エッジコンピューティングを処理する場所で見分ける
ITパスポート試験 令和5年度 問71 ／ ネットワーク › ネットワーク方式
過去問にチャレンジ
IoTシステムにおけるエッジコンピューティングに関する記述として，最も適切なものはどれか。
- ア
IoTデバイスの増加によるIoTサーバの負荷を軽減するために，IoTデバイスに近いところで可能な限りのデータ処理を行う。
- イ
一定時間ごとに複数の取引をまとめたデータを作成し，そのデータに直前のデータのハッシュ値を埋め込むことによって，データを相互に関連付け，改ざんすることを困難にすることによって，データの信頼性を高める。
- ウ
ネットワークの先にあるデータセンター上に集約されたコンピュータ資源を，ネットワークを介して遠隔地から利用する。
- エ
明示的にプログラミングすることなく，入力されたデータからコンピュータが新たな知識やルールを獲得できるようにする。
会話形式の解説
講師今回はIoTシステムでいう「エッジコンピューティング」の意味を問う問題です。選択肢にはほかの技術の説明も混ざっているので、「データをどこで処理するか」に注目して読むと整理しやすくなります。
受験者カタカナ語が多くて、正直どれも似たように見えてしまいます。「エッジ」は「端」という意味でよいのでしょうか。
講師はい、その理解で大丈夫です。エッジコンピューティングは、IoTデバイスなどの端末の近く、つまりネットワークの端でデータ処理を行う方式です。
受験者それなら、IoTデバイスに近いところでできるだけデータ処理を行う、という選択肢が当てはまりそうです。でも、サーバの負荷を軽くするという部分はどうつながるのですか。
講師端末の近くで処理しておけば、IoTサーバへ送るデータ量が減ります。その分、サーバやネットワークの負荷を軽くできます。さらに、ネットワークの遅延も減るので、リアルタイム性が高まるという利点もあります。
受験者データセンターのコンピュータ資源をネットワーク経由で遠くから使う、という選択肢も「処理の場所」の話ですよね。こちらと迷いました。
講師よいところに気づきましたね。それはクラウドコンピューティングの説明です。処理するのはネットワークの先にあるデータセンターなので、端末の近くで処理するエッジとは逆の考え方になります。
受験者取引をまとめて、直前のデータのハッシュ値を埋め込むという選択肢は、たしかブロックチェーンだったと思います。
講師そのとおりです。ハッシュ値は、データから計算される要約の値のようなものです。それを埋め込んでデータを鎖のようにつなぐので、途中の一部だけを書き換えるのが難しくなります。処理する場所の話ではありません。
受験者残りの、プログラミングしなくてもデータから知識やルールを獲得する、というのは機械学習ですね。これも場所とは関係なさそうです。
講師はい。機械学習は処理の内容を表す用語で、エッジやクラウドは処理する場所を表す用語です。別の軸の言葉だと整理しておくと混同しにくくなります。
受験者まとめると、端末の近くで処理するのがエッジ、遠くのデータセンターで処理するのがクラウド、ハッシュ値で連結するのがブロックチェーン、データから学ぶのが機械学習ですね。
講師完璧です。補足すると、実際のシステムではエッジとクラウドのどちらか一方を選ぶのではなく、組み合わせて使うのが一般的です。すぐに必要な処理はエッジで、大量のデータの保存や負荷の重い分析はクラウドで、という役割分担になります。
まとめ
エッジコンピューティングは、IoTデバイスなどの端末の近くでデータ処理を行う方式です。サーバへ送るデータ量が減るため、サーバやネットワークの負荷を軽くでき、遅延が減ってリアルタイム性も高まります。ネットワークの先にあるデータセンターで処理するクラウドコンピューティングとは逆の考え方で、実際のシステムでは両者を組み合わせて役割分担するのが一般的です。直前のデータのハッシュ値で連結するのはブロックチェーン、データから知識やルールを獲得するのは機械学習の説明なので、混同しないように整理しておきましょう。
解答・解説
正解はアです
この問題のテーマ
IoTシステムでいう「エッジコンピューティング」の意味を問う問題です。ブロックチェーン、クラウドコンピューティング、機械学習と区別できるかも確かめています。
解き方の考え方
まず「エッジ（端）」という語から、データ処理を端末の近くで行う方式だと押さえます。次に各選択肢を読み、どの技術を説明した文かを見分けます。「処理をどこで行うか」に注目すると、デバイスの近くで処理するアと、遠くのデータセンターで処理するウを対比して整理できます。残るイとエは、処理する場所ではなく別の技術の説明なので外せます。
選択肢ごとの解説
- ○ア IoTデバイスの増加によるIoTサーバの負荷を軽減するために，IoTデバイスに近いところで可能な限りのデータ処理を行う。IoTデバイスの近くでできるだけデータ処理を行うという説明は、エッジコンピューティングの特徴に合っています。端末の近くで処理すれば、IoTサーバへ送るデータ量が減り、サーバやネットワークの負荷を軽くできます。ネットワークの遅延が減ってリアルタイム性が高まるのも利点です。
- ×イ 一定時間ごとに複数の取引をまとめたデータを作成し，そのデータに直前のデータのハッシュ値を埋め込むことによって，データを相互に関連付け，改ざんすることを困難にすることによって，データの信頼性を高める。複数の取引をまとめたデータに直前のデータのハッシュ値を埋め込み、鎖のようにつなぐという説明は、ブロックチェーンのものです。データどうしが連結されているため、途中の一部だけを書き換えることが難しくなります。処理する場所に関する説明ではありません。
- ×ウ ネットワークの先にあるデータセンター上に集約されたコンピュータ資源を，ネットワークを介して遠隔地から利用する。データセンターに集められたコンピュータ資源をネットワーク経由で遠隔地から使うという説明は、クラウドコンピューティングのものです。処理するのはネットワークの先にあるデータセンターなので、端末の近くで処理するエッジとは逆の考え方です。
- ×エ 明示的にプログラミングすることなく，入力されたデータからコンピュータが新たな知識やルールを獲得できるようにする。明示的にプログラミングしなくても、入力データからコンピュータが知識やルールを獲得するという説明は、機械学習のものです。一般に、機械学習は処理の内容に関する用語で、エッジは処理する場所に関する用語です。
補足
実際のシステムでは、エッジとクラウドはどちらか一方を選ぶものではなく、組み合わせて使うのが一般的です。すぐに必要な処理はエッジで行い、大量のデータの保存や負荷の重い分析はクラウドで行う、という役割分担になります。また、エッジやクラウドは処理する場所を表す用語で、機械学習は処理の内容を表す用語です。別の軸の言葉として整理しておきましょう。
POINT
- エッジコンピューティングは、IoTデバイスなどの端末の近くでデータ処理を行う方式です。
- 端末の近くで処理すると、サーバへ送るデータ量が減り、サーバやネットワークの負荷を軽くできます。
- ネットワークの遅延が減るので、リアルタイム性が高まります。
- エッジは端末側で処理し、クラウドはネットワークの先にあるデータセンターで処理する、という対比で覚えましょう。
- 直前のデータのハッシュ値を埋め込んで連結するのはブロックチェーン、データから知識やルールを獲得するのは機械学習です。