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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
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
Azure Arc
Azure サービス Azure IoT
Azure Stack
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
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
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
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
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 :
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
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
AI映像解析プラットフォーム
写真・イラストなど
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
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Azure Sphere / MCU での実行例
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
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
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
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
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
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IoT Edge
Edge
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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
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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
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Blog Post: https://aka.ms/azeflow-blog
Documentation: https://aka.ms/azeflow-docs
Windows と Linux のいいとこ取り
Azure IoT Edge - セキュリティへの取り組み
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Azure IoT Edge Security Manager
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Secure element promise
Secure Enclave
Azure IoT Edge Security Manager
HSM
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• Unified with Azure:
One bill for customers,
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https://github.com/Azure/iotedge/blob/feature/billing/edge-modules/TransactableModuleSample/README.md
IoT Edge - 今後の進化
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クラウド インフラ IoT データの活用
Power
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デバイス
Device connectivity Data processing
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High availability
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IoT デバイス
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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
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)
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メッセージ割り当て
(1 か月あたり)
400 5,000 30,000
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超過分の料金
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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
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
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
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
Azure Percept – Industrial IoT and Preventive
Maintenance
Internet of Things - Microsoft Tech Community
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
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
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
• 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
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
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