エッジコンピューティングがIoTに不可欠な理由：リアルタイムパフォーマンスを解き放つ

IoTとエッジコンピューティング

モノのインターネットは、スマートライトやオーブンから産業分析データ取得デバイスまで、接続デバイスが指数関数的に増加しています。IDCによると、2025年までに416億台の接続IoTデバイスが存在し、79.4ゼタバイト（ZB）のデータを生成すると予測されています。比較のために、1ゼタバイトは約10億テラバイトです。

IoT初期には、ほとんどのデバイスが収集したすべてのデータを分析のためにクラウドに送信していました。しかし、数兆ギガバイトをクラウドに送ろうとすると、データパイプラインが少し詰まり始めます。そこに登場するのがエッジコンピューティングです。これは、データをクラウドに送る前、または場合によっては代わりに、ローカルで一部処理するのを助けます。名前の由来はここにあります。データが自社ネットワークの「エッジ」で処理され、遠くに送られないからです。

IoTにおけるエッジコンピューティングの役割

エッジコンピューティングは、現在のIoT環境で多様な目的を果たします。この分散型ローカルコンピューティングパラダイムは、IoTデバイスを、その他のIoTユースケースを不可能にするレイテンシと接続性の問題から解放します。この必須テクノロジーは、機密データを含む、リアルタイムまたは低レイテンシ意思決定を必要とする、クラウド接続が希薄または完全に利用できない環境で発生する、産業用IoT実装のような特にデータ量の多いケースなど、IoTアプリケーションのバックボーンを形成します。

エッジコンピューティングデバイスが社内でデータを分析するため、クラウド分析データとは異なりゼロレイテンシです。精密な時間依存タスクでは、これがIoTデバイスの機能を左右します。エッジコンピューティングは、データ漏洩やネットワーク過負荷のリスクなしに、大規模にIoTを活用する計算効率が良く、安全で、プライバシーを守り、コスト効率の良い方法です。さらに、エッジコンピューティングはミッションクリティカルなタスクにレジリエンスと冗長性の層を提供します。このプロセスは分散型、すなわち単一システムに集中していないため、何かが壊れても、壊れた要素が修復される間、ビジネスを中断なく継続できます。

これはエッジコンピューティングがクラウドベース分析と連携できない、または連携しないと言っているわけではありません。絶対にできますし、しばしばそうしています。これらのケースでは、エッジコンピューティングが一部リアルタイムデータを提供し、より深いまたは複雑な分析手法のために、どのデータを時間をかけてクラウドにアップロードするかをフィルタリングする役割を果たすことがあります。

産業用IoTシナリオ、例えば生産施設フロアでは、エッジコンピューティングはダウンタイムやデータ漏洩リスクの低減、膨大なデータのより効果的な管理のために極めて重要です。エッジコンピューティングを使用するメーカーにとって、低レイテンシ側面は作業者安全の大きな恩恵です。例えば、データアダプターから収集された情報が微妙な異常、例えばチャターを示し、それが応力破壊やその他の差し迫った故障形態を示唆する場合、クラウド分析を待つ代わりにマシンを即座に停止できます。後者のレイテンシはダウンタイムとスクラップ部品を招く可能性があります。

要するに、エッジコンピューティングは、IoTデバイスからのデータの一部をローカルネットワークのエッジ（クラウドに送信するのではなく）で分析し、より高速、冗長性があり、接続性に依存せず、容易にスケーラブルなIoT処理を実現します。

エッジはIoTの重要なコンポーネントで、レイテンシ削減と信頼性向上を支援します。

IoTエッジコンピューティングプラットフォームとは？

多くの点で、IoTエッジコンピューティングプラットフォームはクラウドコンピューティングプラットフォームと非常に似ていますが、アプリケーションにより近い場所にあります。

「エッジプラットフォームでは、PLC、DCS、センサー、ヒストリアンなどの産業システムからデータを収集し、イベント処理、予測分析、機械学習モデルなどのアプリケーションをデータの上でローカルに実行できます。すべてオフラインファーストの展開で。」 —Eric Fogg、MachineMetrics

AIと機械学習がビジネス運営にさらに深く統合されるにつれ、データをより速く取得・活用する能力は、遅いクラウド代替案と比較してますますメリットになります。これは、速度、カスタマイズ、巧みなピボットがすべてである世界において、ほぼ必然的に競争優位につながります。