Inteligencia artificial desconectada en el perímetro con Azure Stack Hub

Azure Container Registry
HDInsight de Azure
Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Machine Learning
Azure Stack Hub

Ideas de solución

Este artículo es una idea de solución. Si te gustaría que ampliemos este artículo con más información, como posibles casos de uso, servicios alternativos, consideraciones de implementación o una guía de precios, comunícalo a través de los Comentarios de GitHub.

En este artículo se describe una solución para usar inteligencia artificial perimetral cuando se desconecta de Internet. La solución usa Azure Stack Hub para mover modelos de IA al perímetro.

Apache®, Apache Hadoop, Apache Spark, Apache HBase y Apache Storm son marcas comerciales registradas o marcas comerciales de Apache Software Foundation en Estados Unidos u otros países. El uso de estas marcas no implica la aprobación de Apache Software Foundation.

Architecture

Architecture diagram that shows an AI-enabled application running at the edge with Azure Stack Hub and hybrid connectivity.

Descargue un archivo Visio de esta arquitectura.

Flujo de datos

  1. Los científicos de datos usan Azure Machine Learning y un clúster de Azure HDInsight para entrenar un modelo de aprendizaje automático. El modelo se incluye en contenedores y se coloca en una instancia de Azure Container Registry.
  2. El modelo se ha implementado en un clúster de Azure Kubernetes Service (AKS) en Azure Stack Hub.
  3. Los usuarios finales proporcionan datos que se puntúan con respecto al modelo.
  4. Tanto la información detallada como las anomalías de la puntuación se colocan en el almacenamiento para que se puedan cargar posteriormente.
  5. La información compatible y pertinente globalmente está disponible en una aplicación global.
  6. Los científicos de datos usan la puntuación del perímetro para mejorar el modelo.

Componentes

  • Machine Learning es un entorno basado en la nube que permite compilar, implementar y administrar los modelos de aprendizaje automático. Con estos modelos, puede predecir el comportamiento futuro, los resultados y las tendencias.
  • HDInsight es un servicio de análisis, de código abierto, espectro completo y administrado en la nube para empresas. Puede usar marcos de código abierto con HDInsight, como Hadoop, Spark, HBase y Storm.
  • Container Registry es un servicio que crea un registro administrado de imágenes de contenedor. Puede usar Container Registry para compilar, almacenar y administrar las imágenes. También puede usarlo para almacenar modelos de Machine Learning en contenedores.
  • AKS es un servicio de Kubernetes totalmente administrado, de alta disponibilidad y seguro. AKS facilita la implementación y la administración de aplicaciones contenedorizadas.
  • Azure Virtual Machines es una oferta de infraestructura como servicio (IaaS). Puede usar Virtual Machines para implementar recursos de computación a petición y escalables, como máquinas virtuales de Windows y Linux.
  • Azure Storage ofrece almacenamiento en la nube escalable, seguro y de alta disponibilidad para todos los datos, aplicaciones y cargas de trabajo.
  • Azure Stack Hub es una extensión de Azure que ofrece una manera de ejecutar aplicaciones en un entorno local y proporcionar servicios de Azure en su centro de datos.

Detalles del escenario

Con las herramientas de Azure AI y la plataforma perimetral y de nube de Azure, la inteligencia perimetral es posible. Las aplicaciones híbridas habilitadas para la inteligencia artificial puede ejecutarse allí donde se encuentren los datos, en el entorno local. Al usar Azure Stack Hub, puede llevar un modelo de IA entrenado al perímetro e integrarlo con sus aplicaciones para obtener una inteligencia de baja latencia. De este modo, no es necesario realizar cambios en herramientas ni procesos para aplicaciones locales. Cuando usa Azure Stack Hub, puede estar seguro de que las soluciones en la nube funcionan incluso sin conexión a Internet.

Esta solución es para un escenario de Azure Stack Hub sin conexión. Debido a problemas de latencia o de conectividad intermitentes o regulaciones, es posible que no siempre esté conectado a Azure. En escenarios sin conexión, puede procesar los datos localmente y agregarlos más adelante en Azure para su posterior análisis. Para obtener la versión conectada de este escenario, consulte Inteligencia artificial en el perímetro.

Posibles casos de uso

Es posible que tenga que realizar la implementación en un estado sin conexión en los escenarios siguientes:

  • Las opciones de seguridad u otras restricciones requieren que implemente Azure Stack Hub en un entorno que no esté conectado a Internet.
  • Desea bloquear datos (incluidos los datos de uso) para que no se envíen a Azure.
  • Desea usar Azure Stack Hub solo como una solución de nube privada que se implemente en la intranet corporativa y no está interesado en escenarios híbridos.

Pasos siguientes

Para más información acerca de las soluciones de Azure Stack, consulte los siguientes recursos:

Para obtener más información sobre los componentes de la solución, consulte la siguiente documentación del producto:

Para obtener ejemplos, consulte el siguiente recurso:

Para soluciones relacionadas, consulte los artículos siguientes: