エッジコンピューティング時代の到来は AI にどのような影響を与えるのでしょうか?

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近年、テクノロジー界では人工知能が注目されている分野となっている。中国では近年、Megvii Technology、SenseTime、Jialian Technology Video++、Yitu Technologyなどの優れたスタートアップ企業が誕生しています。しかし、5G、人工知能、モノのインターネットの登場により、従来のクラウドコンピューティング技術では、人工知能端末の「大規模接続、低遅延、大規模帯域幅」の要件を満たすことができなくなりました。

クラウド コンピューティングの機能はますます強力になっていますが、従来のクラウド コンピューティングでは、個人のプライバシーに関わる大量のデータを扱う場合、IoT ベースのアプリケーション サービス プログラムを効率的にサポートすることはできません。エッジビッグデータ処理時代のエッジクラウドコンピューティングは、これらの問題を非常にうまく解決できます。

エッジコンピューティングとは何ですか?

エッジ クラウドは、クラウド コンピューティング テクノロジーの中核とエッジ コンピューティングの機能に基づいてエッジ インフラストラクチャ上に構築されたクラウド コンピューティング プラットフォームです。エッジに包括的なコンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、セキュリティ機能を備えた弾力性のあるクラウド プラットフォームが形成され、中央のクラウドと IoT 端末による「クラウド - エッジ - エンド コラボレーション」のエンドツーエンドの技術アーキテクチャが形成されます。ネットワーク転送、ストレージ、コンピューティング、インテリジェントデータ分析などのタスクをエッジに配置して処理することで、応答遅延が短縮され、クラウドの負荷が軽減され、帯域幅コストが削減され、フルネットワーク スケジューリングやコンピューティング パワー分散などのクラウド サービスが提供されます。

簡単に言えば、エッジ コンピューティングとは、オブジェクトまたはデータのソースに近いネットワークのエッジでネットワーク、コンピューティング、ストレージ、およびアプリケーション処理機能を統合し、近くでインテリジェントなサービスを提供する分散プラットフォームを指します。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の逆の操作として理解できます。クラウド コンピューティングは、エッジまたはデスクトップからのコンピューティング機能とストレージ機能の集中を重視しますが、エッジ コンピューティングは、そのようなコンピューティング機能とストレージ機能をエッジに戻します。

エッジコンピューティングの理由

エッジコンピューティングが登場した主な理由は、クラウドコンピューティングのサービスが不十分であることです。クラウド コンピューティングでは、主に集中管理方式が採用されており、クラウド サービスによってより高い経済的利益を生み出すことができます。 Internet of Everything のコンテキストでは、アプリケーション サービスには低レイテンシ、高い信頼性、データ セキュリティが求められますが、従来のクラウド コンピューティングではこれらの要件を満たすことができません。

まず、モノのインターネット環境では、エッジデバイスが大量のリアルタイムデータを生成し、クラウドコンピューティングのパフォーマンスが徐々にボトルネックになりつつあります。 IDC の予測によると、2020 年までに世界のデータの総量は 40ZB を超えることになります。エッジ デバイスからのデータ量が増加するにつれて、ネットワーク帯域幅が徐々にクラウド コンピューティングの新たなボトルネックになりつつあります。第二に、ユーザーが電子ショッピングサイト、検索エンジン、ソーシャルネットワークなどを使用すると、ユーザーのプライバシーデータがクラウドセンターにアップロードされ、そこにユーザーのプライバシーデータが格納されます。ビデオデータをクラウドデータセンターに直接アップロードすると、ビデオデータの送信によって帯域幅リソースが占有されるだけでなく、ユーザーのプライバシーデータが漏洩するリスクも高まります。エッジ コンピューティング モデルは、この種の機密データに対してより優れたプライバシー保護メカニズムを提供します。 ***、クラウドデータセンターのエネルギー消費問題に関しては、クラウドコンピューティングセンターで実行されるユーザーアプリケーションがますます増えるにつれて、大規模データセンターのエネルギー消費需要を将来的に満たすことが難しくなるでしょう。このエネルギー消費問題を解決するために、エッジ コンピューティング モデルでは、元のクラウド データ センターで実行されている一部のコンピューティング タスクを分解し、分解されたコンピューティング タスクをエッジ ノードに移行して処理することで、クラウド コンピューティング センターのコンピューティング負荷を軽減し、エネルギー消費を削減するという目的を達成することを提案しています。

エッジコンピューティングの応用シナリオ

エッジ コンピューティングのアプリケーション シナリオは、カバレッジに基づいて、完全なネットワーク カバレッジとローカル カバレッジの 2 つのカテゴリに分けられます。完全なネットワーク カバレッジ アプリケーションの基本要件は、地域レベルとオペレータ ネットワーク レベルの両方でエッジ ノードのカバレッジからローカル コンピューティング (CDN、ライブ ビデオ、エッジ ダイヤリング/モニタリングなど) を確保すること、または十分な数のノードに基づいてネットワーク リンクを最適化することです。

ローカル カバレッジ アプリケーションの中核となる要件は、エッジ ノードのローカリゼーションです。つまり、エッジ ノードのアクセス距離は十分近い (<30 キロメートル) 必要があり、レイテンシは十分に低い (<5 ミリ秒) 必要があります。これにより、新しい小売、医療、その他の業界における監視データのクラウド移行など、ローカライズされたサービスのクラウド移行のニーズをサポートできます。このようなアプリケーションの大きな帯域幅要件は、レイテンシやコストの最適化など、エッジ クラウド コンピューティングのコアな利点を最もよく反映するシナリオです。

ライブ ビデオのメディア ストリームは最も近いエッジ ノードにプッシュされ、そこで直接トランスコードされます。トランスコードされたメディア ストリームは CDN エッジ ノードに配信され、ユーザーがアクセスすると近くでコンテンツが返されます。エッジ ノードに基づくサービス、ライブ ストリームのアップストリームおよびダウンストリーム コンテンツ プッシュ、およびトランスコーディング処理をセンターに戻して処理する必要がなくなり、ビジネスのレイテンシが大幅に短縮され、インタラクティブなエクスペリエンスが向上します。同時に、エッジ処理アーキテクチャにより帯域幅コストも大幅に節約されます。

まとめ：

これまで、AI はデータ分析やアルゴリズム操作を実行するために強力なクラウド コンピューティング機能に依存する必要がありました。テクノロジーが成熟し、新しいアプリケーションが登場するにつれて、ビジネスのデジタル化の概念が徐々に人々の心に浸透してきました。チップの能力は継続的に向上し、エッジコンピューティングプラットフォームは成熟しており、AIに予備データのスクリーニングと分析、デバイスのリアルタイム応答などを支援する強力な機能を与え、産業分野、スマートシティ、ビデオ認識のサービスをさらに向上させることができます。エッジクラウドコンピューティング技術は、人工知能やモノのインターネットなどの分野で重要な要素となり、さらに発展し、潜在的な顧客やシナリオが次々と生まれていきます。エッジクラウドコンピューティングの応用シナリオが増えるにつれて、ユーザーニーズの変化が今後の注目点となるでしょう。エッジ クラウド コンピューティングがうまく実行されれば、従来のクラウド コンピューティングよりもはるかに低いコストでプロジェクトを実装できるようになります。