エッジコンピューティングのユースケース： 組織がエッジコンピューティングを活用する 8 つの方法

エッジコンピューティングは、コンピューティング機能の領域を特定する際に、さまざまな「領域」を使用します。エッジコンピューティングは、データセンターからコンピューティング環境の外部境界近くの実行層内の遠隔地にコンピューティング・リソースを移動する分散コンピューティング・フレームワークです。このアプローチは、レイテンシーの短縮、セキュリティー強化、効率化に役立ちます。

モノのインターネット（IoT）によって新たに追加されたデータはこの状況にさらに拍車をかけ、データ管理の全体的な量と複雑さを増大させています。これらのIoTデバイス（スマート・デバイスとも呼ばれる）は、自律的にデータを作成・生成します。

エッジ・デプロイメントは、過密で過負荷になった集中型エンタープライズ・システムに対応するものです。エッジコンピューティング・システムでは、コンピューティング・リソースが最適化されており、すぐに使用できる状態になっています。

原子核の周りをさまざまな軌道で回転する原子を含む分子を考えてみましょう。その分子が私たちのコンピューティング環境だとします。一般企業の場合、コンピューティングパワーは中央のデータセンター（核）に分散されます。原子核の周りの外側の軌道にある原子は、データセンターから方向を取るエッジデバイスを意味します。

代わりに、これら軌道を巡るデータソース間のやり取りは、物理的な配置場所やその近く、つまりアクセス・ネットワークの境界内、つまり ネットワークエッジ で行われます。データの移動距離が大幅に短縮されるため、 レイテンシー が大幅に低下します。

さまざまなサービス・プロバイダーがエッジコンピューティング・インフラストラクチャーを管理し、アクセス・ネットワークの境界にある実行層またはその内部にコンピューティング・リソースを配置しています。実行層は、コンピューティング・タスクの割り当て、パフォーマンス、完了を管理するコンピューティング環境の外部エッジ近くに位置する一団です。資産を実行層の近くに配置することで、エッジコンピューティングはより高速なタスク・パフォーマンスを実現できます。

連携してデジタル・エコシステムを構築するさまざまなサービス・プロバイダーには、サプライヤー、アプリ、サード・パーティのデータ・サービス・プロバイダーが含まれる場合があります。エッジ・デバイスは、オンプレミスでも使用できます。

以下は、エッジコンピューティングによって達成できる主なメリットのいくつかです。

ここでは、エッジコンピューティングの主な例と、さまざまな業界でのエッジコンピューティングの使用方法を紹介します。

自律走行車両（AV）は、エッジコンピューティングを使ってナビゲーションシステムを強化する自動運転車やトラックを指します。これらのシステムは、レーダー、LiDAR、交通カメラなどのさまざまなセンサーインプットから提供される無限のデータ・ストリームを収集・解釈します。交通状況は絶えず変化するため、ナビゲーション・システムはこのデータをリアルタイムで解釈し、対処しなければなりません。

米国エネルギー省は、運転手による直接の制御なしに自車を操作できる技術を搭載した車両をAVと定義しています。現在、少なくとも25社の自動車メーカーがすでに何らかの形でAVの導入を開始しています。このグループには、BMW、Ford、Mercedes-Benz Group AG、Tesla、Cadillacなどの大手メーカーが含まれます。

現在は実装の段階に入り、メーカーがプロトタイプをテストしています。この開発段階には特に厄介なさまざまな側面があります。

一例を挙げると、自動運転車は、運転環境がほとんど瞬時に変化する可能性のある実際の交通状況でテストされていて、現在もテストが継続しています。そして今、自動車メーカー各社は、一部のドライバーの運転作業への注意力を低下させる可能性のあるテクノロジーを取り入れるにあたり、潜在的な注意力散漫への対策を進めています。また、AVドライバーが集中力を維持できる機能の追加にも取り組んでいます。

たとえば、Mercedes Drive Pilotシステムには、ドライバーの顔を見続けるダッシュボード・カメラがあります。ドライバーがダッシュボード上で実際のビデオ・ゲームを遊び始める可能性があるのはたしかですが、システムはドライバーのアクティビティを監視します。ドライバーが運転席から離れたり、（居眠りなどをして）能力が低下していることをカメラが検知すると、システムがシャットダウンされます。このシステムはネバダ州のスタートアップ・プログラムとしてテストされているので、こうした車の運転は可能である者の、時速は40マイル未満に制限されています。

考慮すべきもう1つ大きな点は、交通管制上の厄介な問題です。エッジコンピューティングは、交差点で収集されたデータをローカルに処理することにより、交通管制の問題に対処します。これには、歩行者の安全性向上、交通状況の改善、緊急車両の経路調整の円滑化など、いくつかの利点があります。

エッジコンピューティングは、人間が先頭のトラックを運転するトラック隊列の移動さえもサポートします。後続のトラックは無線信号の制御によって、仮想のデイジーチェーンで接続されたまま、完全に同期します。

AVは、ルートをナビゲートできることに加えて、道路を共有し、人間のドライバーや他のAVの悪質な運転を一時的に許容できるように訓練する必要があります。さらに、このテクノロジーにはより多くのインフラコストがかかることにも注意が必要です。これらのコストには、通行中のAVと即座に通信し、交通パターンの変化、工事の最新情報、気象警報などを更新するためのIoTセンサーなど、エッジデバイスに対応するために交通の機能を改修する費用が含まれます。

エッジコンピューティングはコンテンツ配信ネットワークに新たな視点をもたらし、パフォーマーとその才能をより幅広い視聴者に届けることを可能にします。これは、キャッシュを使用してWebページ、音楽、ストリーミング・ビデオ・ストリームのコンテンツをエッジに保持することによって実現されます。このようにして、エッジコンピューティングはレイテンシー・レベルを下げて、コンテンツのストリーミング再生時にビデオと音声の高品質の再生を消費者に保証できます。

同じ基本原則は、クラウドベースのゲーム体験を提供するパブリッシャーでも使用されており、リモートサーバーでプレイされているゲームのアクションをプレイヤーの画面にルーティングします。これらのパブリッシャーとゲームは、仮想現実（VR）アプリケーションを大いに助けるエッジコンピューティングのレイテンシー短縮の恩恵も受けています。

おそらく、エッジコンピューティングの最も重要な使用は、病院やその他の医療施設で行われていて、情報の速度が文字通り生死を分ける可能性があります。エッジコンピューティングは、ローカルベースのデータ処理を通じてレイテンシーを克服し、主要な患者データを医療専門家に即座に転送して、健康情報のリアルタイム分析を行うことができます。

エッジコンピューティングを使用することで、医師は必要な情報をリアルタイムで取得でき、看護スタッフは個々の患者ごとに完全なダッシュボードを作成できます。重要な手術ではこうしたデータへのアクセスは重要度を増していますし、病院はロボット支援手術などの遠隔制御による処置中にエッジコンピューティングを利用しています。

エッジコンピューティングには他にも医療での利点があります。現状では、病院内では、いろいろな状況下で、モニタリング機器やその他の診断機器が接続されていないことがあります。医療従事者が有用なデータに対する安定したアクセスを失う場合の代替案は、サード・パーティ・クラウドにデータを保存することになるでしょう。

しかし、近年台頭しているもう1つの重要な分野は、患者のプライバシー保護です。医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA法）プロトコルを通じて施行される法律と基準は、部分的には米国市民のデータ・プライバシー権を保証するために設計されました。エッジコンピューティングは、セキュリティー・リスクに悩まされる可能性のあるサード・パーティ・クラウドではなく、ローカルでデータを処理できるようにすることで、これらの標準をサポートしています。

工場にはエッジコンピューティングを使用する機会があふれています。エッジコンピューティングは、オートメーション作業の連携と、製造に必要な原材料の十分な確保を支援します。

製造業でのエッジコンピューティングの価値ある活用方法の 1 つは、製造時の異常を検出して予知保全 の実践をサポートする小規模な 機械学習 （tinyML）の利用です。TinyMLの成果には、必要なメンテナンス対応の早期検知、ダウンタイムの短縮、レイテンシーの抑制、運用コストの削減などが含まれます。

ウェアラブル・テクノロジーは、電子機器の充電ドックを含むジャケットなど、技術的機能を実行する最先端の衣料品をエンドユーザーに装備させるために、エッジコンピューティングに依存しています。

農業は多くの場合サステナビリティーの文脈で議論されますが、製造業に似た側面もあります。エッジコンピューティングは、遠隔地の農場が確実に安定した高速インターネット接続を利用できるようにします。この安定した接続は、効率と生産性を向上させる先進的な農業アプリを活用するために不可欠です。エッジコンピューティングにより、農家は農村部でプライベート無線ネットワークを使用できるようになり、オートメーションやデータ分析の使用がサポートされます。農家がリアルタイムの情報にアクセスできるようにすることで、作物の収量と効率を最大化することができます。

小売業者は、快適な顧客体験の提供を追求する中で、常に競争上の優位性を求めています。エッジコンピューティングは、小売業者に忘れられないユーザー・エクスペリエンスを確立するためのいくつかの方法を提供します。多くの小売業者では、グリッド・コンピューティングで、特に電子商取引分野で競合他社に一歩先んじることができます。グリッド・コンピューティングは分散コンピューティングの一種で、マシンやネットワークのグループが共通のコンピューティング目的に向けて連携します。

さらに、顧客が顔認識技術を使用できるようにする新しいテクノロジーもあります。このテクノロジーを完全に統合すると、店舗はレジの列を動かし続けることができます。

エッジコンピューティングの使用に関するもう1つの強力な議論には、在庫を店舗の需要に確実に合わせて確保するための補充労力の問題があります。これは、カメラとRFIDタグを使用し、既存の製品情報と組み合わせてオブジェクト認識ソフトウェアをデプロイすることで実現できます。

さらに、消費者が店内でブラウジングすると、過去の購入に関する役立つリマインダーやおすすめ商品を受け取ることができます。こうした細部への配慮は、より豊かでパーソナライズされたショッピング・エクスペリエンスを生み出すのに役立ちます。

コンピューティングを取り巻く問題の中で、データ・セキュリティーほど重要なものはありません。エッジコンピューティングは、特にセキュリティーを強化するために設計されています。これは、マルウェアがシステム内の意図したエンドポイント・ターゲットに到達できないようにするサイバーセキュリティー・プロトコルを実装することで、マルウェアが組織のコンピューター・システムに感染するのを阻止しようとする「正門」から始まります。

どの業界でも、サイバーセキュリティー対策を追加する必要性が少なくともある程度はあるでしょう。しかし、一部の業界（防衛請負業者など）では、他のすべての考慮事項に優先するセキュリティー対策が特に必要です。こうした分野で事業を展開する企業にとって、エッジコンピューティングは、ローカルデータ処理を使用して機密情報を クラウド・コンピューティング によってもたらされる潜在的なリスクから遠ざけるという、究極のセキュリティーを提供します。

もちろん、セキュリティーの強化は金融機関にとっても重要です。フィンテック企業でのエッジコンピューティングの活用方法のひとつが、より強力な不正アクセス検知機能の提供です。データ処理が元データの近くで行われると、データ分析が高速化されて、不正な取引をより迅速に発見できます。

エッジコンピューティングは企業にとって非常に多くの潜在的なメリットを備えているため、エッジコンピューティングが環境にも寄与することは意外に思われるかもしれません。1つの方法は、エッジコンピューティングで、遠隔地に生息する保護対象の野生生物を監視することです。エッジコンピューティングは、野生生物保護官やパーク・レンジャーが密猟活動を特定し、場合によっては犯罪発生前に阻止するのに役立ちます。

エッジコンピューティングのもう1つの非常に重要な用途は、エネルギー管理です。エッジコンピューティングは、スマート・グリッドの使用をサポートし、エネルギーをより効率的に供給し、企業が二酸化炭素排出量を減らすのに役立ちます。グリッド・コンピューティングは分散コンピューティングの一種で、マシンやネットワークのグループが共通のコンピューティング目的に向けて連携します。資源は最適に利用されるため、大量の電力が消費された場合に発生する廃棄物の量を減らすことができます。

エネルギー管理といえば、エッジコンピューティングは石油・ガス資産の遠隔監視もサポートしています。海底など、石油を掘削する厳しい環境を考えると、これは小さな偉業ではありません。エッジコンピューティングはリアルタイム分析の使用を促進し、それを特定の資源の近くで実行するため、クラウド接続の必要は減ります。

土木技術者が都市設計を行う際には、市街地イノベーションの推進と持続可能性の向上を目的に、計画にスマート・シティを含める企業が増えています。同様に、都市エンジニアはエッジコンピューティングを活用して、構造物の予知保全に関連する測定や、構造全体の健全性に関するアプリの計算に役立てています。

地方では、エッジコンピューティングは、地方自治体、交通担当部局、さまざまな交通機関を支援して、それらの組織が最新のリアルタイム状況を利用して都市の車両全体を管理できるようにします。エッジコンピューティング・プラットフォームを使用して、トラフィック・パターンを分析し、それらの地域の混雑を緩和することもできます。

これらのサービスに加えて、エッジ・デバイスを使用して、存在する場所にかかわらず、現場で使用状況データを処理できます。自治体の職員は、エッジ・デバイスを使用して、公共インフラ、電力網、その他のデータ・ソースから、緊急の対応が必要であることを示すデータを取得できます。