Edge-to-Cloudとは?エッジとクラウドの両者を連携する仕組みの将来の展望を解説!

急速なデジタル技術の進化や利用の拡大に伴って、「データ」の価値が高まり、その処理や解析、分析といったものがますます重要になっています。

そうした背景の中で、エッジコンピューティングクラウドコンピューティングを結びつけたEdge-to-Cloudと呼ばれる考え方が生まれています。

この技術は、今後のIT戦略を考える上でも大きなポイントとなります。

今回は、エッジコンピューティング、クラウドコンピューティングの概念を踏まえた上で、Edge-to-Cloudについて詳しく解説し、将来の展望も見ていきます

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Edge-to-Cloudって?〜エッジとクラウドの基本

まずは、エッジコンピューティングやクラウドコンピューティングの役割から見ていきましょう。

そのうえで、Edge-to-Cloudについて考えていきます。

エッジとクラウドの役割や違い

Edge-to-Cloudとは、エッジとクラウドを連携させるという意味です。

まずはエッジとクラウドをご説明するため、

それぞれの違いを表にまとめました。

項目エッジクラウド
場所データが生成される場所や最初に収集される場所
(センサーやデバイス、カメラ、スマートフォン、IoTデバイスなど物理的なデバイスを含む)
インターネット経由でアクセス可能なデータセンターやサーバーの集合体
リアルタイム性遅延が少なくリアルタイムで処理が可能遠隔で処理するため遅延が生じることがある
ネットワーク負荷データ量が少ないので負荷が低いクラウドへ送信され返答があるので、負荷が高いことがある
セキュリティエッジ内で処理され、クラウドへの送信が少なく機密性が高いデータがクラウドに送信されるので、エッジよりリスクはある

エッジとクラウドの連携が重要

このエッジとクラウドを組み合わせたものを「Edge-to-Cloud」と呼んでいます。

エッジとクラウドそれぞれの強みを活かし、弱みをカバーするための仕組みです。

Edge-to-Cloudでは、リアルタイムでの処理が必要な場合や、エッジデバイスがインターネットへの接続が制限されている場合に特に有用です。

また、大量のデータをクラウドに送信する前に、エッジでデータを前処理して通信負荷を軽減することもできます。

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エッジコンピューティングとは

Edge-to-Cloudの概念に触れる前に、エッジコンピューティングについて深堀りします。

エッジコンピューティングの基本概念

エッジコンピューティングとは、データを生成する場所(エッジ)での処理や解析を強化し、クラウドへの依存を減少させる技術です。

エッジ側でデータの処理・分析を行うため、リアルタイムでの応答が高くなり、負荷が分散されることで通信の遅延も起こりにくくなります

エッジコンピューティングは、IoTの課題を解決するために注目されており、産業分野、スマートシティ、ヘルスケアやスマート農業など幅広い分野で活用が進んでいます

もう少し整理するとエッジコンピューティングとは、以下のような特徴を持ちます。

    • データの近くで処理する:IoT、カメラなどデータ生成源の近くで処理するのでリアルタイム処理が可能
    • 処理遅延が少ない:近くで処理するので遅延が少なくリアルタイム処理が可能
    • ネットワーク負荷が少ない:送るデータ量が少ないのでネットワーク負荷が少ない
    • 高いセキュリティ:センサー等に近接して処理されるのでデータが漏れにくい

このようにエッジコンピューティングでは、センサーなどのデバイスとコンピュータが隣接した状態に配置され、取得したデータをその場で処理するためデータ量が少なく、リアルタイム性が高いといった特徴があります。

エッジデバイスとエッジコンピューティング

エッジコンピューティングは、大きくエッジデバイスとエッジコンピューティングの2つから構成されています。

<エッジデバイス>

エッジデバイスとは、以下のような特徴を持っています。

    • エッジコンピューティングの一部。データを取得するためのセンサーなど
    • IoTデバイス、センサー、カメラ、スマートフォン、ロボットなど
    • データを収集し、エッジコンピューティングにデータを送る

<エッジコンピューティング>

エッジコンピューティングとは、以下のような特徴を持っています。

    • データ処理をデータが生成されるところに近い「エッジ」で行う
    • データセンターやクラウドでのリモートアクセスが無く、遅延が少ない
    • データ量が少なくネットワーク負荷が低い

このように、エッジコンピューティングとは、「エッジデバイスでデータを収集し、エッジコンピューティングに送って処理する」技術です。

Edge-to-Cloudとは

エッジコンピューティングとクラウドとの連携を実現するものがEdge-to-Cloudです。

以下では、Edge-to-Cloudについて基本的なところから統合戦略まで見ていきしょう。

Edge-to-Cloudとは

Edge-to-Cloudは、エッジとクラウドの強みを活かしてうまく組み合わせることでより効果的に活用しようとするものです。

概ね、その流れは以下のようになります。

    1. IoTデバイスやセンサーなどのエッジデバイスからデータを収集し、解析を行う
    2. より高度な解析や分析が必要なものについてはクラウドに送信する
    3. クラウドでの解析を行う

このように両者の強みを活かしつつうまく組み合わせたものがEdge-to-Cloudです。

Edge-to-Cloud利用方法

Edge-to-Cloudを実際に導入する場合は、計画的に進めるとともに適切なリソース配置を行う必要があります。

以下は進め方の一例ですが、このような形で行うと良いでしょう。

    1. 何を解決するかなど導入の目的を明確にする。
    2. システム要件の分析
    3. エッジデバイスの選定
    4. エッジコンピューティングインフラの設計
    5. 通信インフラの選択と整備
    6. クラウドコンピューティングインフラの設計と構築
    7. 導入とテスト
    8. 利用者トレーニング

単体のエッジコンピューティングやクラウドコンピューティングと比べると、両者を組み合わせたEdge-to-Cloudは複雑になるので、必ずしっかりとした計画を立てて進めましょう。

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Edge-to-Cloudのアドバンテージ

Edge-to-Cloudは使うことによって、例えば通常のクラウドコンピューティングなどと比較してどういった強みがあるのでしょうか。

概ね以下のような内容がアドバンテージであると言えます。

    • 遅延が少なくリアルタイム処理が出来るので、工場のオートメーションや自動運転、ヘルスケアモニタなど遅延が許されないものでも使える
    • データが少ないので通信コストが下げられると同時に高速ネットワークでなくても使える
    • データがエッジデバイスで処理され、クラウドにあまり送信されないので、セキュリティレベルが高い
    • 必要に応じてデバイスの追加などが自由に行える柔軟性の高さ
    • ものづくり産業やヘルスケア、農業、自動車などさまざまな領域で使える汎用性と柔軟性の高さ

このように、多くの面でのアドバンテージがあります。

Edge-to-Cloudの将来への展望

最後に、Edge-to-Cloudの将来展望について解説します。

さまざまな強みやアドバンテージがあるEdge-to-Cloudですが、この技術は将来的にどのようになっていくのでしょうか。

結論から言うと、Edge-to-Cloudの将来性は間違いなく非常に高いものであると言えます。

    • 産業分野での活用:

産業分野ではインダストリー4.0と呼ばれる大きな変化が起きている。

エッジデバイスでのデータ収集とリアルタイム解析、またクラウドでのデータ解析などで適切な品質管理や製品の最適化が行える。

    • スマートシティ:

インフラ管理、交通制御、環境モニタリング、セキュリティ、エネルギー効率などの多くの側面で強みを発揮する。

エッジデバイスが都市内のデータをリアルタイムで収集し、クラウドで総合的なデータ解析が行われることで、都市の運営と住民の生活の質が向上する。

    • ヘルスケア:

患者のモニタリングや医療機器のリモート管理、医療画像解析などヘルスケアでも重要な役割を持つ。

エッジデバイスで患者の情報を収集し、クラウドで解析、迅速な診断や治療を可能にする。

    • スマート農業:

Edge-to-Cloudによって作物の健康や土壌、天候パターンなどを監視し、生産性を向上させる。

エッジデバイスが野外でデータ収集し、クラウドで分析される。

    • 小売業:

在庫管理、顧客分析、販売予測などで威力を発揮する。

エッジデバイスが店舗内のデータを収集し、クラウドで分析し経営判断などに生かされる。

このように今後Edge-to-Cloudはさらに活用されるケースが増えることは間違いありません。

また、エッジデバイスで収集されたデータの解析にはAIなども活用されることでしょう。

まとめ

Edge-to-Cloudは、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングを連携・統合させた革新的な技術です。

産業分野、スマートシティ、ヘルスケアやスマート農業などさまざまな分野で画期的な進化をもたらします。

また、製造現場や医療現場などリアルタイム性が要求されるケースでは、非常に大きな効果が期待できます。

今回解説したようにデータが生成される場所に近いところで処理するエッジとデータセンターにあるクラウドコンピューティングの技術を連携させたEdge-to-Cloudは、非常に将来性の高い技術であり、今後さらに伸びることは間違いありません。

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