エッジコンピューティングとは

企業のインフラは進化を続けています。クラウドの利用拡大、ネットワークに接続するデバイスの増加、エッジでの要件の高まりなどがその背景です。これらの要因がエッジコンピューティング市場の急成長を牽引しています。Global Dataによると、エッジコンピューティング市場は2023年に141億ドルの価値があり、2029年までの予測期間中に年平均成長率（CAGR）23.4%で成長すると予想されています。

エッジコンピューティングは、データの発生源近くでデータを処理する最先端のコンピューティングモデルです。このアプローチにより、迅速かつ広範なデータ処理が可能となり、最終的にリアルタイムで実用的な結果を提供します。

「エッジ」という用語は、様々なタイプのエッジを指す可能性があります。オフサイトの地域エッジ、オンサイトのコンピュートエッジ、ゲートウェイやデバイスのエッジなどが含まれます。一般的に、エッジが近いほど遅延は低くなりますが、リソースも制限されます。リアルタイムのエッジコンピューティングは、多くの場合、ニアエッジまたはデバイスエッジで行われます。

エッジコンピューティングの重要性

エッジコンピューティングは、中央集中型の企業クラウドやパブリッククラウドではなく、大量のデータをローカルで処理・保存しようとする企業にとって、ますます重要になっています。この変化は、遅延の削減、セキュリティの向上、コスト効率の改善の必要性に動機づけられています。

低遅延

エッジコンピューティングにより、企業は中央集中型のクラウドやデータセンターのインフラに依存せずに、迅速かつ確実にデータを処理できます。つまり、データをリアルタイムまたはそれに近い形で処理できるのです。例えば、数千のセンサー、カメラ、その他のデバイスからの情報を一度に1つの中央拠点に送ろうとした場合、データの遅延、ネットワークの輻輳、データ品質の低下などの問題が発生する可能性があります。エッジコンピューティングは、デバイスが機械的な問題やセキュリティ侵害などの問題を直ちに主要な人員や機械に警告できるようにすることで、これらの課題に対処します。これにより、緊急事態への迅速な対応が可能になります。

セキュリティ

組織は、顧客データを収集または保存する管轄区域のデータプライバシー法を遵守しなければなりません。例えば、欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）の厳格な要件を遵守する必要があります。国境を越えてデータをクラウドや中央データセンターに転送すると、データ主権の要件への準拠が複雑になる可能性があります。しかし、エッジコンピューティングは、企業がデータを元の収集場所の近くでローカルに処理・保存できるようにすることで、この問題の解決策を提供し、ローカルのデータ主権基準を維持します。

コスト効率

エッジコンピューティングは、ローカルの収集ポイントで大量のデータを迅速に処理し、有用なデータのみをクラウドに送信するため、データセット全体をリモートの中央集中型クラウドに送信するよりも効率的です。また、帯域幅を節約し、コストを大幅に削減します。

エッジコンピューティングの課題

エッジコンピューティングは、エッジデバイスから大量のデータを処理する組織に多くの利点をもたらしますが、このアーキテクチャアプローチに関連するいくつかの課題も存在します。

リアルタイム処理

製造業、医療、自動運転車など、多くのアプリケーション、特に特定の業界では、データ入力に対する即時の応答が必要です。エッジでのリアルタイム処理により、データを中央集中型クラウドに送信する際に生じる遅延が軽減されます。大量のデータ量に対して比較的小さなリソースしかないため、エッジアプリケーションがリアルタイムで処理することは大きな課題です。リアルタイム分析を実現するには、エッジストリーム処理エンジンが必要です。エンドツーエンドの低遅延処理を実現するには、エッジデバイスとエッジ-クラウド間の通信にもリアルタイム通信プロトコルが必要です。

リソース効率

エッジデバイスは、限られた処理能力、メモリ、ストレージ容量で動作します。この制約は、特にバッテリー駆動のデバイスでエネルギー消費を削減するのに役立つため、しばしば利点と見なされます。しかし、これはエッジコンピューティングにおける大きな課題でもあります。アプリケーションやサービスをデプロイする際、これらのデプロイメントの要求を満たすために追加の計算リソースが必要になる場合があります。

軽量なストリーム処理エンジンは、リソースを効率的に活用するのに役立ちます。もう一つのアプローチは、エッジでデータを前処理し、エッジデバイスにとってより多くのリソースを必要とするタスクをクラウドにロードすることで、エッジクラウドの連携を活用することです。これには、エッジとクラウド間の軽量な通信プロトコルが必要になります。

エッジデバイス間の相互運用

デバイス間の通信と相互運用性も重要な課題です。エッジコンピューティングの実装を成功させるには、様々なエッジデバイス、プラットフォーム、通信プロトコルが効果的に連携する必要があります。しかし、これらの多様なコンポーネント間でシームレスな相互作用を実現することは、しばしば複雑です。

信頼性の高いエッジ-クラウド間通信

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長所と短所を考えると、特定のアプリケーションにデプロイする際にはトレードオフを検討する必要があります。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の代替として見るのではなく、補完的なものと考えるべきです。そのため、エッジ-クラウドの連携は、ビジネス目標を達成するための一般的なパラダイムです。しかし、エッジとクラウド間のネットワーク接続は脆弱なことが多く、信頼性の高い通信を通じてデータの整合性を維持することが課題となります。

大規模エッジノードの管理

スマート車両で使用する場合、各車両にエッジコンピューティングのインスタンスをデプロイする必要がありますが、ネットワーク接続が弱く、ビジネスの変化が急速であるため、管理が困難になる可能性があります。エッジノードを管理するには、柔軟な計算エンジンと信頼性の高い制御通信チャネルが不可欠です。

MQTTとエッジコンピューティングの統合

軽量な通信プロトコルとして、MQTTはこれらの課題に対処するためにエッジコンピューティングで重要な役割を果たします。

MQTTの概要

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）は、モノのインターネット（IoT）向けのOASIS標準メッセージングプロトコルです。非常に軽量なパブリッシュ/サブスクライブメッセージングモデルで設計されており、小さなコードフットプリントと最小限のネットワーク帯域幅で IoT デバイスを接続し、接続されたデバイスとクラウドサービス間でリアルタイムにデータを交換するのに理想的です。

MQTTは現在、IoT、Industrial IoT（IIoT）、Internet of Vehicles（IoV）、Connected Carsなど、自動車、製造、通信、運輸・物流、石油・ガスなど幅広い業界で広く使用されています。

MQTTとエッジコンピューティングの統合の利点

MQTTの以下の利点は、エッジコンピューティングの課題に対処または軽減するのに役立ちます。

リアルタイム性

MQTTプロトコルは低遅延に最適化されており、パブリッシャーからサブスクライバーへのメッセージの迅速な配信を保証します。これは、データの変更に即座に応答する必要があるアプリケーションにとって不可欠です。

さらに、MQTTは非同期通信モデルで動作します。つまり、各メッセージの応答を待たずに複数のメッセージを同時に処理できます。これにより、より高速な処理とリアルタイムのパフォーマンスが可能になります。

リソース効率

MQTTは効率的なデータ転送のために設計されており、軽量のパブリッシュ/サブスクライブメッセージングシステムを採用してデータ転送に関連するオーバーヘッドを最小限に抑えます。これは、小さなヘッダーサイズとデータ圧縮のサポートを通じて実現され、転送が必要なデータ量を効果的に削減します。

相互運用性

MQTTはオープンなメッセージングプロトコルであり、異なるメーカーのデバイスが共通言語を使用して通信することを可能にします。多数のクライアントとメッセージを処理できる高いスケーラビリティを持ち、多数の同時ユーザーまたはデバイスを持つリアルタイムアプリケーションに適しています。

信頼性

MQTTは、メッセージが必要な信頼性で配信されることを保証するQuality of Service（QoS）機能を提供します。QoSレベルは0（最大1回）から2（正確に1回）まであり、アプリケーションが適切なメッセージ配信保証レベルを選択できます。

MQTTには、断続的なネットワーク接続に直面しても永続的な接続を維持するメカニズムが含まれています。これにより、接続が再確立されるとすぐにメッセージを配信でき、リアルタイムのパフォーマンスを維持できます。

MQTTとエッジコンピューティングのユースケース

ソフトウェア定義車両：エッジでの効率的なリアルタイムデータ通信と処理を可能にし、低遅延の意思決定を促進し、車両とあらゆるもの（V2X）の相互作用を強化しながら、帯域幅を最適化し、安全でスケーラブルな操作を確保します。
スマートグリッド：エネルギー使用量のリアルタイムな可視化と消費分析を可能にすることで、エネルギー消費の管理を支援します。
スマートシティ：MQTTは、交通管理と公共安全におけるリアルタイムのデータ収集と意思決定を促進します。例えば、信号機と監視カメラがMQTTを通じて通信し、交通流を最適化し、事故に迅速に対応することができます。
ヘルスケア：MQTTを使用する医療機器は、患者のリアルタイムモニタリングとアラートを提供できます。ウェアラブルヘルスモニターは、即時分析のためにローカルのエッジデバイスにデータを送信し、タイムリーな介入を確保できます。
農業：精密農業は、土壌条件や気象データのリアルタイムモニタリングに依存しています。MQTTは、このデータをセンサーからエッジデバイスに送信し、灌漑システムの調整など、即時のアクションを可能にします。

統合MQTTプラットフォームによるリアルタイムエッジコンピューティングの実現

EMQXは、「無制限の接続、シームレスな統合、どこでもデプロイメント」を提供する大規模分散MQTTメッセージングプラットフォームです。エッジでIoTデータをリアルタイムに接続、移動、処理し、AI/MLアルゴリズムやクラウドサービスとシームレスに統合できます。

産業用接続性

Modbus、OPC-UA、Ethernet/IPなど、80以上の産業用プロトコルを使用して多様な産業用デバイスやセンサーを接続し、リアルタイムのデータ通信のためにMQTTに変換します。

リアルタイムメッセージング

MQTTの信頼性が高く軽量で効率的なパブ/サブメッセージングを使用して、デバイス、エッジシステム、クラウドサービス間のリアルタイムデータ交換を強化します。

ルールエンジン

事前定義された条件に基づいてデータを処理し、反応します。エッジ自動化とリアルタイムの意思決定を可能にし、効率性と応答性を向上させます。

ストリーム処理

複数のソースからの連続的なデータストリームをエッジで処理・分析します。遅延を減少させ、帯域幅を節約し、クラウドプラットフォームからの計算タスクをオフロードします。

AI/ML統合

エッジでAIツールと統合し、MLモデルを適用してリアルタイムの予測分析とインテリジェントな意思決定を可能にします。

クラウド統合

エッジからクラウドストレージ、機械学習、分析システムへリアルタイムデータを転送することで、クラウドサービスとシームレスに統合します。

将来の傾向と課題

5Gとその先

5Gネットワークの登場により、より高速で信頼性の高い接続が提供され、エッジコンピューティングアプリケーションにおける遅延をさらに減少させることで、MQTTの能力が向上することが期待されます。

AI/ML統合

AIとMLモデルがエッジでより普及するにつれ、MQTTはこれらのモデルがリアルタイムデータを効率的に処理できるようにする重要な役割を果たします。

標準化とセキュリティ

エッジコンピューティングの成長に伴い、相互運用性と堅牢なセキュリティ標準の確保が最重要課題となります。MQTTはこれらの課題に対処するために進化し、その関連性と効果を維持する必要があります。

まとめ

MQTTとエッジコンピューティングの統合は、リアルタイムのデータ処理と通信を処理するための強力な組み合わせを提示します。MQTTの軽量で効率的なプロトコルを活用することで、企業はエッジで低遅延、リソース効率、信頼性の高い運用を実現できます。技術が進歩し続ける中、エッジコンピューティングにおけるMQTTの役割はますます重要になり、様々な業界でイノベーションを推進することが期待されます。