IoTにおいて「より速く、よりスマートに、より良く」という考え方がエッジコンピューティングとして結実しました。これは、IoTセンサーがデータを生成する場所の近くでテクノロジーと処理を行う新しい概念です。データセンターのような安定した環境では最適です。しかし、予測不能な過酷な環境ではどうでしょうか？そこで登場するのが堅牢なエッジコンピューティングです。これは、エッジコンピューティングのローカライズされたデータ処理を、より要求の厳しい産業用IoT（IIoT）環境に拡張するものです。Premioの特殊なハードウェア（図1）により、高度なソフトウェアアルゴリズムはエッジを超えて、IIoTの効率と統合に必要なインテリジェンスを提供し、重工業アプリケーションにおける自動化を推進することができます。
図1 - Premioの堅牢なエッジコンピュータは、ミッションクリティカルな処理、ストレージ、クラウドとのテレメトリーのために、データ生成元やエンドポイントに近づきます。
高速自動化、欠陥検出と防止、画像認識などのアプリケーションを考えてみましょう。これらはすべて、機械が人間と同等の能力を発揮する一方で、速度と精度が向上したエコシステムで機能します。コンピュータビジョンは、ビジョン技術と認知的機械学習処理能力を組み合わせて、人間の脳やニューラルコンピューティングネットワークのように画像を摂取して適用します。これにより、より高い効率と継続的な改善のために、新しいデータでシステムを学習させ、再学習させます。これらのアプリケーションでは、より高速な計算能力と高度なリアルタイムグラフィックアクセラレータが、リアルタイムでエラーを発見する上で新たな、そしてますます重要な役割を果たします。そして、厳しい物理的環境では、堅牢で高性能なシステムにとって、信頼性の高い展開が最優先事項です。外部エンクロージャから内部コンポーネントに至るまで、すべての要素が、過酷な温度、激しい振動、湿気や汚れの存在などの環境問題に対処するために根本的に設計されている必要があります。極めて高い処理能力とストレージ容量も重要であり、長寿命システムにおいて安定した24時間稼働を保証する必要があります。
これらの要因は、過酷な物理的環境における人工知能と機械学習を処理するために特別に構築された、堅牢なエッジコンピューティングの必要性を完璧に定義しています。堅牢なエッジ戦略により、ITインフラストラクチャを運用レベルに近づけることができ、リアルタイムの意思決定を促進する運用インテリジェンスと機械学習を提供します。これにより、インテリジェントな機械が独立して動作できるようになり、人間はより戦略的なビジネス業務に集中できるようになります。コストは削減され、安全性は向上します。これらは、よりスマートでリアルタイムのデータ洞察によってもたらされる価値であり、自動生産ライン検査、インテリジェントセキュリティ監視、生物医学画像処理、ビジョンガイドロボット/車両など、幅広いアプリケーションに適用されます。
これらはすべて、堅牢なハードウェアプラットフォーム上でスケーラブルな処理能力とグラフィックス性能を活用することにかかっています。システムが物理環境の厳しさに制約され、レイテンシ、帯域幅、信頼性の問題に非常に敏感である場合でもです。例えば、Premioの次世代堅牢エッジシステムは、確立されたデータセンタープロトコルであり、エッジワークロードにもメリットをもたらすNVMe™（Non-Volatile Memory Express）を活用しています。
スマートな堅牢エッジ設計には、TPM 2.0暗号鍵を活用して、デバイス間のデジタルデータ通信を外部からの攻撃から保護するハードウェアベースのセキュリティも備わっています。このプロトコルは、エッジ自律性と相まって、機密データと信号を保護し、安全性の低いクラウドリソースに再ルーティングすることなく処理を可能にします。これは、堅牢エッジコンピューティングにとって重要な利点です。
堅牢なエッジでは、機能とコストの適切な組み合わせには、多様な高速I/O、マルチコアアクセラレータ、およびネットワークエッジでの深層学習と推論分析を可能にするグラフィックスエンジンが含まれている必要があります。Premioのエンジニアリングチームにご連絡いただき、堅牢なエッジと、スマートなハードウェア戦略がシステムの寿命と信頼性の高いリアルタイムソフトウェアアルゴリズムのパフォーマンスをどのように実現できるかについて、より深い洞察を得てください。当社のチームは、設計から製造、展開まで協力し、データソースの近くまたはデータソースで高速かつ予測的な分析によって推進されるリアルタイムの意思決定に重工業運用を導く準備ができています。
堅牢なエッジとそれが組織にとってどのような意味を持つかについて、より深く掘り下げるには、Electronic Designの記事をご覧ください。