Omitir navegación

Microsoft y AT&T muestran análisis de vídeo con la tecnología 5G

Publicado el 17 mayo, 2022

Microsoft Technical Fellow and Chief Technology Officer, Azure for Operators

En noviembre de 2021, Microsoft y AT&T anunciaron el lanzamiento del proceso perimetral multiacceso (MEC) público en Azure con un sitio en Atlanta (Georgia). La solución de MEC público de Azure permite aplicaciones de baja latencia en el perímetro de la red del operador de telefonía móvil, lo que proporciona servicios de proceso de Azure integrados con la conectividad 5G. El MEC público de Azure está diseñado para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático que requieren una gran cantidad de proceso y una red de baja latencia. El acceso a estos recursos tiene lugar a través de conexiones 5G de alta calidad desde teléfonos, cámaras inteligentes, dispositivos IoT y otros equipos. Las empresas y los desarrolladores pueden crear y ejecutar estas aplicaciones de baja latencia y administrar las cargas de trabajo con las mismas herramientas que utilizan para ejecutar aplicaciones en la nube pública de Azure. 

Con el fin de que se puedan poner en marcha nuevas aplicaciones interesantes con el MEC público de Azure que se beneficien de la conectividad 5G de baja latencia, ofrecemos una biblioteca de análisis de vídeo en Edge Video Services.

Edge Video Services

Edge Video Services (EVS) es una plataforma de Microsoft para desarrollar soluciones de análisis de vídeo que se pueden implementar en el MEC público de Azure. Por ejemplo, piense en algunos casos de uso en ciudades inteligentes, como nuestra aplicación Vision Zero en la ciudad de Bellevue, que ha habilitado una nueva generación de flujos de tráfico en tiempo real que ha permitido importantes mejoras en la vida diaria de los usuarios. Del mismo modo, el análisis de vídeo en tiempo real puede hacer que las ciudades sean más seguras mediante el control de los semáforos para situaciones como permitir que una persona en silla de ruedas cruce la calle de forma segura. Un uso relacionado, que se mostró en Hannover Messe 2016, consistió en integrar una de las primeras versiones de EVS en las cámaras de los semáforos y de los automóviles sin conductor, para analizar vídeos que ayudaran a reducir los accidentes y las víctimas mortales. Otros usos nuevos que pronto estarán disponibles son la mejora de los sistemas de transporte, la supervisión de la calidad del aire, el alumbrado público, los aparcamientos inteligentes, el control de multitudes y la gestión de emergencias. Además de las ciudades inteligentes, EVS puede proporcionar a las empresas inteligentes modernas una experiencia completa con análisis de vídeo para usar la realidad mixta como un componente natural de las soluciones de red 5G. Otros ejemplos son el control de máquinas y robots en fábricas conectadas, la gestión de la demanda y los servicios de atención al cliente en tiendas y restaurantes, o el control del tráfico de peatones en estadios deportivos.

Pila de arquitectura de EVS
Figura 1: Pila de arquitectura de EVS.

Como se muestra en la figura 2 a continuación, la infraestructura de proceso 5G tiene una jerarquía de componentes inteligentes, como los dispositivos Azure Percept , el MEC privado de Azure y el MEC público de Azure. EVS se integra con todas estas soluciones y proporciona estas características: 

  • Orquestador interperimetral para administrar el tráfico de red que implica varios MEC públicos. Implementa contenedores de aplicaciones en toda la jerarquía perimetral para obtener alta disponibilidad y tolerancia a errores.   
  • Supervisión y adaptación de la red para supervisar continuamente las conexiones de red dinámicas tanto inalámbricas como cableadas, adaptando la demanda de las aplicaciones en consecuencia.  
  • Asignación dinámica de recursos para contenedores de aprendizaje automático de vídeo. La asignación se adapta en función de la carga generada en la red móvil y las cargas de trabajo implementadas en la ubicación perimetral del entorno local.

Implementación de ciudades inteligentes en MEC público de Azure con AT&T en Atlanta

En colaboración con AT&T, Microsoft mostró el valor de EVS en el MEC público de Azure conectado a la red 5G de AT&T en Atlanta. La configuración constaba de un dispositivo perimetral local, administrado por Azure IoT Hub, y un clúster de Azure Kubernetes como se muestra en el diagrama siguiente.

Implementación en el MEC público de Azure y AT&T
Figura 2: Implementación en el MEC público de Azure y AT&T.

El orquestador de EVS pone los distintos contenedores en el perímetro local y en el MEC público de Azure. Esta ejecución dividida solo requiere una capacidad de proceso ligera en el entorno local y también elimina la necesidad de aprovisionar conectividad con un elevado ancho de banda fuera del perímetro local. 

En nuestra implementación en Atlanta, mostramos la arquitectura dividida de EVS, con una ejecución ligera en el perímetro local. Se transfirieron 230 MB de datos a través del vínculo 5G fuera del perímetro local en 24 horas. En cambio, se habrían enviado 9,5 GB de datos si se hubiera transferido todo el vídeo codificado. Dicho de otro modo, el uso de la red con EVS fue 42 veces inferior. Este ahorro en el uso de la red se obtuvo con un perímetro de CPU solamente en el entorno local y sin pérdida de precisión.  Nuestras mediciones mostraron también que las latencias de red en el MEC público de Azure fueron unas 6 veces inferiores a la media en comparación con la región de Azure más cercana, lo que se tradujo en respuestas más rápidas para la aplicación. 

EVS se integra con las API de red de AT&T para obtener información en tiempo real sobre la red 5G. Como resultado, EVS adapta la cantidad de tráfico transferido entre perímetros en función de las fluctuaciones en la latencia y el ancho de banda del vínculo 5G. EVS utiliza Azure Traffic Manager para ofrecer conmutación por error automática en el MEC público de Azure a la región de Azure más cercana, lo que garantiza que no se produzca ninguna interrupción en la aplicación de vídeo. Cuando se realiza la conmutación por error a la región de Azure, EVS se adapta a la nueva latencia aumentada ajustando la cantidad de tráfico que se envía fuera del perímetro local, mediante cambios en los parámetros del codificador y del modelo de aprendizaje automático, con un impacto mínimo en la precisión de la aplicación. EVS también es consciente de otros contenedores que se ejecutan en los perímetros y puede escalar o reducir verticalmente los requisitos de proceso de forma elástica.

EVS en el MEC público de Azure: pruébelo hoy mismo

Para sus escenarios de vídeo, le recomendamos que pruebe EVS en el MEC público de Azure con sus propios dispositivos del perímetro local. Hay disponibles una arquitectura de referencia e instrucciones en nuestro repositorio GitHub. El repositorio también incluye un vídeo de ejemplo de automóviles que entran en un aparcamiento que puede usar para probar EVS para contar automóviles. Si desea aportar comentarios sobre EVS, envíe un correo electrónico a la dirección evs-support@microsoft. Tenga en cuenta que esto es solo para enviar comentarios, no nos pondremos en contacto con usted.