最近注目される「エッジAI」。それは、エッジデバイスと呼ばれている端末自体に判断ができる機械学習（ML）やディープラーニング（DL）を搭載した機器をいい、「エッジコンピューティング」をAIに応用したものとも言えます。製造現場におけるAIカメラやIoTデバイスなど、AIによる判断が必要になる現場に近いデバイスに学習用モデルを実装し、そのデバイスだけで異常か正常かを分析したり判定を下したり、予兆保全を行なったりすることです。
必要なデータだけをサーバーに送信するエッジAIは、すべてのデータを送信するクラウドAIに比べ、通信データ量を抑えられるので、コストが下がります。
クラウドによるAIではデータを送信し、結果を受け取るために再度通信するため、時間がかかってしまいます。エッジAIはデータを端末内で処理するので、よりリアルタイム性が増します。
クラウドにアップロードしたくない、または通信に載せたくない機密データも端末内でとどめておけるので、情報漏洩（ろうえい）を防ぐことができます。
すべてのデータをクラウド等に送信
必要なデータだけをクラウド等に送信
エッジで推論実行
このようにうまくエッジコンピューティングにおいて、AI/MLが注目されていますが、オンプレミスにおける環境構築は決して容易ではありません。
スタイルズではこのようなMLOpsと呼ばれる環境構築をDocker、Kubernetes、Rancher（K3s）などのコンテナ技術や、GitLabによるCI/CDも含めた環境の教育サービス、PoCも含めたコンサルティングサービスから始めて、必要なライセンス・正式保守サービスまで含めたソフトウェア部分をご提供します。
またエッジAIに最適な、NVIDIAなどのGPU製品も100%親会社である菱洋エレクトロ株式会社からご提供しております。
NVIDIA® Jetson Xavier™ は、手のひらサイズながらも電力効率に優れた多数の小型デバイスへML（機械学習）やDeep Learning（深層学習）などに用いるGPUコンピューティングにおいて、小さな消費電力と優れたパフォーマンスを活かしIoTシステムの新しい世界を開く製品です。
スタイルズの100%親会社である菱洋エレクトロ株式会社は、NVIDIAが展開するパートナープログラム「NVIDIA Partner Network（以下、NPN）」に加入する企業の中で最も優れた一次代理店に授与されるアワード「NPN Partner Award」における「Best Distributor of the Year」を2022年に受賞いたしました。
半導体/デバイス事業とICT/ソリューション事業を手掛けるエレクトロニクス商社として、両事業を展開する強みを活かしたIoT/AIなどをキーワードにしたビジネスに注力しています。最先端の半導体技術をお客様にご提案する一方、エッジからクラウドまでを幅広くサポートし、さまざまな産業分野のお客様のビジネス課題の解決をご提案しています。
Kubernetesはサーバーを集中管理するための基盤製品です。
RancherはKubernetesを楽に運用するための基盤製品です。
K3sやFleetは大量のエッジをクラスター運用するための基盤製品です。
SUSE RancherはKubernetesの運用基盤として、すべてのクラスターを集中的に管理してコア・クラウド・エッジにおいて一貫した運用を実現することができます。
K3sは、軽量ながら強力な認定Kubernetes配布パッケージを提供するCNCFサンドボックス・プロジェクトです。リソースが制限された遠隔地やIoTデバイスにおいて、本番ワークロードを適切に実行できます。
Fleetは、例えばグローバルな製造現場に配備された100万台レベルの地理的に分散したKubernetesクラスタを管理することを可能にする製品です。
スタイルズは、 SUSE Rancherの正規パートナーとして、
上記製品を活用した
「JetsonエッジMLOpsのPoC支援サービス」をご提供しています
その内容は、コンテナ周辺だけにとどまらず、
GitLabによるCI/CDのPoCやコンサルティングも
提供しています
自動車部品メーカーの業界最大手アイシンでは、製造ラインの目視検査を自動化するにあたりデバイスにNVIDIAの「NVIDIA® Jetson Xavier™
NX」を導入し、AI（人工知能）を活用。そのソフトウェア管理を「Kubernetes（K3S）」とその運用基盤である「Rancher」で実現した。
管理単位がアプリケーション(Docker=コンテナ)になったことで、より柔軟なアプリケーションのスケールアウト(規模拡大)ができるようになった リソース管理がより効率的になった DevOps、CI/CDツールとの親和性が上がった インフラ構築の手順が減り、自動化できるようになった インフラの堅牢性が上がった
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