今回は、ITのトレンドワードとしてよく耳にする「エッジコンピューティング」について、初心者の方にも分かりやすく解説していきたいと思います。
「なんか難しそう…」と感じた方も大丈夫！身近な例を交えながら、その概念からメリット、活用事例まで、一緒に見ていきましょう。
エッジコンピューティングって、結局何？
一言で言うと、「データが発生する場所（エッジ）の近くで、そのデータを処理すること」です。
ん？もう少し噛み砕いて説明しますね。
これまで、私たちがインターネット上で利用するサービスやアプリの多くは、大量のデータを遠く離れたデータセンター（クラウド）に送り、そこで処理を行っていました。例えば、皆さんがスマートフォンで写真を撮ってSNSにアップする時、その写真は一度クラウドに送られ、そこで処理されてから公開される、といったイメージです。
これに対してエッジコンピューティングは、データの発生源である「エッジ」に近い場所（例えば、スマートフォン自体や、工場のセンサー、お店の防犯カメラなど）に、小さなコンピューティング能力を持たせて、そこでデータを処理してしまおう、という考え方なんです。
なぜ今、エッジコンピューティングが注目されるの？
この数年で、私たちの身の回りには「IoT（Internet of Things）」と呼ばれる、様々なモノがインターネットに繋がる時代が到来しました。スマートフォンだけでなく、家電、自動車、工場の機械、街中のセンサーなど、あらゆる場所から日々膨大なデータが生成されています。
これらの膨大なデータを全てクラウドに送って処理しようとすると、いくつか課題が出てきます。
- 通信遅延（レイテンシー）の発生: データが遠くまで旅をするため、処理に時間がかかります。リアルタイム性が求められる場面では致命的です。
- 通信帯域の圧迫: 大量のデータを常に送受信すると、ネットワークの負荷が高まります。
- セキュリティリスク: データがインターネット上を行き来する回数が増えるほど、情報漏洩のリスクも高まります。
これらの課題を解決する手段として、エッジコンピューティングが脚光を浴びています。
身近なエッジコンピューティングの例
具体的にどんなところで使われているのでしょうか？
- スマートフォンの顔認証・指紋認証: 撮影した顔や指紋のデータは、クラウドに送られることなく、スマートフォン内部で処理され、本人確認が行われます。これがまさにエッジでの処理です。
- 自動運転: 自動車が周囲の状況をリアルタイムで判断し、安全に走行するためには、センサーから得られる膨大なデータを瞬時に処理する必要があります。クラウドに送って処理するのでは間に合いません。
- スマートカメラ（防犯カメラ）: カメラが捉えた映像の中から、不審な動きや特定の人物をその場で検知し、異常があった場合のみクラウドに通知する、といった使い方ができます。これにより、不要な映像データをクラウドに送る必要がなくなります。
- 工場の異常検知: 工場の機械に設置されたセンサーが、振動や温度の変化をリアルタイムで監視し、異常の兆候をその場で検知してアラートを出す、といったケースです。これにより、機械の故障を未然に防ぐことができます。
エッジコンピューティングのメリット
まとめると、エッジコンピューティングには以下のようなメリットがあります。
- リアルタイム性の向上: データ発生源の近くで処理するため、通信遅延が少なく、迅速な判断やアクションが可能になります。
- 通信コスト・負荷の削減: 必要なデータのみをクラウドに送ることで、通信帯域の圧迫を軽減し、通信コストも抑えられます。
- セキュリティの向上: 重要なデータをクラウドに送る頻度が減るため、データ漏洩のリスクを低減できます。
- オフラインでの動作: インターネット接続が不安定な環境や、一時的に接続できない状況でも、エッジデバイス単独で一定の処理が可能です。
まとめ
エッジコンピューティングは、IoTの普及に伴い、今後ますます私たちの生活やビジネスに深く関わってくる技術です。データの処理を分散させることで、より高速で、より効率的、そしてより安全なシステムが実現可能になります。
今回のブログで、エッジコンピューティングのイメージが少しでも掴めたなら幸いです。
