IoT エッジ・コンピューティングとは

IoT (モノのインターネット) は、ネットワークに接続され、他のデバイスとの間で大量のデータを送受信するスマートデバイスで成り立っており、処理と分析を必要とする膨大なデータが生成されます。  

エッジコンピューティングは、データが収集または使用される場所でコンピューティングを行うための戦略で、IoT データをデータセンターやクラウドに送り返すことなく、エッジで収集して処理できます。 

IoT とエッジコンピューティングは、リアルタイムでデータを迅速に分析するための強力な手段です。

IoT (モノのインターネット) は、物理的なモノをインターネットに接続するプロセスのことです。IoT とは、人手を介することなく、ネットワーク上でデータを送受信する物理デバイスまたはハードウェアの何らかのシステムを指します。通常、IoT システムは、データの送信、受信、分析をフィードバックループで継続的に行うことで機能しています。人間または人工知能と機械学習 (AI/ML) のいずれかが、リアルタイムまたは長期にわたって分析を実施します。 

一般に、「スマート〇〇」と呼ばれるものは IoT を意味します。 自動運転、スマートホーム、スマートウォッチ、仮想現実と拡張現実、 インダストリアル IoT などを考えてみてください。

エッジコンピューティングでは、ユーザーやデータソースに物理的に近い場所で演算処理を行います。コンピューティング・サービスをこれらの場所の近くに配置することで、ユーザーのエクスペリエンスは向上し、より高速で信頼性の高いサービスによるメリットを得られます。一方、企業は、レイテンシーによる影響を受けやすいアプリケーションをより適切にサポートすることが可能になり、傾向を特定し、より優れた製品とサービスを提供できるというメリットがあります。

エッジコンピューティングは、企業がリソースの共通プールを使用して多数の場所に分散する方法の 1 つであり、増加するデバイスとデータのニーズを満たすために中央のインフラストラクチャを拡張するのに役立ちます。

エッジデバイスは、ネットワークの先端部分 (エッジ) に設置されているリモートの物理ハードウェアであり、ネットワークの他の部分からの支援をほとんど必要とすることなくほぼリアルタイムでデータを収集、操作、処理するのに十分なメモリー、処理能力、およびコンピューティング・リソースを備えています。

IoT デバイスは、インターネットに接続された物理オブジェクトであり、データのソースです。エッジデバイスは、データが収集および処理される場所です。

オブジェクトが少ない待ち時間で決定を行い、ミリ秒単位でデータを処理するのに十分なストレージとコンピュート能力を備えている場合、エッジデバイスは IoT の一部と見なすことができます。

IoT デバイスおよびエッジデバイスという用語は、同じ意味で使用されることがあります。

物理デバイスまたはデータソースが実際に存在する場所により近いところでコンピューﾄ能力を使えれば、IoT にとってはメリットになります。IoT デバイスが生成するデータを反応の迅速化や問題の緩和のために使えるようにするには、中央サイトに送信してから分析するのではなく、エッジで分析する必要があります。

エッジコンピューティングは、IoT デバイスのデータとコンピューティングのニーズに対し、処理とストレージのローカルソースとなります。IoT とエッジを併用するメリットをいくつか紹介します。

• IoT デバイスと中央 IT ネットワーク間の通信レイテンシーの削減

• 応答時間の短縮と運用効率の向上

• ネットワーク帯域幅の改善

• ネットワーク接続が失われても、オフラインでシステムの運用を継続

• 分析アルゴリズムと機械学習によるローカルでのデータ処理、集約、迅速な意思決定

IoT ゲートウェイは、エッジからクラウド、中央データセンター、またはローカルで処理されるエッジシステムにデータを送信できます。

クラウド・コンピューティング・モデルでは、コンピュートリソースとサービスは多くの場合、大規模データセンターで一元管理されます。クラウドは、多くの場合、IoT デバイスをインターネットに接続するために必要なネットワーク・インフラストラクチャの一部を提供します。

エッジデバイスは、さまざまな目的で中央ロケーションへのネットワーク接続を必要とします。そうした目的には、たとえば、リモート管理の実行、自動化命令の受信、分析に必要なネットワーク・テレメトリー・トラフィックの転送、データベースに保存され、ビジネス目標の達成のために分析されるデータ情報の送信などがあります。

クラウドサービスによって提供される通信は、エッジデバイスからクラウドを越えてデータセンターにデータを転送するだけの場合もあれば、データストレージ、データ管理、データ処理、またはビッグデータ分析のために、行った決定のログをデータセンターに送り返すエッジデバイスの場合もあります。

インダストリアル IoT (IIoT) は、工場の機械など、産業における IoT の使用を指します。工場で使用される重機のライフサイクルのことを考えてみてください。運用し続ける間に多くの人が使用し、さまざまな負荷を与えます。この機器はいつか故障することが想定されています。

IoT センサーは、故障や疲労の可能性が最も高い機械の部品に追加することができます。これらのセンサーからのデータを分析して予知保全に使用できるため、全体的なダウンタイムが削減されます。

自動運転車は、IoT ソリューションとエッジ・コンピューティングの連携が必要となるユースケースの一例です。道路を走行する自動運転車は、自車のシステムを監視しつつ、同時に交通、歩行者、道路標識、停止信号に関するリアルタイムデータを収集して処理しなくてはなりません。

事故を回避するために車両をすばやく停止したり、車両の方向を変えたりする必要がある場合、車両とクラウドの間でデータを送受信して処理するのには時間がかかりすぎます。 

エッジコンピューティングは、車両にクラウド・コンピューティング・サービスをもたらし、車両内の IoT センサーがデータをローカルでリアルタイムに処理して事故を回避できるようにします。 

Red Hat のオープンソース・エッジ・コンピューティング・ソリューションは、プロビジョニング、管理、事前定義の構成、オーケストレーションの自動化により、運用を効率化することを重視しています。コンピュート、ストレージ、ネットワークそれぞれのニーズに対応できる共通インフラストラクチャの構築と最適化を支援します。

Red Hat® Enterprise Linux® は、データセンターでのエンタープライズ・ワークロードの実行や、エッジでのモデリングや分析に十分な一貫性と柔軟性を備えたオペレーティングシステム (OS) です。世界中の軽量ハードウェアにミニサーバールームをデプロイするのに役立ち、 何百もの認定済みハードウェア、ソフトウェア、クラウド、サービスプロバイダーで長期的な安定性とセキュリティサービスを必要とするワークロード向けに構築されています。 

Red Hat® Ansible® Automation Platform の自己完結型の自動化機能は、ハイブリッドクラウドやエッジ環境にデプロイできます。自動化メッシュコンポーネントは、自動化を単一サイトからエッジまでスケーリングするためのフレームワークとなります。主要パブリッククラウド・プロバイダーのインフラストラクチャでも利用でき、Red Hat® Ansible® Automation Platform on Microsoft Azure などが提供されています。

また、Red Hat® OpenShift® は Kubernetes プラットフォームであり、プライベート・データセンター、パブリック・データセンター、エッジなど、あらゆるインフラストラクチャやクラウドでコンテナベースのアプリケーションを構築、デプロイ、管理するのに使用できます。