エッジ活用の最適解とは？ 新しいエッジ処理アーキテクチャ「Edge-as-a-Service」構想について Tweet
Proposal: (採択)
エッジ活用の最適解とは？
本セッションでは、Skupper・Knative・Kubernetes・GPU Operatorを活用し、MEC拠点をクラウドネイティブに進化させる「Edge-as-a-Service」構想をご紹介します。使うときだけ動き、拠点を越えてつながる―そんなシンプルで強いインフラの実現に向けて、拠点間通信、GPUの分散活用、サーバレス処理など最新のエッジアーキテクチャを解説します。
🎯 こんな方におすすめ
・エッジコンピューティング技術に興味がある方
💡 セッションで得られること
・“動くときだけ動く”、超効率アーキテクチャについて
・GPUを複数拠点でシェアしながら低コスト・高性能を両立させる方法
・拠点をまたぐスケーラブル＆セキュアなエッジAI設計の秘訣
🔧 注目技術の役割
・Skupper：VPN不要で拠点間をセキュアに接続＆GPUを複数拠点で共有
・Knative：リクエスト時のみ自動起動＆ゼロスケール
・Kubernetes：MECを含むサービスを一元管理
・GPU Operator：GPUを自動管理、AI推論を即時実行可能に
Kakeru Shintani
エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社
開発エンジニア
2023年度〜現在:エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社にて開発エンジニアとして従事。クラウドネイティブ技術を活用した次世代エッジ基盤の開発・設計をメインとし、インフラ設計からPoC開発まで一貫してリードしている。
Aoi Kamide
エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社
開発エンジニア
2019年～2022年：L2/L3スイッチやサーバを含むネットワーク機器の運用・保守・監視を担当。
2022年～現在：Kubernetesを用いて小型デバイス向けエッジコンピューティングプラットフォームの開発や検証を担当。エッジデバイスの管理やアプリケーションのデプロイ最適化に注力。生成AIを活用したオンプレミスでのAI推論を推進し、リソース制約のある環境でのエッジAI実装の最適化に取り組んでいる。