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現代のコンピューティングのニーズは、分散コンピューティングの台頭の背後にある推進力です。分散コンピューティングは、データを収集、処理、保存、送信し、不正アクセスや操作を防ぐのに役立つセキュリティ対策を提供する、複数の場所にまたがるさまざまなリソースで構成されています。これは新しいパラダイムではありませんが、AIの進歩とデータセンター外のデータの増加により、分散コンピューティングが増加しています。これは、分散コンピューティングが、最適な場所 (多くの場合はエッジ) で AI モデルの推論を実行する柔軟性を提供すると同時に、AI トレーニングで使用される大規模なデータセットをサポートして、それらのモデルを開発および最適化するためです。組織は、コスト効率の向上、パフォーマンスの向上、ネットワーク容量の拡大を実現しながら、データをエンドユーザーにとって最も有利な有用な情報に変換するというこれまでにない自由を手に入れました。