エッジコンピューティングとは ― クラウドとの違い

工場の検査カメラの映像を遠くのデータセンターへすべて送って良否を判定すると、結果が戻るまでに時間がかかります。工場の中に置いたサーバで判定すれば、その場ではじくかどうかを決められます。

このように、センサーやカメラなどの端末の近くで、端末が作ったデータを処理する方式をエッジコンピューティングと呼びます。クラウドには、すべてのデータではなく、処理した結果など必要なものを送ります。

米国の標準化機関NISTの2018年の文書SP 500-325は、この考え方の背景を次のように説明しています。クラウドに頼るIoTのシステムでは、規模や遅延の大きさが課題になることがあります。IoTは、センサーや機器をインターネットにつなぐことです。NISTは解決策として、処理をネットワークの中に分散して置く方法を挙げています。

違いは、処理する場所です。クラウドは遠くのデータセンターに処理を集め、エッジコンピューティングは現場の近くで処理します。処理の場所が変わると、ネットに送るデータの量と、応答までの時間が変わります。

図の左では、映像がすべて工場の外へ出ていきます。判定の結果も工場の外から戻るため、インターネットを1往復する時間がかかります。右では、判定の往復が工場の中で終わります。

2つは、どちらかを選ぶ関係ではありません。総務省の令和6年版情報通信白書は、エッジコンピューティングはクラウドを置き換えるものではないとしています。急ぐ処理は現場の近くで行い、集めた結果の分析や保存はクラウドで行います。

エッジコンピューティングのシステムは、端末・エッジ・クラウドの3つの層に分けると分かりやすくなります。データは端末で生まれ、エッジで処理され、結果がクラウドに集まります。

エッジの層に置く機器は、サーバに限りません。NISTの文書は、端末とクラウドの間に置く計算機の例に、ゲートウェイ・スイッチ・ルータ・サーバを挙げています。ゲートウェイは、近くの端末のデータをまとめてインターネットへ送り出す機器です。

端末の中で処理することもあります。温度が決めた値を超えたらファンを回すような簡単な判定なら、機器に組み込んだ小さなコンピュータでもできます。この小さなコンピュータをマイコンと呼びます。

応答が速くなる

NISTの文書によると、端末の近くで分析して応答するほうが、クラウドから応答するよりずっと速くなります。距離が縮まり、途中で通る機器も減るからです。

光ファイバの中を信号が伝わる速さは、おおよそ毎秒20万kmです。工場から500km離れたデータセンターと往復すると、距離は1,000kmで、伝わるだけで5msかかります。工場の中の100m先のサーバなら、往復200mで、伝わるだけなら0.001msです。

どちらも、信号が距離を伝わる時間だけを計算した値です。この時間を伝搬遅延と呼びます。実際の通信では、途中の機器での処理や中継、待ち時間も加わります。現場の近くで処理すると、インターネットを通る区間そのものが無くなります。

送るデータの量を減らせる

映像のように大きなデータをすべて送ると、回線を圧迫し、通信の費用もかかります。現場で処理して結果だけを送れば、クラウドへ送る量が減ります。総務省の令和5年版情報通信白書は、エッジでAIの処理を行うメリットの1つに通信コストの削減を挙げています。

回線が切れても現場で動く

NISTの文書は、端末の近くに置く計算機の特徴として、単独で動き、その場で判断できることを挙げています。インターネットの回線が切れても、工場の中で判定を続けられます。

データを外へ出さずに済む

人が映った映像を現場で処理し、人数のような結果だけを送れば、映像そのものを外へ出さずに済みます。令和5年版情報通信白書も、エッジでAIの処理を行うメリットにプライバシーリスクの低減を挙げています。

1つ目の課題は、計算資源の限界です。エッジに置ける機器の性能と台数は、現場に置いた分に限られます。令和6年版情報通信白書も、エッジは規模や処理能力に限界があり、コスト増にもつながるとしています。そのため、用途を限定して使うのが一般的です。

2つ目の課題は、機器の管理です。エッジの機器は、工場や店舗など多くの場所に散らばります。ソフトウェアの更新、故障の対応、不正な操作への備えを、機器の台数分だけ行う必要があります。

どの層で処理するのがよいかは、処理の性質で決まります。判断の材料は、待てる時間、送るデータの量、回線が切れたときに止まってよいかの3つです。次の図で、処理の例ごとに確かめられます。

図が示すのは向いている層で、ほかの層ではできないという意味ではありません。同じシステムの中でも、処理ごとに層を分けて使います。

エッジコンピューティングの話には、近い言葉がいくつも出てきます。それぞれの違いは次のとおりです。

IoT

IoTは、センサーや機器がインターネットにつながることです。エッジコンピューティングでは、多くの場合IoT機器が端末の層になります。IoT機器をつなぐ網は、モバイル通信の記事のIoTの節で説明しています。

エッジAI

エッジAIは、エッジでAIの処理を行い、クラウドとの通信を減らす仕組みです。令和5年版情報通信白書によると、これまでのAIの処理は、オンプレミスの環境やクラウドにデータを送って行うのが主流でした。図の検査カメラの判定にAIを使えば、エッジAIの例になります。

5GとMEC

5Gは通信の方式で、エッジコンピューティングは処理を置く場所の考え方です。この2つは別のものです。通信事業者の網の中に計算機を置くエッジの形を、MECと呼びます。欧州の標準化団体ETSIの説明では、MECは、網の端でクラウドの計算能力を使えるようにするものです。対象には、携帯電話の網だけでなく、固定回線や無線LANも含まれます。5Gの特徴はモバイル通信の記事にまとめています。

CDNのエッジサーバ

CDNのエッジサーバも、利用者の近くに置くサーバです。ただしCDNのエッジサーバは、元のサーバ（オリジンサーバ）の内容の写しを持ち、利用者へ配ります。エッジコンピューティングは、端末が作ったデータを近くで処理します。配るか集めるかで、データの流れる向きが逆になります。

フォグコンピューティング

NISTのSP 500-325は、端末とクラウドの間に置く計算機の層をフォグコンピューティングと呼んでいます。同じ文書では、エッジコンピューティングは、端末を含む外側の層を指す語です。一方で、これらの語の区別には合意が無いとも書いています。資料によっては、ここでいうエッジの層をフォグと呼ぶことがあります。

• NIST Special Publication 500-325「Fog Computing Conceptual Model」（Abstract、1.1、2.1〜2.5、Annex A）
• 総務省「令和5年版 情報通信白書」エッジコンピューティング／エッジインフラ
• 総務省「令和6年版 情報通信白書」エッジコンピューティング
• ETSI「Multi-access Edge Computing (MEC)」