンピューティング・リソースの両方が搭載されています。

エッジ・デバイスがIoTデバイスに高度に統合されている場合、そのデバイスは別個のシステムではなく、デバイス自体のコンポーネントと見なすことができます。たとえば、IoTデバイスがデータ・ストレージと、単純で低遅延の意思決定を行うのに十分な演算能力を備えている場合です。

機械学習（ML）は、コンピューターに人間と同じように学習するよう教えることに重点を置いたAIの一種で、ほとんどのエッジコンピューティングや IoTアプリケーションで重要な役割を果たしています。

MLを使用することで、IoTおよびエッジ・デバイスをトレーニングし、収集、保管、処理したデータに基づいて予測を行い、応答を開始できます。

MLアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）は、IoTエッジ・デバイスからデータを収集し、ML アルゴリズムを使用してパターンや環境条件の変化などを検出します。その情報を使用して、エッジ・デバイスは特定の状態や異常を発見し、自動化プロセスをトリガーすることを学習できます。

たとえば、水流センサーに取り付けられたML搭載のIoTエッジ・デバイスは、排水チャネルを開けたり、閉じたりするようにプログラミングすることで、水がさまざまな方向に流れるようにして洪水を防ぐことができます。

IoTデバイスやエッジコンピューティングは、IoTゲートウェイと呼ばれるデバイスを通じて最新のクラウド・コンピューティング環境に接続し、データのフィルタリングや分析などの機能を向上させることができます。IoTゲートウェイは、通信プロトコルを変換し、ローカルでデータを収集および処理することにより、IoTデバイスをクラウドに接続するように設計された小型デバイスです。

IoTゲートウェイは、IoTまたはエッジ・デバイスとクラウドベースのシステムおよびサービス間に信頼性の高い安全なデータ・フローを確保し、効率性を向上させ、全体的なネットワーク・セキュリティーを強化します。IoTゲートウェイは、さまざまな暗号化機能を使用して、デバイス、ユーザー、クラウド間でデータが移動する際にデータを読み取り不可能にし、許可されたユーザーのみがデータを表示できるようにします。

IoTゲートウェイを通じて、IoTデバイスはスマートホームや都市、遠隔施設管理、サプライチェーン管理など、幅広いクラウドサービスを実現します。

エッジコンピューティングの力とIoTデバイスが提供するアプリケーションの汎用性と多様性を組み合わせることで、幅広いメリットが得られます。最も一般的なメリットをいくつか紹介します。

IoTにおけるエッジコンピューティングは、企業が最も貴重な資産のパフォーマンスを監視し、データを収集、保管、処理する方法を変革しました。自動走行車の安全な運営から都市の安全化、複雑な製造システムの最適化まで、ここではその5つのユースケースを紹介します。

医療従事者は、IoTセンサーとエッジコンピューティングを使用して患者を遠隔監視し、さまざまな症状を治療しています。バイタル・サインの追跡から、糖尿病や心血管疾患などの慢性疾患の変化に関するアラートの送信まで、IoTにおけるエッジコンピューティングは、患者の遠隔監視において重要な役割を果たしています。エッジコンピューティングのおかげで、患者と医療提供者の両方にとって、プロセスがより安全かつ容易になりました。

IoTソリューションとエッジコンピューティングの機能により、自動走行車からパイロットレス航空機や兵器システムまで、自律走行車が幅広いタスクを安全かつ効率的に実行できるようになります。飛行機、ドローン、車はすべて、環境の変化にほぼリアルタイムで対応する必要があります。

IoT向けエッジコンピューティングの進歩により、自動走行車はクラウド・コンピューティングへの依存度が下がり、データセンターではなくネットワークのエッジでデータを処理できるようになりました。

産業用IoT（iIOT）の場合、多くの工業製造プロセスで使用される複雑で高価な機械にIoTセンサーを追加します。これらのエッジセンサーとIoTセンサーは、絶えず流れるデータを分析し、高度なML学習アルゴリズムを適用して改善の機会を特定します。

IoTセンサーを製造システムの弱い部分や脆弱な部分に追加して、エンジニアが故障の原因をよりよく理解できるようにすることもできます。

スマート・シティー、つまり、市民の生活の質を向上させるためにデータを収集および分析するテクノロジーに依存する接続された都市部は、エッジコンピューティングと IoTテクノロジーに大きく依存しています。

スマート・シティーでは、地方自治体が道路、車両、発電所などに取り付けられたセンサーを利用して、状況に関するリアルタイムの情報を提供しています。この情報は、送電網、交通システム、緊急対応システム、その他のインフラストラクチャーの重要な部分を最適化するのに役立ちます。

IoTテクノロジーによって、現代のサプライチェーンのほとんどの側面をリモートで管理できるようになりました。たとえば、製造時に製品に取り付けられたセンサーは、リアルタイムのステータスや位置情報を提供します。このデータは、ユーザーに在庫のリアルタイムの全体像を提供し、商品の流れを最適化するのに役立ちます。

より高度なアプリケーションでは、企業はIoTシステムにエッジコンピューティングを使用して在庫管理の側面を自動化し、人的資源を解放して他の場所に展開できるようにしています。