Edge Computingは、情報技術分野で広く使用される用語です。これにより、企業は帯域幅の遅延を制限できます。クラウドコンピューティングと比較して、Edge Computingはより少ないプロセスを持っています。同時に、これらのプロセスをローカルポイントに移動させる能力があります。これには、インターネットデバイス、ユーザーコンピュータ、エッジサーバーなどが含まれます。Edge Computingは、企業が帯域幅の制限、遅延、およびネットワークの中断に対処し、さまざまな業界で適用されています。
Edge Computingとは
Edge Computing、またはエッジコンピューティングは、分散コンピューティングモデルを代表するもので、計算とデータの生成元に近い場所に計算とストレージを配置し、低遅延でデータを処理し、帯域幅を最小限に抑えることを目的としています。
これは、Content Delivery Network（CDN）システムから派生しており、90年代末にウェブとビデオのコンテンツをユーザーに最も近いサーバーから迅速に配信するために登場しました。Edge Computingは、アプリケーションとそのコンポーネントをエッジサーバーに保存することで、リアルタイムデータの集約など、最初のエッジコンピューティングサービスを作成しました。
Edge Computingのアーキテクチャモデル
Edge Computingは、Cloud ComputingとInternet of Things（IoT）と密接に結びついており、IoT層からのデータ処理要求に迅速かつ効果的に対応する包括的なシステムを形成しています。これにより、データの一部を発生地点で処理することで、遅延を減少させ、帯域幅を最適化できます。
Edge Computingエコシステム全体では、データはIoTデバイス層でセンサーと計測機器から収集されます。直接クラウドサーバーにデータをプッシュするのではなく、このプロセスはエッジ、つまりIoTデバイスに近い計算とローカルストレージが存在する領域を通過します。エッジの位置に関しては、データが処理される場所についての疑問がよくあります。多くの場合、エッジはインターネットに接続されたローカルワークステーションであるかもしれませんが、LANの端にあるかもしれません。ただし、エッジは特定の地理的エリアの処理を担当する地元のデータセンターである場合もあります。エッジの正確な位置はLANまたはインターネットにある必要はありませんが、重要なのはデータソースに近く、リアルタイムで低い遅延の処理を提供できることです。最後に、大規模かつ複雑なデータ処理はクラウドサーバーに転送されます。遅延が高く、伝送回線に依存する場合でも、クラウドコンピューティングは大規模な処理能力が必要な計算に適しています。
エッジコンピューティングエコシステム内のコンポーネント
クラウドサーバー：
クラウドサーバーは、パブリックまたはプライベートクラウド、あるいはデータセンターであり、さまざまなエッジノードを管理および調整するために必要なアプリケーションを保存および展開する場所です。処理中に、エッジ、エンドデバイス、およびクラウド上のワークロードは柔軟に対話し、統合されます。
エッジデバイス：
エッジデバイスは、ATM、デジタルカメラ、または自動車など、計算機能を統合したデバイスです。これらのデバイスは通常、制限された計算能力を持ち、低遅延で即時要求を処理します。一部の強力なエッジデバイスが存在するにせよ、それらは全体のシステムの一部を表し、特定の用途に特化しています。
エッジノード：
「エッジノード」という用語は、エッジデバイス、エッジサーバー、またはエッジゲートウェイなど、エッジで計算を実行できる任意のデバイスを指すために共通して使用されます。エッジノードは、データを発生地点で直接処理し、計算プロセスの交差点として重要な役割を果たします。
エッジサーバー：
エッジサーバーは特別に設計され、リモートオペレーションが行われる場所、例えば工場、小売店、ホテル、流通センター、または銀行支店に配置されるコンピュータです。エッジサーバーは通常、8-16コア以上のCPU、16GBのメモリ、および数百GBのローカルストレージを備えた産業用PCを使用します。これらは企業アプリケーションのワークロードを実行し、共有サービスを提供するために適用されます。
エッジゲートウェイ：
エッジゲートウェイは通常、エッジサーバーであり、企業アプリケーションのワークロードだけでなく、プロトコルの変換、ファイアウォールの保護、または無線接続など、ネットワーク機能も処理します。これらはエッジデバイスと大規模なネットワークインフラの重要な接点です。
エッジコンピューティングの利点
エッジコンピューティングはいくつかの重要な利点をもたらし、特に今日の環境では、柔軟性と高速データ処理が成功の鍵となっています。以下は、エッジコンピューティングがもたらす利点の詳細です：
低遅延：
エッジコンピューティングはデータ処理を発生地点ですぐに行うことで、データ処理中の遅延を減少させます。この遅延の削減により、IoT、自動化、オンラインユーザーエクスペリエンスなど、リアルタイムの要求を持つアプリケーションの応答能力が向上します。
バンド幅効率の最適化：
データをソースに近く処理することで、エッジコンピューティングは中央データセンターに転送する必要のあるデータ量を減少させ、ネットワーク帯域幅を節約します。これにより、帯域幅に関連するコストを削減し、システムのパフォーマンスを最適化できます。
セキュリティの向上：
エッジコンピューティングはデータを発生地点で処理することにより、セキュリティリスクを減少させます。データが多くのネットワーク環境を通過する可能性が低くなり、ローカル処理ポイントでセキュリティが維持されます。
柔軟な統合保証：
エッジコンピューティングはローカルレベルでデバイスやデータ処理ノードと柔軟に統合されます。これにより処理とデータの自動化が促進され、システムの柔軟性と拡張性が向上します。
エネルギーの最適利用：
データが現地で処理されるため、エッジコンピューティングはデータ転送プロセスの複雑さを減少させ、エネルギー消費を削減し、環境に対する負荷を軽減します。
連続的な情報処理：
エッジコンピューティングは、IoTデバイスやセンサーからの連続的なデータ処理をサポートし、重い中央データセンターへの依存を軽減します。
エッジコンピューティングのいくつかの応用
エッジコンピューティングは、ユーザーに多くの利益と実用的な価値をもたらし、さまざまな分野で広く展開されています。これには小売業、ヘルスケア、製造業、農業、およびネットワーク品質の向上が含まれます。
小売業：
エッジコンピューティングは小売業において、センサーデバイスのシステムを通じて倉庫のパフォーマンスを効果的に監視するのに役立ちます。同時に、リアルタイムで詳細な販売情報を提供し、強力なデータ分析能力を活用してビジネス機会を特定します。これは、事業が地元の変動に対応する必要がある場合に特に重要であり、エッジコンピューティングが各店舗に対して柔軟で具体的な解決策として機能します。
ヘルスケア：
ヘルスケア分野では、エッジコンピューティングは患者データの効率的な管理をサポートします。エッジコンピューティングの自動化および機械学習の機能は、診療記録のデータを分類するのに特に役立ち、臨床医が即座に健康問題に対処し、リアルタイムで問題を防ぎ、医療の品質を向上させます。
製造業：
製造業において、エッジコンピューティングは製造プロセスをリアルタイムで監視および分析するのに役立ちます。エッジの機械学習機能はエラーを検出し、製造品質を向上させる能力があります。また、製品組み立ておよびコンポーネントの詳細な情報を提供することで、工場の生産性と品質を最適化するのに寄与します。
農業：
エッジコンピューティングのセンシング能力は、農業企業が水の量、栄養密度、収穫時間などの要因を測定するのを支援します。これにより、ユーザーは栽培アルゴリズムを簡単に改善し、飼育プロセスを最適化し、農業をより効果的かつ効率的にします。
ネットワーク品質の向上：
エッジコンピューティングは特定の分野だけでなく、ネットワーク品質の向上にも寄与します。ユーザーはインターネットの利用性を測定し、ネットワークの遅延が最も低い経路を分析して最適化し、ユーザーに最良のアクセスエクスペリエンスを提供します。
結論：
エッジコンピューティングはIT分野での新しいトレンドだけでなく、処理能力の向上と遅延の削減に向けた重要な戦略でもあります。これにより、柔軟性と高性能を要求するアプリケーションに対する多くの新しい機会が開かれます。
