重要なリリース |エッジコンピューティングの主戦場、アリババクラウドビジュアルコンピューティング

最近、クラウドコンピューティング情報局第10号で、アリババクラウド製品の専門家である雲儒が、新製品であるView Computingの製品設計背景、製品機能、応用シナリオ、価値についてオンラインで全面的に明らかにし、ネットユーザーを新たな「視覚」の世界を探索するよう導きました。

5G時代では、視覚データが情報デジタル化の最も重要な媒体となる

雲爵氏の見解では、情報の大規模デジタル化は、大まかに3段階に分けられる。第1段階はテキストのデジタル化、第2段階は音声のデジタル化、第3段階はビデオと画像データの大規模デジタル化である。

1994年にとても興味深い写真がありました。ビル・ゲイツがCDを手に33万枚の紙の上に座り、1枚のCDに紙に記録された内容をすべて収めることができると誇らしげに発表したのです。この CD の容量は MB レベルです。 2010年、スティーブ・ジョブズはiPhoneを手に持ち、何万枚ものCDの内容、つまりGB単位の容量を保存できると主張した。

5G時代が到来すると、私たちが目にするビューデータ全体はどのような特徴を持つようになるのでしょうか。まとめると、1つ目は、携帯電話、車載端末、ドローン、ゲーム機など、さまざまな端末機器上で動画・画像データが広く生成されることです。 2 つ目の特徴は、データ量が 1 日あたり ZB レベルに達することです。 3 つ目の特徴は分散性であり、あらゆる場所の端末装置からビデオや画像データを生成できる。 4つ目の特徴は、データ全体の中で、動画や画像データの値密度が比較的低いことです。上記のすべての特性は、データのデジタル化全体に大きな課題をもたらすでしょう。私たちはこのような課題にどう対応すればよいのでしょうか?クラウド コンピューティングをどのように活用すれば、上記のようなシナリオの到来をより穏やかに迎えることができるでしょうか?ビューコンピューティング製品は、このようなビジネスシナリオに対応するように設計されています。

ビューコンピューティング - サービス（ビュー）端末コンピューティング向けクラウドPaaSサービス

Alibaba Cloud のビューコンピューティング製品は、ビュー端末にローカル接続、ストレージ、コンピューティングを提供する PaaS サービスとして位置付けられています。この製品は、Alibaba Cloud のエッジ コンピューティング ノードとパブリック クラウドの機能を組み合わせ、大規模なビュー端末デバイス向けにクラウドベースで設計されています。その中で、エッジ コンピューティング ノードは、都市レベルの範囲をカバーするクラウド コンピューティング ノードを提供し、デバイス端末に近づくことができます。同時に、ビューコンピューティングはパブリッククラウドの特性も組み合わせて、ビッグデータ分析、データ永続ストレージ、アプリケーションの展開を容易にします。

製品設計効果を実現するために、Alibaba Cloud はビュー コンピューティング製品アーキテクチャを 3 つのレイヤーで設計しました。

最初のレイヤーは、ビュー データ処理とエッジ コンピューティング ノード アーキテクチャの構築に向けられています。

物理リソース、ハードウェアの選択、基本層の基本的なネットワーク アーキテクチャを含むノード全体が、ターゲットを絞って設計されています。たとえば、大規模なビジュアル データ分析のためにデータを近くにキャッシュする機能を提供するために、アーキテクチャでは、データ キャッシュ (定期的なストレージ) 機能に対して特別な設計最適化が行われ、よりコスト効率の高いデータ ストレージ機能が近くで提供されます。定期的な保存を通じて、ビュー データはまずエッジ コンピューティング ノードに 1 日、10 日間、または 1 か月間保存されます。このデータをさらにデジタル化する場合は、さらにデータを永続化するためにパブリック クラウド リージョンに同期することもできます。このプロセスでは、エッジ コンピューティング ノードの AI 推論計算によって生成された高密度の貴重なデータも、エッジ ネットワークを介して中央領域に返され、さらにビッグ データ処理されます。

同時に、ノード アーキテクチャには、スクリーンショットのトランスコードなどの基本的なコンピューティング機能も備わっています。

エンドエッジクラウド連携による階層型コンピューティングのアーキテクチャ設計の第2層

いわゆるエンド・エッジ・クラウド連携型階層化コンピューティングは、ビューコンピューティング PaaS プラットフォームを通じてデバイス、エッジコンピューティング ノード、パブリック クラウドを効果的に接続し、適切な場所でデータを計算できるようにします。

この効果を実現するために、ビュー コンピューティングには、デバイス端末に接続して端末を制御する機能があります。特定のデータを端末で処理する必要がある場合、そのデータは端末で事前に処理することができます。同時に、近くのコンピューティング ノードは、デバイス ターミナルによって生成されたデータを最も近い場所に接続して計算することができます。計算によって生成されたデータは、パブリッククラウドを通じてさらに大規模に適用・分析することもできます。

このようにして、エンド・エッジ・クラウド連携による階層型コンピューティング システムが形成され、コンピューティング全体の効率を確保できます。

3 番目のレイヤーは、複数のノード間での共同ローカル コンピューティングです。

ビューデータは端末で生成されるため、顧客は端末に近いクラウドノードでデータを処理することを好みます。したがって、ビュー コンピューティングには、すべての端末デバイスが近くのエッジ コンピューティング ノードに接続され、エッジ コンピューティング ノードで処理および分析されるように、マルチノード コンピューティングを調整する機能が必要です。

ビュー コンピューティングは、位置認識とプラットフォーム スケジューリングの機能を構築します。プラットフォームによって公開される機能は位置認識が可能であるため、開発者は特定の物理ノードの位置に注意を払う必要はなく、ビジネス プロセス全体にのみ集中する必要があります。

上記の 3 層の製品アーキテクチャ設計に基づいて、View Computing には 3 つの主要な製品機能があります。

まず、デバイス端末に接続する機能があります。

View Computing に付属するワンクリック クラウド オープン プロトコル プラットフォームを使用して、端末接続とデータ アップリンクを管理できます。同時に、国家標準、RTMP、Onvif などの標準的な方法を使用して、デバイス端末のデータをクラウドに接続することもできます。 View Computing は、開発者の柔軟性にさらに適応するために、接続部分にもカスタマイズされた設計機能をいくつか用意しました。これにより、開発者はカスタマイズされたプロトコルに従って、データ コンピューティングによってデバイス端末のデータをクラウドに接続できるようになります。

2 番目は、ローカル データ ストレージ機能です。

ビュー コンピューティングは、近くのビューをキャッシュする機能を提供し、定期的なデータを近くに保存できるようにします。また、データをセンターに返す機能も提供し、データの永続性と大規模なデータ分析を容易にします。

3番目はAIの計算能力

View Computing は、DAMO Academy の AI コンピューティング機能を統合し、スクリーンショットやトランスコーディングなどの基本的なコンピューティング機能も備えています。ビデオ データ処理全体をより柔軟かつ便利にするために、View Computing はカスタム インターフェイスも提供しています。開発者は、独自のアルゴリズムまたはサードパーティのアルゴリズムを View Computing プラットフォームに統合して、より柔軟なビジネス開発を実現できます。同時に、View Computing は、開発者がより柔軟な統合を実現できるように、オープンで統合されたインターフェースとオープン プロトコルも提供します。

上記の製品機能を実現するために、基礎サポートには、スケジューリング、管理、アプリケーション ホスティング、監視、運用と保守などの技術モジュールが含まれており、より効率的な共同管理、より高い安定性と信頼性を実現します。

最終的に、ビュー コンピューティングは数十億の端末ビュー データをクラウドに持ち込むことができるため、顧客はそれをすぐに使用し、オープン インターフェイスに基づいてシンプルで効率的な開発を実行できるようになります。

ビューコンピューティングの典型的な応用シナリオ

さまざまなデバイス端末では、ビューコンピューティング製品の顧客は、ビジネスプロセス、データアプリケーション、および最終的なアプリケーションの展開を開発するだけで済みます。他のビュー データの接続、ストレージ、コンピューティング機能はすべて、ビュー コンピューティング プラットフォームによって引き継がれます。

具体的なユースケースに関しては、Alibaba Cloud はパートナーと協力して、次の 5 つのシナリオですでに実装しています。

1 つ目は、クラウドベースの高速道路ビュー データの実装に基づく道路コンピューティング シナリオです。最終的な効果は、車両交通全体がより安全になり、監視しやすくなることです。ビジュアルコンピューティングを使用してスマート高速道路システムを構築することで、交通ビデオを近くのクラウドで処理できるようになり、ビデオの遅延が10ミリ秒に短縮され、交通事故ビデオのAIコンピューティング応答時間が70％増加し、高速道路の安全事故処理の効率が80％向上します。これにより、完全なドメインのトラフィック状況認識が実現され、サービス レベルが大幅に向上します。

2つ目は教育シナリオです。典型的なクラウド教室は、オフライン教室をデジタル教室に変えます。ビューコンピューティング製品を通じて遠隔オンライン講義やオンライン学習を実現できます。同時に、ビューコンピューティングはビューデータに対してさらなる AI 分析とアプリケーションを実行することもできます。これにより、デジタル教室とデジタル教室のビューデータが AI コンピューティング機能を実現し、生徒の授業効率を向上させ、教師が教育結果をより適切に監視し、フィードバックを通じて教師自身の教育結果を徐々に向上させることができます。

3つ目は、新しい小売シナリオです。これは、視覚データを通じて小売シナリオの購買チェーンとサプライチェーンのリンクを接続し、小売シナリオの販売効率とサプライチェーンの効率を向上させるのに役立ちます。もちろん、サプライチェーンにおける典型的なシナリオは物流です。ビューコンピューティングは、設備から商品の配送と受領までのプロセス全体を監視することで物流シナリオを支援し、管理効率を向上させ、消費者がより便利なショッピング環境を楽しめるようにすることで、新しい小売業界のデジタルアップグレードを支援します。

4つ目は公共の安全であり、公共の安全、食品の安全、オープンキッチンなどのビデオシナリオが含まれます。クラウド上の動画のローカリゼーションとAI機能の重ね合わせにより、管理効率が向上し、ストレージコストも削減されます。

5つ目はホームエンターテイメントのシナリオで、クラウドゲームやAR/VRなどの視覚データの強化を通じてエンターテイメント効果をさらに高めることができます。

計算された製品価値を表示

まず、ビュー コンピューティングは、ローカル カバレッジと処理を提供する機能を備えたエッジ コンピューティング ノードに基づいています。ネットワーク全体のコストが低くなり、アクセスの柔軟性が高まり、低レイテンシを実現できます。

第二に、ビュー計算のデータ処理は階層的です。まず、端末上でデータを大まかに計算することができます。 2 つ目は、エッジ コンピューティング ノード上でデータを正確に計算し、さらに構造化して高密度の貴重なデータを抽出できることです。 3 つ目は、大規模なデータ アプリケーションと分析のためにデータをパブリック クラウドに送り返すこともできることです。

同時に、ビュー計算のデータ保存も階層化をサポートします。データはデバイス端末に一時的に保存できます。ビジネスで定期的な保存が必要な場合は、エッジ コンピューティング ノードを選択して、データをさらに定期的に保存することができます。一部のデータがより重要で永続的なデータ ストレージを必要とする場合は、データ コンピューティング プラットフォームのスケジュール機能を使用して、そのデータをパブリック クラウドに保存し、さらに永続的に保存することができます。

これにより、コストが削減され、容量拡張の柔軟性と利便性が向上します。

3 番目に、ビュー コンピューティングのもう 1 つの特徴は、場所に依存しない PaaS レイヤー クラウド サービスです。すべての開発インターフェースは、View Computing 製品を通じて顧客と開発者に均一に提供されます。製品の背後には、多数のビュー端末デバイス、エッジコンピューティングノード、パブリッククラウドがあります。したがって、データの場所を意識せずにデータ処理を実行できるため、適切なノードが最も適切で効率的なコンピューティング サービスを提供できるようになります。

このような製品設計の利点は、ネットワーク コストの削減と開発効率の向上です。

4 番目に、ビュー コンピューティングは、ワンクリック クラウド アクセス用のオープン プロトコルを提供して、デバイス ターミナル全体が簡単に接続およびアクセスできるようにするだけでなく、プログラマブル インターフェイスも開き、開発者が独自のアクセス プロトコルを定義できるようにします。全体的な AI コンピューティング機能に関しては、Alibaba Cloud DAMO Academy の AI 機能を統合できるだけでなく、カスタマイズされた方法を通じて、より細分化されたシナリオ向けの AI コンピューティングを実装することもできます。結果として、より柔軟な業務運営、開発効率の向上、コストの削減が実現します。

今後の展望

オンライン共有の最後に、雲爵は次のように述べました。「より多くのエコシステムパートナー（ノード層、アルゴリズム層）がAlibaba Cloudと協力して開発と実装を行い、より多くのビジネスシナリオでビューコンピューティングがもたらす利便性を活用できるようになることを期待しています。」同時に、ビュー コンピューティングには、よりインテリジェントなスケジューリング機能とよりスマートな管理機能が搭載され、大規模なデバイス端末が非常に便利なローカル アクセス、ストレージ、コンピューティングを実現し、ビュー データのより広範な価値を活用できるようになることも期待されています。