令和5年度 ITパスポート試験 公開問題 問71 解説 エッジコンピューティング
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。
- 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。 ✓ 正答
- 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。
- 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。
- 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。
解説
「エッジ」という言葉が指す「端(=データが発生する現場)」というキーワードに注目すれば、すぐに正解を導き出せます。この問題は、IoTシステムにおける処理の場所が「中央(サーバ)」か「現場(デバイス近辺)」かを区別できるかがポイントです。
エッジコンピューティングの核心 エッジコンピューティングは、物理的にデータの発生源に近い場所(エッジ)でデータ処理や分析を行う手法です。これに対し、すべてのデータを中央のデータセンターに送って処理する手法をクラウドコンピューティングと呼びます。
なぜ現場で処理をするのか すべてのデータをクラウドに送ると、ネットワークの帯域を圧迫し、通信遅延が発生してリアルタイムな制御が難しくなります。また、クラウド側のサーバに負荷が集中しすぎてパンクするリスクもあります。エッジ側でデータをフィルタリングしたり、簡単な判断を即座に行ったりすることで、クラウドへの通信量を減らし、応答速度を速めるメリットがあります。
試験における関連用語の整理 選択肢の内容を正しく分類できるようになると、他の問題にも対応できます。
選択肢イ:ブロックチェーン 取引データを鎖(チェーン)のように繋ぎ、ハッシュ値を用いて改ざんを検知する技術です。「相互に関連付け」「改ざん困難」といったキーワードが出たらブロックチェーンと判断してください。
選択肢ウ:クラウドコンピューティング ネットワーク経由でデータセンターのコンピュータ資源(CPU、メモリ、ストレージなど)を利用する仕組みです。エッジコンピューティングとは対照的な概念として理解しておきましょう。
選択肢エ:機械学習 データからコンピュータ自体のアルゴリズムを改善させる技術です。「学習」「データからの知識獲得」といった言葉がキーワードです。
IoTやAI関連の問題はITパスポートでも頻出です。特に「クラウドに送るか、手元で処理するか」という切り分けは、コスト削減やレスポンス向上の観点から実務でも重要視されるため、仕組みのイメージをしっかり持っておくことが大切です。
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