エッジコンピューティング
エッジコンピューティングの概要[編集]
エッジコンピューティングとは[編集]
クラウドコンピューティングに対する概念として、エッジコンピューティングが注目されている。エッジコンピューティングとは、データを生成するデバイスや、データが収集・処理されるロケーションに近接したエッジ側で、コンピューティングリソースを活用し処理を行うことをいう。クラウドではなく、データソースの近くでデータ処理を実現することが最大の特徴である。
クラウドコンピューティングとの違い[編集]
クラウドコンピューティングは、データ処理にクラウドのコンピューティングリソースを活用するのに対し、エッジコンピューティングはエッジ側のリソース活用を主眼とする。従来は、センサーなどのエッジデバイスからデータをクラウドに送り、クラウド上で処理を行うのが一般的であった。しかし、エッジコンピューティングでは、エッジデバイスやゲートウェイ、エッジサーバーなどに処理リソースを持たせ、現場で一次処理を行うことができる。
エッジコンピューティングのメリット[編集]
エッジコンピューティングには、次のようなメリットが期待できる。
- レイテンシ削減
- データ伝送の遅延が小さくなり、リアルタイム処理に適する
- ネットワーク負荷軽減
- クラウドへの通信量が減り、ネットワーク負荷が軽くなる
- コスト削減
- クラウドリソース利用料金が抑えられる
- セキュリティ向上
- プライバシーデータはエッジで処理でき、漏洩リスクが低減
- 自立分散処理
- ネットワーク切断時でも一定期間の処理継続が可能
適用事例[編集]
エッジコンピューティングは次のような分野で適用が始まっている。
- 製造業
- ロボットのリアルタイム制御、予知保全などの工場IoTへの活用
- 自動車
- 自動運転支援のセンシング処理やマルチメディア処理
- スマートシティ
- 交通制御、監視カメラなどのリアルタイムデータ処理
- ヘルスケア
- ウェアラブルデバイスのデータのオンデバイス処理
エッジデバイスとエッジノード[編集]
エッジデバイス[編集]
エッジコンピューティングで重要な役割を担うのがエッジデバイスである。エッジデバイスには次のようなものがある。
- センサーノード
- 温度、振動、画像などの物理データを収集する
- スマートカメラ
- カメラデバイスにコンピューティング機能を搭載
- ロボットアーム
- 産業用ロボットなどの制御機器にCPU機能を搭載
- スマートゲートウェイ
- センサーデータの収集、前処理を行うゲートウェイ
- エッジサーバー
- ラックマウントやボックス型のエッジ側のサーバー
エッジノードの役割[編集]
エッジノードとは、エッジデバイスに対してコンピューティング機能を提供するノードのことをいう。エッジノードは、次のような役割を担う。
- データ収集・前処理
- センサーデータの収集、クリーニング、フィルタリングなど
- エッジ分析
- エッジでのリアルタイムデータ分析、AI推論処理など
- プロトコル変換
- デバイスとクラウドの間のプロトコル変換、通信制御
- デバイス管理
- エッジデバイスの認証、更新、設定変更などの管理
ハードウェア要件[編集]
エッジノードには、高い処理能力とIoT対応が求められる。具体的には、次の要件が想定される。
- CPU性能
- エッジAI処理に十分なCPU性能が必要
- メモリ容量
- 大量のデータを一時的に扱うため、大容量メモリが必要
- ストレージ容量
- AIモデル、ログデータなどを一時保存するために必要
- ネットワーク機能
- 有線/無線LAN、4G/5Gなど通信に対応
- 電力効率
- 長期稼働のためロー消費電力が必要
- 堅牢性
- 工場など過酷環境でも動作する堅牢性
電力効率の考え方[編集]
エッジノードは工場やフィールドに設置されることが多く、電力効率が重要となる。基本的には、必要最小限のリソースで処理を行うことが求められる。具体的には次の対策が重要だ。
- CPU負荷制御
- 省電力モードの活用、アイドル時のCPUオフロード
- メモリ最適化
- 必要最小限のメモリ利用に留める
- ストレージアクセス最小化
- 頻繁なストレージアクセスは消費電力が大きい
- 通信制御
- 不要な通信は控え、必要最小限のデータ通信とする
エッジコンピューティングアーキテクチャ[編集]
センサープラットフォーム[編集]
エッジコンピューティングでは、さまざまなセンサーからデータを収集することが前提となる。センサープラットフォームとは、複数のセンサーデバイスを統合的に管理するためのプラットフォームである。一般的なセンサープラットフォームには、次の機能がある。
- マルチデバイス接続
- 複数ベンダーのセンサーに対応
- データ収集・クリーニング
- センサーデータの収集、前処理
- デバイス管理
- センサー機器の状態監視、設定変更など
- データ分析
- 収集したデータに対する基本的な分析機能
- データ可視化
- センサーデータのリアルタイムダッシュボード表示
ゲートウェイ層[編集]
センサーデータはゲートウェイで収集され、エッジサーバーやクラウドに送られる。ゲートウェイ層は次のような役割を担う。
- プロトコル変換
- センサープロトコルとエッジ/クラウドプロトコルの変換
- データ前処理
- 収集データのクリーニング、加工、フィルタリングなど
- エッジ分析
- 軽量なリアルタイムデータ分析の実行
- デバイス制御
- センサーデバイスへの設定変更などの制御指令
- セキュリティ
- デバイス認証、データ暗号化など
エッジサーバー層[編集]
ゲートウェイで前処理されたデータは、エッジサーバーに送られ、より高度な処理が行われる。エッジサーバー層の主な機能は以下の通り。
- エッジ分析
- リアルタイムのビッグデータ解析、AIモデルの実行
- ローカルストレージ
- センサーデータのローカル保存、ログ収集
- デバイス管理
- エッジデバイスの設定管理、ソフトウェア更新など
- クラウド連携
- クラウドとのデータ受け渡し、アプリケーション統合
クラウド連携[編集]
エッジコンピューティングは、クラウドコンピューティングと連携して機能する。主なクラウド側の役割は次の通り。
- データレイク
- エッジから収集したビッグデータの長期保存
- バッチ分析
- 大量のデータに対する間欠的な高度分析の実行
- AI訓練
- 機械学習モデルの訓練を行い、エッジにモデルをデプロイ
- アプリケーション統合
- エッジとエンタープライズアプリの統合
エッジコンピューティングのユースケース[編集]
IoTとスマート製造[編集]
製造業は、エッジコンピューティングの主要な活用分野である。工場などで収集されるIoTデータを活用することで、次のようなユースケースが想定される。
- 予知保全
- 機器センサーのデータ分析から、部品の異常や故障を予測
- ロボット制御
- ロボットアームなどのリアルタイムデータを処理し、動作を最適制御
- 品質管理
- 製品の画像検査や計測データを自動判別し、品質を管理
- デジタルツイン
- 実製品のセンサーデータから、ソフトウェア上の双子モデルを構築
自動車とモビリティ[編集]
自動運転技術の進化に伴い、車載システムでのエッジコンピューティングの利用が加速している。主なユースケースは以下の通り。
- 運転支援
- カメラセンサーを使った障害物検知や緊急時対応
- ドライバーモニタリング
- ドライバーの視線や表情をAIで分析し、危険運転を検知
- 自動運転
- 車両から収集したデータをAIで分析し、完全自動運転を実現
- カーマルチメディア
- 車内の映像や音声をエッジでリアルタイム処理
スマートシティ[編集]
都市での安全・安心な生活を実現するために、エッジコンピューティングの活用が期待されている。
- 交通制御
- 車両の流れや信号机のデータからリアルタイムで最適制御
- 監視カメラ
- ライブカメラの映像をエッジでAI分析し、異常や事故を検知
- 環境センサー
- 大気や水質など環境データを収集・分析し、モニタリング
- エリア最適制御
- 複数データを組み合わせ、地域の最適なサービス提供
ヘルスケアとウェアラブル[編集]
個人の健康管理に向けて、ウェアラブルデバイスを利用したエッジコンピューティングが期待されている。
- バイタルデータ管理
- 生体信号や活動量などを収集・分析し、健康状態を把握
- 就寝解析
- 睡眠中の生体リズムを分析し、質の良い睡眠を検知
- フィットネス支援
- ランニングフォームなどを分析し、ケガ防止やパフォーマンス向上に活用
- 療養支援
- 患者の服薬状況や行動を分析し、リモートで療養をサポート
ビデオ分析とコンピュータービジョン[編集]
エッジでの高度なAI処理が可能になり、映像データの活用が広がっている。
- 監視カメラ分析
- AIを活用した映像分析で不審者や事故を検知
- 製品検査
- 製造ラインでの製品画像を判別し、不良品を自動検出
- 店舗分析
- 店内の行動分析から購買行動を可視化し、マーケティングに活用
- ドローン活用
- ドローン映像を現場でリアルタイム分析し、調査や監視に活用
- VR/AR
- エッジでのリアルタイム映像処理により、VR/ARの体験を向上
エッジコンピューティングのセキュリティとプライバシー[編集]
データ保護[編集]
エッジコンピューティングではデータがエッジで処理されるため、データ保護が重要となる。主な対策は次の通り。
- データ暗号化
- センサーデータの暗号化と認証で通信路を保護
- アクセス制御
- エッジノードへの不正アクセスを防止するための認証制御
- データ分離
- プライバシーデータと非プライバシーデータを分離・区別
- データ消去
- ローカルストレージ上の古いデータを定期的に消去
デバイス認証と認可[編集]
多数のIoTデバイスをエッジに接続するため、デバイス認証が欠かせない。
- デバイス認証
- デバイス登録時の検証と、定期的な認証更新
- デバイス認可
- デバイスごとにアクセス権限を割り当て、処理を制限
- デバイス監視
- 不正な動作を監視・検知し、自動で隔離・停止
エンドツーエンドの暗号化[編集]
エッジからクラウドまでデータを保護するには、エンド対エンドの暗号化が必要不可欠。
- 暗号化プロトコル
- 適切な暗号化プロトコルを導入し、通信を保護
- 鍵管理
- 暗号鍵をセキュアに保管・管理する体制を構築
- ハードウェアセキュリティ
- ハードウェアチップを使ったセキュリティ強化
プライバシー規制への対応[編集]
個人データの取り扱いでは、GDPRなどの規制に留意が必要。
- データ最小化
- 収集・保持するデータを必要最小限に抑える
- アクセス制限
- プライバシーデータへのアクセスは必要最小限に制限
- 匿名化・仮名化
- 個人が特定できないよう、データを加工
- データ管理体制
- プライバシーデータの取り扱いルールを整備
| IoT・組み込みシステムとエッジコンピューティング |
IoT(モノのインターネット)や組み込みシステムとエッジコンピューティングは密接に関係しています。
今後はIoTデバイスと組み込みシステムが連携し、エッジで大量のデータストリームを処理することで、モノ・コトのデジタルトランスフォーメーションがますます加速していくことが予想されます。 |
エッジコンピューティングのデプロイと運用[編集]
システム設計と統合[編集]
エッジシステムを導入するための設計が重要となる。
- ユースケース定義
- 要件に合わせたエッジコンピューティングのユースケースを定義
- アーキテクチャ設計
- ソフトウェア、ハードウェアのエッジアーキテクチャを設計
- システム統合
- センサー、ゲートウェイ、サーバー、クラウドサービスの統合設計
- パフォーマンス検証
- システムの負荷試験やベンチマークによる性能検証
デバイス管理[編集]
運用時のデバイス管理が重要なポイントとなる。
- デバイス登録・認証
- デバイスを一元管理し、デバイス認証を行う
- ファームウェア更新
- ファームウェアやソフトウェアを確実に更新する
- 状態監視
- デバイスの稼働状況、CPU/メモリ使用率などを監視
- インベントリ管理
- デバイスの所在地や構成変更、廃棄などを一元管理
モニタリングと分析[編集]
システム全体の監視と継続的なパフォーマンス改善が重要。
- システム監視
- システム全体のスループット、レイテンシー、障害などを監視
- ログ収集・分析
- システムロググを収集し、可視化・解析する
- セキュリティ監視
- 不正アクセスや脅威をリアルタイムで検知する
- アプリケーション監視
- アプリ層のパフォーマンスやユーザー体験を監視
クラウドとの連携運用[編集]
エッジとクラウドでの連携運用が求められる。
- ハイブリッドアーキテクチャ
- エッジ部分とクラウド部分の役割分担を設計
- データパイプライン構築
- エッジからクラウドにデータを送るパイプラインを構築
- AIモデル運用
- クラウドでAIモデルを訓練し、エッジにモデルをデプロイ
- ワークロード最適化
- 処理をエッジとクラウドで最適化する
エッジコンピューティングの未来展望[編集]
5Gの影響[編集]
5G通信の普及は、エッジコンピューティングに大きな影響を与える。
- 低レイテンシー
- 5Gの超低遅延で、より高速なエッジ処理が可能に
- 多数同時接続
- 膨大なデバイスがエッジに接続可能になる
- エッジクラウド融合
- クラウドとエッジの垣根が低くなり、シームレスな連携が実現
AIチップの進化[編集]
AI処理の高速化に向けて、専用のAIチップが進化している。
- AI加速チップ
- CPUに代わるAI処理専用のハードウェアチップ
- ニューラルネットワークチップ ; 特化した回路でディープラーニングを高速化
- オンチップAI
- AIプロセッサを端末チップに統合したオンデバイス処理
{{|LLMとエッジコンピューティング|2=大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)とは、膨大な量のテキストデータから言語の patterns を学習した大規模な言語モデルのことです。代表例としては、OpenAIのGPT-3、GoogleのLaMDA、AnthropicのClaude等があげられます。
LLMは自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮しますが、モデルのサイズが非常に大きく、数十億から数百億のパラメータを持つことが一般的です。このため、LLMを動作させるにはかなりの計算リソースが必要となります。
ここにエッジコンピューティングの概念が役立ちます。エッジコンピューティングでは、エッジデバイスやエッジサーバーにAI演算を行うハードウェアリソースを備え付け、クラウドに過度に依存しない分散型のシステムを実現します。
LLMとエッジコンピューティングを組み合わせることで、以下のようなメリットが期待できます。
- レスポンス向上
- LLMの推論処理をエッジ側で行うことで、クラウドとのデータ往復の遅延を大幅に削減できます。自然言語処理アプリのレスポンスが向上します。
- プライバシー保護
- 個人のプライバシーに関わるデータはエッジで処理できるため、データの漏洩リスクを最小限に抑えられます。
- コスト削減
- クラウドリソースの利用を最小限に抑えられるため、運用コストを大幅に削減できます。
- 堅牢性向上
- ネットワークの切断時でも、エッジ側で一定期間の処理継続が可能になります。
ただし、LLMをエッジで動作させるには、エッジデバイスに高度な計算リソースとメモリ容量が必要になるなど、ハードウェア面での制約があります。モデルの圧縮や特化アクセラレータの活用などの工夫が重要になってくるでしょう。
LLMとエッジコンピューティングの融合によって、より高度な自然言語処理アプリケーションが実現可能になると考えられています。 }}
エッジクラウドの融合[編集]
エッジとクラウドの役割が融合し、新しいアーキテクチャが台頭してくる。
- ハイブリッドクラウド
- エッジとクラウドをシームレスに組み合わせた運用
- クラウドエッジ
- クラウドサービスをエッジに拡張し、エッジにもクラウド機能を提供
- エッジネイティブクラウド
- エッジにあわせてクラウドサービスをネイティブに再設計
- ボーダークラウド
- エッジとクラウドの中間に位置し、両者の連携ハブとなるクラウド
新規ユースケースの展望[編集]
技術の進化により、エッジコンピューティングの新たな活用が見込まれる。
- メタバース/Web3.0
- リアルタイムの3Dグラフィックス処理などメタバース技術への活用
- 量子コンピューティング
- 量子チップをエッジに搭載し、超並列処理を実現
- スペースコンピューティング
- 宇宙空間でのエッジコンピューティング活用
- 脳情報処理
- 脳波などの生体信号をエッジで処理し、新しいインタフェースを実現
- エッジロボティクス
- ロボットにエッジAIを搭載し、自律性と知能を高める
エッジコンピューティングは今後も進化を続け、社会のデジタルトランスフォーメーションを加速させていくことが期待される。
| 月面探査車車は自律型でなければならない |
月面探査車は自律型でなければならない理由は以下のようになります。
つまり、月探査の特殊な環境と、遠隔地からの探査作業の困難さから、探査車には高度な自律機能が求められるのです。今後の月探査でもこの要求は高まっていくでしょう。自律分散型エッジコンピューティングシステムが、月面探査の自律化を支える重要な技術になると考えられます。 |