Azure Stack Hub를 사용하는 에지의 AI

Azure Container Registry

AKS(Azure Kubernetes Service)

Azure Machine Learning

Azure Stack Hub

솔루션 아이디어

이 문서는 솔루션 아이디어입니다. 잠재적인 사용 사례, 대체 서비스, 구현 고려 사항 또는 가격 책정 지침과 같은 추가 정보로 콘텐츠를 확장하려면 GitHub 피드백을 제공하여 알려주세요.

이 아키텍처는 Azure Stack Hub를 사용하여 학습된 AI 모델을 에지로 가져오고 낮은 대기 시간의 인텔리전스를 위해 애플리케이션에 통합하는 방법을 보여 줍니다.

아키텍처

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데이터 흐름

Azure Data Factory를 사용하여 Azure Data Lake에 배치되도록 데이터를 처리합니다.
Azure Data Factory의 데이터가 학습을 위해 Azure Data Lake Storage에 배치됩니다.
데이터 과학자가 Azure Machine Learning을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 모델이 컨테이너화되고 Azure Container Registry에 배치됩니다.
모델이 Azure Stack Hub의 Kubernetes 클러스터에 배포됩니다.
온-프레미스 웹 애플리케이션을 사용하여 Kubernetes 클러스터에 배포된 모델을 기준으로 최종 사용자가 제공한 데이터에 점수를 매길 수 있습니다.
최종 사용자가 모델을 기준으로 점수가 매겨진 데이터를 제공합니다.
점수 매기기로부터 얻은 인사이트 및 변형이 큐에 배치됩니다.
점수 매기기 정보가 큐에 배치된 다음, 함수 앱이 트리거됩니다.
함수가 호환 데이터 및 변형을 Azure Storage로 전송합니다.
전역적으로 관련이 있고 호환되는 인사이트를 Power BI 및 전역 앱에서 사용할 수 있습니다.
피드백 루프: 일정에 따라 모델 재학습을 트리거할 수 있습니다. 데이터 과학자가 최적화를 수행합니다. 향상된 모델이 배포되고 컨테이너 레지스트리에 대한 업데이트로 컨테이너화됩니다.

구성 요소

이 아키텍처를 구현하는 데 사용되는 주요 기술:

Azure Machine Learning: 예측 분석 솔루션을 빌드, 배포 및 관리합니다.
Azure Data Factory: Azure Data Factory로 데이터를 수집합니다.
Azure Data Lake Storage: Azure Data Factory를 사용하여 Azure Data Lake Storage Gen2로 데이터를 로드합니다.
Container Registry: 모든 유형의 Azure 배포에서 컨테이너 이미지를 저장하고 관리합니다.
AKS(Azure Kubernetes Service): Kubernetes 배포, 관리 및 운영을 간소화합니다.
Azure Storage: 내구성과 고가용성이 있고 대규모 확장이 가능한 클라우드 스토리지입니다.
Azure Stack Hub: 클라우드 경계에 걸쳐서 혁신적인 하이브리드 애플리케이션을 빌드하고 실행합니다.
Azure Functions: 컴퓨팅 서버를 유지 관리할 필요 없이 필요에 따라 작업을 실행할 수 있는 이벤트 기반의 서버리스 컴퓨팅 단위입니다.
Azure App Service: 모델 최적화를 위해 최종 사용자 피드백 데이터를 캡처하는 경로입니다.

시나리오 정보

에지 인텔리전스는 Azure AI 도구, 에지 및 클라우드 플랫폼을 통해 지원됩니다. 데이터가 있는 위치에서 AI로 지원되는 차세대 하이브리드 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. Azure Stack Hub를 사용하면 로컬 애플리케이션에 대한 도구 또는 프로세스를 변경하지 않아도, 학습된 AI 모델을 에지로 가져오고, 낮은 대기 시간의 인텔리전스를 위해 애플리케이션에 통합하고, 정확도 향상과 AI 모델 개선을 위해 지속적으로 피드백을 제공할 수 있습니다. 이 솔루션 아이디어는 에지 애플리케이션이 Azure에 연결되는 연결된 Stack Hub 시나리오를 보여 줍니다. 이 시나리오의 연결 해제된 에지 버전은 에지의 AI - 연결 해제됨 문서를 참조하세요.

잠재적인 사용 사례

거의 실시간으로 정보를 모니터링하고 제공하는 Edge AI 애플리케이션이 다양하게 있습니다. Edge AI가 도움이 되는 영역은 다음과 같습니다.

보안 카메라 탐지 프로세스
이미지 및 비디오 분석(미디어 및 엔터테인먼트 산업)
운송 및 교통(자동차 및 모빌리티 산업)
제조.
에너지(스마트 그리드)

다음 단계

자세히 알아보시겠어요? Azure Stack 소개 모듈을 확인하세요.
Azure Stack Hub Operator Associate 인증으로 Azure Stack Hub용 Microsoft 인증 얻기
Azure Stack Hub에서 Linux에 AKS 엔진 설치 방법
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Azure Stack Edge 디바이스를 사용하여 에지 디바이스 에 기계 학습 모델 배포
추가 혁신 및 Azure Stack Hub에 Azure AI 서비스(음성, 언어, 의사 결정, 비전) 컨테이너 배포

주요 Azure 서비스에 대한 자세한 내용은 다음 문서 및 샘플을 참조하세요.

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