応用情報技術者試験過去問を解いてみた R6年度春期問72

はじめに

今回も、応用情報技術者試験の過去問を解いていきます。

今回のテーマは、IoTの技術として注目されている「エッジコンピューティング」です。

IoTでは、センサーや機器から大量のデータが発生します。
そこで重要になるのが、

「そのデータをどこで処理するのか」

という考え方です。

すべてのデータを遠隔のクラウドへ送って処理する方法もありますが、用途によっては通信による遅延や通信量が問題になります。

そこで登場するのが、データが発生する場所の近くで処理を行うエッジコンピューティングです。

今回の問題では、エッジコンピューティングだけでなく、

ウェアラブルコンピューティング
クラスタコンピューティング
エネルギーハーベスティング

との違いも整理していきます。

問題

IoTの技術として注目されている、エッジコンピューティングの説明として、最も適切なものはどれか。

選択肢

選択肢	内容
ア	演算処理のリソースをセンサー端末の近傍に置くことによって、アプリケーション処理の低遅延化や通信トラフィックの最適化を行う。
イ	人体に装着して脈拍センサーなどで人体の状態を計測して解析を行う。
ウ	ネットワークを介して複数コンピュータを結ぶことによって、全体として処理能力が高いコンピュータシステムを作る。
エ	周りの環境から微小なエネルギーを収穫して、電力に変換する。

解答

正解：ア

解説

エッジコンピューティングの「エッジ（Edge）」には、「端」「縁」といった意味があります。

コンピュータネットワークでは、クラウドのような中央側ではなく、利用者やIoT機器に近いネットワークの端側をイメージすると分かりやすいです。

例えば、クラウド中心で処理する場合は、次のような流れになります。

【クラウド中心の処理】

センサー
   │
   │ データ送信
   ↓
インターネット
   ↓
クラウド
   ↓
処理・分析

一方、エッジコンピューティングでは次のようになります。

【エッジコンピューティング】

センサー
   ↓
エッジ
   ├─ その場で処理・判断
   │
   └─ 必要なデータだけ送信
              ↓
           クラウド

重要なのは、必ずすべてのデータをクラウドまで送ってから処理する必要がないという点です。

データ発生源の近くで処理することによって、

通信による遅延を小さくする
クラウドへ送信するデータ量を減らす
ネットワークの負荷を抑える
リアルタイムに近い処理を行う

といったメリットが期待できます。

そのため、選択肢アが正解です。

他の選択肢が違う理由

ア：エッジコンピューティング

正解です。

センサー端末の近くに演算処理のリソースを配置することで、低遅延化や通信トラフィックの削減・最適化を行います。

試験問題では、

「端末の近くで処理する」

という表現が出てきたら、エッジコンピューティングを疑うとよいでしょう。

イ：ウェアラブルコンピューティング

これはウェアラブルコンピューティングに関する説明です。

ウェアラブルとは「身に着けられる」という意味です。

代表例としては、

スマートウォッチ
スマートグラス
活動量計
心拍センサー

などがあります。

例えばスマートウォッチを腕に装着し、

心拍数
  ↓
センサーで測定
  ↓
データを記録・分析

といった使い方をします。

「身体に装着する」という部分がポイントです。

ウ：クラスタコンピューティング

これはクラスタコンピューティングの説明です。

複数のコンピュータをネットワークで接続し、一つのシステムのように連携させて処理します。

イメージとしては、

コンピュータA ─┐
コンピュータB ─┼→ 全体として処理
コンピュータC ─┘

という形です。

エッジコンピューティングの

「どこで処理するか」

という話とは異なり、クラスタコンピューティングは、

「複数のコンピュータをどのように連携させるか」

という考え方です。

エ：エネルギーハーベスティング

これはエネルギーハーベスティングの説明です。

ハーベスト（Harvest）は「収穫する」という意味です。

つまり、

周囲に存在するわずかなエネルギーを集めて、電気エネルギーへ変換する技術

です。

例えば、

太陽光
熱
振動
電波

などを利用します。

光・熱・振動など
       ↓
エネルギーを回収
       ↓
電気に変換
       ↓
IoTセンサーなどへ供給

IoT機器では電池交換が難しい場所にセンサーを設置することもあります。

そのため、エネルギーハーベスティングを利用して、外部から電力を得たり、電池交換の頻度を減らしたりすることが期待されています。

問題の用語解説

今回登場した4つの技術を整理してみます。

用語	意味	覚えるポイント	代表例
エッジコンピューティング	データ発生源の近くで処理する	近くで処理	工場IoT、自動運転支援など
ウェアラブルコンピューティング	身体に装着できるコンピュータや機器を利用する	身に着ける	スマートウォッチ
クラスタコンピューティング	複数のコンピュータを連携させて処理する	複数台をまとめる	サーバクラスタ
エネルギーハーベスティング	周囲のエネルギーを電力に変換する	エネルギーを収穫	太陽光・振動発電

この問題では、4つともITやIoTに関連する技術ですが、何を目的とした技術なのかが全く違います。

エッジコンピューティングとクラウドの違い

エッジコンピューティングを理解するときは、クラウドコンピューティングとの比較が分かりやすいです。

比較項目	エッジ	クラウド
処理場所	データ発生源の近く	遠隔のデータセンターなど
遅延	小さくしやすい	通信経路の影響を受ける
大量データの集約	△	◎
高度な分析	△～○	◎
リアルタイム処理	得意	用途によっては遅延が問題になる
IoTとの相性	非常に良い	非常に良い

ここで大事なのは、

「エッジとクラウドはどちらか一方を使うものではない」

ということです。

例えば、

センサー
   ↓
エッジ
   ↓
異常をすぐ判定
   ↓
必要なデータだけクラウドへ
   ↓
長期的な分析

というように、役割を分けて利用できます。

エッジとクラウドはライバルというより、むしろ役割分担する関係と考えると理解しやすいでしょう。

エッジコンピューティングがIoTで重要な理由

IoTでは、多数のセンサーや機器から継続的にデータが発生します。

例えば工場で、

温度
振動
圧力
モーター回転数

などを常時取得するとします。

すべての生データをクラウドへ送信すると、大量の通信が必要になります。

そこでエッジ側で、

センサーデータ取得
       ↓
正常？
   ↙       ↘
 YES       NO
  ↓         ↓
集約       即時通知
  ↓
必要な情報だけクラウドへ

という処理を行えば、不要な通信を減らしながら、異常時にはすぐに対応できます。

これがIoTとエッジコンピューティングの相性が良い理由の一つです。

体系的位置づけ

今回の問題は、応用情報技術者試験におけるIoTやネットワーク、分散処理に関連するテーマとして整理できます。

周辺知識としては、次のようにつなげて理解すると効果的です。

IoT
 │
 ├─ センサー
 │
 ├─ ネットワーク
 │
 ├─ エッジコンピューティング
 │
 └─ クラウドコンピューティング

特に、

センサー → エッジ → ネットワーク → クラウド

というデータの流れをイメージできるようにしておくと、関連問題にも対応しやすくなります。

今回の問題の重要ポイント

今回、最も覚えておきたいのは次の一文です。

エッジコンピューティング＝データが発生する場所の近くで処理する技術

さらに、なぜ近くで処理するのかまで理解しておきましょう。

なぜエッジで処理するのか

主な理由は、

遅延を小さくしたい
通信量を減らしたい
その場ですぐ判断したい

からです。

例えば工場設備の異常検知など、短時間で判断する必要があるシステムでは、通信や処理の遅延が制御性能に影響する場合があります。

そのため、

「近くで処理」
     ↓
「低遅延」
     ↓
「リアルタイム性向上」

というつながりで覚えておくとよいでしょう。

まとめ

今回の問題のポイントを整理します。

ポイント	内容
正解	ア
エッジコンピューティング	データ発生源の近くで処理する
主なメリット	低遅延、通信量削減、リアルタイム処理
イ	ウェアラブルコンピューティング
ウ	クラスタコンピューティング
エ	エネルギーハーベスティング