エッジコンピューティング入門 — 近くで処理する意味をつかもう

ひよこ

エッジって、クラウドの次に置き換わるもの？

ペンギン先生

置き換えとは限らないよ。データが生まれる場所や利用者に近い側で処理する考え方なんだ。店のセンサーなら、近くの機器で異常を判断し、集計をクラウドへ送るように分担できるよ。

ひよこ

近いと何が嬉しいの？

ペンギン先生

遠くへ送る量や往復の待ち時間を減らせる場合があるよ。でも距離だけでは速さは決まらないんだ。DBが遠ければ、そこでの待ち時間も考える必要があるね。

ひよこ

5Gがないと使えない？

ペンギン先生

5Gは必須ではないよ。端末、店内の機器、通信網、Webサービスの分散した拠点など、近くの意味は構成によって違うんだ。Wi-Fiや固定網を使う場面もあるよ。

ひよこ

CDNとはどう違うの？

ペンギン先生

CDNは配信を支える仕組みで、キャッシュなどを使うよ。エッジ関数は拠点側でコードを動かす機能。画像を届けるだけでなく、リクエストに応じた返答を作る例もあるんだ。

ひよこ

最初に何を作ればいいかな？

ペンギン先生

今回はCloudflare Workersで、/helloへアクセスすると「こんにちは」を返す小さな処理を用意しよう。まずは自分のPCで確認するので、公開とは分けて進められるよ。

ひよこ

PCで動けば世界中でも速い？

ペンギン先生

ローカル実行で分かるのは処理や応答の形だよ。実際の拠点、通信、DBまで含めた速さは、公開後に対象の利用地域で測る必要があるんだ。

ひよこ

全部エッジへ移せばいい？

ペンギン先生

実行時間、メモリ、使えるAPI、データの保存場所などを確認しよう。長い処理や集中管理するDBと役割を分けるほうが合う場合もあるよ。

ひよこ

どう覚えよう？

ペンギン先生

「エッジコンピューティング」って出てきたら「データや利用者の近くで、必要な処理をする考え方」と思えばだいたいOK！まずは近くへ移す理由を1つ説明してみよう。

「近くで処理」を店の例で考える

店の冷蔵庫に温度センサーがあるとします。温度が上がったとき、店内の機器で判断して担当者へ知らせる方法と、全ての記録を遠隔のサーバーへ送って判断する方法があります。前者は近くでの判断、後者は全店舗の記録の集計に向く、という設計上の例です。通信断への備えや処理性能は、具体的な機器と構成で確認します。

エッジが必ず何ミリ秒、クラウドが必ず遅いという区切りではありません。エッジ側から遠いDBを毎回読むなら、その往復も待ち時間になります。

Webの小さな応答を試す準備

JavaScriptの基本と、対応するNode.jsのLTS環境・npmが必要です。ここではNode.js 24を想定します。新しい練習用フォルダーを作るため、他のプロジェクトの中では実行しません。

npm create cloudflare@latest -- learning-edge

公式の作成ツールで、Hello Worldの例、Workerのみ、JavaScript、デプロイしない選択を使います。表示や選択肢は版で変わる場合があります。作成されたプロジェクトへ入り、src/index.jsの内容を次へ置き換えます。設定ファイルは作成ツールのものを使い、リモートのAIやDBのbindingは追加しません。

export default {
  async fetch(request) {
    const url = new URL(request.url);
    if (url.pathname === '/hello') {
      return Response.json({
        message: 'こんにちは',
        path: url.pathname,
      });
    }
    return new Response('Not found', { status: 404 });
  },
};

自分のPCで200と404を確かめる

cd learning-edge
npx wrangler dev --local

表示されたローカルURLの末尾へ/helloを付けます。通常はhttp://localhost:8787/helloで、ポートが違う場合は起動画面に合わせます。返答のmessageが「こんにちは」、pathが/helloなら成功です。/otherではNot foundとHTTP 404になります。止めるときはターミナルでCtrl+Cを使います。

Wranglerのローカル開発は、Workersの実行環境を自分のPCで動かします。公開先の地域別の速度を測ったわけではありません。--localでリモートbindingを無効にしても、AI bindingのようにリモートで実行される機能はあるため、この練習ではbinding自体を使いません。

公開へ進むときに考えること

Cloudflareのアカウント、認証、公開先、料金と上限を確認してから進めます。今回の最小例にユーザー情報や秘密鍵を加えないでください。実サービスでは、入力、認証・権限、保存先、ログの扱いも設計します。

• 近くへ移す理由：通信量を減らすのか、応答までの往復を減らすのか。
• 処理の制約：CPU時間・メモリ・APIなど、ランタイムの条件に合うか。
• データの場所：どこで保存し、どこで読むか。拠点を増やした際の整合性はどうするか。

Node.jsで動くライブラリが全てそのまま動くとは限りません。互換機能の条件を確認します。CDN、エッジ関数、通常のクラウドを用途に応じて組み合わせましょう。次はHTTPとHTTPSの比較でリクエストと応答を整理できます。

参考資料

• ETSI MEC — ネットワーク端での計算と多様なアクセス網
• Workersの開始手順 — 作成ツールとHello World
• Workersのローカル開発 — 実行場所とbinding、localオプション
• Workersの制限 — 実行上限とプランの条件