IDC Japanは、国内のエッジコンピューティング市場に関する調査結果を10月10日に発表した。主に、エッジコンピューティングのプラットフォームレイヤーと通信レイヤーにフォーカスした分析となっている。
IoT技術により収集したデータは、これまでクラウドで行うのが有効であると考えられてきたが、最近ではIoTデバイスの近くでコンピューティング処理を行うエッジコンピューティングの必要性が認識され始めている。
エッジコンピューティングを活用するメリットとして、通信コストの削減、接続が良くない環境でのコンピューティング機能の利用、ネットワーク遅延の減少、セキュリティ／プライバシーの向上、非力なデバイスからの高負荷処理のオフロードなどがあげられる。
しかし、今回の調査によると、通信コストの削減を含むIoT関連のビッグデータ処理（データ収集、フィルタリング、加工、分析、蓄積など）の経済性向上を目的に、エッジコンピューティングを活用したいと考える企業が増加。最近は、IoTデバイスで収集した膨大なデータをAIで分析する取り組みが増えるなど、企業にとって、ビッグデータ処理にかかるコストが大きな課題となっていることがわかった。
ビッグデータの処理は、メッセージング、ストリームデータ処理、イベント処理、データレイク、機械学習など、クラウドと同様のビッグデータ処理機能をエッジにも持たせ、エッジとクラウドで処理を分担することにより、通信やデータ保管などデータ処理に関連するコストを低減できる可能性がある。
クラウドサービス事業者は、これらのデータ処理機能を持つプラットフォームをエッジに展開する取り組みをすでに進めており、CDN（Content Delivery Network）事業者も、広域ネットワーク内で同様のデータ処理を行うプラットフォームの配備に取り組んでいる。
一方、国内通信事業者も自社の広域ネットワーク内へのエッジコンピューティング環境の配備を検討しているが、ユースケースやビジネスモデルの展望を描く難しさなどから、商用化にはまだ時間を要すると見込まれている。
IDC Japan コミュニケーションズ リサーチマネージャーの小野 陽子氏は、「通信事業者は、先行するプラットフォーム事業者との競争と協調に関する戦略課題がある」としている。
▼エッジとクラウドで分担するデータ処理
Note: MLは、Machine Learning（機械学習）の略
Source: IDC Japan, 10/2018
出典：IDC Japan「～通信事業者のエッジコンピューティングはビジネスとして成立するか～国内エッジコンピューティング市場分析結果を発表」
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