Azure Stack Edge

Ein Portfolio von Geräten, die Computeressourcen, Speicher und Auswertungen dort bereitstellen, wo die Daten erstellt werden: am Edge

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 handlungsrelevante Erkenntnisse erhalten, wo Ihre Daten generiert werden: am Edge.

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Mit der einfachen Bestellung und Bereitstellung können Sie Ihr Gerät mit Azure-Standardverwaltungstools über die Cloud verwalten.

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.

Nutzen Sie die Hardwarebeschleunigung für eine Reihe von Machine Learning-Workloads mit einer NVIDIA T4 Tensor Core-GPU und einer Intel-VPU.

Behalten Sie einen lokalen Cache Ihres Azure Storage-Kontos bei, und führen Sie automatische Uploads über das Speichergateway durch.

Einfacher Einstieg mit Hardware-as-a-Service und einer nahtlosen Übertragung von der Cloud zum 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 von Azure kennen.

Ausführen Ihrer Anwendungen am Edge in der Nähe der Daten

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.

Analysieren Ihrer Daten für schnelle handlungsrelevante Erkenntnisse mithilfe von KI/ML mit Hardwarebeschleunigung

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.

Effiziente und einfache Datenübertragung zwischen Cloud und dem Edge

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 und zurück verwendet werden.

Das richtige Gerät für Ihre Anforderungen

Azure Stack Edge Pro-Reihe

Skalierung und Leistung auf Unternehmensniveau für Ihre Edgeworkloads

Pro

In Racks montierbare Appliances mit einer Größe von 1 HE, die für die Bedingungen innerhalb eines Rechenzentrums oder eines Zweigstellenstandorts optimiert sind

Verfügbare Optionen: 1 bis 2 NVIDIA T4-GPUs oder 1 Intel-FPGA (Field Programmable Gate Array)

Pro R

Robuste, einem Rechenzentrum ebenbürtige Leistung mit einer integrierten NVIDIA T4-GPU in einem transportablen Gehäuse für Remotestandorte

Verfügbare Optionen: Mit oder ohne unterbrechungsfreie Stromversorgung (USV)

Azure Stack Edge Mini-Reihe

Konzipiert für die Verarbeitung am Edge unterwegs

Mini R

Ruggedized, battery-operated device-small enough to fit into a backpack-designed for harsh environments and disconnected scenarios. Includes a built-in Intel VPU for edge processing.

Anwendungsfälle

Maschinelles Lernen am Edge

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.

Internet der Dinge

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.

Netzwerkdatenübertragung vom Edge in die Cloud

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.

Computing an Edge- und Remotestandorten

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.

Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen

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.

Azure Stack Edge und Azure KI verhindern den illegalen Tierhandel

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.

See how customers are using Azure Stack Edge

"The on-premises nature of Azure Stack Edge and the Intel-based field-programmable gate arrays (FPGAs) make it really seamless for us to be able to integrate that device into part of our natural application."

T. Michael Thornton, Vice President R&D, Customer Solutions Business, Olympus
Olympus

"I think an improvement of this magnitude comes roughly every 20, 30 years."

Cengiz Balkas, SVP & General Manager, Wolfspeed
Wolfspeed

AI in edge appliances promotes Autonomous Vessel in the maritime industry

JRCS

Azure Stack Edge – Preise

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Erste Schritte mit Azure Stack Edge

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Lesen Sie die Dokumentation.

Erste Schritte mit Azure Stack Edge

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