より多くのテクノロジー企業がソリューションの最適化と運用コストの削減をより容易にする方法を模索するにつれ、エッジコンピューティングの需要が高まっています。エッジコンピューティングは、中央集権的なデータセンターにのみ依存することなくデータ処理を容易にするのに役立ち、IoTデバイスはこのコンピューティングパラダイムの応用において最前線に立っているようです。
参照: 熱意を抑えないで: エッジコンピューティングのトレンドと課題 (TechRepublic)
2022年版グローバルエッジコンピューティング市場レポートの最近の統計によると、エッジコンピューティング市場は大きく成長し、その規模は2030年までに1,559億ドルに達すると予想されており、予測期間中の年間複合成長率は約38.9%となっています。
また、世界中で IoT デバイスの導入も増加しており、Statista によれば、2030 年までに約 290 億に達すると予想されています。
このような前向きな発展が進む中、IoT とエッジ コンピューティングがどのように連携できるかを検討する必要があります。
ジャンプ先:
- エッジコンピューティングとIoT
- IoTとエッジコンピューティングの連携方法
- IoTとエッジコンピューティングが今後も連携し続ける理由
エッジコンピューティングとIoT
エッジコンピューティングとは、ネットワークのエッジ、つまりデータが生成されるデバイスの近くでデータリソースの計算をサポートするコンピューティングパラダイムです。データを処理・分析するために、遠く離れたデータセンターに転送する必要がないコンピューティングモデルです。
一方、IoTとは、クラウドホスト型データストレージセンターまたはネットワークエッジにおいて、センサー、通信ハードウェア、組み込みシステムを用いてデータを収集、転送、処理する、相互接続されたスマートデバイスの集合体です。IoTとは、物理的なオブジェクトにインターネット接続性、スマート性、軽量AI、分析機能をもたらす技術を指す用語です。
インターネット対応のセンサーや分析機能がより多くのデバイスに搭載され、機械の動作を変革するにつれ、IoTのユースケースは様々な業界で拡大しています。ユースケースの増加に伴い、IoTデバイスで処理されるデータ量も増加しています。しかし、処理するデータ量の増加は、遅延やプライバシーの問題、そして緊急の問題を解決するために必要なデータの処理時間の遅延につながることがあります。
IoTデバイスを改良し、IoTデバイスからデータセンターへ大量のデータを移動して処理・分析することで生じるボトルネックを軽減する必要があります。そのため、リアルタイムコンピューティングを実現するためには、IoTデータをエッジで収集・処理する必要があります。
IoTとエッジコンピューティングの連携方法
IoT業界とエッジコンピューティングは、様々な方法で連携することでパフォーマンスを向上させることができます。現在、IoTデバイスにおけるエッジコンピューティングの導入は拡大しています。以下は、エッジコンピューティングが現在そして将来においてIoTを強力に推進する注目すべきユースケースです。
IoTデバイスにおける状態ベースの監視
エッジコンピューティングがIoTを強化する方法の一つとして、状態基準監視が挙げられます。IoTの状態監視は、ビジネスの監視および保守戦略において重要な要素です。状態基準監視とは、デバイスの状態を監視し、変化を検知し、その変化がどのように障害につながる可能性があるかを示すことを指します。
IoTにおける状態基準監視は、データの入出力に着目し、変化の有無やデバイスの故障やダウンタイムを未然に防ぐための対策を検討します。このためには、データがセンサー、ネットワーク、そして接続されたIoTデバイスを経由して移動し、そこで分析・解釈され、高品質な予知保全レポートがリアルタイムで作成されます。処理されるデータ量が多いため、IoT状態基準監視デバイスは、パフォーマンス向上のためにエッジコンピューティングを必要とします。
エッジコンピューティングを活用することで、状態基準監視IoTデバイスはデータをより高速に処理し、レイテンシを排除し、エンジニアがメンテナンスに関するより適切な判断を下すのに役立つ情報を提供できるようになります。このようなエッジコンピューティングの統合により、組織はシステムの効率性をより積極的に確保し、メンテナンスコストを大幅に削減できるようになります。
IoTにおけるAIのより良い応用
世界中でスマートIoTデバイスが普及する中、IoTにおける人工知能（AI）の重要性を無視することはできません。今日では、自動運転車、製造業の様々な生産プロセスを支援するロボット、コンピュータービジョンなど、IoTにおけるAIの活用事例が数多く存在します。これらの技術革新はすべて、IoTへのAIの応用によって実現されています。
しかし、IoTデバイスにおけるAI活用の急増は、エッジコンピューティングの力によってさらに効率化できます。IoTデバイスでAIが正確な予測を行うには、膨大な量のデータが必要であることは間違いありません。エッジコンピューティングは、データ計算をエッジ内で行うことで、データ処理にかかる時間を短縮できます。
産業IoTとインダストリー4.0
インダストリアルIoTとインダストリー4.0は、近年注目を集めている2つの用語です。この2つの概念の根底にあるのは、インターネットと膨大なデータを活用して、産業用スマートマシンの駆動と管理を行うという考え方です。
これまで、工業化は主に人間と機械設備（いわゆる「ダムツール」）によって推進されてきました。しかし、現代のビジネスライフのあらゆる分野にテクノロジーが浸透するにつれ、膨大なデータとリアルタイム分析が産業機械に適用され、効率性を高め、生産量を向上させるようになっています。
IIoTは、膨大なデータのキャプチャと分析、そしてインターネットを介して他のデバイスとリアルタイムにやり取りすることにも依存しています。IIoTとインダストリー4.0を推進するために必要なデータ計算のレベルを考えると、エッジコンピューティングはIIoTにおけるコンピューティングを促進する上で不可欠となります。
IoTとエッジコンピューティングが今後も連携し続ける理由
現在の傾向を見ると、エッジコンピューティングとIoTの融合が終焉を迎えるにはまだまだ遠いことがわかります。しかし、IoTとエッジコンピューティングが今後も連携し続ける理由は数多くあります。
IoTが超効率性を実現するには安定した接続性が必要であり、エッジコンピューティングはそれを保証します。エッジコンピューティングがエッジでのデータ処理を容易に実現する基盤を提供するため、IoTは中央クラウドにホストされたデータと常に接続する必要はありません。金融サービス、医療サービス、自動運転車などのビジネスにおけるIoTの応用は、顧客満足度を重視する場合、遅延に対処することができません。したがって、これらの分野におけるIoTは、ビジネス目標の達成とユーザー満足度の向上のために、今後もエッジコンピューティングに依存し続ける可能性があります。
