クラウドからエッジへの移行。

エッジでのホスティングとデータ処理は、コンピューティングロジックの次のステップとなります。 ここ数十年の間に、中央の大型マシンにデータを保存する技術、パーソナルコンピューティング、そしてクラウドコンピューティングと進化してきました。 エッジは現在、情報の管理と処理にデータセンターを使用するのではなく、コンピューティングとデータストレージをデータソースに近づけることで、大量のデータを遠隔地に送る必要性を減らしています。 これは、スピード、可用性、プライバシー、データセキュリティの面で数え切れないほどの手機上網Plan。

同時に、よりスマートなデバイスが、クラウドからエッジへのデータ移行を促進しています。 デバイスにはAIに最適化されたチップセットが搭載されていることが多いと考えてください。 これらのチップは、より小さく、より経済的で、よりエネルギー効率に優れています。 そのため、デバイスは外部の処理よりも内部の処理をより多く処理できるようになります。 さらに、複雑なデータを処理し、ソリューションを管理するための予測能力も備えており、これらはすべて、より高いレベルの自律性を意味します。

よりスマートなデバイス、よりスマートな家。

現代の家庭には強力なデバイスが増え続けており、エッジコンピューティングは実現可能なだけでなく、実用的なものとなっています。 会社が借りたクラウドストレージに個人データを保存するのではなく、個人データを保存する？ ユーザーにとってのメリットは、それ自体が物語っています。

まず、帯域です。 これは、エッジテクノロジーがローカルにデータを分析することで、機器がユーザーのニーズにリアルタイムに対応する道を開くというよりも、むしろ、エッジテクノロジーがユーザーのニーズに対応する道を開くと言えるでしょう。 例えば、未来のスマートホームでは、コネクテッドセキュリティカメラが超高精細映像をより安価に再生することができます。 また、人工知能を搭載したカメラでは、人混みの判別や通過する車のカウントなど、Google HomeやAmazon Alexaなどのスマートスピーカーが実際に役立つ、より複雑な作業や計算も可能です。

次に、レイテンシーです。 クラウドコンピューティングは、アプリケーションによっては、必ずしも瞬時に近いレスポンスタイムを提供するわけではありません。 データを遠くまで転送する必要がないため、当然ながら限界遅延は小さくなる。 そのため、スマートホーム機器はより高速になり、ユーザーのコマンドに即座に反応し、リアルタイムに情報を提供できるようになるのです。 緊急サービスやアラームを発するスマートホームデバイスと連動した生活。 また、リアルタイムに顔を認識するドアロックや、調理温度を自動で変更するスマートIH調理器なども利便性を高めることができます。

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3つ目は、セキュリティです。 エッジコンピューティングは高速で低遅延であるため、ダウンタイムや中断が少なく、伝送中のデータ破損の可能性も低くなります。 さらに、エッジコンピューティングや通信の補完プラットフォームも成熟しています。 IoT機器間のp2p（ピアツーピア）接続を例にとってみましょう。 エンドユーザーとサーバー間の通信は、第三者のサーバーを一切介さず、直接かつ安全にメッセージを送受信することができます。 これは遅延をなくすだけでなく、本来クラウドで処理される別の要素をユーザーのコントロール下に取り戻すことを可能にします。 特に、ネットワーク接続された機器については、これまでのセキュリティの実績が乏しいため、この点が重要です。

よりスマートな未来を切り拓く。

実際、エッジにおけるAIは、家庭における真に将来を保証する技術の最初の波を象徴しています。 人工知能や機械学習は数十年前から存在していましたが、消費者向け製品への実用化が始まったのは今だけです。 例えば自動運転車は、AIの限界的な進歩の産物です。 これは、よりスマートAu Tau。

パンデミックは、このネットワーク化された機器への流れをさらに加速させました。 来年には、スマートホームの数は3億5千万戸を超えると予想されています。 今のところ、これらのアプリがどの程度進化していくかは、デバイスの種類や消費者の期待値が上がっていくにつれて、明らかになっていくことでしょう。 エッジにおける人工知能は、ユーザーのバイタルサインのパラメーターを分析すると自動的に緊急サービスに電話をかけるホームアラームシステムなど、家庭におけるモノのインターネットを永遠に変えてしまうでしょう。