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Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス

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クラウド×エッジAI Day [ハンズオン+セッション]
2022/2/25

マイクロソフト コーポレーション
IoT テクニカルスペシャリスト 平井 健裕

Transcripción

  1. 1. Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス Takehiro Hirai IoT Technical Specialist GPS - Global IoT Partner Ecosystem
  2. 2. アジェンダ • Microsoft の Edge AI への取り組み • パートナー様ソリューション のご紹介 • Azure IoT サービスのご紹介と最新情報 • Azure Percept のご紹介 • 最後に
  3. 3. Azure Arc Azure サービス Azure IoT Azure Stack
  4. 4. クラウドの実質的に無制限な コンピューティングパワーと、 ネットワークのエッジにある応答性 に優れたデバイスとを組み合わせ、 それぞれのメリットを生かす形で ソリューションを構築する インテリジェントな クラウド + エッジ
  5. 5. 一貫性のある クラウド サービスを オンプレミスに提供 パブリック クラウドに 接続された オンプレミス リソース ハイブリッド アプローチ
  6. 6. 我々のビジョンは IoT をより “シンプル” にしてメインストリーム化すること 我々の戦略 パワーとシンプルさのバランスがとれた、 ワールドクラスの統合されたサービス群 を構築する 1 重点分野におけるパートナー エコシステムの構築と活用 2 デジタルトランスフォーメーション の真のパートナーとなる 3
  7. 7. Microcontroller Azure RTOS & Azure Sphere IoT Devices Azure IoT Device SDK Edge Devices Azure IoT Edge Edge Appliances Azure Stack Edge Azure Stack HCI Edge Stack Azure Stack Hub Hyperscale Cloud Edge Regions より特化 最小限のサービス より汎用的 より多くのサービス クラウド+エッジのフルスペクトルなフォームファクタ Azure サービスの可用性 センサー + 制御 センサーからインタラクティブへ 統合プラットフォーム グローバルスケール Microsoft の 包括的な IoT 製品 ポートフォリオ
  8. 8. 自律的またはエッジでの意思決定の ため、2023年には IoT 展開の 70% に AI が組み込まれる * 2024年までに 15億ドルの エッジデバイス が販売される ** Source: Deloitte 1. 2. 4. 3. セキュリティとコンプライアンス Edge AI の目的 :
  9. 9. 世界初*1AI処理機能を搭載したインテリジェントビジョンセンサー AI Embed Recognition in Logic Layer Logic Pixels ※1 : イメージセンサーとして。ソニー調べ。(2020年5月14日広報発表時) X
  10. 10. https://www.youtube.com/watch?v=wIaq6RBY9bk 在庫十分 在庫少ない IMX500スマートカメラ+Custom Vision で商品の在庫確認 IOUを利用して判別 1) Teamsを通じて通知 2) Fitbitにも通知 3) Power BIにて可視化 Co-Innovation Lab - 株式会社EBILAB 様- X
  11. 11. AI映像解析プラットフォーム 写真・イラストなど 12
  12. 12. エッジデバイス 映像解析 プラットフォーム AIアプリ (認識エンジン) が提供するコンポーネント群 映像データをエッジ処理するデバイス 「Azure IoT Edge」を利用 「Microsoft Azure」 ベースのプラットフォーム 実績のあるAIアプリを数多く採用 「Azure AI」による更なる価値提供へ 提供内容 13
  13. 13. Azure Sphere / MCU での実行例
  14. 14. Time spent in a queue Vehicle detection with parking stall alerting Dangerous zone detection Security and surveillance Azure Stack Edge / HCI 上での実行例
  15. 15. Microsoft Defender for IoT 数十億のIoTデバイスとの双方向通信 デバイスごとの認証でセキュリティを強化 DPS で大規模プロビジョニング デバイスのライフサイクル管理 OTA 機能 Azure IoT Hub IoT デバイスと Azure 間の双方向通信のための管理サービス 双方向通信を使用する IoT アプリケーションの構築 Azure IoT Hub
  16. 16. AIや分析の ワークロードをエッジへ オフロード オフラインや 断続的な接続でも 運用可能 エッジ上での分析実行で リアルタイム性を実現 オープンソース、 クロスプラットフォーム、 コンテナーベースの ランタイム 既存の言語スキルを 用いて開発を簡素化 Telemetry Insight Action Module Module Module Azure IoT Edge ランタイム Azure IoT Edge IoT デバイス に クラウドインテリジェンス を拡張 Azure IoT Hub
  17. 17. Azure IoT Hub Telemetry Insight Action Module Module Module Azure IoT Edge ランタイム Azure IoT Hub + Azure IoT Edge Azure Container Registry 1. Edge モジュール (Docker コンテナ イメージ) を Docker レジストリに登録 2. Azure IoT Hub で モジュールと配置先を指定 3. Azure IoT Edge ランタイムで デバイス上に配置、実行
  18. 18. Azure IoT Edge For Linux On Windows (EFLOW) Linux の強み Windows IoT の強み + Windows Hypervisor Azure IoT Edge Interop Linux Kernel Linux User EdgeAgent Edge Hub Any Linux Edge System Modules Edge Custom Modules Windows IoT Host OS Mariner Linux VM with Moby Docker Engine Any Linux Any Linux Windows IoT Device Azure IoT Edge Edge Agent
  19. 19. 新しい機能 Azure により簡単に接続 Linux 専任チームを必要とせず、Windows IoT 上で Linux ワークロードを実行 幅広い AI モジュールの実行 Windows IoT + EFLOW 低コスト 1台のデバイスで全てが可能 既存のツールで簡単に導入、管理、更新が可能 Windows アプリケーションへの投資を維持 Blog Post: https://aka.ms/azeflow-blog Documentation: https://aka.ms/azeflow-docs Windows と Linux のいいとこ取り
  20. 20. Azure IoT Edge - セキュリティへの取り組み 想定しない環境下でも保護を期待出来るか? Azure IoT Edge Security Manager Standard promise Azure IoT Edge Security Manager HSM Secure Element Secure element promise Secure Enclave Azure IoT Edge Security Manager HSM Secure enclave promise HSM PAL = Hardware Secure Module Platform Abstraction Layer
  21. 21. Azure IoT Edge v1.2 Filesystem PKCS#11 HSM Device Update for IoT Hub Defender for IoT - micro-agent Others… Customer / Partner Application IoT identity service IoT Edge agent IoT Edge modules Azure IoT Device SDK Workload API Azure IoT Device SDK Workload API Management API Docker Identity service Module Runtime Cloud API Management API Workload API Key service Identity API Cert service TPM service TPM DPS PKI IoT デバイス に クラウドインテリジェンス を拡張
  22. 22. IoT Edge Transactable Modules - Private Preview • Unified with Azure: One bill for customers, one check for partners. • Leveraging the Azure Marketplace • Ease of use over strict enforcement • No surprises for customers & partners • Trust but verify https://github.com/Azure/iotedge/blob/feature/billing/edge-modules/TransactableModuleSample/README.md
  23. 23. IoT Edge - 今後の進化 IoT Edge 1.x IoT Edge 2.0
  24. 24. ビデオ インサイトの収集と管理 ニーズに合わせてカスタマイズ 数ヶ月 数日で構築 利 用 例 プロセスの最適化 職場の安全性 デジタル資産管理
  25. 25. Azure IoT Central フルマネージドの IoT アプリケーション プラットフォーム (aPaaS) クラウド インフラ IoT データの活用 Power Automate Power BI Power Apps カスタムアプリ デバイス Device connectivity Data processing Data transformation Alerts & notifications High availability Elastic scale Data export Data storage Reference data Extensibility Device management Integration Disaster Recovery User management IoT デバイス
  26. 26. Azure IoT Central + Azure IoT Edge Azure IoT Edge デバイス登録と接続 インサイトから アクションへ デバイスの関係性と 拡張性 • Device Provisioning Service によるエッジデバイスの接続 • モジュールを大規模に展開 • エッジデバイスに対する Capability Model の構築 • ダッシュボードとインサイトによる視覚化 • アクションのトリガーとなるルールの設定 • 下流デバイスに対するゲートウェイとして、オペレーターの操作性を向上 • API による拡張性とカスタマイズ性 IoT Edge デバイスの管理、Edge モジュールの展開、インサイトの視覚化、アクション実施、その全てを IoT Central から
  27. 27. Azure IoT Central - 価格モデル 価格レベル Standard レベル 0 Standard レベル 1 Standard レベル 2 ユース ケース 1 日あたり数件 メッセージを送信 1 時間あたり数件 メッセージを送信 数分ごとにメッセージを送信 デバイスあたりの料金 (1 か月あたり) ¥9.02 ¥45.26 ¥80.74 メッセージ割り当て (1 か月あたり) 400 5,000 30,000 含まれる無料の台数 (アプリケーションあたり) 2 台 2 台 2 台 超過分の料金 (1K メッセージあたり) ¥8.082 ¥1.732 ¥1.732
  28. 28. Sense. Know. Act. ハードウェア と 開発キット エッジ AI ライフサイクル 管理, 開発者向け UX 最新のセキュリティを 考慮した設計
  29. 29. トップ プライオリティ 500 社以上のお客様へ直接ヒヤリング エッジ + AI のシンプル化
  30. 30. Azure AI や Azure IoT サービスとシームレスに統合されたハードウェア アクセラレータ を用いて PoC を数分で開始 Azure AI や Azure IoT サービスと統合されたハードウェアアクセラレータを 含む、End-to-End の エッジ AI プラットフォーム 包括的な エッジ AI プラットフォームで変革 エッジ AI ライフサイクル管理サービスと事前構築済み AI モデルを利用 して、プロトタイピングから数分で実稼働へ エッジ AI ソリューションをシームレスに構築、管理 Microsoft の ゼロトラストセキュリティモデル に基づく ハードウェアの信頼の 基点を利用し、転送中および保存された機密データを保護 セキュリティを考慮した設計 Azure Percept Studio Azure Percept DK Azure Percept Audio
  31. 31. 快適なオンボーディング 統合されたエクスペリエンス ノーコード フロー アドバンスド フロー プロトタイプとデプロイ
  32. 32. Azure Percept – Industrial IoT and Preventive Maintenance Internet of Things - Microsoft Tech Community
  33. 33. Percept AI カメラを搭載した餌箱 Percept AI カメラによる 鳥 (コガラ) 検出
  34. 34. Edge Intelligence from sensor to service Marketplace IoT Central IoT Hub Azure ML Brown-field Green-field Sensors Video Analyzer Cognitive Services Azure Percept Studio Digital Twin AI Skill Azure Device Update Azure Video Analyzer Cognitive Skills Azure Percept Azure IoT Edge AI Skill Azure Device Update Azure Video Analyzer Cognitive Skills Azure Percept Azure IoT Edge
  35. 35. • Ubuntu 20.04 LTS をインストール • Git をインストール • Terminal で以下を実行 git clone https://github.com/daisukeiot/OpenVINO-Toolkit-Setup.git -b 2021.4.752-dev cd ~/OpenVINO-Toolkit-Setup/Setup/Ubuntu20/ ./setup.sh cd ~/OpenVINO-Toolkit-Setup/App/ObjectDetection/Python ./setup.sh ~/OpenVINO-Toolkit-Setup/App/ObjectDetection./run_app.sh • http://<IPアドレス>>:8080 でアクセス
  36. 36. © Copyright Microsoft Corporation. All rights reserved.

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クラウド×エッジAI Day [ハンズオン+セッション]
2022/2/25

マイクロソフト コーポレーション
IoT テクニカルスペシャリスト 平井 健裕

Transcripción

  1. 1. Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス Takehiro Hirai IoT Technical Specialist GPS - Global IoT Partner Ecosystem
  2. 2. アジェンダ • Microsoft の Edge AI への取り組み • パートナー様ソリューション のご紹介 • Azure IoT サービスのご紹介と最新情報 • Azure Percept のご紹介 • 最後に
  3. 3. Azure Arc Azure サービス Azure IoT Azure Stack
  4. 4. クラウドの実質的に無制限な コンピューティングパワーと、 ネットワークのエッジにある応答性 に優れたデバイスとを組み合わせ、 それぞれのメリットを生かす形で ソリューションを構築する インテリジェントな クラウド + エッジ
  5. 5. 一貫性のある クラウド サービスを オンプレミスに提供 パブリック クラウドに 接続された オンプレミス リソース ハイブリッド アプローチ
  6. 6. 我々のビジョンは IoT をより “シンプル” にしてメインストリーム化すること 我々の戦略 パワーとシンプルさのバランスがとれた、 ワールドクラスの統合されたサービス群 を構築する 1 重点分野におけるパートナー エコシステムの構築と活用 2 デジタルトランスフォーメーション の真のパートナーとなる 3
  7. 7. Microcontroller Azure RTOS & Azure Sphere IoT Devices Azure IoT Device SDK Edge Devices Azure IoT Edge Edge Appliances Azure Stack Edge Azure Stack HCI Edge Stack Azure Stack Hub Hyperscale Cloud Edge Regions より特化 最小限のサービス より汎用的 より多くのサービス クラウド+エッジのフルスペクトルなフォームファクタ Azure サービスの可用性 センサー + 制御 センサーからインタラクティブへ 統合プラットフォーム グローバルスケール Microsoft の 包括的な IoT 製品 ポートフォリオ
  8. 8. 自律的またはエッジでの意思決定の ため、2023年には IoT 展開の 70% に AI が組み込まれる * 2024年までに 15億ドルの エッジデバイス が販売される ** Source: Deloitte 1. 2. 4. 3. セキュリティとコンプライアンス Edge AI の目的 :
  9. 9. 世界初*1AI処理機能を搭載したインテリジェントビジョンセンサー AI Embed Recognition in Logic Layer Logic Pixels ※1 : イメージセンサーとして。ソニー調べ。(2020年5月14日広報発表時) X
  10. 10. https://www.youtube.com/watch?v=wIaq6RBY9bk 在庫十分 在庫少ない IMX500スマートカメラ+Custom Vision で商品の在庫確認 IOUを利用して判別 1) Teamsを通じて通知 2) Fitbitにも通知 3) Power BIにて可視化 Co-Innovation Lab - 株式会社EBILAB 様- X
  11. 11. AI映像解析プラットフォーム 写真・イラストなど 12
  12. 12. エッジデバイス 映像解析 プラットフォーム AIアプリ (認識エンジン) が提供するコンポーネント群 映像データをエッジ処理するデバイス 「Azure IoT Edge」を利用 「Microsoft Azure」 ベースのプラットフォーム 実績のあるAIアプリを数多く採用 「Azure AI」による更なる価値提供へ 提供内容 13
  13. 13. Azure Sphere / MCU での実行例
  14. 14. Time spent in a queue Vehicle detection with parking stall alerting Dangerous zone detection Security and surveillance Azure Stack Edge / HCI 上での実行例
  15. 15. Microsoft Defender for IoT 数十億のIoTデバイスとの双方向通信 デバイスごとの認証でセキュリティを強化 DPS で大規模プロビジョニング デバイスのライフサイクル管理 OTA 機能 Azure IoT Hub IoT デバイスと Azure 間の双方向通信のための管理サービス 双方向通信を使用する IoT アプリケーションの構築 Azure IoT Hub
  16. 16. AIや分析の ワークロードをエッジへ オフロード オフラインや 断続的な接続でも 運用可能 エッジ上での分析実行で リアルタイム性を実現 オープンソース、 クロスプラットフォーム、 コンテナーベースの ランタイム 既存の言語スキルを 用いて開発を簡素化 Telemetry Insight Action Module Module Module Azure IoT Edge ランタイム Azure IoT Edge IoT デバイス に クラウドインテリジェンス を拡張 Azure IoT Hub
  17. 17. Azure IoT Hub Telemetry Insight Action Module Module Module Azure IoT Edge ランタイム Azure IoT Hub + Azure IoT Edge Azure Container Registry 1. Edge モジュール (Docker コンテナ イメージ) を Docker レジストリに登録 2. Azure IoT Hub で モジュールと配置先を指定 3. Azure IoT Edge ランタイムで デバイス上に配置、実行
  18. 18. Azure IoT Edge For Linux On Windows (EFLOW) Linux の強み Windows IoT の強み + Windows Hypervisor Azure IoT Edge Interop Linux Kernel Linux User EdgeAgent Edge Hub Any Linux Edge System Modules Edge Custom Modules Windows IoT Host OS Mariner Linux VM with Moby Docker Engine Any Linux Any Linux Windows IoT Device Azure IoT Edge Edge Agent
  19. 19. 新しい機能 Azure により簡単に接続 Linux 専任チームを必要とせず、Windows IoT 上で Linux ワークロードを実行 幅広い AI モジュールの実行 Windows IoT + EFLOW 低コスト 1台のデバイスで全てが可能 既存のツールで簡単に導入、管理、更新が可能 Windows アプリケーションへの投資を維持 Blog Post: https://aka.ms/azeflow-blog Documentation: https://aka.ms/azeflow-docs Windows と Linux のいいとこ取り
  20. 20. Azure IoT Edge - セキュリティへの取り組み 想定しない環境下でも保護を期待出来るか? Azure IoT Edge Security Manager Standard promise Azure IoT Edge Security Manager HSM Secure Element Secure element promise Secure Enclave Azure IoT Edge Security Manager HSM Secure enclave promise HSM PAL = Hardware Secure Module Platform Abstraction Layer
  21. 21. Azure IoT Edge v1.2 Filesystem PKCS#11 HSM Device Update for IoT Hub Defender for IoT - micro-agent Others… Customer / Partner Application IoT identity service IoT Edge agent IoT Edge modules Azure IoT Device SDK Workload API Azure IoT Device SDK Workload API Management API Docker Identity service Module Runtime Cloud API Management API Workload API Key service Identity API Cert service TPM service TPM DPS PKI IoT デバイス に クラウドインテリジェンス を拡張
  22. 22. IoT Edge Transactable Modules - Private Preview • Unified with Azure: One bill for customers, one check for partners. • Leveraging the Azure Marketplace • Ease of use over strict enforcement • No surprises for customers & partners • Trust but verify https://github.com/Azure/iotedge/blob/feature/billing/edge-modules/TransactableModuleSample/README.md
  23. 23. IoT Edge - 今後の進化 IoT Edge 1.x IoT Edge 2.0
  24. 24. ビデオ インサイトの収集と管理 ニーズに合わせてカスタマイズ 数ヶ月 数日で構築 利 用 例 プロセスの最適化 職場の安全性 デジタル資産管理
  25. 25. Azure IoT Central フルマネージドの IoT アプリケーション プラットフォーム (aPaaS) クラウド インフラ IoT データの活用 Power Automate Power BI Power Apps カスタムアプリ デバイス Device connectivity Data processing Data transformation Alerts & notifications High availability Elastic scale Data export Data storage Reference data Extensibility Device management Integration Disaster Recovery User management IoT デバイス
  26. 26. Azure IoT Central + Azure IoT Edge Azure IoT Edge デバイス登録と接続 インサイトから アクションへ デバイスの関係性と 拡張性 • Device Provisioning Service によるエッジデバイスの接続 • モジュールを大規模に展開 • エッジデバイスに対する Capability Model の構築 • ダッシュボードとインサイトによる視覚化 • アクションのトリガーとなるルールの設定 • 下流デバイスに対するゲートウェイとして、オペレーターの操作性を向上 • API による拡張性とカスタマイズ性 IoT Edge デバイスの管理、Edge モジュールの展開、インサイトの視覚化、アクション実施、その全てを IoT Central から
  27. 27. Azure IoT Central - 価格モデル 価格レベル Standard レベル 0 Standard レベル 1 Standard レベル 2 ユース ケース 1 日あたり数件 メッセージを送信 1 時間あたり数件 メッセージを送信 数分ごとにメッセージを送信 デバイスあたりの料金 (1 か月あたり) ¥9.02 ¥45.26 ¥80.74 メッセージ割り当て (1 か月あたり) 400 5,000 30,000 含まれる無料の台数 (アプリケーションあたり) 2 台 2 台 2 台 超過分の料金 (1K メッセージあたり) ¥8.082 ¥1.732 ¥1.732
  28. 28. Sense. Know. Act. ハードウェア と 開発キット エッジ AI ライフサイクル 管理, 開発者向け UX 最新のセキュリティを 考慮した設計
  29. 29. トップ プライオリティ 500 社以上のお客様へ直接ヒヤリング エッジ + AI のシンプル化
  30. 30. Azure AI や Azure IoT サービスとシームレスに統合されたハードウェア アクセラレータ を用いて PoC を数分で開始 Azure AI や Azure IoT サービスと統合されたハードウェアアクセラレータを 含む、End-to-End の エッジ AI プラットフォーム 包括的な エッジ AI プラットフォームで変革 エッジ AI ライフサイクル管理サービスと事前構築済み AI モデルを利用 して、プロトタイピングから数分で実稼働へ エッジ AI ソリューションをシームレスに構築、管理 Microsoft の ゼロトラストセキュリティモデル に基づく ハードウェアの信頼の 基点を利用し、転送中および保存された機密データを保護 セキュリティを考慮した設計 Azure Percept Studio Azure Percept DK Azure Percept Audio
  31. 31. 快適なオンボーディング 統合されたエクスペリエンス ノーコード フロー アドバンスド フロー プロトタイプとデプロイ
  32. 32. Azure Percept – Industrial IoT and Preventive Maintenance Internet of Things - Microsoft Tech Community
  33. 33. Percept AI カメラを搭載した餌箱 Percept AI カメラによる 鳥 (コガラ) 検出
  34. 34. Edge Intelligence from sensor to service Marketplace IoT Central IoT Hub Azure ML Brown-field Green-field Sensors Video Analyzer Cognitive Services Azure Percept Studio Digital Twin AI Skill Azure Device Update Azure Video Analyzer Cognitive Skills Azure Percept Azure IoT Edge AI Skill Azure Device Update Azure Video Analyzer Cognitive Skills Azure Percept Azure IoT Edge
  35. 35. • Ubuntu 20.04 LTS をインストール • Git をインストール • Terminal で以下を実行 git clone https://github.com/daisukeiot/OpenVINO-Toolkit-Setup.git -b 2021.4.752-dev cd ~/OpenVINO-Toolkit-Setup/Setup/Ubuntu20/ ./setup.sh cd ~/OpenVINO-Toolkit-Setup/App/ObjectDetection/Python ./setup.sh ~/OpenVINO-Toolkit-Setup/App/ObjectDetection./run_app.sh • http://<IPアドレス>>:8080 でアクセス
  36. 36. © Copyright Microsoft Corporation. All rights reserved.

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