1セント硬貨の上に置かれた、Googleのエッジデバイス向けASICチップ「Edge TPU」
提供：Google
2018年7月、Googleはスマートコネクテッドデバイスの大規模な開発や配備に向けた2製品を発表した。1つは「Edge TPU」であり、もう1つは「Cloud IoT Edge」だ。Edge TPUは「TensorFlow Lite」による機械学習モデルをエッジデバイス上で実行するために設計された専用の小型ASICだ。一方、Cloud IoT EdgeはGoogleのAI機能などをIoTゲートウェイやエッジデバイスにまで拡張するソフトウェアスタックだ。
Cloud IoT Edgeは3つの主要コンポーネントで構成されている。それらは、GoogleのCloud IoTプラットフォームの他のコンポーネントとやり取りしながら、エッジデータの格納や変換、処理、インテリジェンスの抽出を行う（少なくともCPUを1基搭載した）ゲートウェイデバイス向けのランタイムと、エッジデバイスをクラウドに確実に接続するための「Edge IoT Core」のランタイム、あらかじめ訓練されたモデルを用いてMLの推論処理を実行する、TensorFlow Liteに基づいた「Edge ML」のランタイムだ。
提供：Google
今後の予想
エッジ／フォグコンピューティングに向けた変革は、コンピューティングの歴史のなかで定期的に発生する、フォーカスの大きなシフトの1つであり、過去の例を挙げるとメインフレームからデスクトップPCに向けた、そしてオンプレミスのデータセンターに向けた、さらにはクラウドセンターに向けたシフトに相当するものだ。われわれは現在、ゲートウェイやノードによる「フォグ」によって仲介され、1つにまとめられた膨大な数のスマートIoTデバイスと、既存要素との混在に直面している。こういった変革は、デバイスの接続性がボトルネックとなっているが、5Gモバイルネットワークの普及によって大きく前進するはずだ。
IoTのデータストリームをタイムリーに分析することで恩恵を受けられる業界（実質的にすべての業界だ）であれば、エッジ／フォグコンピューティングに興味を抱くだろう。また、このテクノロジスタックに携わるベンダーの眼前には、手がけているスタックのレベル（すなわち標準やネットワーキング、コンピュート、ストレージ、アプリケーション、サービス）にかかわらず、大きな機会が横たわっていると言える理由がここにある。
かつてないほどの規模のデータが、かつてないほど多くの場所で生成、処理、格納されるなか、インフラの管理やデータのセキュリティ、プライバシー、ガバナンスをめぐる課題が今まで以上に重要となってくるだろう。これらの課題ができるだけ早く解決されることを願っている。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
