エッジコンピューティングとAIのためのSwissbitソリューション
サーバーとそのデータ処理は、大きな転換期を迎えている。ローカライズされたエッジコンピューティング、エッジベースの人工知能と機械学習、分散型IoT、フォグコンピューティングのためのリモート管理を備えたエッジサーバーの導入は、従来の集中型クラウドコンピューティングアプローチに取って代わりつつある。
過去10年間、クラウド・コンピューティングへの大きなトレンドがありました。アクセスのしやすさ、コスト効率、信頼性、メンテナンスの一元化、処理能力やストレージ容量の拡張性、改ざんに対するセキュリティ、容易な移行といった利点により、多くの企業がデータだけでなくアプリケーションもクラウドに移行するようになりました。
最近の人工知能と機械学習の発展は、待ち時間、中断のないデータ接続への依存、セキュリティへの懸念など、集中型コンピューティングの限界に直面しています。
人工知能のサポートにより迅速な意思決定が必要な場合、クラウドのアプローチはもはや通用しません。監視、物体識別、衝突検知などの画像処理では、データソースでストリーミングデータを処理するか、少なくとも可能な限り近くで処理する必要があります。コンテンツ配信は、多くの分散キャッシング・サーバーに分散する必要がああります。エッジ・コンピューティングは、分散したプラットフォーム上で高い処理能力を発揮します。
クラウド・コンピューティングとエッジ・コンピューティングの比較
エッジコンピューティングの利点
- 低レイテンシーとリアルタイム性：高い処理能力により、リクエストに対する迅速なレスポンスを保証することができる。
- 帯域幅の削減：エッジでデータの前処理を行うことで、クラウドに送信されるはずの無関係なデータをすべて削減できる。
- 信頼性と可用性の向上：多くの場合、クラウドへのデータ接続が中断しても、オペレーションを継続できる。
- データ・プライバシーの向上：機密性の高いデータを扱う企業は、知的財産へのアクセスを自社内で厳重に管理できる。
エッジサーバーの要件
ユーザ側（データソース）に近いということは、過酷な温度環境下での使用が想定され、また衝撃や振動に耐えうる設計が求められます。すべてのサーバー・コンポーネントは、このような過酷な条件にも耐えうるものでなければなりません。
エッジサーバーは、多くの場合、装置開発において熱設計の自由度が低い為、低消費電力のメモリ・コンポーネントが必要となります。さらに、データ保護の観点でデータセキュリティおよびデータの暗号化というセキュリティー要件が近年増加しています。
ストレージ製品の主な特徴
エッジサーバー用のストレージ製品は、以下の要件を満たす必要があります：
- 低消費電力とインテリジェントなサーマルスロットリングを備えた広温度範囲のストレージ。
- 安定した書き込みスピードと低レイテンシーを備えた中容量ストレージ。
- リモート管理機能を備えた完全暗号化SSD。
- 高耐久性のSSDは、寿命監視機能を強化し、寿命を延ばします。
- 低 DDPM レートの最高品質 SSD により、中断のない動作を実現。
- 信頼性の高い電力損失保護SSD。
- 高密度データ・ドライブに加え、小型フォーム・ファクタを用意
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人工知能（AI）と機械学習（ML）
人工知能とは、人間のような知能をコンピューティング・システムに実装し、訓練された意思決定やコンテンツの生成を可能にするアプローチであります。いわゆるAIサイクルは、人工知能システムの作成、展開、維持のさまざまな段階を包含しています。以下に、さまざまな段階を簡略化して示す。このサイクルは反復的であり、モデルはしばしば、新しいデータ、変化する要件、または進化するビジネスニーズに基づいて更新され、改良される必要があります。
AIサイクルの段階
問題定義問題と予想される解決策を定義することは、モデルに影響を与えるため非常に重要である。異なるAIタイプ（生成型、分析型、管理型）は、異なるモデル・アーキテクチャと学習プロセスを必要とします。 |
データ収集AIのトレーニングには、Swissbit Enterprise SSDのような大容量SSDに保存された高品質のサンプルデータの収集が必要です。 |
データ準備収集されたデータは、モデル学習に必要な細部まで強化または削減するために前処理されなければならない。この段階では、高速SSDと大容量DRAMが不可欠である。 |
モデル開発
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モデルのトレーニングと評価モデルは、自動化された、あるいは人間によるトレーニングを通じて、その結果を正解と比較することで学習する。GPU、TCU、HMBメモリ、高速SSDを備えた高性能AIシステムが必要である。この段階は、最終的なモデルが完成するまで、何度も繰り返される可能性があります。 |
モデルの展開とモニタリング最終的なモデルは、データ収集やトレーニングが行われた場所とは異なるプラットフォーム、通常はエッジサーバー上で実行されることが多い。ユーザーとの対話はモデルの改善に役立ちます。Swissbitは、堅牢な環境耐久性、低消費電力、コンパクトなフォームファクターを備えたエッジサーバーSSDを提供しています。 |
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エッジおよび AI アプリケーションに Swissbit を選択する理由は何ですか?
- 信頼できるパートナー ：高度なストレージおよびセキュリティ分野において 20 年以上の実績。長期耐用性と高い信頼性を備え、確かな技術で Made in Germany 製品を製造。
- 最高品質の製品とソリューション ：Swissbit 製品は、最高の信頼性、寿命、品質基準を満たすように設計されています。
- 手厚いお客様サポート ：豊富な知識を持つアプリケーションエンジニアとテクニカルセールスが、製品についてのご相談をお伺いします。
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