Szerkesztés

Leválasztott AI a peremhálózaton az Azure Stack Hubbal

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

Megoldási ötletek

Ez a cikk egy megoldási ötlet. Ha azt szeretné, hogy további információkkal bővítsük a tartalmat, például a lehetséges használati eseteket, alternatív szolgáltatásokat, megvalósítási szempontokat vagy díjszabási útmutatást, a GitHub visszajelzésével tudassa velünk.

Ez a cikk a peremhálózati AI internetről való leválasztása esetén használható megoldást ismerteti. A megoldás az Azure Stack Hub használatával helyezi át az AI-modelleket a peremhálózatra.

Az Apache®, az Apache Hadoop, az Apache Spark, az Apache HBase és az Apache Storm az Apache Software Foundation bejegyzett védjegyei vagy védjegyei a Egyesült Államok és/vagy más országokban. Az Apache Software Foundation nem támogatja ezeket a jeleket.

Architektúra

Architektúradiagram, amely egy AI-kompatibilis alkalmazást mutat be, amely a peremhálózaton fut az Azure Stack Hubbal és a hibrid kapcsolattal.

Töltse le az architektúra Visio-fájlját.

Adatfolyam

  1. Az adattudósok az Azure Machine Tanulás és egy Azure HDInsight-fürtöt használnak a gépi tanulási modellek betanítása érdekében. A modell tárolóba van helyezve, és bekerül az Azure Container Registrybe.
  2. A modell egy Azure Stack Hubon lévő Azure Kubernetes Service-fürtön (AKS) van üzembe helyezve.
  3. A végfelhasználók a modellhez mért adatokat adják meg.
  4. A pontozásból származó Elemzések és anomáliákat a rendszer később feltölti a tárolóba.
  5. Globálisan releváns és megfelelő elemzések érhetők el egy globális alkalmazásban.
  6. Az adattudósok a peremhálózati pontozást használják a modell fejlesztéséhez.

Összetevők

  • A gépi Tanulás egy felhőalapú környezet, amellyel gépi tanulási modelleket hozhat létre, helyezhet üzembe és kezelhet. Ezekkel a modellekkel előre jelezheti a jövőbeli viselkedést, eredményeket és trendeket.
  • A HDInsight egy felügyelt, teljes spektrumú, nyílt forráskódú elemzési szolgáltatás a felhőben nagyvállalatok számára. Nyílt forráskódú keretrendszereket használhat a HDInsighttal, például Hadoop, Spark, HBase és Storm.
  • A Tárolóregisztrációs adatbázis egy olyan szolgáltatás, amely tárolólemezképek felügyelt beállításjegyzékét hozza létre. A Tárolóregisztrációs adatbázis használatával létrehozhatja, tárolhatja és kezelheti a rendszerképeket. Tárolóalapú gépi tanulási modellek tárolására is használható.
  • Az AKS egy magas rendelkezésre állású, biztonságos és teljes körűen felügyelt Kubernetes-szolgáltatás. Az AKS megkönnyíti a tárolóalapú alkalmazások üzembe helyezését és kezelését.
  • Az Azure Virtual Machines szolgáltatásként nyújtott infrastruktúra (IaaS) ajánlat. A virtuális gépek használatával igény szerinti, méretezhető számítási erőforrásokat helyezhet üzembe, például Windows és Linux rendszerű virtuális gépeket.
  • Az Azure Storage magas rendelkezésre állású, skálázható, biztonságos felhőalapú tárolást biztosít az adatokhoz, alkalmazásokhoz és számítási feladatokhoz.
  • Az Azure Stack Hub az Azure egyik bővítménye, amely lehetővé teszi alkalmazások helyszíni környezetben való futtatását és Azure-szolgáltatások biztosítását az adatközpontba.

Forgatókönyv részletei

Az Azure AI-eszközökkel, valamint az Azure edge- és felhőplatformjával az élintelligencia lehetséges. Az AI-kompatibilis hibrid alkalmazások ott futtathatók, ahol az adatok a helyszínen találhatók. Az Azure Stack Hub használatával egy betanított AI-modellt hozhat a peremhálózatra, és integrálhatja az alkalmazásokkal az alacsony késésű intelligencia érdekében. Ezzel a megközelítéssel nem kell módosítania a helyi alkalmazások eszközeit vagy folyamatait. Az Azure Stack Hub használata esetén biztosíthatja, hogy a felhőmegoldások akkor is működjenek, ha nem csatlakozik az internethez.

Ez a megoldás egy leválasztott Azure Stack Hub-forgatókönyvre használható. Késés vagy időszakos csatlakozási problémák vagy szabályozások miatt előfordulhat, hogy nem mindig csatlakozik az Azure-hoz. Leválasztott forgatókönyvekben helyileg is feldolgozhatja az adatokat, és később összesítheti őket az Azure-ban további elemzés céljából. A forgatókönyv csatlakoztatott verziójával kapcsolatban lásd a peremhálózati AI-t.

Lehetséges használati esetek

Előfordulhat, hogy leválasztott állapotban kell üzembe helyeznie a következő esetekben:

  • Olyan biztonsági vagy egyéb korlátozásokkal rendelkezik, amelyek megkövetelik az Azure Stack Hub üzembe helyezését olyan környezetben, amely nem csatlakozik az internethez.
  • Azt szeretné, hogy az adatok (beleértve a használati adatokat) ne legyenek elküldve az Azure-ba.
  • Az Azure Stack Hubot kizárólag magánfelhő-megoldásként szeretné használni, amely a vállalati intraneten van üzembe helyezve, és nem érdeklik a hibrid forgatókönyvek.

Következő lépések

Az Azure Stack-megoldásokkal kapcsolatos további információkért tekintse meg a következő erőforrásokat:

A megoldás összetevőiről a következő termékdokumentációban talál további információt:

Mintákért tekintse meg a következő erőforrást:

A kapcsolódó megoldásokért tekintse meg a következő cikkeket: