Azure Stack Edge

データが生成されるエッジで直接コンピューティング、ストレージ、インテリジェンスを利用できるデバイスのポートフォリオ

Azure Stack Edge を使用した、サービスとしてのハードウェア向けに特化した設計

Azure Stack Edge を使用して、ワークロードを実行し、専用に構築された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ばやく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は簡単で、標準の Azure 管理ツールで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

Azure Storage アカウントのローカル キャッシュを保持し、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

サービスとしてのハードウェアと、クラウドからエッジのシームレスなエクスペリエンスで簡単に開始

Azure portal からサービスとしてのハードウェア モデルでアプライアンスを注文するだけです。お支払いは Azure サブスクリプション経由での月額払いです。

Azure と同じ管理ポータルや開発ツールを使用して Azure Stack Edge を構成、監視、更新できる、シームレスなクラウドからエッジまでのエクスペリエンスを手に入れましょう。

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、データを作成して収集するエッジで直接実行できます。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。

Machine Learning モデルを Azure で構築してトレーニングしたり Azure Cognitive サービスを使用したりした後、Mini R 内の組み込みの NVIDIA T4 GPU または Intel VPU を利用して結果をローカルで高速に入手できます。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、お使いのエッジ デバイスをさらにスマートにすることができます。

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動作し、Azure への高速転送を実行します。ファイルには引き続きローカルでアクセスできます。Azure Stack Edge を使用すると、ローカル キャッシュ機能と帯域幅調整により、ピークの営業時間中に使用量を制限できるため、Azure 間とのデータ転送を最適化するのに使用することができます。

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 ワークロードでエンタープライズのスケールとパフォーマンスを実現

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。

1-2 NVIDIA T4 GPU で利用可能

Pro R

NVIDIA T4 GPU を内蔵したラグド 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、有りまたは無し)

Azure Stack Edge Mini シリーズ

外出先でのエッジ処理向けに設計

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、モデルを再トレーニングして改善を続けることができます。

モノのインターネット (IoT)

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。クラウドへの接続が制限されている場合は、ローカル アプリケーションで作業を続けることができます。

規制遵守

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。

Azure Stack Edge を使用したお客様事例を見る

"The on-premises nature of Azure Stack Edge and the Intel-based field-programmable gate arrays (FPGAs) make it really seamless for us to be able to integrate that device into part of our natural application."

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
Olympus

"I think an improvement of this magnitude comes roughly every 20, 30 years."

Cengiz Balkas 氏、Wolfspeed 社、SVP およびゼネラル マネージャー
Wolfspeed

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

JRCS

Azure Stack Edge の価格

  • 事前コストなし
  • 解約手数料不要
  • 従量課金制

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