ÜBERSICHT
Zweckgebundene Hardware-as-a-Service-Lösung mit Azure Stack Edge
Mit dem eigens für diesen Zweck entwickelten Hardware-as-a-Service-Angebot von Azure Stack Edge können Sie Ihre Workloads dort ausführen und schnell verwertbare Informationen erhalten, wo Ihre Daten generiert werden: am Edge.
- Bestellen Sie einfach Ihre Appliance über das Azure-Portal in einem Hardware-as-a-Service-Modell, das Sie monatlich über Ihr Azure-Abonnement bezahlen. Profitieren Sie von einer nahtlosen Übertragung zwischen der Cloud und dem Edge, bei der Sie Ihre Azure Stack Edge-Instanz mit demselben Verwaltungsportal und den gleichen Entwicklungstools konfigurieren, überwachen und aktualisieren, die Sie bereits für Azure-Clouddienste verwenden.
- Führen Sie Ihre Containeranwendungen und VMs direkt am Edge aus, an dem die Daten erstellt und erfasst werden. Analysieren, transformieren und filtern Sie Daten am Edge, um nur die erforderlichen Daten zur weiteren Verarbeitung an die Cloud oder den Speicher zu übermitteln.
- Erstellen und trainieren Sie Machine Learning-Modelle in Azure, oder verwenden Sie Azure Cognitive Services zusammen mit der in Mini R integrierten NVIDIA T4-GPU oder der Intel-VPU, um die Ergebnisse lokal zu beschleunigen. Laden Sie das vollständige Dataset oder eine Teilmenge in die Cloud hoch, um Ihre Modelle neu zu trainieren, und erhöhen Sie die Intelligenz Ihrer Edgegeräte.
- Azure Stack Edge dient als Cloudspeichergateway und ermöglicht die unbeaufsichtigte Übertragung von Daten an Azure. Auf die Dateien kann dabei weiterhin lokal zugegriffen werden. Mit der lokalen Cachefunktionalität und der Bandbreitendrosselung zum Einschränken der Nutzung während der Hauptgeschäftszeiten kann Azure Stack Edge zum Optimieren Ihrer Datenübertragungen an Azure verwendet werden.
- Erfahren Sie, wie Azure Stack Edge für KI und Machine Learning-Workloads am Flughafen London Heathrow genutzt werden, indem ein 3D-Scanner mit Azure KI-Modellen kombiniert wird, um illegalen Handel von Wildtieren zu verhindern.
- Mit Azure Stack Edge werden Daten nahe der Quelle verarbeitet, wodurch Sie Latenz- oder Verbindungsprobleme einfacher beheben können. Führen Sie Machine Learning-Modelle direkt an Edgestandorten aus. Übertragen Sie vollständige Datasets oder ggf. auch nur Teile davon in Azure, um Ihr Modell mehrfach zu trainieren und kontinuierlich zu verbessern.
- Verarbeiten, sortieren und analysieren Sie IoT-Daten oder Daten in Rechenzentren, um zu ermitteln, auf welche Daten sofort reagiert werden sollte, welche in der Cloud gespeichert werden und welche gelöscht werden können.
- Übertragen Sie Daten einfach und schnell in Azure, um sie danach verarbeiten und archivieren zu können oder um die Cloudmigration zu beschleunigen. Wenn Sie die Appliance nicht mehr benötigen, geben Sie diese an Microsoft zurück.
- Führen Sie Anwendungen an Remotestandorten aus, um Transaktionen zu beschleunigen und Bandbreitenbeschränkungen zu umgehen. Lokale Anwendungen funktionieren auch dann, wenn Ihre Verbindung mit der Cloud eingeschränkt ist.
- Stellen Sie sicher, dass Daten, die zurück an die Cloud gesendet werden, nicht gegen Compliancevorschriften verstoßen. Nutzen Sie dazu ML-Modelle, um Warnungen im Fall von potenziell vertraulichen Daten zu erhalten und lokal reagieren zu können.
FUNKTIONEN
Integrierte Hybridfunktionen
Cloud Control
Mit der einfachen Bestellung und Bereitstellung können Sie Ihr Gerät mit Azure-Standardverwaltungstools über die Cloud verwalten
Edgeorchestrierung
Mit Azure IoT Edge können Sie Container über IoT Hub bereitstellen und verwalten sowie mit einer Azure IoT-Lösung am Edge integrieren, die dank Kubernetes sowie Unterstützung für mehrere Knoten und virtuelle Computer robuste Optionen aufweist.
Beschleunigte KI
Nutzen Sie die Hardwarebeschleunigung für eine Reihe von Machine Learning-Workloads mit einer NVIDIA T4 Tensor Core-GPU und einer Intel-VPU
Lokale Zwischenspeicherung
Behalten Sie einen lokalen Cache Ihres Azure Storage-Kontos bei, und führen Sie automatische Uploads über das Speichergateway durch
Sicherheit
Eingebettete Sicherheit und Compliance
34.000
Mitarbeiterkapazität von Ingenieuren, die sich bei Microsoft ausschließlich Sicherheitsinitiativen widmen.
15 000
Partner mit spezialisierten Sicherheitskompetenzen.
>100
Compliance-Zertifizierungen, darunter mehr als 50, die speziell auf globale Regionen und Länder ausgerichtet sind.
KUNDENREFERENZEN
So setzen unsere Kunden Azure Stack Edge ein
Nächste Schritte
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Bezahlen Sie im Voraus, oder testen Sie Azure bis zu 30 Tage lang kostenlos.
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