インテリジェント エッジの構築
Azure IoT Edge は、Azure IoT Hub に構築されたフル マネージド サービスです。標準のコンテナーを介してモノのインターネット (IoT) エッジ デバイスで実行する、クラウド ワークロード (人工知能、Azure サービスとサード パーティ サービス、または独自のビジネス ロジック) をデプロイします。特定のワークロードをネットワークのエッジに移動することで、デバイスとクラウド間の通信時間が短縮し、より迅速にローカルの変化に対応でき、オフライン期間が長くなっても確実に動作します。
認定された IoT Edge ハードウェア:コンテナー エンジンをサポートする Linux デバイスや Windows デバイスに対応
ランタイム:MIT ライセンスのもとで無料のオープンソース、より詳細な制御とコードの柔軟性を実現
モジュール:エッジでビジネス ロジックを実行する、Azure サービスまたは Microsoft パートナーからの Docker 互換コンテナー
クラウド インターフェイス:ゼロタッチのデバイス プロビジョニングで、Azure IoT Hub を介してクラウドからリモートでワークロードを管理してデプロイ
AI と分析ワークロードをエッジにオフロードする
クラウドで構築され、トレーニングされたモデルをデプロイし、オンプレミスで実行します。たとえば、品質管理についてテストするために工場のカメラに予測モデルをデプロイし、問題が検出された場合、IoT Edge でアラートがトリガーされ、データがローカルで処理されるか、さらに分析するためにクラウドに送信されます。
開発を簡略化
既存の開発者スキルセットを使用して、馴染みのある言語でコードを記述します。IoT Edge コードはクラウドとエッジ間で一貫しており、C、C#、Java、Node.js、Python などの言語がサポートされます。
ほぼリアルタイムで応答
データと判断の間の待ち時間をできるだけ短くすることは非常に重要です。クラウドでデータを処理するのではなく、IoT Edge ではデバイス自体でデータを処理します。その場合、Project Brainwave という Microsoft のハードウェア アーキテクチャを使用することを選択できます。フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) を使用して、リアルタイムで AI 計算を行います。これにより、ビジネス上の重要な意思決定に必要な分析情報がすぐに得られます。
IoT ソリューションのコストを削減
取得される IoT Edge データの中で、分析後に意味をなすのは、ほんのわずかです。Azure Stream Analytics などのサービスやクラウドでトレーニング済みの機械学習モデルを使って、データをローカルで処理し、必要なものだけをクラウドに送信してさらに分析します。これにより、高いデータ品質を保ちながら、すべてのデータをクラウドに送信することで生じるコストが削減されます。
オフラインや断続的な接続時でも動作
オフラインの場合やクラウドへの間欠的な接続の場合でも、エッジ デバイスを確実かつ安全に動作させることができます。再接続後、Azure IoT Edge のデバイス管理によって自動的に最新のデバイス状態に同期され、シームレスな動作が確保されます。
エンタープライズ エッジのデプロイのための IoT Edge セキュリティ

- 確実に、デバイスに適切なソフトウェアが含まれ、承認されたエッジ デバイスのみが相互に通信できるようにする
- Azure Defender for IoT と統合することで、エンドツーエンドの脅威からの保護とセキュリティ態勢の管理を提供できるようにする
- ハードウェア セキュリティ モジュールをサポートし、Confidential Computing の強力な認証された接続を提供
IoT Edge の料金
IoT Edge はエッジ ランタイム、エッジ モジュール、および Azure IoT Hub 経由のクラウド インターフェイスで構成されます。IoT Edge ランタイムはオープン ソースであり、無料です。
IoT Edge の料金を確認するAzure IoT Edge を使ってみる
これらのクイックスタートに従って、次のことを行います。Linux デバイスにコードをデプロイする。Windows デバイスにコードをデプロイする。
IoT デバイス生成データの利用方法については、オンデマンド ウェビナーをご覧ください。
Edge エージェント、Edge ハブ、IoT Edge セキュリティ デーモンなどのオープンソース プロジェクトについては、GitHub にアクセスしてください。
ドキュメント、リソース、学習ツール
MS Learn
IoT を初めて利用するか、経験豊富な開発者であるかに関係なく、IoT スクールでは、IoT ソリューションを計画して構築するためのロールベースの学習教材とリソースが提供されます。
学習を開始する認定された Azure およびサードパーティの IoT Edge モジュールをシームレスにデプロイ
さまざまな業界の企業から寄せられる信頼
IoT Edge の更新プログラム、ブログ、お知らせ
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Azure IoT Edge 1.0.10 release is now available
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Announcing the unified Azure Certified Device program
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Stream Analytics を Azure Stack Hub 上で実行できるようになりました
Azure IoT Edge に関してよく寄せられる質問
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IoT Edge には 3 つのコンポーネントがあります。IoT Edge モジュールは、Azure のサービス、サードパーティのサービス、またはカスタム コードを実行するコンテナーです。IoT Edge 対応デバイスにデプロイされ、そのデバイス上でローカルに実行されます。IoT Edge ランタイムは、個々の IoT Edge 対応デバイス上で実行され、各デバイスにデプロイされたモジュールを管理します。クラウドベース インターフェイスでは、リモートで IoT Edge 対応デバイスを監視して管理します。
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IoT Edge では以下のものも提供されます。
- Moby コンテナー管理システム
- Kubernetes での高可用性
- 長期オフライン操作
- エッジ デバイスのゼロタッチ プロビジョニング
- 信頼のハードウェア ベースのルートをサポートするセキュリティ マネージャー
- エッジ デバイスの大規模デプロイと構成のための Automatic Device Configuration Service
- C、C#、Node、Python、Java での SDK のサポート
- コーディング、テスト、デバッグ、デプロイなどのモジュール開発のためのツール
- Azure DevOps を使用する CI/CD パイプライン
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IoT Edge は、現在利用可能な最もオープンなエッジ プラットフォームの 1 つです。Microsoft は、エッジでのイノベーションを促進するためにオープンソース テクノロジを使用することを確約しています。IoT Edge ランタイムは MIT ライセンスのもとでオープンソースであり、より詳細な制御とコードの柔軟性を実現します。Moby コンテナー管理システムがサポートされており、クラウドからエッジのデバイスにまでコンテナー化、分離、および管理の概念が拡張されています。IoT Edge デプロイを管理するための Kubernetes もサポートされており、単一の Kubernetes インターフェイスを使用して、複数の IoT ハブからデバイスを管理できます。
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IoT Edge では、エッジで実行されている Azure、サード パーティ、およびカスタム ロジックがサポートされます。エッジ機能を利用する場合は、Azure Marketplace でエッジ モジュールを参照してください。それらはコンテナーベースであり、IoT Edge での動作が認定されており、市場投入までの時間が短縮されます。ソフトウェア パートナーである場合は、IoT Edge モジュールの発行方法を学んでください。
IoT Edge では Windows および Linux オペレーティング システムがサポートされており、128 MB ほどのメモリのデバイスで実行できます。AI のサポート、デバイス管理、セキュリティなどの主要な機能に基づいて認定されたサードパーティ製のハードウェアについては、Azure Certified for IoT デバイス カタログに関するページを参照してください。ハードウェア パートナーである場合は、エッジ ハードウェアの認定方法を学んでください。
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Microsoft は、IoT Edge サービスのために DJI、Qualcomm、SAP、NVIDIA と提携しています。DJI と提携して、ハイエンドな GPU を利用した商用ドローンで実行する IoT Edge ソリューションを開発します。Qualcomm と提携し、Vision AI Developer Kit を使用して、Snapdragon カメラ プラットフォームで IoT Edge および AI サービスを実行します。SAP と提携して、重要なビジネス機能をエッジ モジュールとしてデプロイします。NVIDIA と提携して、センサー テレメトリにビデオ フィードを変換することで、エッジでリアルタイムのビデオ分析を行います。
準備が整ったら、Azure の無料アカウントを設定しましょう。
