エッジコンピューティングとエッジ AI とは何ですか?

この記事では、エッジ コンピューティングとは何かを簡単に紹介し、クラウド コンピューティング処理の一部をエッジ コンピューティングに置き換えることがなぜそれほど重要なのかについて説明します。また、エッジ AI の概要も説明します。

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エッジコンピューティング

エッジとは、データ ソースに近い処理テクノロジ、つまり、データの取得元となるノードでデータを処理することを意味します。従来のクラウド コンピューティングでは、データをクラウドに転送し、処理して、結果をエッジに返します。統合処理方式です。クラウドコンピューティングの処理方法では、機器がリアルタイムでオンラインになり、大量のデータを転送する必要がある。ただし、インターネットに頻繁に接続できないサービスや、ネットワーク リソースにボトルネックがあるサービスの場合は、データ ソース ノードでデータを処理する必要があります。

エッジ コンピューティングには、セルラー センサー ネットワーク、自己組織化、相互ピアリング、分散型クラウド/フォグ、仮想エッジ コンピューティング、データ ストレージとリカバリ、自律型自己修復ネットワーク、分散型クラウド アプリケーション、拡張現実など、最も広範なインフラストラクチャが含まれます。

エッジコンピューティングとクラウドコンピューティング

エッジとは、ネットワーク内のどこかに行くのではなく、ローカル (またはローカルに近い) サービスを意味します。これは、自動冷蔵庫などの別の物理コンピューター、またはソースに可能な限り近い場所に配置されたサーバー（つまり、サーバーは地域内にあり、地球の反対側にはない）である可能性があります。

低遅延が求められる場合や、ネットワーク自体に常にアクセス可能とは限らない場合にエッジを活用し、リアルタイムで選択を行うことができます。

ほとんどのクラウド アプリケーションは、データをローカルで受信し、クラウドに送信して処理し、返します。エッジとは、クラウド コンピューティングが不要であり、クラウド内のエッジ人工知能アルゴリズムをエッジで展開して運用できることを意味します。

エッジコンピューティングはなぜ必要なのでしょうか?

• 一部の地域では、ネットワーク接続のコストが高く（帯域幅とエネルギーコストが高い）、リアルタイム接続がボトルネックになっていますが、この環境ではエッジコンピューティングによって解決できます。
• 自動運転車など、リアルタイムの応答を必要とする一部のアプリケーションでは、ネットワークのわずかな遅延でも災害につながる可能性があります。
• 企業の機密データなど、一部の重要なデータはクラウド上の攻撃に対して脆弱です。
• 特別に設計された最適化ルーチンにより、エッジ測定において優れたパフォーマンスを実現します。

エッジコンピューティングの種類

• デバイス エッジ: エッジ コンピューティングは、消費者の既存の環境のパラダイムに組み込まれます。たとえば、Microsoft Azure IoT Edge や AWS Greengrass などです。
• Cloud Edge: このエッジ コンピューティング プラットフォームは、パブリック クラウドの拡張機能です。このトポロジの典型的な例は、地理的境界を越えて静的コンテンツをキャッシュして配信するコンテンツ配信ネットワークです。

エッジAI

エッジ AI では、AI アルゴリズムはハードウェア コンピューター上でローカルに処理され、コンピューターに触れることはありません。システムから生成されたデータを消費し、ミリ秒単位の応答時間で処理して、リアルタイムの洞察を可能にします。

例：

設計上、ポータブル電動工具はネットワークのエッジに配置されます。エッジ インテリジェンス プログラム フレームワークは、マイクロプロセッサ上の電動工具データを介してリアルタイムで実行されます。ドライブ ツールでは、プログラム エッジ インテリジェンスがデータを生成し、そのデータをローカル コンピューターに保存します。ローカル マシンは勤務時間中にインターネットに接続され、取得と分析のためにのみクラウドにデータを送信します。長いバッテリー寿命は、上記のアプリケーションの主な機能の 1 つです。電源の入ったマシンがクラウドにデータを継続的にダウンロードしていると、バッテリーがすぐに消耗してしまいます。エッジコンピューティングを使用すると、データ接続時間を短縮し、バッテリー寿命を延ばすことができます。

エッジAIの利点

（１）コスト削減

エッジ AI は接続性とネットワーク伝送効率を削減し、ネットワーク経由で送信されるデータ量を削減します。ネットワーク通信コストを削減し、元々のコストを削減できます。

（２）安全保障

監視カメラ、自律走行車、航空機などの状況で AI を活用することで、情報はユーザーにとって関連性のあるものになります。エッジ AI はデータをローカルで管理するため、ストリーミングにより大量のクラウド データを保存せずに問題の発生を防ぎ、プライバシー攻撃のリスクを軽減します。強化された保護アプリケーションを使用して、エッジ AI システムを安全に保つことができます。

（３）迅速な対応

ご存知のように、エッジ AI システムは、集中型 IoT モデルと比較して、データを非常に高速に処理できます。これには、観測データが同じハードウェア内で直接送信されるため、データの活用、意思決定、介入などのリアルタイム操作が必要であり、自動運転車などのミリ秒規模のアプリケーションに最適です。

（4）管理が簡単

エッジ AI システムは自己完結型であり、データ サイエンティストや AI 開発者が管理する必要はありません。情報と洞察は、視覚的に優れたインターフェースやダッシュボードを通じて自動的に配信したり、現場で利用できるようにしたりできます。