ネットワーク

バズワード「エッジコンピューティング」とは

エッジコンピューティングとは、「端末の近くにサーバを分散配置する」ネットワーク技法のひとつを意味します。ユーザや端末の近くでデータ処理することで、端末負荷やクラウドへの通信遅延を解消します。

吉田拓史

2020年2月24日 — 6 min read

クラウドコンピューティングは、過去10年間、非常に支配的なトレンドであり続けている。その価値提案は2つある。第一に、集中化は規模の経済を利用してシステム管理と運用の限界コストを下げることができる。第二に、大規模なサービス・プロバイダからインターネット経由でコンピューティング・リソースを消費することで、企業はデータセンターの設立に伴う資本支出を回避することができる。これらの考慮により、計算能力をいくつかの大規模なデータセンターに集約することが可能になった。

しかし、集中化を推進しているのはそれだけではない。カーネギーメロン大学のMahadev Satyanarayanan教授（コンピュータ科学）はこう説明する。「モバイル・コンピューティングとモノのインターネット（IoT）における新興技術とアプリケーションが、コンピューティングを分散化に向かわせている。エッジコンピューティングは、モバイルデバイス、センサー、エンドユーザ、IoT デバイスに近接したインターネットのエッジに、大規模なコンピュートとストレージリソースを配置する新しいコンピューティングパラダイムだ」。

エッジコンピューティングへの産業界や研究への投資は飛躍的に拡大している。物理的な近接性はエッジコンピューティングの本質であり、エッジサーバー（Satyanarayananは cloudlets と呼んでいる）のこの重要な属性は、エンドツーエンドのレイテンシ、経済的に達成可能な帯域幅、信頼性の確立、および生存性に影響を与える。

Satyanarayananは、エッジサーバーと関連デバイスとの近接性は、少なくとも4つの明確な方法で役立つ、と指摘している。

応答性の高いクラウドサービス。クラウドレットがモバイルデバイスに物理的に近接しているため、クラウドレット上にあるサービスに対してエンドツーエンドの低遅延、高帯域幅、低ジッターを容易に実現できる。これは、拡張現実やバーチャルリアリティなどのアプリケーションで、計算をクラウドレットにオフロードする場合に価値がある。
エッジ分析によるスケーラビリティ。ビデオカメラなどの高帯域幅IoTセンサーの大規模なコレクションからクラウドに流入する累積的な帯域幅需要は、生データがクラウドレット上で分析されている場合にはかなり低くなる。クラウドに送信する必要があるのは、（はるかに小さい）抽出された情報とメタデータだけだ。
プライバシーポリシーの実施。IoTセンサーデータのインフラストラクチャにおける最初の接点として機能することで、クラウドレットは、データをクラウドに公開する前に所有者のプライバシーポリシーを強制することができる。
クラウドの停止を隠蔽。ネットワーク障害、クラウドの障害、またはサービス拒否攻撃によってクラウドサービスが利用できなくなった場合、近くのクラウドレット上のフォールバックサービスが障害を一時的に覆い隠すことができる。

用語が生まれるまでの経緯

エッジコンピューティングのルーツは、ウェブパフォーマンスを高速化するためにアカマイがコンテンツ・デリバリー・ネットワーク（CDN）を導入した1990年代後半にまでさかのぼる。これらのエッジノードは、位置情報に関連した広告の追加など、コンテンツのカスタマイズも行うことができる。CDN は、キャッシュによる帯域幅の節約効果が大きいため、動画コンテンツにとって特に価値がある。

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インフラストラクチャを活用することで、CDNの概念を一般化し、拡張する。CDNと同様に、エンドユーザーへのクラウドレットの近接性が重要だ。しかし、クラウドレットはウェブコンテンツのキャッシュに限定されるのではなく、クラウドコンピューティングと同様に任意のコードを実行することができる。このコードは通常、仮想マシン（VM）にカプセル化されているが、近くのサーバーに計算をオフロードすることで、リソースが限られたモバイルデバイスでも許容できるパフォーマンスで軽量な認識を実装することができる。これらの概念を一般化した2001年の論文では、近くのインフラストラクチャを活用してモバイルデバイスのコンピューティング能力を増幅するための "cyber foraging" という用語を紹介した。

2000年代半ばにクラウドコンピューティングが登場したことで、モバイルデバイスからクラウドを活用するための最も明白なインフラストラクチャになった。今日では、AppleのSiriとGoogleの音声認識サービスの両方が、計算をクラウドにオフロードしている。残念ながら、統合は、モバイル・デバイスと最適なクラウド・データセンターとの間の平均的な距離が大きくなることを意味する。Ang Liらは、260の最適な地点からAmazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスまでの平均往復時間が74ミリ秒であることを報告している。

エンドツーエンドのレイテンシとクラウドコンピューティングに関するこれらの見解は、私が Paramvir Bahl、Rámon Cáceres、Nigel Davies と共同で執筆した 2009 年の論文で初めて明らかにされました1 。ハードステートの代わりに永続的なキャッシュを使用することで、インターネット・エッジに物理的に分散しているにもかかわらず、クラウドレットの管理が簡素化されます。もちろん、クラウドレットの概念は、複数レベルのクラウドレット階層に拡張することができる。

2012年、当時CiscoのDistingushed EngineerだったFlavio Bonomiらは、この分散型クラウドインフラストラクチャを指す「フォグコンピューティング」という用語を生み出した。彼らの分散化の動機は、モバイルアプリケーションのインタラクティブなパフォーマンスよりも、IoTインフラストラクチャのスケーラビリティである。研究者たちは、クラウドからIoTエッジデバイスまで伸びるフォグノードの多層階層を想定している。

今後の展開

エッジコンピューティングは、明らかに多くのメリットを提供している。同時に、技術的な課題や非技術的な課題にも直面している、とSatyanarayananは指摘している。

技術的な面では、分散コンピューティングにおけるクラウドレットの集合的な制御と共有に必要なソフトウェアのメカニズムとアルゴリズムに関連して、多くの不明な点がある。また、分散したクラウドレットインフラストラクチャを管理する上では、大きなハードルがある。前述したように、クラウドコンピューティングの原動力の一つは、中央集権型インフラストラクチャの管理コストの低さだ。エッジコンピューティングに内在する分散は、管理の複雑さを大幅に高める。この複雑さを軽減するための革新的な技術的ソリューションを開発することは、エッジコンピューティングの研究の優先課題である。もう一つの重要な研究分野は、クラウドデータセンターに比べて脆弱なクラウドレットの境界セキュリティを補うメカニズムの開発である。耐タンパー性（外部から内部構造や記録されたデータなどを解析、読み取り、改竄されにくいようになっている状態）を備えたエンクロージャの開発、リモート監視、Trusted Platform Moduleベースの認証は、この問題の緩和に貢献しうる重要な道筋だ。

これには、複雑な業界、コミュニティ、および標準化団体の関与とサポートが必要だ。これは、典型的なブートストラップの問題である。エッジコンピューティングを活用した独自のアプリケーションやサービスがなければ、エッジサーバーを導入するインセンティブはない。また、十分な規模のエッジサーバーが導入されていなければ、開発者が新しいアプリケーションやサービスを開発するインセンティブはほとんどない。

この状況は、1970年代後半から1980年代初頭のインターネット黎明期の状況に似ている。オープンなエコシステムは、単一の事業体が大きなリスクを負ったり、市場を支配したりすることなく、インフラやアプリケーションへの投資を誘致した。時間の経過とともに、このことは、インターネットのインフラストラクチャと、そのインフラストラクチャから独自の利益を得ることができるアプリケーション（電子メールなど）のクリティカルマスの出現につながりました。1990年代初頭に World Wide Web が「キラー・アプリ」として登場するまでに、インターネット・インフラストラクチャは十分に展開され、成長が爆発的に拡大した。

エッジコンピューティングは、オープンエッジサーバーのエコシステムの構築を促進することで、同様の、しかしより迅速な成功への道を辿ることができる。これがOpen Edge Computing Initiativeの「OpenStack++」の目標であり、人気の高いクラウドコンピューティングプラットフォーム「OpenStack」から派生したものだ。「++」は、クラウドレットディスカバリー、ジャストインタイムプロビジョニング、VMハンドオフなど、クラウドレット環境に必要な独自の拡張機能を指す。エッジコンピューティングの成長に伴い、OpenStack++は、ハードウェア、ソフトウェア、およびサービスにおける多くのプロプライエタリな、または非プロプライエタリなイノベーションを促進する、広く利用されるプラットフォームになることを目指している（詳しくは、Satyanarayananの論文「OpenStack++ for Cloudlet Deployment」を参照）。

エッジコンピューティングの出現は、コンピューティングと通信の世界における3つの重要なトレンドと一致している、とSatyanarayananは腫脹する。1つ目のトレンドは Software-Defined Networking（ソフトウェア定義ネットワーク）とそれに関連したネットワーク機能仮想化（NFV）の概念であり、エッジコンピューティングと同じ仮想化インフラストラクチャによってサポートされなければならない。2つ目のトレンドは、新しいクラスのアプリケーション向けの超低遅延（1ミリ秒以下）ワイヤレスネットワークへの関心が高まっていることだ。超低遅延は、将来の5Gネットワークの属性の1つとして提案されている、エッジコンピューティングは自然な所与の条件だ。これは、超低ファーストホップの遅延が、クラウドへの残りのホップの大幅な遅延に振り回されないようにするためです。3つ目のトレンドは、ウェアラブルやスマートフォンなど、インターネットの最先端を担うモバイル機器のコンピューティング能力の向上が続いている。これらのデバイスは確かにコンピューティング能力が向上しているが、重量、サイズ、バッテリ寿命、放熱などのモビリティの基本的な課題によって、その向上は鈍化している。このように、エッジコンピューティングのスイートスポットはインフラストラクチャにあり、近接したモバイルデバイスやセンサーの能力を増幅することができる。

※ IoT分析、機械学習、バーチャルリアリティ、自律走行車などの低遅延アプリケーションは、エッジコンピューティングインフラストラクチャからのサポートを必要とする新しい帯域幅と遅延特性を備えた、応用先として考えられています。詳しくはこちらの記事。

参考文献

M. Satyanarayanan, "The Emergence of Edge Computing," in Computer, vol. 50, no. 1, pp. 30-39, Jan. 2017, doi: 10.1109/MC.2017.9.
"Globally Distributed Content Delivery, by J. Dilley, B. Maggs, J. Parikh, H. Prokop, R. Sitaraman and B. Weihl, IEEE Internet Computing, Volume 6, Issue 5, November 2002". Akamai Technologies. 2020.
Flavio Bonomi, Rodolfo Milito, Jiang Zhu, and Sateesh Addepalli. 2012. Fog computing and its role in the internet of things. In Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing (MCC '12). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 13–16. DOI:https://doi.org/10.1145/2342509.2342513

Yi, S.; Hao, Z.; Qin, Z.; Li, Q. (November 2015). "Fog Computing: Platform and Applications"

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