エッジコンピューティングは、データ生成が行われるネットワークのエッジに、コンピューティング能力とストレージをより近づけます。コンピューティング能力、ストレージ、接続性をデータ生成源に近づけることで、リアルタイムのデータ分析や意思決定など、機械知能の基盤となる大きなビジネス上のメリットが得られます。IoTセンサー付近のレイテンシに関連する問題を解消し、帯域幅を増やすことで、企業は運用技術（OT）から情報技術（IT）プロセスに至るまで、生産性と自動化を向上させることができます。
エッジコンピューティングモデルは、専用に設計されたハードウェアとソフトウェアが連携して相互運用性を実現し、数百万もの接続されたIoTデバイス、膨大で無制限のデータセット、そしてスマートセンサーとAI向けに訓練された機械学習アルゴリズムによる認知的な状況認識を可能にする、共生関係を実現します。
デバイスデータ
IoT技術とセンサーの爆発的な普及は、機械学習やインテリジェントモデリングの向上に役立つ膨大な量のデータを生成するのに貢献している。
インテリジェントな洞察
リアルタイムのデータアクセスとインサイトにより、エッジコンピューティングにおけるインテリジェンスと自動化がさらに進み、推論分析によってリアルタイム処理が可能になります。
戦略的行動
データと洞察に基づいた戦略的な行動は、コスト削減、リスク軽減、そしてより高い俊敏性による生産性と効率性の向上につながります。
リソース集約型のアルゴリズムのトレーニングはクラウドで行い、その後エッジに分散させることで、より軽量な推論機能がデータに対して迅速に処理を実行できる。
- デロイト・インサイト
IoTデバイスの爆発的な普及に伴うデータ量の急増により、エッジコンピューティングデバイスの重要性が高まっています。
センサーデータは年々増加していますが、エッジコンピューティングによってリアルタイムでデータを処理できるため、意思決定の迅速化、応答時間の短縮、そして最も重要な場面での自動化の向上を実現できます。
主要な業界トレンド
立地、立地、立地…
当社の堅牢なエッジコンピューティングは、厳格な環境試験と認定試験ラボでの検証に耐えた産業グレードの設計によって支えられています。当社の堅牢なエッジコンピュータは、今日の最も変動の激しいIoT展開において、処理能力、ストレージ、接続性をデータ生成源により近い場所に提供するのに役立ちます。スケーラブルなエッジコンピューティング向けの最新のコンピューティングハードウェアは、小型で堅牢、電力効率が高く、パフォーマンス重視である必要があります。多くの新しいエッジコンピューティングアプリケーションは、過酷な環境、遠隔地、モバイル環境に展開されており、ミッションクリティカルな信頼性を確保するためにハードウェアの堅牢化が求められています。
粉塵と破片
堅牢なエッジコンピュータのファンレス設計により、システムのパッシブ冷却が可能となり、エッジコンピューティングソリューションは、ほこり、破片、湿気、極端な温度にさらされる環境での展開に最適です。
極端な気温
堅牢なエッジPCは、幅広い温度範囲に対応するコンポーネントを使用して設計・製造されており、-40℃から85℃までの極寒から極暑の環境下でも十分に展開可能なシステムとなっています。
衝撃と振動
堅牢なエッジコンピュータは、ケーブルレス設計を採用し、SSD（ソリッドステートドライブ）を使用し、接合部の数を減らすことで、MIL-STD-810H規格に準拠した頻繁な衝撃や振動に耐えることができる。
低消費電力
エッジコンピューティングハードウェアは、消費電力と発熱量が少ない、高性能かつエネルギー効率の高いプロセッサを採用しているため、遠隔地への導入に最適です。これらのシステムは、不安定な電源供給による損傷を防ぐため、過電圧、過電流、逆極性保護機能を備えています。
小さなフットプリント
堅牢型コンピュータはコンパクトな設計を採用しており、設置面積が小さいのが特長です。そのため、スペースに制約のある環境にも設置可能です。壁面取り付けやDINレール取り付けなど、様々な取り付けオプションが用意されているため、堅牢型エッジコンピュータは迅速かつ容易に設置できます。
IoTデータの橋渡し
IoTエンドポイントからのセンサーデータは、毎日数百万台のデバイスがオンラインになるにつれて、日々増加し続けるでしょう。コンピューティングリソースをデータ生成源により近づけることで、リアルタイムの洞察が得られます。
超低遅延
堅牢なエッジコンピュータは、5GおよびWi-Fi 6ネットワークにおける最新の高度な無線技術を活用することで、エッジにおいて超低遅延の演算能力を提供し、最も重要なワークロードに対してリアルタイムのデータテレメトリを可能にします。
帯域幅の使用量を削減する
エッジコンピューティングソリューションは、データ生成源でデータをローカルに処理し、処理済みのデータのみをクラウドに送信して遠隔監視および制御を行うため、必要なインターネット帯域幅を削減します。
コスト削減
インターネットトラフィックの帯域幅、クラウドコンピューティングサービス、データ処理時間はすべて高コストであり、エッジコンピューティングによって大幅に削減できます。さらに、堅牢なエッジコンピュータは、電力効率の高いプロセッサを利用することでエネルギーコストを削減できます。
信頼性の向上
クラウドコンピューティングが中断、切断、または利用不能になった場合でも、堅牢なエッジコンピュータは引き続きサービスを提供できます。IoTデバイスの損傷やエラーを検出し、即座に対応することが可能です。
セキュリティ強化
TPM 2.0は、堅牢なエッジコンピューティングハードウェアを不正操作から保護します。処理のためにクラウドに送信するデータ量が減少するため、パケットの紛失や標的となる可能性が低減されます。
エンタープライズAIおよび機械学習モデルは、それぞれの固有のインテリジェンスニーズを満たすために、汎用性の高いハードウェアと専用ソフトウェアの組み合わせを必要とします。最先端のコンピューティング技術により、AIソリューションは徹底的にトレーニング、最適化、展開され、リアルタイムの洞察を得るための即効性のある効率性を実現します。
インダストリー4.0オートメーション向けエッジコンピュータの設計、エンジニアリング、製造における専門知識、および遠隔地やモバイルアプリケーションにおける堅牢なIoT展開
Premioは、半導体シリコンソリューションと強力な処理技術への特別なアクセスを提供するIntelのパートナーアライアンスプログラムに参加しています。PremioはTitaniumメンバーとして、エッジからクラウドまで、システムレベルのコンピューティングソリューションを設計・製造しています。
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Premioは、機械学習と人工知能を支える最新技術に関する深い知識を提供するNVIDIAパートナーネットワークの一員です。当社の堅牢なエッジコンピューティングソリューションは、NVIDIAのコンピューティング、仮想化、およびビジュアライゼーション製品ポートフォリオに含まれるエンタープライズパフォーマンスアクセラレーションカード（GPU）をサポートすることが検証されています。
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Premioのエッジコンピュータは、IoTネットワーク向けに分散型処理プラットフォームを必要とする開発者向けに、AWS IoT Greengrassを実行する認証を取得しています。AWS IoT Greengrassは、エッジコンピュータが収集および生成したデータに対してローカルでアクションを実行できるようにします。
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Premioは、Hailoのハードウェアパートナーエコシステムの一部であり、テクノロジーリーダーがドメイン固有のパフォーマンス加速機能を備えた高度なディープラーニング機能をさまざまなエッジコンピュータにもたらすことを可能にします。
堅牢なエッジコンピューティングは、通常のデスクトップコンピュータには適さない不安定な環境において、リアルタイムかつ低遅延のデータ処理とストレージを必要とするアプリケーションを実現するために使用されます。
エッジコンピューティングの一例として、砂漠にエッジコンピュータを設置して石油生産機械や設備を監視・制御することが挙げられます。エッジコンピュータとは、データ生成源のすぐ近くに設置され、そこで人々が意思決定を行う必要があるコンピュータのことです。この例では、エッジコンピュータが石油生産機械から情報を収集し、リアルタイムで処理・分析することで、オペレーターが迅速な意思決定を行えるようにします。さらに、エッジコンピュータは石油・ガス生産設備の遠隔監視・制御にも利用できます。
リアルタイムかつ低遅延のデータ処理を必要とするもう一つのアプリケーションは自動運転車であり、エッジコンピュータはわずか1ミリ秒という短時間で処理、分析、意思決定を行わなければならない。
堅牢なエッジコンピューティングが重要なのは、通常のコンシューマー向けデスクトップPCでは耐えられないような過酷な環境下でも、リアルタイムかつ低遅延のコンピューティングおよびストレージ能力をデータ生成源に近づけることができるからです。自動運転車、機械や設備の遠隔監視および制御、監視およびセキュリティ、工場自動化などのアプリケーションが挙げられます。エッジコンピューティングが重要なのは、エッジコンピューティングなしでは実現できないこれらのアプリケーションを可能にするからです。これらのアプリケーションでは、多くの場合、リアルタイムのデータ処理と分析が必要となりますが、クラウドに依存することは不可能です。なぜなら、データが数千マイル離れた場所からクラウドまで往復するのに数秒かかることが多く、リアルタイムの意思決定を必要とするアプリケーションにとっては長すぎるからです。さらに、エッジコンピューティングは、データを生成するIoTデバイスの数が増え続ける中で、クラウドにかかる負荷を軽減するという点でも重要です。
エッジコンピューティング自体は新しい技術ではなく、1990年代半ばからエッジコンピュータの一部はデータの保存、処理、配信に利用されてきました。しかし近年、導入されるエッジコンピュータの数は著しく増加しており、5G技術の普及に伴い、その数はさらに増加すると予想されています。業界をリードするアナリストは、エッジコンピューティング市場は2027年までに430億ドル規模に達すると予測しています。
エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングに取って代わるものではなく、クラウドコンピューティングを補完し、向上させるものです。エッジコンピューティングは、エッジコンピュータ上でデータの保存、処理、分析を行い、特定のトリガーを発動したデータのみをクラウドに送信してリモート監視と分析を行うことで、クラウドへの負荷を軽減します。これにより、IoTデバイスの継続的な増加に伴うクラウドへの負荷が緩和されます。AmazonのAWSのような大手エンタープライズクラウド企業は、クラウドからのデバイス制御と接続のためのダッシュボード管理を提供しています。
雲
クラウドコンピューティングとは、ストレージや計算能力といったコンピューティングサービスをインターネット経由で提供するもので、ユーザーはデータの保存や処理に必要なインフラに投資することなく、世界中のどこからでも自分のコンピュータを使ってサービスにアクセスできる。
角
一方、エッジコンピューティングはより分散型であり、ネットワークのエッジにエッジコンピューティングデバイスを配置することを伴います。エッジコンピューティングデバイスは、データ生成源の近くに配置され、データをローカルで処理します。エッジコンピューティングは、モバイルコンピューティングやIoT技術の実現を可能にしました。
リアルタイムの意思決定と予測分析の実現は、産業界のオペレーションにおいてますます重要な戦略的目標となっています。これは、急速なデジタル変革と、幅広い商業および製造アプリケーションにおける自動化アップグレードへのニーズの高まりによって促進される必須事項です。堅牢なエッジコンピューティングは、この分野において重要な役割を果たし、さまざまなセンサー入力データに基づいてデータ処理を高速化し、データソースに近い場所でのアクセスと分析を可能にします。たとえば、多くの新しいIoTアプリケーションの主な目標は、人間の能力やスピードを超えた高度なインテリジェンスを提供することです。これらのアプリケーションでは機械学習が必要ですが、アルゴリズムを効果的に処理および実行するには、専用のハードウェアによるサポートが必要です。
