エッジコンピューティング




1.概要

最近では、エッジコンピューティング(Edge Computing)というワードを様々な情報誌でよく耳にするようになりました。直訳すれば、「端っこでコンピューティング」で、この言い方は正しいのですが、決して窓際というイメージではなく、どちらかというと最前線という意味の端っこです。その目的は、クラウドコンピューティングの弱点を補うことです。

Recently, I heard the word for Edge Computing often in various information magazines. Roughly speaking, it is a concept born to compensate for the weaknesses of cloud computing.

皆さんも、データを共有したりする際のストレージとして、iCloudやDropbox等を使われているのではないでしょうか。私も、遠隔にいる友人と結婚式の余興動画を作る際に非常に活躍してくれました。勿論、あらゆるビジネスシーンでクラウドは必須項目となっており、使われている分野はないのではと思うくらいです。しかしながら、一部のシーンではどうしてもクラウドでは実現が困難だと思われることがあります。中でも代表的なものを挙げるとすれば、セキュリティ遅延速度です。「データ解析はしたいけれどクラウドという得体のしれないものに機密性の高い情報を預けたくない」、「クラウドに上げたときのレスポンスが遅く待っていられない」といった場合ですね。そこで、エッジの出番という訳です。次回は、実際の利用シーンについてご紹介しようかと思います。

 I guess you are also using iCloud, Dropbox, etc. as storage for sharing data. I was also very active in making amusement videos of weddings with friends who are far away. Of course, in every business scene the cloud is a must-have item, and I think that there is no field being used. However, in some scenes, there are things that seems to be difficult to realize in the cloud by all means. Among them, the most common are security and delay speed. “I want to analyze data, but I do not want to deposit highly confidential information on things that might be the beneficiary called cloud”, “In case you can not wait late for the response when raised to the cloud”. So, the translation is called the edge’s turn. Next time I will introduce about the actual usage scene.

 

 

2.特徴と利用シーン

エッジコンピューティングの多くは、デバイスとクラウドの間に位置する構成となっています。デバイスから送られてきた情報に対して、エッジで1次的な処理を、より解析が必要なデータは2次的にクラウドで処理を行うイメージです。 エッジのみの処理の場合、データを上げてからレスポンスが返ってくるまでの時間を、クラウド処理時の約1/10程度まで抑えることができます。

 Most of edge computing is configured to be located between the device and the cloud, the primary processing at the edge, and the data requiring more analysis is secondary processing in the cloud. In edge computing, it is possible to reduce the time until the response comes back from send data to about 1/10 compared to cloud computing.

利用シーンですが、主に工場自動運転等が考えられています。メーカーにおいてブラックボックスにしている製法を他社に知られるのは致命的なダメージだと考えている方も多いでしょうからね。また、自動運転においては無事故というのが大原則で、周囲の危険因子を認識してから適切をするまでの時間が、時に命綱となることもあるかと思います。

 And it is considered mainly for use in scenes such as factories and automatic driving. Many people think that it is a fatal damage that other manufacturers know about the manufacturing method that black box manufacturers make. Also, in automatic operation, it is a major principle to have no accident, I think that the time from recognition of the surrounding risk factor to being appropriate will sometimes become a lifeline.

現状、コスト面やスペースといった面から複雑な処理はできないエッジコンピューティングですが、機械学習や画像認識の搭載を検討している企業もあるみたいです。以上、簡単でしたがエッジコンピューティングについてでした。

 Although it is edge computing that can not handle complex processing from the aspect of cost and space at present, there seems to be some companies considering machine learning and image recognition. Although it was easy, it was about edge computing.