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第 131 回

エッジコンピューティング
干 川 尚 人††国立高等専門学校機構 小山工業高等専門学校 電気電子創造工学科"Edge computing" by Naoto Hoshikawa (National Institute of Technology, Oyama College, Tochigi)
キーワード：エッジコンピューティング，クラウドコンピューティング，IoT

まえがき

要な技術として盛んに研究開発が行わグが注目されています．本稿では背景れています．このイノベーションを支となるネットワークサービス技術の発IoT（Internet of Things）は人間のえる基盤ネットワークアーキテクチャ

展を交えてその技術の特徴と展開状況

仕事を代替するスマート社会実現に必として，近年エッジコンピューティンを解説します．

クラウドサービスの隆盛
コンピュータのダウンサイジング技

アプリケー
ション

術の進歩は，人間が利用するモバイル端末を発展させましたが，これは電力，計算能力，保存容量など，性能面に制約があり，高機能なアプリケーションは実行できませんでした．そこで，インターネットを経由して外部の計算機リソースを活用する手法，クラウドコンピューティングが考案されました

アプリケー
ション

アプリケー
ション

（図 1）．インターネットでサービスを提供するサーバは一般に場所や電力などに制約がないデータセンタ（DC）に置かれます．クラウドコンピューティ
ングではこの DC に高性能なコン

図 1 クラウドコンピューティング

ピュータを集中配備して，分散処理とサーバ仮想化によるシステムを構築し（以下クラウドサーバ）も，世界中に態はクラウドサービスと呼ばれ，これます．利用者はこの強力な計算機リ広がる計算機リソースへの接続性を利を支えるクラウドコンピューティング

ソースを，場所，時間に依らず必要な用することで，ビッグデータによるは現代の情報サービスインフラにおい分だけ利用することで，端末の処理性サービスが実現し，その提供機能がまて欠くことができない技術となってい能に依存せずに高度な機能が利用できすます高度化しました．

ます．

るようになりました．さらに，サーバ707 （106）

このようなアプリケーション利用形
映像情報メディア学会誌 Vol. 73, No. 4, pp. 707 〜 709（2019）

知っておきたいキーワード
IoT の登場とクラウドの限界
クラウドサービスはインターネット

エッジコンピューティングの実現ではクラウドコンピューティン

データをすべてクラウドへ転送できる

グはいくつか課題が見えてきました．のでしょうか？

（1）通信の応答遅延（3）データ保護（セキュリティ）につながっている，いわゆるサイバークラウドサーバはネットワーク通信

クラウドサービスはサービス処理に空間上のデータを扱いますが，IoT 機の応答遅延が大きく，リアルタイム性必要かどうかに関わらず，すべての器はこれを物理空間に拡張し，人間のが担保できません．例えば，インターデータをクラウド上で処理します．し物理的な活動に直接干渉することを可

ネットサービスでは 100 〜 200 ms 程度

かし，公共の物理空間で生成される能にしました．IoT 技術で人間の労働の遅延はほとんど問題になりません

データはサービス利用に無関係な人のを代替・自動化（スマート化）する社

が，高速移動する自動車やドローンのプライバシー情報も含まれている可能会の実現を日本では Society 5.0 と呼ん

安全判断，人間の反射的な認知反応で性があります．産業用途でも，工場なでおり，将来少子高齢化が避けられなは数ミリ秒以下の応答性が必要です．

どの製造現場では機密情報があるでい我が国において特にそのイノベー（2）膨大なデータ転送量しょう．これらの情報すべてをクラウション実現が期待されています．

IoT 機器数の増加に伴いデータ転送ド上へ送信してもリスクはないので初期の IoT サービスは，センサを搭に必要なネットワーク帯域があふれる載した IoT 機器の生成するデータをクことが予想されています．現在市中で以上の諸課題解決に有望な仕組みとラウドサーバが収集・分析する，クラ設置されている監視カメラは，そこでして，新たなネットワークアーキテクウドコンピューティングの形態で始ま生成されるデータの大半が保存される

チャが求められました．

りました．しかし，より人間の社会活ことなく消されています．将来 IoT 化動と密接に連携が必要な IoT サービス

した膨大なカメラなどの機器の生成しょうか？

エッジコンピューティング
エッジコンピューティングは機器が生成する膨大なデータを，生成源に近いネットワークの端に配置したエッジ
アプリケー
ション

サーバで処理する分散型アーキテク
チャです（図 2）．両者の主な違いは計

アプリケー
ション

算機リソースの配置場所で，クラウドサーバはインターネット内，エッジサーバはインターネットの手前のネッ

アプリケー
ション

トワーク内に置かれます．この機能配備の違いが三つの課題解決につながる理由を以下に詳しく述べます．

アプリケー
ション

まず，応答遅延の課題ですが，これは機器と計算機リソースの物理的な

図 2 エッジコンピューティング

ネットワーク距離を近づけることで改善できます．そもそも端末がインター計算機リソース（エッジサーバ）はさまざまなネットワーク上に分散配備される．

ネットへ通信するとき，さまざまなられます．ところで，一つのネットす．このとき，分析して前者の情報をネットワークを経由しています．例えワーク内ならばその応答遅延は数ミリ除外できればデータ量を削減できまばスマートフォンならば，まず近場の秒以下で済みますが，クラウドサーバす．エッジサーバはデータを生成する

無線基地局や Wi-Fi アクセスポイント

は多数のネットワークを経由するた機器とネットワーク距離的に近い場所につながり，次に通信事業者（キャリめ，必然的に遅延が大きくなります．

へ分散配置されるため，クラウドのよヤ）へ続くアクセスネットワークへ入そのため，経由するネットワークが少うにデータ通信のトラヒックは一箇所り，その後，インターネット接続事業ないエッジサーバは相対的に高速な応に集中しません．

者（ISP）のネットワークを経由して，答が可能になります．

データ保護に関わるセキュリティ課

はじめてインターネットにつながりま

データ転送量の課題は，データ発生

題もまた，データ発生源の近傍です．そのインターネットは世界中にあ源の近傍でデータを分散処理する仕組

データを処理する仕組みで解決できるさまざまな組織のネットワークのつみで解決できます．一般にデータの価ます．例えば，エッジサーバで受けながりで構成されており，インター値密度は一様ではなく，例えば監視カ取ったデータの内容を解析して，あネットはこれらのネットワークの集合メラの映像も，「誰も映っていないもらかじめセキュリティリスクとなる体として，雲（クラウド）として例えの」と「頻繁に人が動くもの」がありま部分を削除・加工して（107） 708

知っておきたいキーワード

エッジコンピューティング
依存しないクラウドサーバと大きく異ティングと相反する仕組みではなく，なります．そして，この特徴が物理空得意・不得意な点をお互いに補完し合以上のように，エッジサーバが配置間に置かれる IoT 機器と高い親和性をう技術であることに注意して下さい．

されるネットワークには，接続する機生むのです．ただし，エッジコン器の場所と強い関連性があり，場所にピューティングはクラウドコンピュー送信できれば，クラウド側の情報管理への心配は不要になります．

エッジ技術の展開状況
計算機リソースとなるエッジサーバはさまざまな場所に配置することが検討されています（図 3）．まず，標準化の取り組みがもっとも進んでいる規格として，欧州電気通信標準化機構（ETSI）による MEC（Multi-accessEdge Computing）があります 1）．これは第 5 世代移動通信システム（5G）を構成する技術の一つと位置づけられており，スマートフォンなどの移動体通信端末の無線基地局にエッジサーバを配備することで，極めて低遅延（0.5 ms以下）な応答処理を目指しています．
固定通信事業者が持つキャリヤネットワーク内に配置することも考えられ

図 3 エッジサーバ（計算機リソース）の配置場所ます．例として，NTT 東日本では同社が通信サービスを提供している地域ションを動的に組み込み，エッジサーソースでデータを処理します．これは内にあるおよそ 700 の通信局ビルにバとして利用する仕組みは cloudlet3），エッジと極めて似ていますが，標準化エッジサーバを配置し，映像のようなOSGi4）などが知られています．

を推進している OpenFog コンソーシ

大容量データのリアルタイム処理サー

最後に類似する用語としてしばしば

アムでは「フォグはエッジを包含する登場する，フォグコンピューティング 5）より広い概念」としています．もっとWi-Fi アクセスポイントなどで接続について補足しておきます．フォグコも，エッジコンピューティングにおけされる末端のローカルネットワークもンピューティングではクラウド（雲）るネットワークの範囲も幅広い解釈が有力な候補です．同ネットワーク内にの手前のネットワークをフォグ（霧）可能なため，用語として両者を区別せ配備した計算機リソースにアプリケーと捉え，その中に配置した計算機リずに使うことが多いようです．

ンダなどの業界関係者を中心に実用化込む機能の開発が本格化していくでビスを検討しています 2）．

むすびを踏まえた標準化仕様の検討が進めらしょう．そのときクラウドサービスのエッジコンピューティングは通信イれている状況です．市中にインフラやように，IoT によるスマート社会を実

ンフラの機能分担と密接に関わるたプラットフォームが登場した後は，具現する「エッジサービス」が花開くかめ，通信キャリヤ事業者や通信機器ベ体的なサービスとエッジサーバへ組みもしれません．

参考

文

ほしかわ

献

な お と干川 尚人

1）ETSI: "MEC Deployments in 4G and Evolution Towards 5G", ETSI White Paper, No. 24 (2018),
https://www.etsi.org/images/files/ETSIWhitePapers/etsi̲wp24̲MEC̲deployment̲in̲4G̲5G̲FINAL.pdf
2）藤 井 宏 治 ： N T T 東 日 本 の エ ッ ジ コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ 戦 略 −「 電 話 局 」は 最 適 な 設 置 場 所 ，businessnetwork.jp，https://businessnetwork.jp/Detail/tabid/65/artid/6028/Default.aspx3）M. Satyanarayanan, P. Bahl, R. Caceres and N. Davies: "The case for vm-based cloudlets in mobilecomputing", IEEE Pervasive Computing, 8, 4, pp.14-23（2009）4）OSGi Alliance: "OSGi and the Enterprise Business White Paper Revision 1.3" (2011), https://www.
osgi.org/wp-content/uploads/OSGiAndTheEnterpriseBusinessWhitepaper2.pdf5）OpenFog Consortium: "OpenFog Reference Architecture" (2017), https://www.openfogconsortium.
org/wp-content/uploads/OpenFog̲Reference̲Architecture̲2̲09̲17-FINAL.pdf

709 （108）（2019 年 3 月 29 日受付）

2009 年，名古屋大学
大学院情報科学研究科博士課程中退．同
年，東日本電信電話（株）入社．2013 年，
NTT ネットワーク
サービスシステム研究所．2018 年，小山高専電気電子創造工学科助教．2019 年より，講師．IoT サービスのネットワークシステム研究に従事．博士（情報科学）．

映像情報メディア学会誌 Vol. 73, No. 4（2019）