Während die KI weiter AI voranschreitet, bestehen die praktischen Fragen zur effizienten und kostengünstigen Einführung von AI. EdgeAI ist eine der wirkungsvollsten Anpassungen der künstlichen Intelligenz, da sie die Bereitstellung ganzer AIWorkflows näher an den Quellen der Datengenerierung oder an den Endpunkten erfordert, an denen Entscheidungen getroffen werden. Es ist Edge Computing, das mit der Leistungsfähigkeit von AI voll ausgelastet ist.
Was ist EdgeAI?
EdgeAI wurde für alles vorgeschlagen, von robotergestützten chirurgischen Geräten, die analysiert werden müssen, um komplexe Operationen durchzuführen, bis hin zu Smartphone-Sprachassistenten, die in Sekundenbruchteilen auf Ihre Fragen antworten. In jedem Fall ermöglicht Edge-AI die lokale Datenerfassung, -analyse und -entscheidung (an der Peripherie), ohne dass Daten hin und her in die Cloud übertragen werden müssen, und ohne die Hilfe von Cloud-Computing-Ressourcen. Dadurch werden bestehende vernetzte Anwendungen schneller und reaktionsfähiger und ermöglichen die Platzierung von AI-Anwendungen in mehr Umgebungen wie Remote-Standorten, an denen drahtlose Netzwerke schwach sind.
EdgeAI kann der Katalysator sein, der erforderlich ist, um greifbare Ergebnisse aus Investitionen in die KIAIEntwicklung und -Infrastruktur zu erzielen. AI in der Peripherie kann umfangreiche, funktionale Intelligenz mit geringer Latenz in mehr Anwendungsfälle und auf eine Weise bringen, die AI effektiver bei der Erzielung von Mehrwertergebnissen macht.
Wie funktioniert es?
EdgeAI wird durch die Entwicklung mehrerer Basistechnologien ermöglicht:
- Die Funktionen des maschinellen Lernens sind so weit fortgeschritten, dass Unternehmen benutzerdefinierte Edge-AI-Anwendungen leichter entwickeln und implementieren können, die reale Probleme lösen.
- Fortschritte bei GPUs und paralleler Verarbeitung haben es ermöglicht, die leistungsstarke, eigenständige Rechenhardware bereitzustellen, die für die Ausführung von AI in der Peripherie erforderlich ist.
- IoT stellt zwar keine neue Technologie dar, stellt aber den anderen wichtigen Rohstoff für AI in der Peripherie bereit: Daten. Bei integrierter Rechenleistung müssten IoT-Geräte nicht mehr mit dem Internet verbunden sein, um wichtige Funktionen auszuführen und auf die von ihnen erfassten Daten zu reagieren.
Edge-AI und Cloud-AI: Die perfekten Partner
Edge-AI und Cloud-AI sind nicht Teil einer Frage, sondern zwei ergänzende Tools, mit denen Unternehmen ihre eigenen AIAnwendungen auf möglichst effiziente Weise implementieren können. Die Cloud spielt immer noch eine Schlüsselrolle, indem sie einen Kanal zum Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von Edge-AI bereitstellt – zumindest für diejenigen Instanzen, die sich in einem Bereich von drahtlosen Netzwerken befinden, und indem sie zusätzliche Berechnungen für hohe Lasten oder für Berechnungen bereitstellt, die die Edge-Implementierung nicht bewältigen kann. Die Cloud sammelt auch Daten für die kontinuierliche Optimierung der Anwendung und für die Verwendung an anderer Stelle in einem Unternehmen.
Distributed AI (DAI) ist ein hybrider Ansatz, der darauf abzielt, alle verfügbaren Ressourcen zu nutzen, um Ziele zu erreichen. Edge-AI kann im Vergleich zur Cloud-Nutzung eine kostengünstigere Möglichkeit sein, Aufgaben zu erledigen, aber dies gilt möglicherweise nur für bestimmte Anwendungsfälle und unter bestimmten Bedingungen – beispielsweise, wenn ein Serviceprovider nach Nutzung berechnet. DAI nutzt Edge-Geräte, die Cloud und Netzwerke, um AI-Workloads basierend auf Parametern wie benötigter Verarbeitungsleistung, Latenz, Kosten, Netzwerkverkehr und Sicherheit gemeinsam zu nutzen.
Die Vorteile von Edge-AI: ROI finden
Die Hauptvorteile von Edge-AI sind geringere Latenzzeiten und eine schnellere Performance im Vergleich zu Cloud-verbundener AI sowie die Fähigkeit, AI in Umgebungen bereitzustellen, in denen es kein Netzwerk gibt. Ohne Netzwerkvariablen verbessert EdgeAI die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit für geschäftskritische Anwendungen. Es kann auch mehr Datenschutz für sensible Daten bieten und eine begrenztere Angriffsfläche für Cyberkriminelle darstellen. Für Unternehmen, die die Netzwerknutzung und die damit verbundenen Kosten kontrollieren möchten, ist EdgeAI eine effiziente Lösung, insbesondere wenn sie als Teil eines DAI-Systems verwendet wird.
Allerdings muss nicht alle AI in der Peripherie durchgeführt werden. Die Kosten für zusätzliche Hardware müssen gegen den Wert abgewogen werden, den sie bieten kann. Edge-AI kann auch zu Herausforderungen beitragen, insbesondere wenn Sie versuchen, sie in großem Maßstab zu verwalten. Wenn die Option verfügbar ist, kann eine zentralisierte Steuerung und Verwaltung von Cloud-verbundenen Edge-AI-Knoten vorteilhafter sein als Performance-Verbesserungen für autonome Geräte.
Herausforderungen bei EdgeAI
EdgeAI steht zwar vielversprechend, aber vor erheblichen Herausforderungen in der Daten-Storage-Infrastruktur und im Daten-Storage-Management, die sich direkt auf Geschäftsergebnisse, ROI und Investitionsentscheidungen auswirken. Hier sind fünf wichtige Herausforderungen:
- Begrenzte Storage-Kapazität und -Skalierbarkeit
Edge-Geräte verfügen in der Regel über eine begrenzte Storage-Kapazität, was es schwierig macht, große Datenmengen lokal zu speichern und zu verarbeiten. Diese Einschränkung behindert die Fähigkeit, AI-Anwendungen effektiv zu skalieren, was zu Engpässen bei der Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in Echtzeit führt. Ineffiziente Datenverarbeitung kann Erkenntnisse verzögern, was sich auf die rechtzeitige Entscheidungsfindung auswirkt und den Wettbewerbsvorteil verringert, den die EdgeAI verspricht.
- Komplexität des Datenmanagements und Remote-Management
Bei der Edge-AI werden oft unvollständige oder verrauschte Daten in Echtzeit verwaltet, was die Datenqualität und -zuverlässigkeit erschwert. Die Sicherstellung der Datenintegrität ist entscheidend für genaue KIAIModellergebnisse. Eine schlechte Datenqualität kann zu fehlerhaften Erkenntnissen führen, sich auf Geschäftsentscheidungen auswirken und letztendlich den ROI beeinträchtigen. Qualitativ hochwertiges Datenmanagement ist unerlässlich, um den Mehrwert von AI zu maximieren. Edge-Standorte verfügen in der Regel auch über keinen IT-Support vor Ort, was Lösungen mit einfachen Remote-Management-Funktionen erfordert.
- Datenüberlastung und Redundanz
Das schiere Datenvolumen, das an der Peripherie erzeugt wird, kann zu Ineffizienzen bei der Datenaggregation und -redundanz führen. Dies führt zu erhöhten Kosten für Datenübertragung und Storage. Übermäßige Datenverarbeitungskosten können potenzielle ROI-Vorteile von Edge-AI erodieren, es sei denn, Storage ist skalierbar und leistungsfähig genug, um sie auszugleichen.
- Strom- und Ressourcenbeschränkungen
Edge-Geräte arbeiten oft unter Strom- und Ressourcenbeschränkungen, sodass AI-Modelle für einen geringen Stromverbrauch optimiert werden müssen, ohne die Performance zu beeinträchtigen. Ineffiziente Ressourcennutzung kann die Bereitstellung von Edge-AI-Lösungen einschränken, was ihre Fähigkeit beeinträchtigt, Echtzeiteinblicke zu liefern und die allgemeine Geschäftseffizienz zu beeinträchtigen.
- Herausforderungen bei Integration und Interoperabilität
Ökosysteme fragmentierter Anbieter und die Komplexität der Integration von EdgeAI in bestehende Systeme können ein nahtloses Datenmanagement und eine nahtlose Datenverarbeitung behindern. Integrationsherausforderungen können die Realisierung des ROI aus EdgeAI-Investitionen verzögern, da sie die Bereitstellung und Skalierung von AI-Lösungen in verschiedenen Umgebungen erschweren.
Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend, um die Vorteile von Edge-AI zu maximieren und sicherzustellen, dass Investitionen greifbare Geschäftsergebnisse erzielen. Durch die Entwicklung robuster Datenmanagementstrategien und die Optimierung der Storage-Infrastruktur können Unternehmen das volle Potenzial von Edge-AI ausschöpfen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und das Geschäftswachstum voranzutreiben.
Anwendungsfälle
Einige der aufregendsten Edge-AI-Anwendungsfälle sind diejenigen, die autonome Entscheidungsfindung an entfernten Orten außerhalb der Netzwerkabdeckung ermöglichen, z. B. in Minen, Farmen, unerschlossenen Gebieten oder im Weltraum. Es kann auch geografische Reichweite und Systemleistung in selbstfahrenden Fahrzeugen und militärischer Hardware unterstützen.
Darüber hinaus hilft Edge-AI bestehenden AIAnwendungsfällen, eine bessere Performance zu erzielen. Robotergeräte in medizinischen oder Fabrikumgebungen, die früher Daten zur Verarbeitung in die Cloud übermittelten, können beispielsweise schneller reagieren und mit größerer Präzision arbeiten.
Wie der richtige Daten-Storage den Erfolg von EdgeAI unterstützt
Die Auswahl der richtigen Daten-Storage-Lösung ist entscheidend, um die Herausforderungen von Edge-AI-Anwendungen zu bewältigen, insbesondere aufgrund der Remote-Umgebung und oft aufgrund der platzbegrenzten Natur von Edge-Standorten. Pure Storage bewältigt die Herausforderungen bei der Infrastruktur und dem Management von KIAIDaten-Storage auf Edge-Niveau durch:
- Umgang mit Datenüberlastung und Redundanz: Die abgestufte Architektur von Pure Storage hilft bei der Verwaltung von Datenüberlastungen, indem sie häufig aufgerufene Daten auf Hochgeschwindigkeits-Storage speichert und weniger häufig aufgerufene Daten auf kostengünstigem Storage archiviert. Dieser Ansatz senkt die Kosten im Zusammenhang mit Datenübertragung und Storage.
- Vermeidung von Strom- und Ressourcenbeschränkungen: Die Pure Storage-Plattform verbraucht bis zu 85 % weniger Strom als alternative All-Flash-Storage-Anbieter und behebt damit Leistungsbeschränkungen in großen AI-Clustern und Rechenzentren mit Leistungsbegrenzung. Diese Effizienz unterstützt eine optimierte Ressourcenauslastung. FlashArray//RC20 wurde speziell für die Anforderungen von Umgebungen mit geringer Kapazität und Edge-Implementierungen entwickelt.
- Herausforderungen bei Integration und Interoperabilität meistern: Pure Storage-Lösungen sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lassen, einschließlich GPU-Cluster. Sie bieten eine einheitliche Plattform für verschiedene AIWorkloads, vereinfachen das Datenmanagement und stellen die Kompatibilität über verschiedene Umgebungen hinweg sicher.
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