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フェデレーテッド・オーケストレーション(FO)
分散したエッジデバイス全体で AI 処理を協調させつつ、データのプライバシーを保護する
複雑さ: highワークフローのオーケストレーション
30秒でわかる概要
- 概要
- 生データではなく重みの更新を共有することで分散デバイス間のモデル学習を調整し、更新を中央で集約します。
- 使いどころ
- プライバシー規制やデータの機微性のために、処理前に生データを一箇所へ集約できない複数主体間のデータ連携。
- 注意点
- デバイス間の通信オーバーヘッドと同期の遅延が、プライバシー面の利点を上回ることがよくあります。大きなレイテンシと一部デバイスの脱落を見込んでおきましょう。
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フェデレーテッド・オーケストレーション: 概要
分散したエッジデバイス全体で AI 処理を協調させつつ、データのプライバシーを保護する
- Decentralized model training
- Privacy-preserving aggregation
- Heterogeneous device coordination
- Bandwidth-efficient communication
- Differential privacy integration
- Fault-tolerant federation
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Communication‑Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data (McMahan et al., 2017) – FedAvg
- Advances and Open Problems in Federated Learning (Kairouz et al., 2021)arXiv:1912.04977
- Practical Secure Aggregation for Privacy‑Preserving ML (Bonawitz et al., CCS 2017)
- Krum: Byzantine‑tolerant aggregation (Blanchard et al., NeurIPS 2017)
- Federated Optimization in Heterogeneous NetworksarXiv:1812.06127
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
€750（通常€1,500）・1週間・文書レポートとウォークスルーコール・9月30日まで