量子 コンピューテ ィング。 フリー 素材 クラウド コンピューテ ィング

コレ1枚で分かる「超分散『エッジコンピューティング』の時代」

量子 コンピューテ ィング

NEDOは、AIチップ・次世代コンピューティングに関する研究開発事業を新たに開始します。 (1)「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発事業」と(2)「AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業」により、革新的なAIチップ・次世代コンピューティング技術とその開発を支える拠点構築による新たな付加価値の創出や社会課題の解決を通じて、「Connected Industries」の実現を目指します。 なお、本日、(1)「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発事業」のうち、先行して「研究開発項目1.革新的AIエッジコンピューティング技術の開発」の公募を開始します。 革新的なAIチップおよび次世代コンピューティング技術の開発・確立を通じて、新たな付加価値の創出や社会課題の解決に貢献します。 また、(1)「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発事業」のうち、先行して「研究開発項目1.革新的AIエッジコンピューティング技術の開発」の公募を本日開始します。 同事業の「研究開発項目2.次世代コンピューティング技術の開発」や(2)「AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業」の公募については、5月以降に順次予定しています。 (1)高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発事業 【研究開発項目1】革新的AIエッジコンピューティング技術の開発• IoT社会の到来で急増した情報を利活用するために、クラウドシステムに情報を転送・集約して処理をするクラウド集約型から、ネットワークにつながったエッジ側で中心的な情報処理を行うエッジコンピューティングによる分散化が鍵となります。 そのため、エッジ側で低消費電力かつ高速にAI処理を可能とするコンピューティング技術の研究開発に重点的に取り組みます。 【研究開発項目2】次世代コンピューティング技術の開発• エッジ側だけでなく、クラウド側でもコンピューティングに関する消費電力を劇的に低減するために、従来のコンピューティング技術の延長線ではなく、ヒトの脳を模した脳型コンピューティングや組み合わせ最適化問題を超高速に解く量子アニーリングなど新原理の「次世代コンピューティング技術」について、野心的な研究開発を行います。 (2)AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業 【研究開発項目1】AIチップに関するアイディア実用化に向けた開発 公募予告: 7月頃公開予定 AIチップ等の開発には高度なスキルや高額な設計ツールが必要です。 特に中小・ベンチャー企業にとっては、革新的なアイディアがあるにもかかわらず、新規参入等にあたりそれらが高いハードルになっています。 そこで、中小・ベンチャー企業が持つアイディアを実用化するための設計開発を支援する事業を行います。 【研究開発項目2】AIチップ開発を加速する共通基盤技術の開発• AIチップ等の開発を加速するために必要な共通基盤技術として、設計・評価・検証等の開発環境を有する拠点の整備、チップ開発を促進する共通技術の開発、IoTやAI技術を活用するための知見やノウハウを持った人材を育成する環境の整備を行います。 なお、事業(1) 2 の研究開発以外の面において、情報産業の競争力強化等に資するさまざまな取り組みを実施する予定です。 情報産業の競争力強化のためには、世界の状況変化にスピーディかつ柔軟に対応する中小・ベンチャー企業の活躍と育成が鍵となります。 このため、本事業に参画する中小・ベンチャー企業が効率的かつ効果的に研究開発に取り組めるように、NEDOから専門家を派遣するなどして技術・経営、事業遂行面における各種アドバイスを行うことも予定しています。 さらに、AIチップ・次世代コンピューティング技術に関する日本全体の競争力の底上げを図るべく、AIチップコンテストの開催や人材育成等にも取り組んでいく予定です。 comp ml. nedo. chip ml. nedo. chip ml. nedo. nedo.

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FPGAエクストリーム・コンピューティング 第10回

量子 コンピューテ ィング

量子コンピュータ (りょうしコンピュータ、: quantum computer) は、やと言った的な現象を用いて従来のコンピュータでは現実的な時間や規模で解けなかった問題を解くことが期待される。 「」を用いて量子計算を行う原理のものについて研究がさかんであるが、他の方式についても研究・開発は行われている。 いわゆる電子式など従来の一般的な コンピュータ(以下「古典コンピュータ」)の素子は、について、「0か1」などなんらかの2値をあらわすいずれかの状態しか持ち得ない「」で扱う。 量子コンピュータは「」 : qubit; quantum bit、キュービット により、状態によって情報を扱う。 しかし、重ね合わされた結果を観測してもランダムに選ばれた結果が1つ得られるだけで、古典コンピュータに対する高速性は得られない。 高速性を得るには欲しい答えを高確率で求める工夫を施した量子コンピュータ専用のアルゴリズムが必須である。 もし、数千qubitのハードウェアが実現した場合、この量子ビットを複数利用して、量子コンピュータは古典コンピュータでは実現し得ない規模のが実現すると言われる [ ]。 量子コンピュータの能力については、計算理論上の議論と、実際に実現されつつある現実の機械についての議論がある。 の節を参照。 現実の機械の能力についてはの項を参照。 歴史 [ ] 1980年代 [ ] 量子コンピュータの歴史は、1980年に Paul Benioff が量子系においてエネルギーを消費せず計算が行えることを示した ことに端を発し、1982年、も量子計算が古典計算に対し指数関数的に有効ではないかと推測している。 これらに続き、1985年、は、「量子」と言える () を定義し、1989年に () を考案した。 1990年代 [ ] 1992年に、ドイッチュと ()は、量子コンピュータが古典コンピュータよりも速く解ける問題でを考案した。 1993年に、 ()と生徒のEthan Bernsteinは、 ()と ()のアルゴリズムを考案した。 1994年には、実用的なアルゴリズム『 () 』を考案し、量子コンピュータの研究に火をつけた。 これは、ヴァジラーニらの量子フーリエ変換や、同年のSimonの研究 を基礎に置いている。 量子コンピュータ特有のアルゴリズムであるショアのアルゴリズムが、古典コンピュータでは現実的な時間で解くことができないを、極めて短い時間で実行出来ることから、素因数分解の困難性を利用したの安全性は実用的な量子コンピュータが実現されれば崩れることを示した。 1995年に、 () や により、量子誤り訂正のアルゴリズムが考案された。 1996年に、 ()により、その後、様々なアルゴリズムに応用される が考案された。 同年、は、実験的観測によってを証明し、 量子デコヒーレンスが量子コンピュータ実現への障害となることが実証された。 1997年に、Edward FarhiとSam Gutmannにより、 (、略称: CTQW)が考案された。 1998年に、量子コンピュータ用のプログラミング言語である、QCL の実装が公開された。 またによる、の提案もこの時代であった。 2000年代 [ ] 開発に大きな進展があり、2008年にの専門家は、個々のイオンをして捕捉することが出来ることを示し、個々の状態にあるイオンをマニピュレーションする、 ()の研究が進展した。 2010年代 [ ] 2011年に突如として、の企業が 量子コンピュータ「D-Wave」の建造に成功したと発表した。 D-Waveはこの記事の多くの部分で説明している量子ゲートによるコンピュータではなく、による最適化計算に特化したである。 発表当初のものは128量子ビットであった。 D-Waveが本当に量子コンピューティングを実現したものか否か、当初は疑う向きも多かったものの、確かに量子コンピューティングによるものとする調査論文が英科学誌ネイチャーに発表 され、グーグルを筆頭とするベンチャー企業がD-Waveと協業を開始するなど、2018年1月現在、確実視されて来ている。 2012年、とがを受賞した。 受賞理由は「個別の量子系に対する計測および制御を可能にする画期的な実験的手法に関する業績」である。 の開示文書によると、において暗号解読のための実用化が研究されているとされる。 2014年9月米社はのJohn Martinisと連携し量子コンピュータの独自開発を開始すると発表した。 2016年5月、は5量子ビットの量子コンピュータ をオンライン公開した。 デイヴィビッド・コーリー ウォータールー大学教授がテストした結果、ほぼ同じ結果を得ることができた。 2017年5月、IBMは同社の汎用量子コンピュータシステムであるIBM Q向け16量子ビット・プロセッサを開発したとアナウンスした 2019年1月8日、IBMはにおいて世界初の商用量子コンピューター(名称:IBM Q System One)を開発したと発表した。 2019年10月23日、グーグルは世界最高速のが1万年かかる計算問題を量子コンピューターは3分20秒で解くことに成功して量子超越性を世界で初めて実証したと発表し、CEOのはから最初に飛び立ったに匹敵する成果と述べた。 ソフトウェア [ ] アルゴリズム [ ] 量子コンピュータ特有のがいくつか知られており、伝統的に有名なものを示す。 他の物は、 Quantum Algorithm Zoo などを参照。 ショアのアルゴリズム [ ] ()(: Shor's factorizationとも)とは、素因数分解問題を高速に(で)解くことができるアルゴリズムのことである。 古典コンピュータでは非現実的な時間()で解くアルゴリズムしか知られていない。 1994年にによって発見された。 ショアは本件で、とを受賞した。 少し改造することで離散対数問題(DLP, やの安全性の根拠)も多項式時間で解くことができる。 このアルゴリズムの基本的なアイデアを拡張したものが、可換隠れ部分群問題についての量子アルゴリズムである。 現在は、これをさらに非可換隠れ部分群問題に拡張する研究が進展している。 ショアのアルゴリズムは、量子コンピュータがを高速に実行できることによる。 また、アルゴリズム全体は確率的 であり、正しい答えが得られるまで、何度も試行する。 つまり、 a x の周期 r を求める。 位数が高速に求められれば、因数分解は高速に行える。 全ての x に対して、均等な確率となるように初期化する。 そして、それを a x mod N のみ確率を持ち、それらは均等になるように変換する。 この計算は量子コンピュータ的であるものの、基本的な考えは古典コンピュータと変わらない。 そのために、2進数の足し算・引き算や、ビットによる条件分岐などを用意する。 a x mod N は周期 r を持つ。 この周期が求める位数である。 従って、1で得られた結果を離散フーリエ変換する。 失敗した場合は、成功するまで繰り返す。 オラクル関数とは計算量が 0 の関数である。 1996年に ()が発表した。 きわめて広範な種類のや量子アルゴリズムと組み合わせて、計算時間をその平方根まで落とすことができる。 ショアのアルゴリズムほどその効果は劇的ではないが、広い応用をもつことが特徴である。 検索条件や検索対象について改良されている。 詳細は、 を参照。 シミュレーター [ ] 量子コンピュータのアルゴリズムをシミュレーションにより実行するためのシミュレーターが多数作られている。 一覧については、 List of QC simulators を参照。 ハードウェア [ ] ハードウェアは、数学的に等価な量子ゲートが物理的に、、、素子、などによって構成出来るため、様々な実験的ハードウェアの実現法が研究されている。 核磁気共鳴・電子スピン共鳴 [ ] 詳細は「」および「」を参照 特にを用いているものは 、 とも呼ばれる。 2001年、を使わずに、量子コンピュータを作成する方法が考案された。 線形光量子コンピュータ : linear optical quantum computer、LOQC と呼ばれ、その後の光量子コンピュータの主流となる。 2007年、を使い、4qubit量子コンピュータによる素因数分解が実装された。 さらに、2009年、光集積回路(シリコンフォトニクス)上で、4qubit量子コンピュータによる素因数分解が実装された。 2017年9月、東京大学 工学系研究科の教授と武田俊太郎助教のグループは、大規模光量子コンピュータ実現法を発明と告知。 超伝導素子 [ ] 詳細は「 ()」、「 ()」、「 ()」、「 ()」、および「」を参照 超伝導素子を用いた量子コンピュータの量子ビットは、を用いた超伝導回路によって構成されている。 超伝導回路中の電荷 の自由度を用いた量子ビットを、電荷量子ビット、またはクーパー対箱と呼ぶ。 1999年、において中村、Pashkin、蔡らにより実現された。 当時の量子ビットのコヒーレンス時間は約1ナノ秒であった。 超伝導量子ビットは ()の研究とともに発展し、2004年にはコプラナ導波路により実装された超伝導共振器と電荷量子ビットとの強結合が観測されている。 共振器や導波路を組み合わせた回路量子電磁力学は、超伝導量子ビット間の相互作用や、量子非破壊測定を行うとても良いツールとなっている。 を含み、磁束量子の重ね合わせ状態を用いた量子ビットを ()と呼ぶ。 2003年、デルフト工科大においてChiorescu、中村、Harmans、Mooijらにより実現された。 これらは社が開発したによる最適化手法 に採用されている。 2007年に電荷量子ビットにおける電荷揺らぎ雑音を回避する量子ビットが提案され、 ()と呼ばれる。 比較的シンプルな構成で長コヒーレンス時間が実現され、米国を中心に盛んに研究が進められている。 2011年、量子計算や量子誤り訂正に必須となる単一試行の ()が実現し、トランズモン型超伝導量子ビットの量子跳躍が観測されている。 これらの技術の背景には、標準量子限界に近い雑音指数を達成する低雑音増幅器 ジョセフソンパラメトリック増幅器 の実現がある。 2013年、上記の基礎技術とによる高速フィードバック処理により量子テレポーテーション の実験が行われ、空間的に離れた量子ビット間の状態転送が実現した。 2014年には160マイクロ秒のコヒーレンス時間が実現し 、1999年の発見から15年の間に約10万倍という飛躍的な改善がなされている。 同年、社のJohn Martinis らのグループは、誤り耐性符号の一つである ()の誤りしきい値を下回る、高い忠実度の基本量子ゲートを実現した。 これにより誤り耐性量子計算が現実化し、超伝導量子ビットを用いた量子計算機の開発が一層加速することになる。 同年には、新しい機能性材料の開発を飛躍的に加速する、フェルミ粒子のディジタル量子シミュレーションが、小さな系にて実装されている。 大規模化に向けた取り組みが始まり、2016年には三次元集積技術による実装が議論されている。 国内では東京大学 と理化学研究所 が量子コンピュータや量子情報処理の研究を、NTT物性科学基礎研究所 、情報通信研究機構 が量子物理の研究を行っており、主な研究拠点である。 海外ではGoogle 、IBM 、デルフト工科大学(インテル・マイクロソフトが支援) 、マサチューセッツ工科大学 、チューリッヒ工科大学 が主な研究拠点である。 イオントラップ [ ] 詳細は「」を参照 古典コンピュータでの計算は、にもとづいたによるをベースとして行われる。 これに対し、量子コンピュータの量子回路では、量子演算の演算子に対応する演算を行う機能は量子ゲートと呼ばれ、で記述できる。 任意の1量子ビットに対するユニタリー行列は以下の形式で表現される。 であることも特徴である。 この式を見ると分かる通り、量子ゲートは本質的にアナログ信号処理であり、アナログ処理に伴う誤差が問題となる点が論理演算とは異なる。 この事が量子コンピュータ実現上の最大の問題である。 NOT [ ] NOTはパウリ行列の1つでもある。 XORに相当する。 Conditional Phase [ ] CPhaseと呼ばれる。 したがって、計算可能性の点では既存のあらゆるコンピュータと量子チューリングマシンは変わらない。 つまり、量子チューリングマシンで「計算可能」な問題は古典チューリングマシンでも「計算可能」であるし、古典チューリングマシンで「計算可能」でない問題は量子チューリングマシンでも「計算可能」でない。 (なお、ここで「計算可能」というのは、計算理論の専門用語であって、「原理的に解くことができない」というような表現から一般の人がイメージするような素朴な印象はおそらくたいていは正確ではない) 計算可能性の理論に関しては以上のようであるのだが、では、としてはどうだろうか、というのが関心のある所であろう。 量子コンピュータは容易に古典コンピュータをすることが可能であるため、古典コンピュータで速く解ける問題(汎用問題)は、量子コンピュータでも同程度以上に速く解くことができる。 よって汎用問題について、量子コンピュータは古典コンピュータ「以上」に強力な計算速度を持つ。 ただし、同程度は可能だとしても、「より大きい」かどうかはよくわかっていない。 量子コンピュータに関係するにがある。 BQPとNPの関係は明確ではないが、BQPのほうが大きいだろうと考えられ、2010年代ころより、NPを含むにBQPが含まれない、ということを示唆する結果がいくつか示されてきている。 実際 [ ] 量子ゲートマシンは理論的には古典コンピューターをシミュレート出来るとされるが、現実には古典ゲートによる小規模演算器もシミュレート出来ない。 さらに、量子ゲート処理に必要な時間が論理回路より圧倒的に遅いこともあり、古典コンピュータの置き換えは不可能である。 そのため、量子ゲートマシンは専用アルゴリズム開発と共に、古典コンピュータに対してある種の問題を高速に解く付加装置として利用するのが現実的である。 Googleは量子ゲートマシンの高速性が2017年末までに実証されると予想した。 古典コンピューターよりも実際の量子ゲートマシンの方が高速に解ける問題が存在することを、量子超越性()と呼び、このような問題の探索が続けられている。 2019年10月23日、Googleは、ランダムに作った量子回路の出力結果を推定すると言う問題で、量子超越性を実証したと発表した。 2017年現在始まっているIBM Q などではごく限られた数の量子ビットしか扱えない。 重ね合わせ状態を保ちデータを記憶する量子メモリが実現されていない事、により、計算結果を使いまわすことができない事、複数の量子コンピューターを接続し計算規模を大きくする技術が実現していない事、量子ゲートに起因する誤差が蓄積する事などから、計算大規模化が困難である。 従って、現状では、与えられた問題を解くことに使われる状態ではなく、既に提案されている小規模な量子アルゴリズムの実証から始め、量子コンピュータで解ける有用な問題の模索が続いている。 量子コンピュータとしては、量子ゲート型以外に、D-Waveなどのやその他いくつかのタイプが提案されている、量子イジングマシンはQUBO 制約のない二値二次式の最適化 に特化したと言える。 参考文献 [ ]• 一般的でない例としては、数は少ないが3状態の素子で動作するコンピュータや、の応用などとして研究されている。 MLC NANDフラッシュのように実用例も一部にはある。 Paul Benioff 1980年5月. 2017年4月1日閲覧。 Richard Feynman , Peter W. Shor 1982年. 2017年4月1日閲覧。 David Deutsch 1985年. 2017年4月1日閲覧。 Royal Society 1989年9月8日. 2017年4月1日閲覧。 Deutsch, David; Jozsa, Richard 1992年12月. 2017年4月1日閲覧。 Ethan Bernstein , Umesh Vazirani 1993年. ペンシルベニア州立大学. 2017年4月1日閲覧。 Daniel R. Simon 1994年. ペンシルベニア州立大学. 2017年4月1日閲覧。 Andrew Steane 1996年5月13日. 2017年4月1日閲覧。 Calderbank, Peter W. Shor 1996年4月16日. コーネル大学図書館. コーネル大学. 2017年4月1日閲覧。 , Vol. Edward Farhi MIT , Sam Gutmann Northeastern 1998年3月20日. コーネル大学図書館. コーネル大学. 2017年4月1日閲覧。 Christopher R. Monroe en David J. Wineland. 2008年8月11日. 2017年4月1日閲覧。 2016年6月17日閲覧。 2013年6月閲覧。 Lidar. 2013年6月閲覧。 Steven Rich; Barton Gellman 2014年1月3日. English. 2014年1月9日閲覧。 中田 敦(日経コンピュータ) 2014年9月3日. ITpro. の2014年9月3日時点におけるアーカイブ。 2017年4月1日閲覧。 ニューヨーク州ヨークタウンハイツの研究所に存在する。 2016年5月9日. の2016年5月9日時点におけるアーカイブ。 2017年4月1日閲覧。 IBM News Release 2017年5月17日• The Telegraph 2019年1月8日• 2019年10月24日. 2019年10月25日閲覧。 2019年10月23日. 2019年10月25日閲覧。 2016年6月17日閲覧。 2016年6月17日閲覧。 2016年6月17日閲覧。 Phys. Rev. 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Vyalyi: "Classical and Quantum Computation"、American Mathematical Society、(2002年7月1日)。 ゲナディ P. ベルマン、ロンニエ マイニエリ:「入門量子コンピュータ」、パーソナルメディア、 2002年9月。 西野哲朗:「量子コンピュータの理論:量子コンピューティング入門」、培風館、 2002年12月12日。 ミルバーン、林一 訳 :「ファインマン・プロセッサ:夢の量子コンピュータ」、岩波書店、(2003年1月29日)。 Jozef Gruska(著)、伊藤正美、今井克暢、岩本宙造、外山政文、森田憲一(共訳):「量子コンピューティング」、森北出版、(2003年11月19日)。 Michael A. Nielsen、Issac L. Chuang 共著 、木村達也(訳):「量子コンピュータと量子通信(I)」、オーム社、(2004年12月20日)。 石井 茂:「量子コンピュータへの誘 いざな い:きまぐれな量子でなぜ計算できるのか」、日経BP社、(2004年12月23日)。 Michael A. Nielsen、Issac L. Chuang 共著 、木村達也(訳):「量子コンピュータと量子通信(II)」、オーム社、(2005年1月10日)。 Michael A. Nielsen、Issac L. Chuang 共著 、木村達也(訳):「量子コンピュータと量子通信(III)」、オーム社、(2005年1月10日)。 竹内繁樹:「量子コンピュータ:超並列計算のからくり」講談社 ブルーバックス 、(2005年2月20日)。 古澤明:「量子光学と量子情報科学」、数理工学社、(2005年4月10日)。 Bouwmeester、A. Ekert、A. Zeilinger 編 :「量子情報の物理:量子暗号、量子テレポーテーション、量子計算」、共立出版、 2007年5月25日。 西野哲朗:「(図解雑学)量子コンピュータ」、ナツメ社、 2007年7月18日。 David Mermin:"Quantum Computer Science: An Introduction"、Cambridge University Press、 2007年8月30日)。 宮野健次郎、古澤明:「量子コンピュータ入門」、日本評論社、 2008年3月25日。 Noson S. Yanofsky、Mirco A. Mannucci:"Quantum Computing for Computer Scientists"、Cambridge University Press、 2008年8月11日)。 ベネンティ、G. ガザーティ、G. ストゥリーニ、広岡一 訳 :「量子計算と量子情報の原理」、シュプリンガージャパン、 2009年5月。 マーミン、木村元 訳 :「マーミン 量子コンピュータ科学の基礎」、丸善、(2009年7月30日)。 赤間世紀:「量子コンピュータがわかる本」、工学社、 2010年4月1日。 Michael A. Nielsen、Isaac L. Chuang: "Quantum Computation and Quantum Information: 10th Anniversary Edition"、Cambridge University Press、(2010年12月9日)。 Colin P. Williams: "Explorations in Quantum Computing"(2nd Ed. ), Springer、 2010年12月27日。 Willi-Hans Steeb、Yorick Hardy: "Problems and Solutions in Quantum Computing and Quantum Information" 3rd Ed. , World Scientific Pub、 2011年9月16日。 Jiannis K. Pachos: "Introduction to Topological Quantum Computation"、Cambridge Univ. 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ダイナミカル情報処理システム

量子 コンピューテ ィング

1950年代、ビジネス分野でのコンピュータ利用が始まった当初は、計算業務を担当部門に依頼し、順次処理して結果を依頼者に返すといったバッチ処理による利用が一般的でした。 1960年代に入り、コンピュータをタイプライター端末やCRTディスプレイ端末から直接利用するタイムシェアリング方式へと発展していきます。 これら端末は、今のパソコンのようなデータの処理や保管の機能はありません。 データの入力と出力のみを受け持ち、データの処理や保管は全て1つのコンピュータで集中処理されていました。 また、端末とコンピュータをつなぐ専用のケープルや通信回線は低速で、やりとりできるデータもテキストに限られていたのです。 1980年代、ミニコンピュータ(オフコン)やオフィスコンピュータ(ミニコン)、そしてパーソナルコンピュータ(パソコン)といった小型で安価なコンピュータが登場します。 これにより、大型コンピュータを共同利用するだけではなく、部門や個人でもコンピュータを購入できるようになりました。 これに伴い、大規模なデータの処理や保管は大型のコンピュータを使い、部門固有の業務や個人で完結する業務は小型のコンピュータを使うといった分散処理が広がりを見せ始めます。 ただ、通信回線の速度はまだ遅く、やりとりできるデータはテキストが主流でした。 そこで、テキスト主体の業務処理は共同利用を想定したコンピュータ(サーバ)を使い、その結果の表示や加工、編集、画像の利用はパソコン(クライアント)を使う「クライアントサーバ方式」といわれる連携利用の方法が登場し、普及していきます。 1990年代、インターネットが登場します。 そして、2000年に入るころから「インターネットの向こうにあるコンピュータを利用する」クラウドコンピューティングの萌芽が見え始めます。 その後インターネットは、高速・広帯域な回線を利用できるようになり、扱えるデータも音声や動画へと拡大していきます。 この技術進化と相まって、クラウドコンピューティングは急速に普及していきます。 また利用できる端末類もPCばかりでなく、スマートフォンやタブレット、ウェアラブル端末などが加わり、適用業務の範囲も利用者も拡大していきます。 昨今は、インターネットにつながるデバイスは、自動車や家電製品、ビルの設備や日用品にまで広がり、そこに組み込まれたセンサーが大量のデータを送り出すようになりました。 そのため、大量のデータが通信回線、主にはモバイル通信回線に送り出されるようになり、回線の帯域を圧迫してしまう状況も出てきました。 そこで、デバイスの周辺にサーバを配置し、中間処理して必要なデータのみを回線に送り出す「エッジサーバ」が普及の兆しを見せ始めています。 エッジサーバはデータの集約だけではなく、デバイスを利用する現場での即時処理・即時応答が必要な業務や、きめ細かなセンサーデータを大量に集めるための仕組みとしても使われています。 このようなエッジサーバは、空に浮かぶ雲に見立てた「クラウドコンピューティング」に対して、地面に漂うように広がる霧に見立てて「フォグコンピューティング」と呼ばれる場合もあります。 エッジサーバは、デバイスが置かれるローカルばかりでなく、より広い地域をカバーするために通信回線の経路上に置かれるケースも想定されています。 IoTの普及とともに、クラウドだけではできない大量データの処理や高速応答を受け持つ役割として、エッジサーバによる超分散コンピューティングは、ますます広がりを見せ始めています。 関連記事• IoTを実現する仕組みは、モノ、クラウドコンピューティングに加え、Cisco Systemsなどが提唱しているフォグコンピューティングから構成されているといえます。 それぞれの特徴とともに、この三層構造について解説します。 IoTを実現する仕組みは、モノ、クラウドコンピューティングに加え、Cisco Systemsなどが提唱しているフォグコンピューティングから構成されているといえます。 それぞれの特徴とともに、この三層構造について解説します。 プライベートクラウドを、配置モデルのタイプに着目して、「オンプレミスプライベートクラウド」「デディケイテッドプライベートクラウドサービス」「コミュニティークラウドサービス」の3つに分類し、それぞれの定義を整理します。 NECは、IoT基盤「NEC the WISE IoT Platform」を確立し、このIoT基盤を用いたIoTソリューション群も拡充すると発表した。 関連リンク•

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