スマートデバイスとエッジコンピューティングはどのように発展するのでしょうか?

スマートデバイスとエッジコンピューティングはどのように発展するのでしょうか?

エッジコンピューティングが増加しています。 AI とネットワークの進歩を組み合わせて、より強力なローカライズされたシステムを構築する、分析主導の未来ビジョンの幕開けに備えていますか?

エッジ コンピューティングは今年大きな発展が見込まれており、これらの変化はインフラストラクチャ、ネットワーク、分析に重要な影響を及ぼすでしょう。したがって、バランスを取っている他のすべての優先事項の中でも、今年はエッジ コンピューティングの開発に引き続き注目する必要があります。

[[324487]]

エッジ コンピューティングは、ネットワーク上のデバイスまたはゲートウェイに処理をもたらします。基本的な概念は、ローカル分析、ロボット機能、センサー操作などのプロセスをフィードバックするために、特定の種類の処理を極めて低いレイテンシで実行する必要があるという考えに基づいています。強力なエッジ デバイスとゲートウェイは、クラウドへの送信用にデータを圧縮したり、前処理を実行したり、中央のコンピューターにアクセスせずに自律タスクを処理および調整したりできます。

これらの機能により、エッジ コンピューティングは、モノのインターネット (IoT) の継続的な成長と 5G モバイル ネットワークの展開に密接に結びついています。分析とデータには、新たな大きな機会と課題が生まれるかもしれません。サポートインフラストラクチャを構築する必要があり、セキュリティに関する新しい要件が課され、IoT データを処理するための新しいモデルが必要になります。

応用事例

低遅延のデータ転送、非常に高い帯域幅、または強力なローカル処理機能を必要とするアプリケーションでは、特に機械学習 (ML) やその他の分析では、使用ポイントにできるだけ近い場所でのコンピューティングが常に重要でした。

現在最も顕著な用途の 1 つは、クラウドからのデータを必要とする自動運転車です。クラウドへのアクセスが拒否されたり、遅くなったりした場合でも、実行を継続できなければなりません。遅延の余地はありません。車両上のすべてのセンサーによって生成されるデータの量は膨大であり、ローカルで処理する必要があるだけでなく、クラウドに送信されるデータは、使用可能な帯域幅を過度に占有して貴重な時間を無駄にしないように、オンデマンドで圧縮して送信する必要があります。 IoT アプリケーションは、類似したプロファイルを共有しているため、エッジ コンピューティングの重要な推進力となることがよくあります。

エッジ コンピューティングは、自律デバイス、インダストリー 4.0 産業用ロボット、スマート ホーム デバイス、AR/VR、通信機能、AI と ML、医療と金融など、さまざまなユース ケースを開発しています。これらの各アプリケーション領域では、最小限のレイテンシと大量のローカル処理が有利になる状況が見つかる可能性があります。しかし、アナリストはこれがさらに進むと信じており、多くの企業もこれに同意している。

エッジ状態

エッジ コンピューティングは重要な新技術とみなされているため、多くの企業がすぐにこのトレンドに乗りました。進歩は遅く、必要な技術はまだ整っていませんが、ほぼすべての分野で限られた機会を見つけることができます。

State of the Edge レポートでは、今後 10 年間でエッジ インフラストラクチャとデータ センターに 7,000 億ドル以上の累積設備投資が費やされると予測されています。 Spiceworks の 2019 年の IT の現状レポートによると、従業員 5,000 人の組織の 32% がすでにエッジ コンピューティングを使用しています。 また、2019 年の Forrester Analytics グローバル ビジネス テクノロジー モビリティ調査では、意思決定者の 57% がエッジ コンピューティングの実装を計画していることがわかりました。多くのアナリストも同様に楽観的な予測を立てている。しかし、今日のエッジ コンピューティングは、このコンセプトが描く未来、つまり自律性、ユビキタス AI、あらゆる場所にあるスマート デバイスの未来とはほとんど似ていません。

エッジ コンピューティングは、大量の機能をエンド ユーザーの場所の近くに配置する分散型の分散コンピューティングです。したがって、これはコンピューターのパワーとモビリティの向上による自然な進化です。大きな変化は、インフラストラクチャの概念が適切なソフトウェアで標準化され、5G ネットワークが完全に運用されて世界中で利用可能になり、IoT コンポーネントの標準が開発され、コストが下がり始め、IoT 自体が成熟し始めるときに起こります。

開発動向

これは高い成長が見込まれる分野であるため、IBM、Cisco、Oracle、Microsoft、Amazon、Dell、Hewlett-Packard Enterprise、SAP などの大手業界ベンダーが、急速に成長する市場のシェアを獲得しようと、インフラストラクチャ分野に進出しています。

これは面白いですね。多くのアナリストは、エッジ コンピューティングの実現に向けてさらに前進するために 2020 年が極めて重要になると考えています。これは、5G ネットワークの成長、モノのインターネットの拡大、ユースケースの増加と関心の高まり (自動運転車の普及など)、5G ネットワークで何ができるかについての理解の高まりによるものです。現在の実装は、独自性が高く、何らかの制限がある傾向があり、成功したケースを再現することがはるかに困難です。

それでも、エッジ コンピューティングは間違いなく進化しており、この新しい未来に備えることが重要です。これは、AI とネットワークの最新の進歩を組み合わせて、より強力なローカライズされたシステムを作成する分析主導のビジョンです。

<<:  機械読解とは何ですか?これは自然言語処理とどのような関係があるのでしょうか?

>>:  ICLR 2020 におけるナレッジグラフ研究の包括的な概要

推薦する

Tencent TRS: 産業実践におけるメタ学習とクロスドメイン推奨

1. メタ学習1. パーソナライズモデリングの問題点推奨シナリオでは、データの 80% 分布の問題に...

調査によると、AIツールは企業の従業員が年間約400時間を節約するのに役立つことがわかった

7月10日、人材分析・計画会社Visierは、英国、米国、カナダ、ドイツの250社以上の企業の従業員...

GenAI の成功への道における 10 の「落とし穴」

生成型人工知能 (GenAI) を実装したいですか? 朗報です! ほとんどの IT 意思決定者は、こ...

人工知能の雇用に関するレポートによると、GenAI は米国のほぼすべての仕事に影響を与えるだろう

世界有数の求人サイトおよび採用プラットフォームである Indeed は、Indeed AI 求人レポ...

脳コンピューターインターフェースから量子コンピューティングまで: 今後 10 年間のトップ 10 のテクノロジートレンド

21 世紀の最初の 10 年が過ぎましたが、この 10 年間で私たちは多くの新しいテクノロジーによっ...

OpenAI がハッカーのグループチャットに潜入!盗まれたChatGPTは「Meow Meow GPT」に置き換えられました、ネットユーザー:まさに伝説的

ChatGPT がハッカーによって「ハッキング」された場合、OpenAI はどのように対応するのでし...

3nmなのに歯磨き粉を絞ってるだけ? A17 Proの実行スコアが公開:CPUマルチコアはわずか3.6%向上

昨日Apple A17 Proが正式リリースされ、3nmプロセスを採用していますが、その性能はどのよ...

2011 コンピュータソフトウェア試験プログラマー: アルゴリズム分析の基礎学習

コンピュータの問題解決のプロセスにおいて、データ構造とアルゴリズムはプログラムの 2 つの主要要素で...

...

Zhihu の Bridge Platform は、ビジネス機能を強化するコンテンツ運用プラットフォームをどのように構築するのでしょうか?

1. キーワードZhihu、Bridge、コンテンツ プール、コンテンツ管理プラットフォーム、コン...

Redis に基づく分散ロックと Redlock アルゴリズム

[[414221]]この記事はWeChatの公開アカウント「UP Technology Contro...

人工知能が高齢者の日常生活に影響を与えないようにする

若者はさまざまなスワイプサービスに慣れてきましたが、これは高齢者に一連のトラブルをもたらしました。医...

ザッカーバーグは7億ドルの配当金を受け取り、Metaの株価は14%急騰、オープンソース計画は成功したのか?

メタの株価は木曜日の時間外取引で14%近く上昇し、史上最高値に達したが、同社は初の配当を発表した。最...

注目の話題レビュー:自動運転タクシーは商用化まであと一歩

自動運転については長い間議論されてきましたが、それが本当に人々の生活に不可欠なものになるのはいつでし...