IoT と AI の融合に伴い、企業はより大きなデータ負荷とより複雑なユース ケースに対応するための新しいコンピューティングを検証しています。多くの場合、エッジ コンピューティングは、AI アプリケーションをうまく運用して 分散した IoT デバイスからデータを適切に取り込むための環境を提供します。
しかし、多くの企業はまだエッジ コンピューティングの理解に苦慮しています。パートナーやお客様からは、エッジ コンピューティングについて、 AI 分野で人気の理由、クラウド コンピューティングと比較したユース ケース、などの質問をよく受けております。
NVIDIA は最近、「Edge Computing 101: An Introduction to the Edge 101」というウェビナーを開催しました。このウェビナーでは、エッジ コンピューティングの紹介、さまざまなエッジの種類の概要、エッジ コンピューティングの利点、いつ使うか、なぜ使うか、などを説明しました。
ウェビナーでは、エッジ コンピューティングに関する最大の疑問と、その解決策を探るため、参加者にアンケートを実施しました。
以下では、これらの質問に対する回答と、エッジ コンピューティングの遍歴に役立つリソースを紹介します。
エッジ コンピューティングの遍歴は、どの段階にあるのでしょうか?
ウェビナー参加者の約 51% が「学習」の段階にあると回答しました。このウェビナーが入門編であることを考えれば、これは驚くことではありません。もちろん、ほとんどの参加者は、実装やスケーリングとは対照的な学習段階にいます。このことは、多くのエッジ市場のツールがまだ新しく、多くのベンダーがより多くのことを学ばなければならないという現実からも裏付けられています。
エッジに AI を導入する際に考慮すべきポイントを参照すると、学習の遍歴に役立ちます。この概要では、エッジ ソリューションに適したコンポーネントを選択するための主な決定のポイント、エッジの展開におけるセキュリティのヒント、そしてエッジ コンピューティングが既存の環境に適合する場所を評価する方法について説明しています。
エッジにアプリケーションを展開することで得たいメリットは何ですか?
エッジ コンピューティング環境に AI アプリケーションを導入することで、リアルタイム インサイト、バンド幅の削減、データ プライバシー、効率性の向上など、多くのメリットがあります。セッションの参加者のうち、42% が、エッジにアプリケーションを展開することで得たい差別化要因として、レイテンシー (またはリアルタイムの洞察) がトップであると回答しています。
アプリケーションの処理能力は、データが収集される場所に物理的に近い場所にあるため、レイテンシーの改善はエッジ コンピューティングの大きな利点です。多くのユース ケースにおいて、エッジ コンピューティングが提供する低レイテンシーは成功のために不可欠です。
例えば、製造現場で稼働する自律型フォークリフトは、ダイナミックな環境に瞬時に反応する必要があります。狭い角を曲がり、重い荷物を持ち上げて運び、動いている作業員と衝突しないように間合いをとって停止することができなければなりません。もし、フォークリフトがとても低いレイテンシー環境下で意思決定できない場合、効果的に動作する保証はありません。安全上の理由から、組織はその自律型フォークリフトを動かす AI アプリケーションが、環境を安全に保つために十分な速さで洞察を返すことができることを知る必要があります。
レイテンシーと他のエッジ AI の利点について学びましょう。
エッジ コンピューティング ソリューションの設計で最も苦労した点は何ですか?
どんな新しい技術でも、その導入には課題があります。参加者は均等に選択肢の中で回答していますが、これはエッジ コンピューティング市場の初期の性質を考えれば驚くことではありません。多くの企業は、エッジ コンピューティングがどのように機能するかをまだ調査中であり、さまざまな課題を体験しています。
以下は、参加者に共通する 6 つの課題と、それを支援するリソースの一覧です。
1. どのようなコンポーネントが必要なのか分からない
エッジ コンピューティングの導入には、アプリケーション、インフラストラクチャ (アプリケーションをリモートで管理するツールなど)、セキュリティ プロトコルの 3 つの主要なコンポーネントが必要です。
「Edge Computing 201: How to Build an Edge Solution」では、これらの各項目について詳しく説明しています。また、エッジ ソリューションの構築に必要なもの、エッジ ソリューションに最適化するための既存技術の再利用、導入のためのベスト プラクティスについても紹介しています。
2. 実装課題
多くの組織がエッジ AI の導入を始めているため、そのプロセスや課題を理解することが重要です。あらゆるエッジ AI ソリューションの実装には、5 つのステップがあります。
- 解決すべきユース ケースや課題を特定する。
- どのようなデータおよびアプリケーション要件があるかを判断する。
- 既存のエッジ インフラを評価し、どのようなものを追加しなければならないかを決定する。
- ソリューションをテストし、大規模に展開する。
- 成功事例を他のグループと共有し、さらなるユース ケースを推進する。
これら 5 つのステップを理解することが、導入時に発生する課題を克服する鍵となります。
Steps to Get Started With Edge AI では、これらの各ステップについて、ベスト プラクティスや途中で避けるべき落とし穴を概説しています。
3. エッジ ユースケースに対応したアプリケーションのチューニング
エッジ アプリケーションの最も重要な側面は、柔軟性とパフォーマンスです。組織は、特定の要件を持ち、時には他のサイトとは異なるツールを持つエッジ サイトにアプリケーションを展開できるようにする必要があります。また、不安定な状況に対応できるアプリケーションも必要です。さらに、超低レイテンシーの状況に必要なパフォーマンスをアプリケーションが提供できるようにすることも、成功には欠かせません。
クラウドネイティブ テクノロジには、この 2 つの要件を満たすだけでなく、他にも多くの利点があります。
4. 複数のサイトにまたがるソリューションのスケーリング
1 つのデプロイメントを複数 (場合によっては数千) のデプロイメントにシームレスに拡張することは、適切なテクノロジを用いれば簡単にできます。分散したエッジ サイト間でアプリケーションのデプロイメントを管理するツールは、組織全体でエッジ AI を拡張しようとしている組織にとって非常に重要です。ツールの例としては、Red Hat OpenShift、VMware Tanzu、NVIDIA Fleet Command などがあります。
Fleet Command はターンキーで安全性が高く、数千台のデバイスに拡張することができます。詳しくは、デモをご覧ください。
5. エッジ環境のセキュリティ
エッジ コンピューティング環境は、クラウド コンピューティング環境とは大きく異なり、セキュリティに関する検討事項が異なります。例えば、データやハードウェアの物理的なセキュリティは、クラウドで展開する際には一般的に考慮されないエッジ サイトでの考慮事項です。クラウドからエッジまでのワークフロー全体を保護するマルチレイヤー セキュリティをエッジ展開に提供するためには、適切なプロトコルを見つけることが不可欠です。
「Edge Computing: Considerations for Security Architects」をクリックして、エッジ環境のセキュリティ確保についてご覧ください。
6. エッジ ソリューションのコストを正当化する
どのような技術であっても、そのコストを正当化するには、すべてのコスト要因とソリューションの価値を理解することに尽きます。エッジ コンピューティング ソリューションには、インフラストラクチャのコスト、アプリケーションのコスト、管理コストの 3 つの主なコスト要因があります。エッジ コンピューティングの価値は、ユースケースによって異なり、導入された AI アプリケーションの ROI に大きく依存します。
エッジ展開に伴うコストについては、Building an Edge Strategy: Cost Factors で詳しく説明しています。
エッジ コンピューティングの遍歴の次のステップは何ですか?
セッション終了後、49% が「エッジ AI のユースケースについてもっと知りたい」と回答し、エッジ コンピューティングの遍歴における次のステップとなりました。多くの主要なエッジ コンピューティングアプリケーションは、横断歩道の歩行者から小売店の棚にある物体まで、環境内の物体を認識するためにコンピューター ビジョンを使用しています。エッジ コンピューティングが提供する超高速パフォーマンスにより、企業はコンピューター ビジョンにエッジ コンピューティングを利用しています。これにより、オブジェクトが瞬時に検出されるようになります。
NVIDIA AI for Smart Spaces Ebook は、いくつかの主要なビジョン AI の使用例をカバーしており、これらはすべてエッジ コンピューティングの展開に使用することができます。
エッジ コンピューティング ソリューションの使用を開始する準備ができたら、NVIDIA LaunchPad をチェックしてみてください。LaunchPad を使用すると、組織はエッジでのアプリケーションの展開、管理、検証のエンドツーエンドフロー全体に必要なハードウェアとソフトウェア スタックに即時かつ短期間でアクセスすることができます。ハンズオン ラボでは、本番環境と同じテクノロジで同じワークフローを実行できるため、ソフトウェアとインフラストラクチャについてより確実な意思決定が可能になります。この無料トライアルにより、企業は、目標を達成するために自社の環境で最適なユース ケースとアプリケーションの種類を確認することができます。
エッジ コンピューティング業界は、エキサイティングで新しい業界です。組織がビジネス全体を通じて AI を導入/運用する方法を変える道筋が見えている新興技術が数多く存在します。組織が AI を採用し続ける中で、インフラの選択は、革新的なユース ケースにとって最も重要なものとなるでしょう。
「Edge Computing 201 webinar: How to Build an Edge Solution」では、アプリケーション、インフラ、セキュリティ プロトコルなど、エッジ コンピューティング ソリューションのコンポーネントをどのように組み立てるかについて深く掘り下げることができます。
翻訳に関する免責事項
この記事は、「An Introduction to Edge Computing: Common Questions and Resources for Success」の抄訳で、お客様の利便性のために機械翻訳によって翻訳されたものです。NVIDIA では、翻訳の正確さを期すために注意払っておりますが、翻訳の正確性については保証いたしません。翻訳された記事の内容の正確性に関して疑問が生じた場合は、原典である英語の記事を参照してください。
