エッジコンピューティング： リアルタイムでのデータ処理と分析を強化

データの生成と消費が急増する今日のデジタル環境では、従来のクラウド・コンピューティング・アーキテクチャは、リアルタイム・アプリケーションの要求を満たせないという課題に直面しています。そのため、エッジコンピューティングと呼ばれる革新的なテクノロジーが誕生しました。本記事は、エッジコンピューティングとその中核となる原理、および関連技術を探求するシリーズの第1回目です。さらに、エッジコンピューティングをいつ、どこで使うべきかを理解していくために実例も紹介します。

エッジコンピューティングの理解

エッジコンピューティングは、計算とデータストレージをデータの生成源に近づけ、リアルタイムに処理し分析する事を可能にする分散コンピューティングパラダイムです。データ処理をリモートのデータセンターに集中させる従来のクラウドコンピューティングとは異なり、エッジコンピューティングでは、計算をデータが生成されるネットワークの「エッジ」に近づけます。

エッジコンピューティングの基本原則:

• 近接性: データを発生源の近くで処理することで、エッジコンピューティングは遅延時間を最小限に抑え、データを集中型データセンターまで長距離伝送する必要性を低減します。
• 帯域幅の最適化: エッジでデータを処理しフィルタリングすることで、関連する情報だけをクラウドやデータセンターに送信し、帯域幅の使用を最適化します。
• リアルタイムの応答性: エッジコンピューティングでは、データをソースにできるだけ近い場所で処理しようとするため、低遅延でリアルタイムに意思決定が必要なアプリケーションに最適です。
• オフライン操作: エッジデバイスは、ネットワーク接続がなくても自律的に動作するため、遠隔地や切断された環境でも中断することなく機能します。

メリット:

エッジコンピューティングの採用は、効率の向上、意思決定の改善、シームレスなユーザーエクスペリエンスの実現など、ますます接続が進むこの世界に新たな可能性をもたらします。エッジコンピューティングの基本原則に基づき、次のようなメリットを実現できます：

• 効率の向上: エッジコンピューティングは、データが生成された場所でデータを処理することにより、膨大な量の生データを中央のクラウドインフラに送信する必要性を減らします。課題に関連する実用的な情報のみが送信されるため、帯域幅の使用が最適化され、ネットワークの混雑が緩和され、効率が向上します。
• リアルタイムの意思決定: エッジコンピューティングはリアルタイムのデータ処理と分析を可能にするため、即時の意思決定が重要なアプリケーションに最適です。スマートカー、工場、医療システムでは、安全性、効率性、顧客満足度に大きな影響をもたらす判断を迅速に行うために、エッジコンピューティング・テクノロジーを使用しています。
• データのプライバシーとセキュリティ: エッジコンピューティングは、機密情報を発信元により近い場所で管理し、外部ネットワーク経由のデータ送信を最小限に抑えることで、データのプライバシーとセキュリティを強化することができます。データは生成された場所で処理・分析されるため、管理が容易になり、データ侵害のリスクも低減します。電気通信、医療、金融サービス、公共部門などのセクターでは、データセキュリティが最優先事項であると考えられています。
• 回復力: エッジシステムは、ネットワークアクセスが制限されたり、限られていたりする場合でも、自律的に動作するように設計されています。これは、ネットワーク接続が信頼できなかったり、存在しなかったりするような、遠隔地や断絶された環境では極めて重要です。エッジコンピューティングでは、重要なアプリケーションをローカルで実行させ続けることができるため、中断のなく運用ができ、ネットワークの停止や遅延といった問題のリスクを軽減することができます。
• 拡張性とコスト効率: エッジコンピューティングは、計算リソースをエッジデバイスに分散することでスケーラビリティを提供します。これにより企業は、集中型のクラウドインフラに過度の負担をかけることなく、データ量や処理要件の増加に対応できます。さらに、エッジコンピューティングは、大量のデータをクラウドに転送すると高いネットワークコストが発生する場合でも、高い費用対効果を発揮します。組織は、エッジでローカルにデータを処理することにより、データ転送コストを最小限に抑え、リソース利用を最適化し、よりコスト効率の高いインフラを実現する事ができます。

実際の使用例:

これまで述べてきたことから、エッジには何百万ものユースケースがあると想像できると思います。簡単に言えば、典型的なデータセンターのシナリオ以外のものは、すべてエッジのユースケースです。ここでは、エッジコンピューティングが現実の問題を解決している例に焦点を当てます：

• スマートシティ: エッジコンピューティングは、交通信号、監視カメラ、環境センサーなど、さまざまなソースから多数のセンサーやデバイスのデータを収集するスマートシティ構想において、重要な役割を果たします。データをエッジで処理することで、都市はリアルタイムのイベントに迅速に対応し、交通の流れを最適化し、公共の安全を高めることができます。
• 産業用IoT: エッジコンピューティングは、機械や設備のリアルタイム監視と制御を可能にすることで、産業オペレーションに革命をもたらしています。たとえば製造工場では、エッジデバイスがセンサーデータを処理して異常を検出し、メンテナンスの必要性を予測し、生産効率を最大限に高めることができます。
• オートモーティブ: エッジコンピューティングは、安全性を確保するためにリアルタイムで意思決定を行う必要がある自動車にとって非常に重要です。センサーデータをローカルで処理することで、自動車は周囲の環境の迅速な分析、障害物の検出、距離や加速度の測定など、リモートのクラウドインフラに依存することなく、瞬時の判断を下すことができます。
• 小売業とカスタマーエクスペリエンス: エッジコンピューティングは、リアルタイムのパーソナライゼーションやターゲット広告を可能にすることで、顧客体験を向上させます。店舗では、エッジデバイスが顧客情報を収集・分析し、顧客の好みや行動に基づいて提案やお得な情報を提供することができます。
• ヘルスケア: エッジコンピューティングは、離れた場所から患者を監視・治療し、患者データをリアルタイムに分析することができます。重要な医療データをローカルで処理することでネットワークインフラの負担を軽減し、より迅速な診断と介入を可能にします。

まとめ:

エッジコンピューティングは、計算をネットワークのエッジに近づけ、データ処理と分析のパラダイムシフトを象徴しています。企業は、近接性、帯域幅の最適化、リアルタイム応答性、オフライン操作という基本原則を利用することで、リアルタイム情報の可能性を引き出し、さまざまな業界で革新的なアプリケーションを実現することができます。
エッジコンピューティングは、効率を上げ、より良い意思決定を行い、ますます接続が進む世界でのユーザー体験を向上させる新しい方法を開きます。

エッジコンピューティングの詳細とSUSEが提供するエッジソリューションについては、以下をお読みください。

アーキテクチャ – ディープダイブ

ホワイトペーパー「Simplify How You Manage Edge Infrastructure（英語のみ）」を読んで、GitOpsベースのエッジインフラストラクチャ管理の使用方法やソリューションアーキテクチャのその他の側面をご確認ください。

ブログ

• SUSE Edge 2.0： エッジを管理するクラウドネイティブソリューション
• SUSE ATIPでテレコムのモダナイゼーションを実現する

ビデオ

• Sharpen the Edge with K3s and Containerized Operating Systems 

KubeConでお会いしましょう

SUSEは、11月6～9日にシカゴで開催されるKubeCon & CloudNativeCon North America 2023で、エッジコンピューティングソリューションの機能をデモンストレーションします。ぜひ足をお運びいただき、クールなデモをご覧ください！