私たちは、これまで不可能だった新しいシナリオを生み出すテクノロジ変革を目の当たりにしています。スマート センサーや接続されたデバイスが工場から農地、スマートシティから住居まで、産業機器に新しい息吹を吹き込む一方で、車でも冷蔵庫でも、飛躍的に多くの数のデバイスが、初期設定でクラウドに接続されるようになってきています。

同時に、ハイブリッド クラウドは、データセンターとパブリック クラウドの統合から、地球上の最へき地でも利用できる、パブリック クラウドと連携するコンピューティングのユニットへと進化を遂げています。

これらの 2 つの現実を見ても、AI がすべてのシステムにわたって実行されることからも、私たちはインテリジェント クラウドとインテリジェント エッジの時代に突入しました。

インテリジェント クラウドは、パブリック クラウドと AI によって実現されるユビキタスなコンピューティングです。そこで世界に誇るコンピューター、Azure の登場です。考えつくあらゆる種類のインテリジェントなアプリケーションやシステムに利用できます。

インテリジェント エッジは、拡大し続けている一連の接続されたシステムとデバイスであり、データが存在する物理世界の近くの情報を集めて解析し、応答性に優れたコンテキスト対応のリアルタイムの分析情報と没入型のエクスペリエンスを提供します。

インテリジェント クラウドとインテリジェント エッジのソリューションを有効にするには、分散され接続されたアプリケーションの新しいクラスが必要で、これにより最終的に画期的なビジネス成果が得られます。これらのクラウド/エッジ アプリケーションは単一のソリューションとしてビルドされますが、分散した形で実行され、堅牢なクラウド機能とエッジのローカリティの両方を活用するために最適化されます。エッジでは、アプリケーションはコンテキスト対応で、接続された状態でも切断された状態でも実行できます。

インテリジェント クラウドとインテリジェント エッジの時代は新しい一方で、このアーキテクチャを活用するビルドと実行のソリューションへのアプローチは永続的な原則に基づいています。基本的に、クラウド/エッジ アプリケーションは、アプリケーション サービスから AI、そしてセキュリティ、管理まで、単一の環境として開発され実行される必要があります。  

ここでは、これらの永続的な原則と合致した Azure クラウド/エッジ機能をビルドし、クラウドとエッジ間での整合性を確保する方法を説明します。

• クラウドとエッジ間の整合性が保たれたアプリ プラットフォーム。Azure は、プログラミング モデル、データ サービス、AI、DevOps で整合性を保持して、クラウド/エッジ アプリの開発を簡略化し、継続的かつ効率的にアプリを管理できるようにビルドされています。たとえば、Azure 上、Azure Stack 上、または Azure IoT Edge と組み合わされたこれらの任意のデバイス上で Azure Functions を実行して、イベントベースのアプリケーションを開発できます。
• 包括的なセキュリティ。クラウド/エッジ アプリケーション間のセキュリティを確保するために、Azure Security Center は、クラウドやエッジで実行されるシステムに対して統合されたセキュリティ管理と高度な脅威保護を実現します。また、私たちは、クラウド環境とエッジ環境のセキュリティ リスクが異なることを認識しているため、MCU ベースのエッジ デバイス用の Azure Sphere の画期的なセキュリティを含む追加の保護をビルドしました。
• ID の一元管理。クラウド/エッジ アプリケーション間で単一の ID コントロールを提供することが、アプリケーションがどこに置かれていてもセキュリティ保護し管理するうえで必要です。Azure Active Directory は、クラウドとエッジ間で統合された ID 管理と条件付きアクセスを提供します。アプリとデータがどこに配置されていても不正アクセスから保護します。  
• 一貫性のあるクラウドとエッジの管理。 1 つのアプリを異なるエッジ ソリューション間に分散した場合、デバイスの管理しやすさと実行されるコードが重要な考慮事項になります。監視、更新プログラムの実行、バックアップ、ディザスター リカバリー用の Azure 管理ツールが、Azure のクラウド リソースと、エッジ環境で実行されるアプリやデバイスにまたがって実行されます。
• 人工知能。 コンテキストに即したエッジからの分析情報をタップすると、Machine Learning モデルにより、より強固なデータが提供されるため、より良い結果が得られます。Azure では、クラウドのデータとエッジのデータを結合して ML モデルを開発できます。次に、Azure で開発/テストされたこの同じ ML モデルを分散して、Azure IoT Edge で実行される大量の認定デバイス セット間で実行できます。
• 包括的なインテリジェントなエッジ ポートフォリオですべてのニーズを満たす。 Azure では堅牢なクラウド サービスとエッジ デバイスのセットが提供されるものの、エッジでの多様性は増す一方です。この理由で、Microsoft は ISV、SI、ソリューション プロバイダーのエコシステムにより平等に調査して、お客様の独自のビジネスに最適なエッジ ソリューションを実現できるようにしました。クラウドとエッジの両方における Azure Stack や、MCU ベースのデバイス向けに類を見ないセキュリティを提供する Azure Sphere で Microsoft が行ったことと同様に、Azure は市場の境界線を押し広げ続けます。

他のクラウド ベンダーでは、VM またはコンテナーを実行するサーバーでのクラウド/エッジ コンピューティングにサポートが要求されます。ただし、この方法ではエッジ デバイスとユース ケースの大規模な多様性を認識できず、エンタープライズ ソリューションで必要とされるアプリ モデル、管理、セキュリティ間で一貫したアプローチも実現されません。 

インテリジェント クラウドとインテリジェント エッジのアプローチをさらに有効化するために、今日は、数々の新しい Azure 機能を紹介します。

• Azure Digital Twins。 この新しい Azure サービスでは、あらゆる物理環境の包括的なデジタル モデルを作成できます。これには、人、場所、モノのモデルだけではなく、これらを結びつける関係やプロセスも含まれます。このデジタル モデルは単なる静的なエクスペリエンスではありません。Azure Digital Twins はデジタル モデルを物理世界のデバイスやセンサーに直接接続して、デジタル モデルを常に最新の状態に維持します。これにより、次の 2 つの画期的な機能が実現されます。
  • デジタル モデルの機能が、イベント ドリブンのワークフロー アプローチを介して、物理環境に対するビジネス ロジックとワークフローをトリガーするよう変更されます。簡単な例として、全員が会議室から退出したら、電気を消して、空調の温度を下げることができる、などがあります。
  • Azure Digital Twins は Azure のデータおよび分析サービスとシームレスに統合されるため、過去のすべてのアクティビティを追跡したり、シミュレーションを実行したり、将来のデジタル モデルと物理環境を予測したりできます。
• Azure IoT Edge の拡張されたオフライン。 エッジで日々増え続けるユース ケースに対処するために、IoT デバイスがインターネットから切断されても期間を延長して動作する機能を追加する予定です。これは、Azure IoT Edge の拡張されたオフライン機能のパブリック プレビューで予定されています。
• Azure IoT Central。 本日より、Azure IoT Central が正式リリースになります。Azure IoT Central はフル管理されたグローバルな IoT SaaS (サービスとしてのソフトウェア) ソリューションで、多数の IoT 資産を簡単に接続して監視し、管理する機能を提供します。このサービスを活用すれば、自社のコネクテッド製品を迅速に市場に投入すると共に、自社の接続ソリューションに対して新たな付加価値サービスを提供できます。
• Azure Sphere のプレビュー。 2018 年 2 月、Microsoft は、エッジで実行する、極めてセキュリティの高いインターネット接続マイクロコントローラー (MCU) デバイスを開発するための新しいソリューション、Azure Sphere を発表しました。本日、最初の Azure Sphere 開発キットを使用できるようになったこと、Azure Sphere OS、Azure Sphere Security Service と開発ツールのパブリック プレビューについて発表できることは喜びです。
• Azure Data Box Edge。本日、Microsoft は Azure Data Box Edge がプレビューで利用可能になったことを発表します。Azure Data Box Edge では、エッジでデータを前処理できるだけでなく、データを Azure に効率的に移動できます。Azure Data Box Edge では、アプライアンスにネイティブに統合された高度な FPGA ハードウェアを使用して、エッジで機械学習推論アルゴリズムを効率的に実行できます。持ち運びが容易なサイズなので、必要に応じてユーザーやアプリケーション、データの近くで運用することが可能です。
• Azure Stack: 初の試みである Azure Stack システムの提供を始めたのは 1 年前のことですが、それ以来多くのお客様がこのシステムですばらしいソリューションを構築し、コンプライアンス要件を満たす外部から切り離された環境を実現されています。私たちは、Azure Stack で実行される新しいサービスを定期的にリリースしており、本日、Azure Event Hubs も Azure Stack にいよいよ仲間入りします。Azure Stack で Azure Event Hubs を実行することで、お客様は Web サイト、アプリ、すべてのデータ ストリームのクラウドスタイルのテレメトリ インジェストを実行できます。また、Azure Stack の容量も拡張されるため、より多くのシナリオで Azure Stack を使用できるようになります。

お客様とパートナー様が、Azure でインテリジェント クラウドとインテリジェント エッジを使用して、実際の問題をどのように解決するかを見届けることを楽しみにしています。

Schneider Electric は、予測エッジ分析を使ってポンプの実際の問題を事前に特定して、以前より多くのビジネス分析情報を把握しています。損傷が発生する前にポンプの使用を停止して、機械の保護、潜在的な環境被害の回避に成功しています。「オイル ポンプ、製造プラントなど、一部の重要なシステムでは、決断は一刻を争います」 Schneider Electric の Analytics Application Architect である Matt Boujonnier はこう話します。「アプリケーションに機械学習アルゴリズムを構築し、エッジで分析をデプロイすることで、クラウドや中央システムへの通信の遅延が減るため、この重要な決定が速やかに行われます」

電源と高周波半導体のイノベーターである Cree は、Azure Data Box Edge に変えたことで、製造プロセスからの数百万の品質管理されたフォトを Azure にアーカイブしています。また、エッジ コンピューティング機能を使用して、イメージをアップロードの一部として単一ファイルにパッケージ化することで、アーカイブされたデータを後で簡単に取得し管理できます。この方法により Cree は業務を妨げられることなく、増え続けるストレージ量を管理できます。さらに、Cree は Azure Machine Learning を使用してクラウドでモデルをトレーニングして、それを Data Box Edge で実行して、生産ラインで不良パーツを検出することを計画しています。これによって、Cree はプロセスを簡単にスケーリングできます。

デジタル ヘルス慈善団体である iMOKO は、アクセス手段のない田舎の遠隔地の子供たちやコミュニティが医療サービスを受けられるようにすることを目標としています。「Microsoft Azure Stack の使用を開始して以来、iMOKO アプリケーションのパフォーマンスが飛躍的に向上しました。どのような遠隔地や辺境であっても、非常に高速かつ適切に機能します。Azure Stack と Revera を選択する主な理由は、医療の設定におけるその信頼性にあります」と iMOKO の CEO である Jodi Mitchell は述べています。エッジでテクノロジを使用することによって、iMOKO はニュージーランドのどこにいても必要とするすべての人が医療サービスにアクセスできるようにすることに成功しています。

インテリジェント クラウドとインテリジェント エッジにより、病院、学校などの重要な施設に整合性のあるパワーを提供し、エネルギー、食糧、水などの貴重な資源を管理し、障壁があったり病気にかかっている人々がより快適に生活し、大切な人と繋がれるようなデバイスを作成することができます。

インテリジェント クラウドとインテリジェント エッジにコンピューティングの新潮流である Azure ソリューションを使用しているお客様やパートナー様の使用例を詳しくお知りになりたい場合は、ぜひ Ignite 2018 にご参加ください。