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2024-10-13 12:47:00
AI は高度な自動化を前例のないレベルまで加速し、エッジ コンピューティングの需要を急増させると約束しています。エッジ コンピューティングの需要のかなりの部分は、分散型 AI 推論を提供する GPU クラスターで構成されると Ciena の Pete Hall 氏は説明します。
企業が AI 時代の遅延を最小限に抑え、エンドユーザー エクスペリエンスを向上させることに努めているため、エッジ データ センターは戦略的成長分野となるでしょう。 IDC の予測では、2024 年のエッジ コンピューティングへの世界の支出は 2,320 億ドルとなり、前年比 15.4% 増加すると予測されています。
過去 20 年間、世界では IT インフラストラクチャのクラウド化が急速に進み、パブリック クラウドに移行するアプリケーションの数が増加しています。柔軟性の高い消費モデルを備えた大規模なクラウド データ センターにより、コンピューティングとストレージのワークロードに魅力的なビジネス モデルが可能になり、ローカル ビルドを効果的に阻止できます。
ただし、データ処理が集中化されると、ユーザーとコンテンツ間のルートが長くなり、ユーザーがこのコンテンツにアクセスする際の待ち時間が長くなります。
この問題を解決するために、サービス プロバイダーはコンテンツ配信ネットワーク アーキテクチャに目を向け、特にストリーミング ビデオをターゲットとしてキャッシュ サーバーをユーザーの近くに配置しました。このアプローチは、ストリーミング サービスのユーザー エクスペリエンスを向上させるのに効果的であると同時に、ネットワークの一部の重いトラフィック フローの負荷を軽減します。
それにもかかわらず、これは、人気のあるストリーミング ビデオなど、頻繁に消費される反復可能なデータに対してのみ有効であり、ランダムなワークロードに対しては経済的に実行可能ではありません。
コンテンツ配信ネットワークはエッジ コンピューティングの最も広く使用されているユース ケースですが、エッジ コンピューティングの顕著で大きな期待されているアプリケーションは、自動化とマシン オーケストレーションを加速する可能性です。
厳密に同期する必要があるマシンの決定には、集中型のコンピューティング インフラストラクチャでは実現できないレベルの非常に低いレイテンシが必要です。
AI によって高度な自動化が前例のないレベルで加速すると見込まれており、私たちはエッジ コンピューティングの需要が急増しようとしています。そしておそらく、エッジ コンピューティング需要のかなりの部分は、分散型 AI 推論を提供する GPU クラスターで構成されることになります。
分散型コンピューティング インフラストラクチャの構築を加速することで、UAE とサウジアラビアは、AI 駆動型アプリケーションのパフォーマンスを強化し、この繁栄している分野における地域の競争力を高めることができます。
このインフラストラクチャは、待機時間を短縮するだけでなく、機密データをリージョン内に留めておくことにも役立ちます。 AI モデルのトレーニング、微調整、または推論は、一元的な場所に送信されるのではなく、ローカルに保持される方が望ましい可能性のあるデータを処理します。
コア データ センターの増強が世界の広大な範囲で展開され続けているにもかかわらず、エッジ データ センターへの移行は課題と機会の両方をもたらします。たとえば、データセンターが環境に与える影響は無視できません。国際エネルギー機関の予測によると、データセンター、仮想通貨、人工知能による電力消費量は、2022 年から 2026 年の間に 2 倍になる可能性があります。
そのため、データセンター プロジェクトでは、既存の電力網への負担を軽減するために、ストレージと処理の持続可能性を高めるためのさまざまな技術を検討しています。これには、最新の光学技術の採用、より効率的な冷却方法の実装、代替電源の利用が含まれます。
これは、猛暑の影響に対抗するために冷却システムに大きく依存している中東では特に重要です。持続可能性を高めるために太陽エネルギーなどの代替電源への移行が進んでおり、アブダビのマスダールシティでは持続可能な実践をデータセンター運営に統合しています。
アプリケーションをエンド ユーザーの近くに提供することは、AI アプリケーションにとって重要な要素です。ただし、これらの利点を実現するには、データセンター内およびデータセンター間のネットワークをアップグレードする必要があります。最先端の AI サービスは、日常的に使用されているデータセンターのサーバー内では実行できません。高性能のグラフィックス処理装置 (GPU) を備えたコンピューターが必要です。
地域の通信会社は、エンド ユーザーに近いことと、ソースに近い場所でデータを処理できる機能を活用して、ローカライズされた多数のサービスをサポートできます。その結果、ビジネス上の意思決定がこれまで以上に敏感になり、サービスの革新が爆発的に進むでしょう。
重要なポイント
- IDC は、2024 年のエッジ コンピューティングへの世界の支出は 2,320 億ドルとなり、前年比 15.4% 増加すると予測しています。
- データ処理が集中化されると、ユーザーとコンテンツ間のルートが長くなり、ユーザーがコンテンツにアクセスする際の待ち時間が長くなります。
- サービス プロバイダーはコンテンツ配信ネットワーク アーキテクチャに目を向け、キャッシュ サーバーをユーザーの近くに展開しています。
- コンテンツ配信ネットワークは、頻繁に消費される反復可能なデータに対してのみ有効であり、ランダムなワークロードに対しては経済的に実行できません。
- 厳密に同期する必要があるマシンの決定には、非常に低いレイテンシが必要ですが、集中型のコンピューティング インフラストラクチャでは実現できません。
- 分散型コンピューティング インフラストラクチャの構築を加速することで、UAE とサウジアラビアは AI 駆動型アプリケーションのパフォーマンスを強化できます。
- エッジ コンピューティング需要のかなりの部分は、分散型 AI 推論を提供する GPU クラスターで構成されます。
- アプリケーションをエンド ユーザーの近くに提供することは、AI アプリケーションにとって重要な要素です。
- AI サービスは日常的なデータセンターのサーバー内では実行できず、高性能のグラフィックス処理装置を搭載したコンピューターが必要です。
- AI サービスを実行するグラフィックス処理ユニットの高性能クラスターには、AI 関連データを移動するための高速ネットワークが必要です。
- 高速かつ大容量のデータセンター相互接続ネットワークは、投資の最優先事項として常に念頭に置く必要があります。
- 地域の通信会社は、エンドユーザーとの近さを利用して、ソースの近くでデータを処理し、ローカライズされたサービスをサポートできます。
- 国際エネルギー機関の予測では、データセンター、仮想通貨、人工知能による電力消費量は 2022 年から 2026 年の間に 2 倍になる可能性があります。
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