エッジコンピューティングとは、ネットワークエッジのリソースを活用してデータソースへのアクセスを最適化する分散型クラウドコンピューティングという技術概念を指します。言い換えれば、デバイスはデータ交換を行う他のデバイスやシステムの近くに配置されます。この構造により、ネットワークの効率性と拡張性が向上し、データ処理能力が向上し、機械学習や拡張現実／仮想現実といったリアルタイムアプリケーションのパフォーマンスが向上します。
モノのインターネット（IoT）の成長は、エッジコンピューティングの進歩と密接に結びついています。エッジコンピューティングは、センサーベースのデバイス、データを送信するネットワークデバイス、あるいはデータの送受信を行う関連デバイスの近くに配置されたオンサイトサーバーによって実現されます。
エッジコンピューティングの利点は何ですか?
エッジコンピューティングのメリットには、運用コストの削減、寿命の延長、帯域幅要件とネットワークトラフィックの削減などがあります。ネットワークとデバイスに合わせて最適化されたリアルタイム処理により、重要なプロセスを円滑に進めることができます。
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)
また、エッジ コンピューティングを活用する組織の価値を高める 4 つの重要な属性、つまり、堅牢なセキュリティ、運用に合わせて拡張できる優れた拡張性、さまざまな課題に対応できる汎用性、ユーザーが信頼できる信頼性も提供します。
エッジコンピューティングのユースケーストップ5
自動運転車
自動運転車は目新しいものではなく、消費者は代わりに運転してくれるテスラの電気自動車をよく知っています。
しかし、エッジ コンピューティングにリンクされた自律走行車は、センサーを利用して位置、交通、環境、安全条件を測定し、そのような条件や条件の変化に対処または対応する方法を決定し、他の車両とデータを共有できる完全自動運転車を活用できます。
交通管理自体は、エッジ コンピューティングによって処理される自動運転車のデータと連携し、渋滞が最も少ない経路に車両を誘導したり、障害物や事故を回避したりすることが容易になります。
安全
エッジコンピューティング分野において、セキュリティは有望な分野です。音声・ビデオ監視、生体認証スキャン、その他の認証メカニズムでは、適切な人員のみが施設内に入ることを保証するために、リアルタイムのデータ処理が求められます。セキュリティ違反や脅威への迅速な対応は、継続的な事業運営を成功させる上で重要な要素です。
職場の安全
職場の安全はあらゆる企業にとって最優先事項であり、エッジコンピューティングはこれを実現するのに役立ちます。安全性の概念は、前述の例と密接に関連しており、作業場の状況を分析することで、従業員と現場訪問者の安全を確保するための安全ポリシーが適切に遵守されていることを確認できます。
例えば、COVID-19パンデミック時のリスク軽減を目的としたソーシャルディスタンシングは、エッジコンピューティングによって強化できます。産業用ロボットをエッジコンピューティングと組み合わせることで、疲労、混乱、誤解が生じにくい動作を実現し、人間へのリスクを軽減し、日常業務をより効率的に実行できます。
エネルギー施設の遠隔監視
エッジコンピューティングによるエネルギーの遠隔監視は、安全性と運用の両方を向上させることができます。多くの産業は、荒天時の海上、鉱山採掘などの地下、さらには宇宙空間といった危険な環境で操業しています。重要な機械やシステムを災害や不要な摩耗から保護するための監視は、効率性の向上とコスト削減につながります。
例えば、IoTデバイスは温度、湿度、圧力、音、水分、放射線を監視することで、サービスの機能性に関する洞察を獲得し、故障リスクを低減することができます。また、発電所などの壊滅的な災害を未然に防ぐためにも活用でき、資産の損害や人命の危険につながる可能性があります。
機械の自動化
エッジコンピューティングは、製造パターンに基づいて製造設備をより有効に活用することで、機械自動化のメリットをもたらします。エッジコンピューティングによって、予知保全やエネルギー効率の向上も実現できます。組立ラインの自動化は、生産品質の向上に貢献し、これらのプロセスにおける人的介入を削減します。
PWC.deの2020年のレポートによると、「産業企業の91％がヨーロッパの中心部にデジタル工場を建設することに投資しており、98％が統合型MES、予知保全、拡張現実ソリューション（いずれもエッジコンピューティングと連携）などのデジタル技術で効率性を高めることを期待しており、回答者の90％がデジタル化は企業にリスクよりも多くの機会をもたらすと考えている」とのことです。
エッジコンピューティングにおける機械学習は密接に関連しており、状況やリソースの変化に応じてデバイスの処理と運用を進化させるのに役立ちます。これは、何がうまく機能し、何がうまく機能しないかを判断することが成功に不可欠な開発・設計構造において特に重要です。
