インテリジェントエッジが産業用AIで勝利する方法

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アップルの創業者スティーブ・ジョブズはかつて「リーダーと追随者の違いはイノベーションだ」と指摘した。調査会社アクセンチュアは2019年、16業界の企業幹部1,500人を対象に「競争力を新たな高みへ」と題した世界規模の調査を実施した。ほとんどの経営幹部は、AI を活用してビジネスの成長目標を達成できることに同意していますが、企業レベルで AI を拡張することは本当に難しいと認識しています。 AI の拡張とは、企業全体のさまざまなチーム、部門、個人が AI の価値を実現し、ワークフローで AI を活用して効率とビジネス成果を向上させることに取り組んでいることを意味します。

毎年、より多くのデバイスがインターネットに接続されるようになり、特に資本集約型の産業では、データ蓄積の量と速度が飛躍的に増加しています。その結果、データストレージとコンピューティングリソースの需要は増加し続けています。最近発表された「Flexera 2021 State of the Cloud Report」によると、COVID-19パンデミックにより、企業のクラウドコンピューティング支出が急増しています。実際、企業のクラウド コンピューティング支出は過去数年に比べて膨大かつ急速に増加しており、パブリック クラウド (AWS、Azure、Google など) とプライベート クラウド、またはこれら 2 つを組み合わせたハイブリッド クラウドを導入する企業がますます増えています。

イノベーションをリードする

クラウド サービスの導入率は加速していますが、多くの企業はまだアプリケーションをクラウドで実行していません。多くの企業は、応答遅延、データ セキュリティ、データ管理、ネットワーク規制の遵守、実装コスト、従業員のスキルの維持、エッジ コンピューティングに関連する課題に直面しています。

最初の重要な決定は、データをどのように送信し、そのコストを削減するかです。重要な業務を実行し、資産を効率的に運用しようとしている企業にとって、応答の遅延は制約または障壁と見なされます。低レイテンシを実現することによるメリットが、ネットワーク帯域幅を増やすためのコストを上回るかどうかを検討することは、あらゆる企業にとって重要です。これは、インフラストラクチャの制限により実現が難しい場合もあります。

もう一つの課題は、ネットワーク攻撃対象領域の拡大です。機密情報をクラウド プラットフォームに移行する企業が増えており、クラウドベースのインフラストラクチャを標的としたデータ侵害は 2018 年と比較して 2019 年に 50% 増加しました。データをオフプレミスに移行すると、潜在的なサイバー攻撃ベクトルの数が増えます。

データ侵害は単純な設定ミスや内部の脅威によって引き起こされる可能性があり、IT インフラストラクチャの一部をサードパーティ企業にアウトソーシングする場合は回避が困難になる可能性があります。したがって、この動的な環境においてデータ セキュリティを確保することは、企業にとって非常に重要です。

デジタル主権とは、企業が運営するために依存しているデータ、ハードウェア、ソフトウェアに対する制御レベルを指し、企業が直面しているもう 1 つの課題です。運用主権により、クラウド コンピューティング プロバイダーが顧客のワークロードに悪影響を与えないことが保証されます。ソフトウェア主権により、顧客は単一のクラウド コンピューティング プロバイダーへの依存やロックインなしにワークロードの可用性を制御できるようになります。さらに、データ主権により、特定の目的のみにアクセスを指定することにより、クラウド プロバイダーが顧客のデータにアクセスするのを防ぐメカニズムが顧客に提供されます。企業にとっての本当の課題は、特に機密データが複数のサードパーティ企業の手に渡る可能性がある場合に、クラウド サービスを管理する人を信頼することです。

サイバー規制のコンプライアンスには独自の複雑さがあります。コンプライアンス プログラムがクラウドの展開、インフラストラクチャ、環境、アプリケーションに合わせて進化し、さまざまなクラウド サービスとアプリケーションを安全に構成できるようにします。企業のオンプレミス データ センターからクラウド サービスへのデータの移動は、特にデータがサードパーティ企業によって所有および運用されている場合、コンプライアンスに違反する可能性があります。マルチクラウド戦略を採用している企業は、さまざまなクラウド サービスとアプリケーションが安全に構成されていることを確認するのが難しい場合があるため、いわゆるクラウド セキュリティ ポスチャ管理 (CSPM) のメリットを享受できます。

次の質問は、クラウド中心の実装にかかるコストに関するものです。 IDC が発表した調査レポートによると、世界のパブリック クラウドの年間支出は 2023 年までに 5,000 億米ドルに達する見込みです。クラウド コンピューティングの長期的なコストへの影響に対する認識が高まるにつれ、一部の企業は業務の一部をパブリック クラウドからオンプレミスのデータ センターに戻しています。ワークロードでは、クラウド コンピューティングのコストを削減するためにハイブリッド展開アプローチを採用する場合があります。この変化は、非常に強力な価値提案によって推進されています。つまり、インフラストラクチャがすぐに利用可能になり、ビジネスに必要な規模で提供されるため、ビジネス運営と経済性が向上します。

企業が直面している重要な課題は、経験豊富な従業員のスキルと知識を、退職前や合併・買収後に重要な戦略的リソースとして維持することです。そのソリューションの 1 つは、エッジでのワークフローを自動化することです。この自動化を AI および機械学習技術と組み合わせて活用することで、ビジネスのさまざまなレベルの主要な従業員の主要なスキルと知識を追跡、保存し、保持、改善し、新しい従業員と共有することができます。

最後に、エッジ コンピューティングの合理的なソリューションは、オンプレミスのデータ センターからクラウドにプロセス データを移行して推論モデルを実行するのではなく、アプリケーション (AI トレーニング済みモデルを含む) をエッジ実行環境に送信できることです。実用的な対応と洞察を従業員に迅速に伝えることができます。このメカニズムにより、時間、ネットワーク帯域幅、ストレージ容量、独立性の喪失、セキュリティ、プライバシーの面で、集中型クラウド コンピューティング プラットフォームの高コストが削減されます。

インテリジェントエッジビジョン

IoT デバイスの現在の運用状況では、エッジ コンピューティングは、IoT デバイスの近く (つまりエッジ) に展開されたクラウド サービスを通じて IoT データをインテリジェントに収集、集約、分析するというアプリケーション ベースのビジネス ニーズとして反映されています。エッジ コンピューティングの将来はクラウド コンピューティングの機能を補完することですが、クラウド コンピューティングがエッジ コンピューティングに置き換えられることはありません。これら 2 つのモデルの二重性により、クラウド コンピューティングとそのデータ センター間のリスクの分散が容易になります。これにより、エッジで中断のないリアルタイムの実用的な応答が提供されます。クラウド コンピューティングは、モデルのトレーニング、再トレーニング、メンテナンス、監視などの重要度の低いタスクを実行します。この組み合わせにより、目に見えない問題のリスクを最小限に抑えながら稼働時間を最適化できます。

インテリジェント エッジのビジョンを実現するには、今日のエッジ コンピューティング テクノロジーを最適かつスケーラブルな方法で活用し、インテリジェント エッジ ソリューションで価値の高い知的財産 (IP) を提供する必要があります。