エッジコンピューティング (Edge Computing) とは、データの生成源や収集源の近くで情報処理を行う分散型コンピューティングの形態を指します。従来のクラウドコンピューティングが中央のデータセンターに処理を集中させるのに対し、エッジコンピューティングは、ネットワークの「エッジ」、つまりデータの発生源に近い場所で処理を行うことを特徴としています。
エッジコンピューティングの主な目的と利点は以下の通りです：
1. レイテンシの低減：データを発生源の近くで処理することで、データがクラウドまで往復する時間が削減され、レスポンス速度が向上します。
2. ネットワーク負荷の軽減：全てのデータをクラウドに送信するのではなく、エッジで処理・フィルタリングすることで、ネットワークの負荷を軽減できます。
3. リアルタイム処理の実現：レイテンシの低減により、リアルタイムでの情報処理や意思決定が可能になります。
4. データ主権とプライバシーの確保：機密性の高いデータをローカルで処理することで、データ主権を確保し、プライバシーリスクを低減できます。
5. 自律性と耐障害性の向上：ネットワーク接続が失われた場合でも、エッジで自律的に処理を継続することができ、システム全体の耐障害性が高まります。
エッジコンピューティングは、特に以下のような分野での活用が期待されています：
- IoT (Internet of Things)：大量のセンサーやデバイスから生成されるデータの処理。
- 自動運転車：車載センサーからのデータをリアルタイムで処理し、即時の意思決定を行う。
- スマートファクトリー：製造設備からのデータをエッジで分析し、設備の予知保全などを実現。
- ヘルスケア：医療機器からのデータをエッジで処理し、迅速な診断や治療に活かす。
- 小売・流通：店舗内のデータをエッジで分析し、在庫管理や顧客体験の最適化を図る。
エッジコンピューティングを実現するためには、以下のような技術的な要素が必要とされます：
- エッジデバイス：データの収集と処理を行うための、IoTゲートウェイ、スマートセンサー、エッジサーバーなど。
- エッジOS：エッジデバイス上で動作する、リソース制約に適したオペレーティングシステム。
- コンテナ技術：アプリケーションの配布と実行環境の管理を容易にするための、Docker、Kubernetesなどの技術。
- エッジ向けAI：エッジデバイスの limited resources で動作する、軽量化されたAIモデルやアルゴリズム。
- エッジ・クラウド連携：エッジとクラウドの連携を円滑にするための、データ同期、オーケストレーション、セキュリティ制御などの仕組み。
