なぜIoTとエッジコンピューティングは両立させるべきなのか？

デバイスをインターネットに接続することで得られる無数の利点を活用しようと、企業や消費者が殺到しているため、日常生活におけるモノのインターネットの応用は、かつてない勢いで拡大しています。しかし、この爆発的な成長は、従来のデータセンターのインフラに大きな負担を強いています。エッジコンピューティングは、データを生成または消費するデバイスに処理能力を近づけることで、この負担を軽減するのに役立ちます。この記事では、IoTとエッジコンピューティングが相性が良い主な理由と、その基本的な考え方について説明します。

モノのインターネット（Internet of Things）とは？

IoTとは、電子機器、ソフトウェア、センサー、ネットワーク接続が組み込まれた物理的な物体のネットワークです。これらのモノはデータを収集・交換することができ、遠隔地からの制御や監視が可能です。IoTは、これらのオブジェクトとエンドユーザーである消費者との間のコミュニケーションを促進します。また、IoT機器に取り付けられたセンサーが感知した情報に応じて、自動化されたアクションを実行することができます。また、IoTデバイスに取り付けられたセンサーが拾った情報に応じて、自動化されたアクションを実行することができます。

エッジコンピューティングとは?

エッジコンピューティングは、フォグやマイクロプロセッシングとも呼ばれ、エッジでクラウドアプリケーションやサービスを実行することにより、IoTデバイスを分散化します。エッジデバイスは人やモノの近くにあるため、遅延なくリアルタイムにデータを処理することができます。つまり、情報がクラウドに送られ、再びクラウドに戻されることに依存する必要がないのです。エッジコンピューティングの主な利点は、IoTデバイスの一般的な問題であるネットワークの混雑と遅延を軽減することです。

IoTとエッジコンピューティングはどのように連携しているのか？

IoTとエッジコンピューティングは、データの収集と処理をより速く、より効率的に行うために連携しています。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を行うため、ネットワークの混雑や遅延が軽減されます。これにより、エンドユーザーにとってよりシームレスな体験が可能になり、効率も向上します。また、IoTデバイスはクラウドへのゲートウェイとして機能するため、さらに多くのデータ収集と分析が可能になります。IoTとエッジコンピューティングを組み合わせることで、データ処理と管理のための包括的なソリューションが実現します。

IoTのためのエッジコンピューティングを実現するメリット

エッジコンピューティングは、集中型のIoTアーキテクチャに比べて多くの利点があります：

レイテンシーの削減

エッジコンピューティングの主なメリットの1つは、ネットワークの混雑とレイテンシーの削減です。データ処理はすべてエッジデバイスで行われるため、IoTデバイス間の通信にボトルネックが発生することはありません。つまり、情報をリアルタイムで処理することができ、IoTデバイスが収集したデータに応じたアクションを起こすことができるのです。データ処理に遅延がないことは、IoTデバイスを単なる情報収集にとどまらず、特定のプロセスやアクションを自動化するために使用することができることを意味します。

サービス品質の確保

エッジコンピューティングは、QoS（Quality of Service）を保証します。QoSはインターネットが円滑に機能するために重要であり、そのため従来のWebサービスではQoSが保証されています。エッジコンピューティングは、高速処理が必要なデータ（ビデオフィードや音声認識など）に対して一定のサービスレベルを保証することで、QoSを向上させます。これにより、リアルタイムアプリケーションは必要な帯域幅と遅延を保証され、関係者全員にとってより良いネット体験を保証することができます。

エネルギー消費量の削減

エッジコンピューティングは、特定のオブジェクトやシステムで消費されるエネルギー量を削減できるため、より効率的なデータ処理アーキテクチャを実現します。例えば、エッジデバイスにはソーラーパネルが搭載されており、エネルギーを集めて自力で発電することができます。このような小型のIoTデバイスは、電力網に依存する必要がないため、全体として消費するエネルギー量が少なくなります。このように、エッジコンピューティングはIoTデバイスにとってより持続可能なソリューションであり、環境とエネルギー料金の両方にとって素晴らしいニュースです。

ソフトウェアアップデートを即座に展開

ソフトウェアのアップデートは重要ですが、すべてがテストされ、計画通りに進むことを保証するために、異なる部門間の調整が必要です。多くの組織では、開発部門とIT部門が一緒に仕事をすることを好むため、両者のゴーサインを待つ必要があります。これは、医療や製造業など、生産が特定の状況にどれだけ迅速に対応できるかに左右される、ペースの速い業界では理想的ではありません。エッジコンピューティングでは、オンザフライでアップデートを行うことができるため、問題が検出された後、エンドユーザーに影響が及ぶ前に、IoTデバイスを直ちにアップデートすることができます。これにより、企業は発生しうる問題から迅速に回復し、潜在的な損害やリコールにかかる時間と費用を節約することができます。

より高速なデータ処理

エッジコンピューティングは、すべてをクラウドに送信することなく、最初にデータ処理を行うことができ、集中型アーキテクチャよりも速くタスクを完了させることができます。例えば、IoTデバイスを使って道路状況のデータを収集し、それを中央のシステムに送信する場合、データが目的地に到達するまでにはある程度の時間がかかります。つまり、指示に基づく指示の際に遅延が発生するのです。しかし、エッジデバイス側でこれらの情報を解析すれば、リアルタイムに指示を出すことができ、レスポンスが向上します。

IoTシステム間のデータ転送を円滑にする

データの転送は、中央集権的なシステムの場合、すべてのデータをある場所から送ってから分析・利用する必要があるため、面倒な作業となります。しかし、エッジコンピューティングでは、異なるIoTシステムからのデータをリアルタイムで転送できるため、企業はデータ駆動型の意思決定を迅速に行うことができます。これは、常にデータをやり取りしているシステム（例えば、IoT機器が他のIoT機器と通信して特定の製品の品質を保証するサプライチェーンなど）に特に有効です。

データのプライバシーを守る

IoTとクラウドコンピューティングに関して、データのプライバシーは常に最大の懸念事項の1つとなっています。そのため、エッジコンピューティングでは、収集したデータが組織のプライバシー基準や業界のコンプライアンス要件、およびパートナーや顧客のコンプライアンス要件に準拠することを保証します。また、エッジコンピューティングシステムは、暗号化されたデータを処理するために使用することができ、第三者が不要な情報にアクセスすることはありません。

運用コストの削減

エッジコンピューティングは、組織のコストを削減する可能性を持っています。より少ない機器でより多くのことを行うことで、運用コストを削減できるため、ハードウェアやソフトウェアの管理に関する費用が少なくて済むからです。エッジデバイスは、集中型システムのように多くの帯域幅や処理能力を必要としないため、長期的に見ると安価になります。さらに、エッジサーバーやデバイスは、必要な期間だけデータを保存するために使用できるため、定期的な料金の支払いやクラウドストレージを借りることなく、データを保存することが可能です。

データセキュリティの向上

データセキュリティは、多くの企業にとって最優先事項です。なぜなら、機密情報は常に保護された状態で維持されることを望んでいるからです。エッジコンピューティングは、プライベートなデータや限られたデータセットを異なる場所に保存することで、その処理能力が制限されたまま、簡単にアクセスできないようにし、こうしたリスクを軽減することができます。その結果、潜在的なデータ漏洩やセキュリティ脅威のリスクを低減することができます。

容易なスケーラビリティを実現

エッジコンピューティングは、さまざまな方法（処理ノードの追加など）で拡張できるため、ニーズの拡大に応じてデバイスやコンピュータパワーを追加することが可能です。これにより、最新技術やデータの急速な増加に対応することが容易になります。

IoTとエッジコンピューティングの違いは何ですか？

IoTとエッジコンピューティングの最も重要な違いは、データがどのように処理されるかにあります。IoTデバイスはデータをクラウドに送信し、そこで分析されてエンドユーザーに送り返されます。一方、エッジコンピューティングは、データをユーザーの近くにあるエッジノードに移動させることで、データの処理を分散化します。データは目的地に到着するまで完全に処理されないため、ネットワーク上の待ち時間や重い作業負荷が発生しません。

IoTとエッジコンピューティングのその他の主な違いは、セキュリティ、プライバシー、アップタイム、入出力オプション、インフラの互換性に関連するものです。例えば、IoTデバイスが収集したデータは、クラウドを介して接続された他のデバイスからの他のすべての情報とともに、中央の場所に保存されます。そのため、ハッカーが個人情報や専有情報にアクセスすることが容易になってしまいます。エッジコンピューティングでは、データがエッジに安全に保存され、歓迎されない外敵にさらされることなく、分析や機械学習に使用されるようになります。

最後に、IoTデバイスが特定の種類のハードウェアに限定されることが多いのに対し、エッジコンピューティングはインターネットに接続されたほぼすべてのデバイスで使用することが可能です。

IoTとエッジコンピューティングを両立させるべき11の理由

IoTとエッジコンピューティングを両立させるべき11の理由を紹介します：

待ち時間の短縮

エッジでデータが処理されている間、ユーザーはほとんど即座にイベントを検出したり、情報を受け取ったりすることができます。この応答時間の改善により、企業は顧客の要求に応えるため、以前よりもはるかに迅速に行動できるようになります。これにより、より良いサービスや製品をエンドユーザーに提供することができます。

ネットワークの混雑と遅延の軽減

IoTデバイスは数が多く、予測できないほど分散しているため、何らかの助けなしに効率的なネットワーク接続を形成することは困難です。しかし、リモートサーバーは、インターネット上のトラフィックが大きくなりすぎるため、これらの要求をすべて同時に処理することはできません。つまり、IoTデバイスは順番を待つ間、行列に並ばなければならないのです。しかし、エッジコンピューティングでは、データの発信地に近い場所で処理が行われるため、サーバーが過負荷になるケースは少ないのです。

セキュリティの向上

機械は人間よりもハッキングしやすいものです。しかし、アプリケーションが専用サーバーから離れることで、ネットワークに侵入されるリスクは軽減されます。また、クラウドとの間でデータをやり取りすることで、潜在的なセキュリティ侵害の可能性も残ります。さらに、IoTデバイスは侵入に対して非常に脆弱であるため、エッジコンピューティングは将来のマルウェアのセキュリティシステムで大きな役割を果たす可能性があります。

顧客満足度の向上

エッジコンピューティングシステムでは、すべてがよりスムーズに実行されるため、顧客は製品やサービスの信頼性をより高く感じることができます。このような予測可能性の向上は、顧客満足度やロイヤリティの向上につながる可能性もあります。リピーターが減ってきたと感じたら、プロセスの一部をクラウドから移行する時期が来ているかもしれません。便利なアプリケーションを身近な場所で実行することで、エンドユーザーはマシンのパフォーマンス時間が改善されるという恩恵を受けることができます。そうすることで、ブランドに対する信頼と信用がより高まるでしょう。

新しいIoTの機能

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可能にし、企業はこれまで不可能だったデータへの洞察を得ることができます。そのため、企業はアプリケーションをより正確に操作し、既存の製品に新しい機能を追加することができます。IoT機器は、さまざまなアプリケーションを提供する可能性がありますが、依然として高い遅延やネットワークの輻輳を伴います。そのため、エッジコンピューティングをシステムに導入することで、こうした技術をさらに発展させることが、エンドユーザーにより良いサービスを提供できる、より効率的なデバイスにつながるのです。

より手頃な価格のIoTソリューション

IoT機器は、入手が困難な特定の部品が必要なため、まだ比較的高価です。エッジコンピューティングは、その機能を分散させることで、大衆市場においてより手頃な価格のオプションを提供することを約束します。また、コストが下がれば、中小企業や独立系開発者との交流も活発になります。つまり、より幅広い分野で、より多くのアイデアが探求されることになるのです。

電池寿命の向上

IoTシステムにエッジコンピューティングを適用することで、よりインテリジェントなアルゴリズムを作ることができ、デバイスのパフォーマンスを最適化し、消費電力を削減することができるようになります。例えば、デバイスがリソースを使用する必要があるのは、データの変化やコントローラーの注意を必要とするイベントを検出したときだけです。つまり、デバイスの当面の機能に必要でないプロセスは、プラグインを差し戻したときに実行できるようになります。

機械学習とAI機能の向上

エッジコンピューティングは、より複雑なアルゴリズムをIoTシステム上で安全かつセキュアに使用することを可能にします。これにより、企業は、現在および過去のデータに基づいて予測を行うようデバイスを訓練することができ、将来の結果を予測したり、将来の出来事を予想したりするのに役立つ可能性があります。つまり、デバイスは時間の経過とともに、より賢く、より自立的になることができるのです。

教師なし学習対応

すべての企業がそうであるとは限りませんが、教師なし学習によって、特定の企業は人間の入力なしにデバイスを訓練することができます。そのため、人間の干渉を受けにくい、より自律的な製品を作ることができるようになるかもしれません。これにより、モデルの学習やデータ構造の更新を繰り返す必要がなくなり、より多くのエネルギーを別の場所に集中させることができるようになります。

低いレイテンシー

アプリケーションを入力データのソースに近づけることで、IoTシステム全体のレイテンシー時間を短縮することが可能になります。これにより、デバイス同士の通信が容易になり、クラウド処理の時間的制約からこれまで不可能だったタスクを実現することができるようになります。例えば、災害現場で自律走行するドローンに物資を投下するよう指示すれば、一旦帰還する必要がなくなります。

ネットワーク管理の向上

IoTデバイスは、あらゆる主要産業でますます普及しており、より多くのユーザーがデータに定期的にアクセスするようになっています。エッジコンピューティングは、ネットワーク管理を向上させ、ネットワークが混雑しないようにすることができます。そのため、コストのかかるアップグレードを行う必要がなくなったり、アプリケーションの遅延でユーザーエクスペリエンスが損なわれるリスクを回避できます。また、将来的なアップグレードの可能性もあり、成長の面で新たな機会が開かれます。

エッジコンピューティングをIoTシステムに導入すべき理由は、ほかにもたくさんあります。しかし、これらはエッジコンピューティングが約束する主要な利点のほんの一部であり、ビジネスの運営方法を大きく変えることにつながる可能性があります。

おわりに

モノのインターネットは日々複雑さを増しており、エッジコンピューティングは流入するデータに対応するために必要な要素になりつつあります。これらの点からわかるように、IoTとエッジコンピューティングの両方が、企業がエンドユーザーにサービスを提供する方法を劇的に向上させています。エッジコンピューティングとIoTを組み合わせることで、両技術の長所を生かし、データを収集・管理するための強力なシステムを構築することができます。本記事では、IoTとエッジコンピューティングを連携させるべき主な理由を紹介します。この記事を通じて、IoTとエッジコンピューティングが互いに補完し合い、最終的に自社のビジネスプロセスを改善する方法について、より深く理解していただけることを期待しています。