エッジコンピューティングとは

エッジコンピューティングとは、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うコンピューティングのことです。コンピューティング・サービスが物理的に近くにあるため、ユーザーにはサービスが高速化して信頼性が高まるというメリットが、企業にはハイブリッドクラウド・コンピューティングの柔軟性を活用できるというメリットがあります。汎用のリソースプールを多数のロケーションに分散させて使用するのであれば、エッジコンピューティングはその方策の 1 つとなります。

エッジは、コアデータセンターからユーザーやデータに近い物理的な場所に至るまで、均一の環境を拡張するための戦略です。ハイブリッドクラウド戦略によって、組織が独自のデータセンターとパブリッククラウド・インフラストラクチャ (Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud など) の両方で同じワークロードを実行できるように、エッジ戦略はクラウド環境をさらに多くの場所に拡張します。

エッジコンピューティングは現在、通信、製造、運輸、公益事業など、多くの業種で使用されています。エッジコンピューティングが実装される理由は多様で、組織によってさまざまです。

一般的なエッジのユースケース

エッジのユースケースの多くは、データをローカルでリアルタイムに処理する必要性から生じています。データを処理するためにデータセンターに送信すると、受け入れ難いレベルのレイテンシーが生じるからです。

リアルタイムデータ処理の必要性に起因するエッジコンピューティングの例として、先進的な製造工場について考えてみましょう。工場のフロアでは、IoT (モノのインターネット) センサーが安定したデータのストリームを生成しており、そのデータは、故障の防止と運用の改善に使用することができます。ある評価によれば、2,000 台の機器を備えた先進的な工場では、月に 2,200 テラバイトのデータが生成されます。離れたデータセンターにまずデータを送信するよりも、機器の近くで膨大な量のデータを処理する方が高速で、コストも低下します。しかし、さらに望ましいのは、機器が一元化されたデータ・プラットフォームを介してリンクされていることです。それにより、機器が標準化されたソフトウェア更新を受信したり、他の場所にある工場の運用改善に役立つフィルタリングされたデータを共有したりできます。

エッジコンピューティングのもう 1 つの一般的な例が、コネクテッドカーです。バスや電車には、乗客の流れとサービスの提供を追跡するコンピュータが備えられています。配送運転手は、トラックに搭載されたテクノロジーを使用して最も効率的なルートを見つけることができます。エッジコンピューティング戦略を使用してデプロイされた各車両では、他の車両と同一の標準化されたプラットフォームが実行されるため、サービスの信頼性が高まり、データが均一に保護されるようになります。

さらに一歩進んだのが自律走行車です。これはエッジコンピューティングのまた別の例であり、接続に一貫性がない可能性がある状況で、大量のリアルタイムデータを処理します。データ量が極めて多いため、自動運転車などの自律走行車は、レイテンシーを短縮するために、搭載されているセンサーのデータを処理します。しかし、無線のソフトウェア更新を行うために中央の場所に接続することもできます。

エッジコンピューティングは、人気のあるインターネットサービスを高速で実行し続けるのにも役立ちます。コンテンツ配信ネットワーク (CDN) は、ユーザーがいる場所の近くにデータサーバーをデプロイし、多くの人が利用する Web サイトをすばやくロードできるようにして、高速な動画ストリーミングサービスをサポートします。

エッジコンピューティングのもう 1 つの例は、街でよく見かける 5G セルタワーにもあります。通信事業者は、ネットワークエッジの標準ハードウェアで実行されている仮想マシンを使用して、ネットワーク機能仮想化 (NFV) によってネットワークを実行するようになってきています。これらの仮想マシンは、高価な専用機器の代わりに使用することができます。エッジコンピューティング戦略により、通信事業者は、数万のリモートロケーションのすべてでソフトウェアを一貫して実行し続け、統一されたセキュリティ標準に準拠させることができます。モバイルネットワークのエンドユーザーに近い場所でアプリケーションが実行されることによりレイテンシーも削減されるため、通信事業者による新しいサービス提供が可能になります。

エッジコンピューティングは、より高速で安定したサービスを低コストで実現します。エッジコンピューティングにより、ユーザーはより高速で一貫性のあるエクスペリエンスが得られ、企業やサービスプロバイダーは低レイテンシーかつ高可用性のアプリケーションを提供してリアルタイムでモニタリングできます。

エッジコンピューティングは、ネットワークコストの削減、帯域幅不足の回避、転送における遅延の削減、サービス停止の減少、機密データの移動に関する制御の向上を実現します。ロード時間は短縮され、オンラインサービスはユーザーの近くにデプロイされるので、動的キャッシングと静的キャッシングの両方を利用できます。

拡張現実や仮想現実のアプリケーションなど、応答時間が短いことがメリットになるアプリケーションは、エッジでのコンピューティングからメリットを得られます。

エッジコンピューティングには他にも、オンサイトでのビッグデータ分析と集約が可能になるというメリットがあります。これは、リアルタイムに近い状況判断を行うために必要な能力です。また、エッジコンピューティングではコンピューティング・パワーがすべてローカルにあるため、機密データ漏洩の危険性を低減できます。それにより、企業はセキュリティプラクティスを実施し、規制ポリシーに準拠できます。

エンタープライズ規模の企業にとっては、エッジコンピューティングがもたらすレジリエンシー (回復力) やコスト削減効果というメリットもあります。コンピューティング・パワーがローカルにあるため、各地域サイトはコアサイトから独立した運用が可能になり、たとえコアサイトが何らかの原因で停止しても、それに引きずられることはありません。また、コアサイトと地域サイト間でのデータのやり取りで消費される帯域幅にかかるコストも、コンピューティング・パワーがデータソースの近くにあれば大幅に削減されます。

エッジ・プラットフォームは、運用とアプリケーション開発の一貫性を実現するのに役立ちます。データセンターとは対照的に、ハードウェア環境とソフトウェア環境が混じり合うことを可能にする相互運用性をサポートする必要があります。エッジ戦略を効果的に展開すれば、複数のベンダーの製品をオープンエコシステムで連携させることもできます。

エッジコンピューティングの 4 つの主なメリットについて読む ->

エッジコンピューティングの捉え方の 1 つに、コードデータセンターから放射状に広がる一連の円として捉える方法があります。それぞれの円が階層を表し、外の円ほどファーエッジに近くなります。

• プロバイダー/エンタープライズコア：これらは従来の「非エッジ」階層であり、パブリッククラウドプロバイダー、通信サービスプロバイダー、または大規模エンタープライズが所有および運営しています。
• サービス・プロバイダー・エッジ：これらの階層は、コアまたは地域のデータセンターとラストマイルアクセスの間に位置します。一般に通信サービスプロバイダーまたはインターネット・サービス・プロバイダーが所有および運営しており、このプロバイダーから複数の顧客にサービスを提供します。
• エンドユーザー・プレミス・エッジ：ラストマイルアクセスのエンドユーザー側のエッジの階層で、エンタープライズエッジ (小売店、工場、電車など) やコンシューマーエッジ (住宅、自動車など) が含まれます。
• デバイスエッジ：非インターネットプロトコルを介してセンサー/アクチュエーターを直接接続するスタンドアローン (非クラスタ化) システムです。これが、ネットワークのファーエッジになります。

データ収集とリアルタイム計算に重点を置いたエッジコンピューティングは、データ集約型のインテリジェント・アプリケーションの成功に貢献できます。一例として、画像認識アルゴリズムなどの人工知能/機械学習 (AI/ML) タスクは、データソースの近くでより効率的に実行できるため、大量のデータを一元化されたデータセンターに送信する必要がなくなります。

これらのアプリケーションは、多くのデータポイントの組み合わせを取得し、それらを使用して、組織がより適切な意思決定を行うのに役立つ、より価値の高い情報を推測します。この機能により、カスタマーエクスペリエンス、予防型のメンテナンス、不正防止、臨床的意思決定など、さまざまなビジネス上のやりとりを向上できます。

組織は、受信する各データポイントをイベントとして扱うことで、意思決定管理と AI/ML の推論技術を利用して、イベントのフィルタリング、処理、限定、融合を行い、高次情報を推測できます。

データ集約型のアプリケーションは、それぞれが IT ランドスケープの異なる部分で実行される一連の段階に分割できます。エッジは、データ取り込みの段階、つまりデータの収集、前処理、転送を行うときに機能します。データはエンジニアリングと分析の段階を経て (通常はパブリックまたはプライベートクラウド環境で) 保存および変換され、機械学習モデルのトレーニングに使用されます。そして、それらの機械学習モデルが提供および監視されるランタイム推論段階のエッジに戻ります。

これらの多様なニーズを満たし、さまざまな段階をつなぐには、柔軟性、適応性、弾力性に優れたインフラストラクチャおよびアプリケーション開発プラットフォームが必要です。

パブリッククラウドとプライベートクラウドで一貫したエクスペリエンスを提供するハイブリッドクラウド・アプローチには、環境のエッジでのデータキャプチャとインテリジェントな推論のワークロード、クラウド環境全体でのリソース集約型のデータ処理とトレーニングのワークロード、そして、ビジネスユーザーに近い場所でのビジネスイベントと知見管理システムを、最適にプロビジョニングする柔軟性があります。

エッジコンピューティングは、一貫性のあるアプリケーションおよび運用体験を提供するハイブリッドクラウド・ビジョンの重要な位置を占めています。

ワークロードとサービスをネットワークのエッジに移行する多くの通信事業者にとって、エッジコンピューティングの導入は最優先事項です。

音声通話やビデオ通話などの需要の高いネットワーク・アプリケーションのサービスを提供する場合には、ミリ秒単位の時間が大きな違いを生みます。エッジコンピューティングは、アプリケーションへのレイテンシーの影響を大幅に削減できるため、サービスプロバイダーは、特に 5G の進歩に続いて、既存のアプリケーションのエクスペリエンス向上を可能にする新しいアプリケーションやサービスを提供できます。

しかし、エッジコンピューティングのメリットは新しいサービスの提供だけではありません。プロバイダーは、ネットワーク運用を単純化し、柔軟性、可用性、効率、信頼性、スケーラビリティを向上させる方法として、エッジ戦略に目を向けています。

NFV とは

ネットワーク機能仮想化 (NFV) とは、IT 仮想化の原理をネットワーク機能のユースケースに応用する戦略です。NFV により、かつては高価なプロプライエタリー・ハードウェアが必要だった機能に標準サーバーを使用できます。 

vRAN とは

無線アクセスネットワーク (RAN) は、エンドユーザーのデバイスと事業者のネットワーク間の接続ポイントです。ネットワーク機能を仮想化できるのと同じように、RAN も仮想化できるため、仮想無線アクセスネットワーク (vRAN) が可能となります。

MEC とは

MEC は、マルチアクセス・エッジコンピューティングの略で、サービスプロバイダーが、ユーザーのモバイルデバイスに近接したモバイルネットワークのエッジでアプリケーションサービス環境を顧客に提供するための手段です。

MEC の利点には、スループットの向上とレイテンシーの削減があります。MEC は、アプリケーション開発者とコンテンツプロバイダーが接続ポイントを利用できるようにし、低レベルのネットワーク機能と情報処理にもアクセスできるようにします。

クラウド・コンピューティングとは、クラウド内でワークロードを実行する行為です。これは、ネットワーク上でスケーラブルなリソースを抽象化、プール、共有する IT 環境です。 

クラウド・コンピューティングは従来、クラウドサービスを少数の大規模データセンターに一元化することを目指してきました。一元化により、制御性やセキュリティを犠牲にすることなく、リソースのスケーラビリティが大きく向上し、効率的に共有できるようになります。

しかし実際には、クラウド・コンピューティングによるこのような一元化のアプローチでは十分に対応しきれないユースケースも存在します。多くはネットワーキングの要件やさまざまな制限事項によるものですが、エッジコンピューティングはそのようなユースケースに対応します。

さらに、コンテナでソフトウェアを実行するクラウド戦略は、エッジコンピューティング・モデルを補完します。コンテナはアプリケーションに可搬性をもたらし、企業にとって最も意味のある場所でアプリケーションを実行できるようにします。コンテナ化戦略により、組織は運用への影響を最小限に抑えながら、アプリケーションをデータセンターからエッジに、またはその逆にシフトできます。

IoT (モノのインターネット) とは、電球などの一般的な家庭用品から、医療機器などの医療資源、そしてウェアラブル、スマートデバイス、さらにはスマートシティに至るまで、日常で使用する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 デバイスが、必ずしもエッジデバイスだというわけではありません。しかし、これらのコネクテッドデバイスは、多くの組織のエッジ戦略に含まれます。エッジコンピューティングは、IoT 対応ネットワークのエッジにより多くのコンピュート能力をもたらし、IoT 対応デバイスとそれらのデバイスが接続されている中央の IT ネットワークの間の通信のレイテンシーを短縮します。

IoT は、単なるデータの送受信から始まりました。しかし、IoT アプリケーションとともにデータを送信、受信、分析するのは、エッジコンピューティングによって可能になった、より先進的なアプローチです。

IIoT について

関連する概念であるインダストリアル IoT (IIoT) は、製造工場、農業施設、またはサプライチェーンの一部である機械など、インターネットに接続されている産業用機器を指します。

フォグ・コンピューティングとは、ユーザーやデータソースに近い、分散した物理的な場所で行われるコンピューティングを指す用語です。 

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の同義語です。フォグ・コンピューティングとエッジコンピューティングには、呼び方以外の違いはありません。

エッジコンピューティングは分散型の IT 環境を単純化できますが、エッジ・インフラストラクチャの実装と管理は必ずしも単純ではありません。

• 多数の小規模サイトへのエッジサーバーのスケールアウトは、同じ容量を 1 つのコアデータセンターに追加する場合よりも複雑になりやすく、多数の物理的ロケーションから生じるオーバーヘッドの増加は中小規模の企業にとっては対応しきれなくなる場合があります。
• エッジコンピューティング・サイトは通常リモートの場所にあり、常駐の技術スタッフはいないか、いても少数です。オンサイトで何らかの問題が発生した場合に備え、技術的知識の乏しいローカルスタッフでも簡単に修理できるインフラストラクチャを用意し、さらに、別の場所で勤務する少数の専門スタッフが一元的に管理できるようにする必要があります。
• 管理を単純化し、トラブルシューティングを容易にするために、サイトの管理運用はすべてのエッジコンピューティング・サイトで高い再現性を持つことが必要です。ソフトウェアがサイトごとに少しずつ異なる方法で実装されている場合は、課題が生じます。
• 多くの場合、エッジサイトの物理的セキュリティはコアサイトの物理的セキュリティよりもはるかに低くなります。エッジ戦略では、悪意や偶然によりもたらされるさまざまなリスクを考慮に入れる必要があります。

データソースとデータストレージが多くの場所に分散するようになると、エッジサイトを含む IT インフラストラクチャ全体にまたがる共通の水平インフラストラクチャが必要になります。複数の地理的な場所での運用に慣れている組織にとっても、エッジコンピューティングには固有のインフラストラクチャの課題があります。組織には、次のようなエッジコンピューティング・ソリューションが必要です。

• 一元化されたインフラストラクチャと同じツールとプロセスを使用して管理できる。これには、IT スタッフがいない、または最小限の数しかいない、数百、場合によっては数万のサイトの自動プロビジョニング、管理、およびオーケストレーションが含まれます。 
• ハードウェア・フットプリントのサイズ、環境の難易度、コストなど、さまざまな要件を持つさまざまなエッジの階層のニーズに対応する。
• ネットワーク機能、動画ストリーミング、ゲーム、AI/ML、ビジネスクリティカルなアプリケーションを実行する、仮想マシン、コンテナ、ベアメタルノードで構成されたハイブリッドワークロードを使用する柔軟性がある。
• ネットワーク障害が発生した場合でも、エッジサイトの動作が継続するようにする。 
• さまざまなベンダーから供給されるコンポーネントと相互運用可能である。単一のベンダーがエンドツーエンドのソリューションを提供することはできません。

Red Hat の多彩なポートフォリオは、プラットフォーム、アプリケーション、開発者サービスの基盤として、接続性、統合、インフラストラクチャを提供します。このような強力な構成要素により、お客様が抱えるどのような困難なユースケースでも解決できます。

確かな基盤

Red Hat のソリューションでは、Red Hat Enterprise Linux® がすべての基盤となります。Red Hat Enterprise Linux はアプリケーションやコンテナの構築や実行を支えるツール、アプリケーション、フレームワーク、ライブラリの巨大なエコシステムを提供します。

ワークロードのコンテナ化

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、管理する必要がある場合は、Red Hat® OpenShift® が最適です。これは、コンテナを中心とした、エンタープライズクラスの高性能 Kubernetes 環境です。

エッジでの自動化

エッジワークロードを自動化すると、IT タスクの単純化や運用コストの削減が実現するほか、高度に分散されたエッジ・アーキテクチャ全体でよりスムーズなカスタマーエクスペリエンスを提供できます。Red Hat® Ansible® Automation Platform は、制限がある場合が多いエッジデプロイメントの物理的スペースと電力要件を満たす柔軟性を提供します。 エッジロケーションからコアデータセンター、クラウド環境まで単一の一貫したビューで表示するため、運用チームは数百から数千におよぶサイト、ネットワークデバイス、クラスタを確実に管理できます。

仮想マシンおよび HPC ワークロード

Red Hat OpenStack® Platform は分散コンピュートノード機能を備えており、負荷の高い仮想マシンワークロード (ネットワーク機能仮想化 (NFV) など) や 高性能計算 (HPC) ワークロードにも対応します。優れた安定性とスケーラビリティを備えた Infrastructure-as-a-Service (IaaS) ソリューションであり、業界標準の API と強力な マルチテナンシー機能を有しています。コアデータセンターからエッジまで対応する一貫性の高いこの一元管理ソリューションを導入すれば、コンピュートパワーをデータソースの近くに配置しやすくなります。

メッセージングと通信

Red Hat Application Services と開発者ツールは、エッジ・アーキテクチャをサポートするデータ集約、変換、接続性を備えたスケーラブルで高速な軽量エッジアプリケーションを開発するための、クラウドネイティブ機能を提供します。分散化が大きく進んだ環境においては、エッジサイトとクラウド上で実行されるサービス間の通信には特別な配慮が必要となります。Red Hat AMQ のメッセージングおよびデータストリーミング機能はエッジコンピューティングのさまざまなユースケースにおける通信パターンに対応しています。メッセージングを、さまざまなクラウドネイティブ・アプリケーション・ランタイム (Red Hat Runtimes) とアプリケーション接続性 (Red Hat Integration) と組み合わせると、エッジネイティブのデータ転送、データ集約、統合エッジ・アプリケーション・サービスを構築するための強力な基盤が実現します。

管理

Red Hat では、オープン・ハイブリッドクラウド・プラットフォームを拡張および補完して、ハイブリッドクラウド環境を管理およびスケーリングする強力なテクノロジー群を提供しています。