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  • 2020/04/08

【事例多数】IoT時代に不可欠なエッジコンピューティング、どう実装すべきか

第4次産業革命が進展し、IoTを活用した新しいサービスや産業が注目される中で、どうやってそれをビジネスに取り入れれば良いか悩んでいる企業も多いだろう。あるいは、すでにIoTを導入しても、うまく活用できていないという声も聞こえてくる。国内外で進むIoTの事例を交えながら、IoTの課題を解決する手法を紹介しよう。

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国内外のエッジコンピューティング事例から、実装・活用方法のヒントを探る

IoT時代の課題をエッジコンピューティングが解決する

 これから2、3年のうちに企業で生成・処理されるデータの7割以上がエッジ側で作られ、そこに配備されるIoTの50%以上のデータ処理と分析にAIが活用されると言われている。従来までのデータ処理は、エッジ側で生成されたデータを収集・集約し、それらをネット経由でデータセンターやクラウドなどにアップロードしたのち、そこに蓄積したデータを分析し、その結果を再びエッジ側に返すという流れだった。

 だがIoT時代、データが増え続けていくことで、従来のような処理では解決できない恐れが出てきた。たとえば大量データをクラウド側に送る際にデータの遅延や損失が起き、迅速な分析やそれに伴う素早いアクションが妨げられるリスクがある。またデータを一度に送ることで、ネットワーク帯域も逼迫(ひっぱく)し、ほかのクリティカルなビジネスデータの分析に影響を与える可能性もある。

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IoT時代に直面する課題。データが増え続けていくとクラウド側の処理だけでは解決できなくなる。遅延、帯域、コスト、脅威、コンプライアンス面などでの配慮が必要だ

 さらに、大量のデータをクラウドにアップすれば当然ながらネットワークコストも跳ね上がる。データを収容するストレージも必要になるため、他設備との重複コストも発生する。ネットワーク越しに海外のクラウドなどに転送すれば、脅威にさらされる危険もあるし、コンプライアンス面のリスクも伴う。

 そこで近年、これらの課題を解決するために、登場したのが「エッジコンピューティング」の考え方である。従来までクラウド側で処理していたデータ処理や早期分析をエッジ側で実行する手法だ。現場のセンサーから発生する大量データを、より近い場所で処理しリアルタイムにデータを処理・分析することで、データの賞味期限切れやアラート検知の遅れを防ぎ、迅速なアクションを起こせるメリットがある。

 では具体的に、どのようにしてエッジコンピューティングを企業に実装していくのか。国内外事例も交えながらその方法を見ていこう。

この記事の続き >>
・エッジコンピューティングをどのように実装していくのか
・特化インフラを利用した、国内外の製造ラインのIoT成功事例
・スマートシティやスマート農業、データセンターの成功事例も

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