Azure IoT Edgeは、Azure IoT Hub上に構築されるIoTエッジコンピューティングサービス。
Azure IoT Edgeを使用すると、「Azure Cognitive Services」「Machine Learning」「Stream Analytics」「Functions」などのAzureクラウドワークロードをコンテナ化し、Raspberry Piから産業用ゲートウェイまで、さまざまなデバイス上でローカル実行させることができる。
今までクラウド内実行していた「分析処理」や「カスタムビジネスロジック処理」をデバイス側で実行できるため、カスタムソリューションの柔軟性やスケーラビリティを強化できるメリットがある。
Azure IoT Edgeにより、さまざまな処理をデバイス上で実行できる。
・AIモデルデプロイ
・コンピュータビジョンモデルのカスタマイズ
・リアルタイムストリーミングデータ処理
・サーバレスコードによるイベント処理
・SQL Serverデータベースのエッジデプロイ
・カスタムロジック処理 など
→Azure →Azure IoT Edge →Azure IoT Edge の価格
Azure IoT Edgeにより、ワークロードの一部をデバイス側(エッジ)に移動させることで、デバイスがクラウドにメッセージを送る時間を減らし、状態変化に対してより迅速に反応できるようにすることができる。
Azure IoT Edgeは、「管理機能」「セキュリティ」「スケーリング」を維持しながら、エッジデバイスとクラウドの間のパフォーマンスを最適化する。
Azure IoT Edgeを使用すると「機械学習」や「画像認識」など高度なAI機能をエッジデバイスにデプロイできる。
「Azure Stream Analytics」などのサービスやトレーニング済モデルをデプロイして、データをローカルで処理するようにすることで、必要なデータだけをクラウドに送信して分析できる。
必要最小限のデータのみの転送となるため、IoTソリューションにおけるネットワーク転送コストを削減できる。
「AI Toolkit for Azure IoT Edge」は、Azure IoT Edge互換のDockerコンテナにディープラーニングモデルをパッケージ化しREST APIとして公開する機能を提供する。
→GitHub →Azure / ai-toolkit-iot-edge
エッジデバイスは、物理的改竄やIPハッキングなどのセキュリティ脅威に直面する。
Azure IoT Edgeは、さまざまなリスクプロファイルやデプロイシナリオに拡張できるセキュリティを確保するために設計されており、すべてのAzureサービスで期待されるセキュリティと同一レベルの保護を提供する。
Azure IoT Edgeは、他のAzure IoTサービスと同じプログラミングモデルを採用しているため、同一コードをデバイスとクラウドのどちらでも実行できる。
Azure IoT Edgeは、クラウドへのネットワーク接続が不安定な場合でも、エッジデバイスを確実かつ安全に動作させることができる。
再度接続された時点で Azure IoTのデバイス管理により、自動的に最新のデバイス状態が同期されシームレスな動作が確保される。
参考元サイト
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