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、計算とデータストレージをデータソースに近づける分散コンピューティングモデルです。より広義には、アプリケーションが集中型データセンターで実行される場合と比較してレイテンシを削減するために、計算を物理的にユーザーに近づけるあらゆる設計を指します。^{[ 1 ]}

この用語は1990年代にコンテンツ配信ネットワークを説明するために使われ始めました。これらは、ユーザーの近くに設置されたサーバーからウェブサイトやビデオコンテンツを配信するために使用されました。^{[ 2 ]} 2000年代初頭には、これらのシステムは他のアプリケーションのホスティングに範囲を拡大し、^{[ 3 ]}初期のエッジコンピューティングサービスにつながりました。^{[ 4 ]}これらのサービスは、販売店の検索、ショッピングカートの管理、リアルタイムデータの収集、広告の掲載などを行うことができました。

デバイスがインターネットに接続されるモノのインターネット（ IoT）は、エッジコンピューティングと関連付けられることが多い。^{[ 5 ]}

エッジコンピューティングとは、リクエストが行われた場所の近くで、迅速な応答を提供するコンピュータプログラムを実行することです。Karim Arabi氏は、IEEE DAC 2014の基調講演^{[ 6 ]}、そして後に2015年のMIT MTLセミナーで、エッジコンピューティングを、特に即時のデータ処理を必要とするアプリケーションのために、クラウドの外側、ネットワークのエッジで行われるコンピューティングであると説明しました。^{[ 7 ]}

エッジコンピューティングは、特に小規模な構成では、フォグコンピューティングと同一視されることが多い。 ^{[ 8 ]}しかし、スマートシティなどの大規模な展開では、フォグコンピューティング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の間の明確なレイヤーとして機能し、各レイヤーはそれぞれ独自の責任を負っている。^{[ 9 ] [ 10 ]}

「エッジの現状」レポートでは、エッジコンピューティングはエンドユーザーに近い場所に配置されたサーバーに焦点を当てていると説明されています。^{[ 11 ]} ETSI MEC ISG標準化委員会の委員長であるアレックス・レズニック氏は、「エッジ」を従来のデータセンターではないもの全般と大まかに定義しています。^{[ 12 ]}

クラウドゲーミングでは、「ゲームレット」と呼ばれるエッジノードが通常クライアントから1つまたは2つのネットワークホップ以内にあり、リアルタイムゲームの迅速な応答時間を保証します。^{[ 13 ]}

エッジコンピューティングでは、仮想化技術を利用して、エッジサーバー上でのさまざまなアプリケーションの展開と管理を簡素化できる可能性がある。^{[ 14 ]}

2018年、世界のデータ量は2025年までに61%増加して175ゼタバイトになると予想されていました。 ^{[ 15 ]}調査会社Gartnerによると、企業が生成するデータの約10%は、従来の中央集中型データセンターやクラウド以外で生成および処理されています。同社は、2025年までにこの数値が75%に達すると予測しています。^{[ 16 ]}ネットワークのエッジにあるIoTデバイスの増加により、膨大な量のデータが生成されており、そのすべてのデータをクラウドデータセンターに保存して使用すると、ネットワーク帯域幅の要件が限界に達します。^{[ 17 ]}ネットワーク技術の改善にもかかわらず、データセンターは、多くの場合アプリケーションにとって重要な要件である許容可能な転送速度と応答時​​間を保証できません。^{[ 18 ]}さらに、エッジにあるデバイスはクラウドから送られてくるデータを常に消費するため、企業はエンドユーザーとの物理的な近接性を活用して、データストレージとサービスプロビジョニングを分散化せざるを得なくなります。

同様に、エッジコンピューティングの目的は、スマートオブジェクト、携帯電話、またはネットワークゲートウェイを利用してクラウドに代わってタスクを実行し、サービスを提供することで、計算をデータセンターからネットワークのエッジに移動することです。^{[ 19 ]}サービスをエッジに移動することで、コンテンツのキャッシュ、サービス配信、永続的なデータストレージ、IoT管理を提供でき、応答時間と転送速度が向上します。同時に、ロジックをさまざまなネットワークノードに分散すると、新しい問題や課題が発生します。^{[ 20 ]}

エッジアプリケーションサービスは、移動する必要のあるデータ量、それに伴うトラフィック、およびデータが移動する必要のある距離を削減します。これにより、レイテンシが低減され、伝送コストが削減されます。顔認識アルゴリズムなどのリアルタイムアプリケーションの計算オフロードは、初期の研究で実証されたように、応答時間を大幅に改善しました。 ^{[ 28 ]}さらに、クラウドで通常見られるサービスを提供するクラウドレットまたはマイクロデータセンターと呼ばれるリソース豊富なマシンをモバイルユーザーの近くで使用すると、タスクの一部をエッジノードにオフロードしたときに実行時間が改善されることが、その後の研究で示されました。^{[ 29 ]}一方、すべてのタスクをオフロードすると、デバイスとノード間の転送時間により速度が低下する可能性があるため、ワークロードに応じて最適な構成を定義できます。

IoTベースの電力網システムは、電力とデータの通信を可能にし、電力網を監視および制御します^{[ 30 ]。}これにより、エネルギー管理がより効率的になります。

その他の注目すべきアプリケーションには、コネクテッドカー、自動運転車^{[ 31 ]} 、スマートシティ^{[ 32 ]} 、インダストリー4.0、ホームオートメーション^{[ 33 ]} 、ミサイル^{[ 34 ]}、衛星システム^{[ 35 ]}、MediaPipeなどのフレームワークが含まれます。成長を続けるエッジ人工知能（エッジAIまたはエッジインテリジェンス、時には「ローカルAI」または「オンデバイスAI」と呼ばれる）の分野では、エッジコンピューティング環境、つまりデバイス上またはデータ収集場所の近くで人工知能が実装されます。^{[ 36 ] [ 37 ]}