AI ベースのアプリケーションの場合、エッジの場所はデータの主要なソースとして機能します。利用可能なデータは、一定期間にわたって複数のエッジから収集したトレーニングに使用して、トレーニングデータセットを形成できます。その後、トレーニング済みモデルを、データが収集されたエッジに導入して戻すことで、本番環境のデータを専用の推論プラットフォームに繰り返し転送することなく高速な推論を実現できます。

ネットアップと NVIDIA は、 NVIDIA T4 GPU およびネットアップのクラウド対応ストレージシステムを搭載した NetApp H615c コンピューティングノードを基盤とする NetApp HCI AI 推論解決策を開発および検証しました。NetApp HCI は、あいまいさの範囲に対処し、設計の複雑さを排除し、推測に基づく作業を排除することで、エッジデータセンターでの AI 推論ソリューションの導入を簡易化します。この解決策は、 IT 組織に次のような規範的アーキテクチャを提供します。

エッジデータセンターでは、生成ポイントに非常に近い場所でデータを管理および処理します。このように近接することで、効率が向上し、データの処理に関連するレイテンシが低減します。多くの業種では、エッジデータセンターのメリットが認識されており、この分散型アプローチを採用するデータ処理が多用されています。

次の表に、エッジの垂直市場とアプリケーションを示します。