Edge Computing with 5G- シスコ 5G ショーケースで実施可能なデモ

シスコ 5G ショーケースでは、エッジコンピューティングのベネフィットを体感できるデモンストレーションをご用意しています。

エッジコンピューティング?クラウドコンピューティング?

「コンピューティング」と「クラウドコンピューティング」を並べてみるとき、クラウドの利用方法はなんとなくイメージできるけれどエッジのベネフィットって何?と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。エッジコンピューティングには、パブリッククラウド事業者、通信事業者に限定されず様々な業種のプレーヤーが参入してきています。またソリューションとしては、従来の IoT に限らず、広帯域&低遅延が必要となる高精細映像を使ったものも注目されています。

エッジのベネフィットとは何でしょうか。なぜクラウドではなくエッジなのでしょうか。クラウドの特徴と言えば、潤沢な計算資源を共有して利用できるという点があります。一方エッジには計算資源や電源に制限があります。しかしながらエッジにはクラウドにはないベネフィットがあるのです。

そのベネフィットをまとめると、以下の 4 点になります。

  1. プライバシー・セキュリティ:生データを扱う際に現地で処理が完結
  2. 通信量・通信料金:クラウド側と通信が不要
  3. 計算資源:一度モデルを配信すればクラウド側での計算が不要
  4. リアルタイム性:タイムリーな応答が可能

 

可能性を広げるエッジコンピューティング

エッジコンピューティングのこの 4 つのベネフィットを効果的に体感していただくため、5G  ショーケースでは Intel OpenVINO™を利用したデモンストレーションを用意しています。本デモンストレーションでは、通常の監視カメラをエッジコンピューティングを利用することで画像解析機能を持つ高性能な監視カメラへとアップグレードしを、解析結果のリアルタイム映像をご覧いただけるようになっています。基盤となるコンピューティングリソースには Cisco Hyperflex Edge というシスコの Hyper Converged Infrastructure を使用しています。

高性能なカメラへのアップグレードとは?

もう少し具体的にデモの内容を説明しましょう。下記の図左上の赤枠部分が通常の監視カメラです。もちろん監視カメラ自身には画像解析機能は具備しておりません。このカメラから得られた映像を 5G 経由でエッジコンピューティング基盤に転送、基板上で動作する Intel OpenVINO™が代わりに画像解析を実して 5G 経由で送り返すという構成となっています。カメラやセンサー自体には安価なデバイスを配置し、エッジコンピューティングと 5G という広帯域・低遅延なソリューションを活用することで、画像解析機能を持つ高性能なカメラやデバイスが動作しているのと同等のことをリアルタイムで実現しています。

 

5G Edge Computing への準備は今すぐ可能です

上記で紹介したデモンストレーションでは、画像解析処理の部分についても重要になります。画像解析で利用される機械学習モデルは一般的には独自で用意することになるため、該当のエッジデバイスで動作する形に変換する必要があります。また機械学習モデルのライフサイクル管理も必要になります。通常こういった管理は煩雑になりがちでエッジコンピューティングで得られるベネフィットを上回ってしまうことさえあります。

こういった課題を解決するため、本デモンストレーションでは Intel OpenVINO™というディープラーニング推論を高速に実行するためのソフトウェア基盤を採用し、これをエッジコンピューティング基板上で利用しています。Intel OpenVINO™には数多くの機械学習モデルが予め用意されているので、これを画像解析エンジンとして利用すればエッジコンピューティング基盤への展開が容易になります。

 

本デモンストレーションのユースケースである Intel OpenVINO™によるリアルタイム検出 はエッジコンピューティング活用のほんの一例です。5G ショーケースを活用して、エッジにあるコンピューティングリソースやデータの活用という視点で今後様々な活用方法をお客様とともに議論する場とできましたら幸いです。

シスコ 5G ショーケースの詳細はこちら:
www.cisco.com/jp/go/5gsc

 

堤 一記

2007年に新卒でシスコに入社。

サービスプロバイダー担当のアカウントSEとして9年間、NGNや3G/4G/5Gのモバイルネットワーク、データセンター、国際ネットワークなど様々なお客様や部署へのプリセールス活動に従事。その後、モバイルパケットコアの仮想化を3年間担当しお客様であるMVNOの完全仮想化を推進。

DXを担当するエンタープライズ・ソリューションアーキテクトチームを経て2019年より現職。データドリブンなビジネスに欠かせないデーターセンターソリューションを担当。

学生時代は理論物理学、数理物理学、脳科学を専攻し脳神経回路網のダイナミクスをモデルにより研究。