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Azure IoT Edge

Implementación local de Cloud Intelligence en dispositivos IoT Edge

Implemente Azure IoT Edge en el entorno local para separar los silos de datos y consolidar los datos operativos a gran escala en la nube de Azure. Implemente y administre de forma remota y segura cargas de trabajo nativas de la nube, como IA, servicios de Azure o su propia lógica de negocios, para que se ejecuten directamente en los dispositivos IoT. Optimice el gasto en la nube y permita que los dispositivos reaccionen con mayor rapidez a los cambios locales y funcionen de forma confiable incluso durante períodos prolongados sin conexión.

Hardware certificado para IoT Edge: funciona con dispositivos Linux o Windows que admitan motores de contenedores.
Tiempo de ejecución: de código abierto y gratuito con una licencia MIT para concederle más control y flexibilidad del código.
Módulos: contenedores compatibles con Docker de servicios de Azure o de asociados de Microsoft para ejecutar su lógica de negocios en el perímetro.
Interfaz de la nube: Administre e implemente cargas de trabajo de la nube de forma remota usando Azure IoT Hub con aprovisionamiento de dispositivos sin intervención del usuario.

Traslade las cargas de trabajo de IA y análisis al perímetro

Implemente modelos creados y entrenados en la nube y ejecútelos en el entorno local. Por ejemplo, si implementa un modelo predictivo en una cámara de una fábrica para comprobar el control de calidad y se detecta un problema, IoT Edge desencadena una alerta y procesa los datos en el entorno local o los envía a la nube para analizarlos.

Simplifique el desarrollo

Utilice sus conocimientos de desarrollo actuales y programe en un lenguaje que ya conoce. El código de IoT Edge es coherente entre la nube y el perímetro, y admite lenguajes como C, C#, Java, Node.js y Python.

Supervisión remota de dispositivos a gran escala

Supervise de forma remota los dispositivos IoT Edge a gran escala con la integración de Azure Monitor. Use métricas integradas y visualizaciones seleccionadas para obtener una visibilidad profunda sobre el estado y el rendimiento de las aplicaciones perimetrales directamente en Azure Portal. Combine los registros de dispositivos a petición con IoT Edge para obtener la mejor observabilidad perimetral de su categoría.

Reduzca los costos de su solución de IoT

Solo una pequeña fracción de los datos de IoT Edge adquiridos son significativos después de analizarlos. Use servicios como Azure Stream Analytics o modelos de Machine Learning entrenados en la nube para procesar los datos en el entorno local y enviar solo lo necesario a la nube para analizarlo. Esto reduce el costo que supone el envío de todos sus datos a la nube y mantiene una buena calidad de los datos.

Opere sin conexión o con conectividad intermitente

Utilice sus dispositivos perimetrales de manera confiable y segura, incluso cuando están sin conexión o cuando la conectividad con la nube es intermitente. La administración de dispositivos Azure IoT Edge sincroniza automáticamente el estado más reciente de los dispositivos una vez que se vuelven a conectar para garantizar su funcionamiento sin problemas.

Lea la edición más reciente del informe IoT Signals

Este documento se basa en el éxito de informes anteriores, que revelan nuevos aprendizajes e información sobre el estado de IoT.

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  • IoT Edge tiene tres componentes. Losmódulos de IoT Edge son contenedores que ejecutan servicios de Azure, de terceros o código personalizado. Se implementan en dispositivos habilitados para IoT Edge y se ejecutan en ellos. El entorno de ejecución de IoT Edge se ejecuta en todos los dispositivos habilitados para IoT Edge y administra los módulos que se implementan en cada dispositivo. La interfaz basada en la nube supervisa y administra de forma remota los dispositivos habilitados para IoT Edge.

  • IoT Edge ofrece también lo siguiente:

    • Aprovisionamiento de dispositivos perimetrales sin intervención del usuario.
    • Administrador de seguridad que admite raíz de confianza basada en hardware.
    • Funcionamiento sin conexión extendido.
    • Integración con Azure Monitor para obtener la mejor observabilidad de su clase.
    • Servicio de configuración automática de dispositivos para la implementación y la configuración a escala de dispositivos perimetrales.
    • Admite SDK de C, C#, Node, Python y Java.
    • Herramientas para la implementación de módulos: programación, pruebas, depuración e implementación.
    • Canalización de CI/CD con Azure DevOps.
  • IoT Edge se encuentra entre las plataformas perimetrales más abiertas disponibles actualmente y Microsoft se compromete a usar tecnologías de código abierto para ofrecer innovación en el perímetro. El entorno de ejecución de IoT Edge es de código abierto y su uso está sujeto a una licencia MIT para concederle más control y flexibilidad con el código. IoT Edge admite el sistema de administración de contenedores Moby, que extiende los conceptos de contenedorización, aislamiento y administración desde la nube hasta los dispositivos del perímetro.

  • IoT Edge admite lógica de Azure, de terceros y personalizada que se ejecute en el perímetro. Eche un vistazo a los módulos perimetrales en Azure Marketplacesi desea aprovechar la funcionalidad perimetral. Se basan en contenedores y están certificados para funcionar con IoT Edge con el fin de agilizar la comercialización. Si es un asociado de software, vea cómo publicar módulos de IoT Edge.

    IoT Edge admite los sistemas operativos Windows y Linux, y se ejecuta en dispositivos tan pequeños como el Raspberry Pi. Consulte el catálogo de dispositivos Azure Certified for IoT para buscar hardware de terceros certificado por características básicas, como funcionalidad de IA, administración de dispositivos y seguridad. Si es un asociado de hardware, vea cómo puede certificar su hardware perimetral.

  • Microsoft colabora con DJIQualcommSAPNVIDIA para los servicios de IoT Edge. Desarrolle soluciones de IoT Edge para ejecutarlas en sus drones comerciales de altas prestaciones basados en GPU con DJI. Ejecute IoT Edge y servicios de inteligencia artificial en la plataforma de cámara Snapdragon usando los kit de desarrollo de IA de visión con Qualcomm. Implemente funciones empresariales básicas como módulos perimetrales con SAP. Obtenga análisis de vídeo en tiempo real en el perímetro convirtiendo fuentes de vídeo en telemetría de sensores con NVIDIA.

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