Azure Stack Edge
Azure のコンピューティング、ストレージ、インテリジェンスをエッジに提供する Azure マネージド デバイス。
Azure Stack Edge を使用したサービスとしての専用ハードウェア
ワークロードを実行し、Azure Stack Edge で専用のサービスとしてのハードウェアを使用してデータが作成されるエッジで、すぐに実用的な分析情報を得ることができます。
注文とフルフィルメントを簡単に行うことができるので、標準の Azure 管理ツールを使用してクラウドからデバイスを管理できます
Azure loT Edge を使用すると、loT Hub からコンテナーをデプロイして管理し、マルチノードと仮想マシンをサポートする Kubernetes を使用したラグド オプションで Azure loT ソリューションとエッジで統合することができます
NVIDIA T4 Tensor Core GPU とインテルの VPU を備え、さまざまな Machine Learning ワークロードでハードウェア アクセラレーションを実現
ストレージ ゲートウェイを利用して自動的にアップロードするため、Azure Storage アカウントのローカル キャッシュを保持する
サービスとしてのハードウェアとシームレスなクラウドツーエッジ エクスペリエンスで概要を簡単に
サービスとしてのハードウェア モデルの Azure portal からアプライアンスを注文するだけで、Azure サブスクリプションを通じて毎月支払われます。
Azure と同じ管理ポータルと開発ツールを使用して、Azure Stack Edge を構成、監視、更新するシームレスなクラウドツーエッジ エクスペリエンスを実現します。
データの近くにあるエッジでアプリケーションを実行する
コンテナー化されたアプリケーションと VM を、データが作成および収集されるエッジで実行します。エッジでデータを分析、変換、フィルター処理し、必要なデータのみをクラウドに送信して、さらに処理や保存を行うことができます。
ハードウェア アクセラレーション AI/ML でデータを分析し、実用的な分析情報をすばやく入手することができます
Azure でMachine Learning モデルを構築してトレーニングするか、Azure Cognitive Service を使用してから、Mini R の組み込みの NVIDIA T4 GPU または Intel VPU を利用して、ローカルで結果を高速化します。完全なデータセットまたはサブセットをクラウドにアップロードしてモデルを再トレーニングし、エッジ デバイスをさらにスマートにします。
クラウドとエッジ間でデータを効率的かつ簡単に転送
Azure Stack Edge は、クラウド ストレージ ゲートウェイとして機能し、ファイルへのローカル アクセスを維持しながら、Azure へのデータ転送を目を通すのを可能にします。ローカル キャッシュ機能と帯域幅調整により、ピーク時の使用量を制限するために、Azure Stack Edge を使用して Azure へのデータ転送と戻るデータ転送を最適化できます。
仕事に最適なデバイスを選択する
Azure Stack Edge Pro シリーズ
エッジ ワークロードのエンタープライズ 規模とパフォーマンス。
Pro 2
エッジとブランチの場所に最適化されたコンパクトなフォーム ファクター。柔軟なマウント オプション。
構成の方法
- 32 vCPUs, 51 GB RAM, 720 GB
- 32 vCPUs, 102 GB RAM, 1.6 TB, 1 NVIDIA A2 GPU
- 32 vCPUs, 204 GB RAM, 2.5 TB, 2 NVIDIA A2 GPUs
すべての数値は、お客様が使用できる容量です。
Pro
1U ラックマウント可能なアプライアンスで、データ センターやブランチ内の状況に合わせて最適化されています。
構成の方法
- 40 vCPUs, 102 GB RAM, 4.2 TB, 1 NVIDIA T4 GPU
- 40 vCPUs, 102 GB RAM, 4.2 TB, 2 NVIDIA T4 GPUs
すべての数値は、お客様が使用できる容量です。
Pro R
NVIDIA T4 GPU を内蔵した、強化された データセンター グレードのパワーをリモートの場所でも使用できるよう、持ち運び可能なケースに収めました。
使用できるオプション:無停電電源装置 (UPS) の有無にかかわらず。
Azure Stack Edge Mini シリーズ
外出先でのエッジ処理用に設計されています。
Mini R
ラグドのバッテリー駆動デバイスはバックパックに収まるほど小さく、過酷な環境や接続がないシナリオに対応できるよう設計されています。エッジ処理用の Intel VPU が組み込まれています。
ユース ケース
エッジでの機械学習
Azure Stack Edge を使用すると、ソースに近いデータを処理することで、待ち時間や接続の問題に対応することができます。Machine Learning モデルをエッジの場所で直接実行できます。必要なデータ セット (完全なデータ セットまたはサブセット) を Azure に転送して、モデルの再トレーニングと継続的な改善を行います。
モノのインターネット
IoT またはデータセンターのデータを処理、並べ替え、分析して、即座に実行できる行動、クラウドに維持して保存する必要のあるもの、または必要ないものを判定できます。
エッジからクラウドへのネットワーク データ転送
データを Azure に簡単かつ迅速に転送して、さらにコンピューティングやアーカイブを行ったり、クラウドの移行を促進したりすることができます。完了したら、アプライアンスを Microsoft に返却してください。
エッジとリモート サイトでのコンピューティング
リモートの場所でアプリケーションを実行することで、トランザクションを高速化して帯域幅の制約に対処できます。ローカル アプリケーションは、クラウドへの接続が制限されている場合でも機能します。
規制コンプライアンス
ML モデルを使用して、機密データの可能性があるときにアラートを送信したりローカルでアクションを実行したりして、クラウドに送信しているデータがコンプライアンス基準に違反していないことを確認します。
Azure Stack Edge と Azure AI が動物の違法な密売を防ぐ
ロンドンのヒースロー空港で、野生動物の違法な密売を防ぐために、3D スキャナーと Azure AI モデルを組み合わせ、AI と機械学習のワークロードに対応する Azure Stack Edge の試験がどのように行われているかをご覧ください。
包括的なセキュリティとコンプライアンス、組み込み済み
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Microsoft では、サイバーセキュリティの研究と開発に年間 USD10 億を超える投資を行っています。
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Microsoft には、データ セキュリティとプライバシーを専門とする 3,500 人を超えるセキュリティ エキスパート がいます。
Azure 無料アカウントで作業を開始する
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クレジットがなくなった後に、同じ無料サービスでビルドを続けるには、従量課金制に移行してください。月々の無料使用分を超えた場合にのみ、お支払いいただきます。
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顧客がどのように Azure Stack Edge を使用しているかを確認する
"Azure Stack Edge と Intel ベースのフィールド プログラミング ゲート アレイ (FPGA) のオンプレミスの性質により、そのデバイスを自然なアプリケーションの一部に統合することが非常にシームレスになります。"
T.Michael Thornton 氏、Olympus 社 研究開発担当副社長、カスタマー ソリューション ビジネス部門
"この大きさの改善は約 20 年、30 年ごとに行われると思います。"
Cengiz Balkas 氏、Wolfspeed 社、SVP およびゼネラル マネージャー
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エッジ アプライアンスの AI によって海運業界の自立航行を促進します。
