カテゴリー: edge computing

エッジコンピューティングとは、身の回りにある、一見コンピューターのネットワークとは縁がなさそうに見えるモノが、さまざまな通信手段で、コンピューターネットワークにつながりつつも、そのネットワークのエッジ（つまり、端）にあるモノ自体がコンピューティングするということだ。

よくSF映画をみると、部屋中にあるガラクタのようなロボットが、急に動き出したり、話し始めたりする。そういう人を脅かすようなお行儀の悪いロボットではなく、人間のことを考えてくれるロボットは、エッジデバイスの延長なのだろう。

ある予想によれば、そのようなエッジデバイス、IoTデバイスは、2020年には200億台を超えるらしい。地球の総人口は超えているので、地球上で一人一台は達成してしまったことになる。

エッジデバイスは単に温度や湿度の変化を観測するという応用を超えて、人間を仮想現実の中に惹き込む。これも、だんだんとSF映画さながらに、仮想現実があたかも現実になってしまうなんてことが起きてくるのだろう。

もともと、インターネットの世界では、大量のサーバーが通信でつながって、あたかも、雲のようなクラウドになって、情報処理、コンピューティングを行うイメージあったと思う。IoT（Internet of Things モノのインタネット化）では、当初、デバイスは、そのようなサーバーによって制御されるというイメージであったと思う。

それが、エッジコンピューティングでは、そのモノがエッジデバイスとなって、自らデータを取得し、その情報処理、コンピューティングを行うことができる。サーバーとの通信を行わないので、その通信にかかる時間もないような状況、たとえば、ほんの１秒よりはるかに短い時間で自動車事故になるような状況、でもエッジデバイスはなんらかの情報処理、コンピューティングをして、事故を回避するか軽減するためのアクションをとる。

ガートナーという、ITに関するリサーチの世界的な権威である機関は、2022年までに、企業により生成されるデータの50％以上は、データセンターの外部、またはクラウドで作成・処理されるようになると予測している。

たとえば、監視カメラでも、温度センサーでも、数時間以上、何ら異常がないという状態のデータを、通信を使ってまで、サーバーやクラウドにデータを逐一送る必要はまったくない。むしろ、そのように何の異常もないという事実を簡潔にまとめたデータ、つまりメタデータ、をサーバーやクラウドに送るだけで済む。その一方、エッジデバイスが何らかの異常を感知した場合は、エッジデバイス自体が何らかのアクションをとる一方、その異常な事態について、サーバーやクラウドに即座に通信をつかって送ることで、その場以外で同様のことが起きる前にサーバーやクラウドが派生効果を分析するということもできるかもしれない。

たとえば、地震のような災害で、震源地に近いエッジデバイスが揺れを感じたら、その場でエッジデバイスが警告を発する一方で、サーバーやクラウドにデータを送り、その直後にその地震がどのような影響を及ぼすのかを高度な分析能力をもったサーバーやクラウドが情報処理・分析する。このようなケースではエッジコンピューティングとクラウドコンピューティングとの連携で、災害に即座に対処しつつ、その後の被害を最小限にするためのアクションが可能になる。応用範囲は広いのではないだろうか。

Introducing types of edge computing devices.

User Devices. Such as smart phones or wearable. Wearable for example is Apple Watch.

Local Devices. Such as surveillance camera or a censor monitoring temperatures.

Customer Edge Devices. Such as automatically driven automobiles, robots used in manufacturing factories, drone aircraft.

Location Edge Devices. Such as equipment in the building indicating a location.

What kind of applications for the edge devices?

Regarding IoT, the main use is in manufacturing. The purpose is to ensure that there is no problem in the products manufactured, to detect in advance any manufacturing equipment which is likely to break down soon, or if there is any unused, underutilized equipment and at the same time there is not enough equipment in the other places, notify such a situation exists.

Regarding automatically navigated automobiles. There recently are a lot of traffic accidents caused by senior drivers. If there is an edge device which can detect there is something wrong with the driving of a driver, for example, the device can put a brake to stop the car and prevent an accident.

Augmented Reality and Virtual Reality. Such as extraordinary experience in the file “Avatar”

Agriculture. There is a Japanese TV drama called “Shitamachi Rocket” (“Shitamachi” means a downtown in Japanese.) Basically small mom-pop engineering company in downtown Tokyo develops a system which enable automatically navigated farm tractor to operate. In a bad weather, such as in a storm, such a tractor with intelligent device can operate and harvest rice crops without human intervention.

There should be many other examples for the application of edge devices.

There was a sorrow incident in Kawasaki, Japan in which a 51 year old Japanese man used a big kitchen knife and wounded 17 people, killed 2 people and right after it the man killed himself. It happened on May 28, just recently.

How can we prevent this type of incidents?

Of course, if we can control everyone’s state of mind in order to prevent it from happening it could prevent. However, as we know it is impossible.

One alternative may be, as we know at home supplies retailers which sell those kitchen knives which could be offensive weapons have surveillance cameras, that the retailers can use those surveillance cameras as Edge Computing devices that accumulate image data, enable Cloud to learn certain behavioral patterns of suspicious shoppers who may commit such a crime and store such behavioral patterns in the database on the edge device in order to match with the real time image data being taken. When the edge device is able to match certain behavior of an individual shopper with the behavioral pattern of potential suspect, then the device will notify the shop owner or the manager.

Of course, there is an issue of privacy in doing so. However, in order to prevent such a life threatening incident from happening before it happens, there should be some trade-off.

We should be careful enough not to have an individual who inappropriately use such a system to have an innocent person to be caught, like in the film “Minority Report” Tom Cruise was featured.

エッジとなるデバイスについて紹介したい。

ユーザーデバイス。スマートフォーンやウェアラブル。ウェアラブルと言えば、Apple Watchなど。

ローカルデバイス。例えば、監視カメラ。温度などを監視するセンサーがついているデバイスなど。

カスタマーエッジ。自動運転する自動車、工場で使われるロボット、ドローンなど。

ロケーションエッジ。ビルの中にある機器など、場所を示す。

では、どのような応用分野があるかというと。

IoTといえば、その本丸は製造業。製造現場で、製造されている製品に問題がないようにする、壊れそうになる製造機械を事前に察知する、もしくは使われていない製造機械がある一方で別の場所で製造機械が不足していることを察知して知らせるなど。

自動運転車。高齢者運転者による交通事故など起きていますが、運転者の操作がおかしいと感じるエッジがあれば、自動的にブレーキかけて交通事故を未然に防げるのでは。

ARとかVR。ヴァーチャルリアリティで、いままでにないことを体験できる。映画のアバターのように。

農業。TBS日曜劇場「下町ロケット」に登場した自動運転無人トラクターのような例。悪天候の中で、もくもくと手早く作物を収穫できる。

それ以外にもたくさん応用例あると思う。

Cloud Computing is about a large scale data center run by a third party collecting and processing data, whereas Edge Computing is about a device near an action taking place collecting and processing data. Simply compared, it is the difference between centralization and decentralization of political power in the world of computer networks.

On the earth, centralization of political power has been progressed as time passes. In the computer world, an era when computers are isolated and standalone, to an era when computers are connected in network, and eventually to an era when numerous computers are connected over the Internet. Business organizations come to understand that the cost of maintaining its own computer network is too high and it requires significant resources to manage it. Thus many organizations have outsourced the work to Cloud Computing vendors who own data centers to securely store the organizations’ data, which is essential part of Cloud Computing.

However, just as the centralization of political power is not necessarily good for people, there are some shortfalls occurring when more and more computing is done on the Cloud.

The primary disadvantages of Cloud Computing are as follow.

1. It takes some time to communicate a result of computing over network to a user. Especially, when there is an failure in communication network, data are not even processed.
2. When there are too many requests to process data centrally, it takes time to process multiple requests.
3. There is some cost using communication network itself.
4. In the middle of communication, data may be leaked.

The advantages of Edge Computing are opposite to the above.

1. When it is not using communication, it processes data in real time.
2. Data coming into various devices are processed by each device, thus the workload is distributed among devices the burden on each device is smaller.
3. The cost of communication is reduced compared with Cloud Computing.
4. The less the frequency of communication, the less likely data are leaked. Even when data are leaked, affected data are limited to the device in question, the damage is limited to the device.

In reality, we can benefit from Cloud Computing and Edge Computing are mixed in an optimal manner, which will result in easier use of system, faster responses, and lower costs.

川崎で痛ましい19人の方々が巻き込まれた殺傷事件が起きてまだ日が浅い。

このような事件をどのように防げばよいのか。

当然、そのような事件を起こさないように、すべての人間の精神状態をコントールすれば事件は起きないのかもしれないがそのようなこと不可能。

一つの選択肢として、包丁など凶器になりうるものが売られているホームセンターなどには、監視カメラが設置されてはいると思うが、その監視カメラをエッジデバイスとして、画像を含めたデータを集積し、そのデータに対して、クラウドでラーニングを行って、不審な挙動をとる買い物客の特徴をデータベース化して、エッジデバイスのデータに記憶させておく。エッジデバイスは、リアルタイムで、買い物客の挙動を収録する一方で、データを照らし合わせて、不審な買い物客であるかどうかをリアルタイムで判断し、必要であれば、買い物が終了するまでに店側にしらせて適宜対応させる。

もちろん、プライバシーの問題もあるだろうが、人命にかかわるような事件を未然に防ぐためには、トレードオフもあってしかるべきだろう。

もちろん、トムクルーズが出演していた映画マイノリティリポートのように、その仕組みを悪用する人間がでてこないようにしないといけないが。

Do you know about Edge Computing?

I myself did not know about it until recently. Therefore, I cannot brag that I know everything about it.

I have come to understanding that Edge Computing is really important in the areas of automatic driving of automobiles, controlling manufacturing robots at a factory, using AI, artificial intelligence.

First of all, what is Edge Computing?

It is becoming popular around us that IoT (Internet of Things) is everywhere, machines and devices around us are now connected to the Internet. This makes many devices now have the ability to think. For example, when you talk to your smartphone, it will reply and can tell you what the weather forecast is.

Of course, a smartphone itself does not have much of power to think. Behind the scene, big cloud servers which may be run by a big corporation like Google, using a communication protocol, interpret and understand your voice, research current weather forecast, and send the answer to your smartphone. Then your smartphone converts the answer to audio voice and reply to you. In a sense, your smartphone is just a messenger boy or has little intelligence. This is what Cloud Computing is about. The Cloud means cloud in the sky, so it illustrates computing or thinking process is done in the cloud like networked servers.

The problem here is that this Cloud Computing takes some time to communicate over the network. In some case, if a smartphone is disconnected from the network, there may be no response. If this just causes frustration, it may be OK. But sometimes you need an immediate response, otherwise it may result in a serious accident.

On the other hand, Edge Computing utilizes computing power near a device, regardless of whether the device is connected to the network or not. In some case, the device itself handles computing.

What is important here is that the computing power of a device is day by day improving. However, with that said, a device is normally small, the brain of it which is called CPU (Central Processing Unit) is small, and it cannot use a lot of electricity. In addition, memory to store data is small. A cloud server may be thought as a super genius with huge memorization capacity, whereas a device is just a baby.

However, we can make a software application and a database which are designed to work on such a small device. Then, a device gains power to think and relies less on a cloud server.

We need such a smart device which is intelligent for, for example, automatic driving of automobile. In order to take an emergency action to avoid an automotive accident, a smart device in an automotive can judge the situation and makes a decision instantaneously.

What I want to say here is that now and in the future Edge Computing is becoming more and more important, and for that we need a software application and a database which work well with such a device.

第三者が運営管理する大規模なデータセンターでデータの収集や処理を行うCloud Computingに対して、現場に近いデバイスでデータの収集や処理を行うEdge Computing。簡単に対比すると、コンピュータのネットワークにおける中央集権か地方分権かということだと思う。

地球上、政治の世界で中央集権というのは時代とともに進んできた。コンピュータの世界でも孤立したスタンドアローンという状態のコンピューティングから、次第にネットワークで繋がり、地球規模で無数のコンピュータ同士が繋がるインターネットが出現した。そして、個々の組織では、大規模なコンピュータネットワークを維持することにコストがかかり手間もかかることから、専業のデータセンターで個々の組織のデータを預かり処理を代行するCloud Computingが一般的になった。

しかし、政治の世界でも中央集権が進みすぎると、国民にとって良からぬことが起きるように、コンピューティングを全てCloud化すると、やはり弊害が起きる。

Cloud Computingの主な弊害は以下の通り。

1. 通信に時間がかかりデータ処理した答えが返って来るのに時間がかかる。通信に障害があるとそもそもデータ処理すらできない。
2. データ処理の要請が集中すると処理するのに時間がかかる。
3. 通信自体にコストがかかる。
4. 通信の途中でデータが漏洩する可能性がある。

Edge Computingの利点はその逆になる。

1. 通信しない時はリアルタイムにデータ処理できる。
2. さまざまなデバイスに入ってくるデータはそれぞれのデバイスで処理されるので、分散されるので、集中されるより負担が分散される。
3. 通信コストは削減される。
4. 通信の頻度が少ない分、データが漏洩しにくい。または漏洩しても、そのデバイスだけに限られるので、被害が限定される。

実際には、CloudとEdgeを最適に組み合わせることで、システムとして使い勝手が良くなったり、反応が速くなったり、コストが削減されたり、という利点を享受できるだろう。

エッジコンピューティングという言葉はご存知だろうか。

私自身、つい最近まで、知らなかった。なので、大きな顔して解説できるわけではない。

エッジコンピューティングは、AI (Artificial Intelligence 人工知能)を使った、例えば自動車の自動運転、もしくは製造現場における製造機械の制御などにおいて、非常に重要になることが、私にも分かってきた。

まず、エッジコンピューティングとは、そもそも何。

IoT（Internet of Things　ものをインターネットにつなげるという意味）が広がり、身の回りのもの（機械やデバイス）がインターネットに接続されることが一般的になった。それによって、デバイスは考える力をもつように見えるようになり、たとえば、スマホに話しかけると、回答があり、天気予報を教えてくれたりする。

もちろん、スマホ自体には、あまり考える力はなく、その裏には、Googleのような大企業の運営するクラウドサーバーが、 実は通信手段をつうじて、 スマホに話しかけたユーザーの声を理解して、天気予報を調べて、その答えをスマホに送る、その結果としてスマホがユーザーに音声で答える。ある意味、スマホはただのメッセンジャーボーイというか、情報伝達の役割を果たすが、さして知的な能力を使わない。これが、Cloud Computing、クラウドコンピューティング。Cloudは雲の意味なので、空の上の雲の中で、一連のコンピューター処理を行っているイメージだ。

問題は、このクラウドコンピューティング、通信に時間がかかる。場合によっては、スマホで通信ができない時は、何の反応もない。イラっと来るだけならよいが、いますぐ答えが必要なときには役にたたない。もしくは事故になる可能性もある。

それに対して、エッジコンピューティングは、なるべくデバイスに近いところに、通信しなくとも常時つながっているようなところに、コンピューティングできる環境をつくる。場合によってはデバイスそのものにコンピューティングさせる。

ここで重要なのは、デバイスそのものの処理能力もずいぶんと向上し、日々向上している。しかし、そうは言いながらも、デバイスは通常小さいものだし、その頭脳であるCPUは小さいし、電力もあまり使えない。また、記憶するためのメモリーも多くない。クラウドサーバーが例えば記憶力抜群の超天才だとすれば、デバイスは赤ん坊のようなもの。

しかし、そのように頭脳もまだ未発達でメモリーも少ないデバイスに、それに合わせたアプリとデータベースを載せる。そうすると、デバイスも少し考えられる能力がつき、クラウドサーバーに依存する量が少なくなる。

自動車の自動運転用に、そのような頭がよくなったデバイス、つまりスマートデバイスが必要だ。一瞬で、事故を回避するための行動をとるためには、自動車内のスマートデバイスが即時に状況判断し意思決定する必要がある。

そこで、私が言いたいのは、今後はエッジコンピューティングがますます重要になり、そのデバイスのためのアプリやデータベースが必要になってくるに違いないということだ。