Azure Stack Edge
Urządzenie zarządzane przez platformę Azure umożliwiające korzystanie z obliczeń, magazynu i inteligencji platformy Azure na urządzeniach brzegowych.
Specjalnie przygotowany sprzęt w postaci usługi z usługą Azure Stack Edge
Uruchamiaj swoje obciążenia i uzyskuj szybki wgląd w szczegółowe informacje z możliwością działania na urządzeniu brzegowym, na którym są tworzone dane, dzięki specjalnie przygotowanemu sprzętowi dostarczanemu w postaci usługi za pomocą usługi Azure Stack Edge.
Dzięki łatwości zamawiania i realizacji możesz zarządzać swoim urządzeniem z poziomu chmury za pomocą standardowych narzędzi do zarządzania platformą Azure
Za pomocą usługi Azure IoT Edge możesz wdrażać kontenery i zarządzać nimi z poziomu centrum IoT Hub. Możesz także zintegrować je z rozwiązaniami Azure IoT na urządzeniu brzegowym za pomocą sprawdzonych opcji platformy Kubernetes z obsługą wielu węzłów i maszyn wirtualnych
Korzystanie z przyspieszenia sprzętowego dla bogatego zestawu obciążeń rozwiązania Machine Learning dzięki procesorowi GPU NVIDIA T4 Tensor Core i procesorowi Intel VPU
Utrzymywanie lokalnej pamięci podręcznej konta usługi Azure Storage, wykorzystując bramę magazynu do automatycznego ładowania
Łatwe rozpoczynanie za pomocą sprzętu jako usługi i bezproblemowego środowiska łączącego chmurę z urządzeniem brzegowym
Wystarczy zamówić urządzenie w portalu Azure Portal w modelu sprzętu jako usługi i dokonywać comiesięcznych płatności za pośrednictwem subskrypcji platformy Azure.
Uzyskaj bezproblemowe środowisko łączące chmurę z urządzeniem brzegowym, w którym możesz konfigurować, monitorować i aktualizować usługę Azure Stack Edge za pomocą tego samego portalu do zarządzania i narzędzi programistycznych, których oczekuje się z platformy Azure.
Uruchamianie aplikacji na urządzeniu brzegowym znajdującego się blisko danych
Uruchamiaj aplikacje konteneryzowane i maszyny wirtualne bezpośrednio na urządzeniu brzegowym, na którym są tworzone i zbierane dane. Analizuj, przekształcaj i filtruj dane na urządzeniu brzegowym, wysyłając tylko te dane, które są potrzebne w chmurze do dalszego przetwarzania lub przechowywania.
Analizuj dane na potrzeby uzyskiwania szybkiego wglądu w szczegółowe informacje z możliwością działania dzięki wspomaganej sprzętowo sztucznej inteligencji/uczeniu maszynowemu
Twórz i trenuj modele uczenia maszynowego na platformie Azure lub używaj usługi Azure Cognitive, a następnie korzystaj z wbudowanych procesorów GPU NVIDIA T4 lub procesorów Intel VPU w urządzeniu Mini R, aby przyspieszyć uzyskiwanie wyników w środowisku lokalnym. Przekaż pełny zestaw lub podzestaw danych do chmury, aby ponownie wytrenować modele i sprawić, że urządzenia brzegowe będą jeszcze inteligentniejsze.
Wydajne i łatwe przenoszenie danych między chmurą i urządzeniem brzegowym
Usługa Azure Stack Edge pełni funkcję bramy magazynu w chmurze i umożliwia przeprowadzanie bezobsługowych transferów danych na platformę Azure, zachowując równocześnie lokalny dostęp do plików. Dzięki możliwości buforowania lokalnego i ograniczania przepustowości w celu zmniejszenia użycia w trakcie biznesowych godzin szczytowych usługa Azure Stack Edge pozwala na optymalizowanie transferów danych na platformę Azure i z powrotem.
Wybieranie urządzenia najlepiej pasującego do zadania
Seria Azure Stack Edge Pro Series
Skalowalność i wydajność na poziomie przedsiębiorstwa dla obciążeń brzegowych.
Pro 2
Kompaktowy kształt zoptymalizowany pod kątem urządzenia brzegowego i lokalizacji odgałęzienia. Elastyczne opcje instalowania.
Opcje konfiguracji:
- 32 procesory wirtualne, 51 GB pamięci RAM, 720 GB
- 32 procesory wirtualne, 102 GB pamięci RAM, 1,6 TB, 1 procesor GPU NVIDIA A2
- 32 procesory wirtualne, 204 GB pamięci RAM, 2,5 TB, 2 procesory GPU NVIDIA A2
Wszystkie dane są pojemnością umożliwiającą użycie przez klienta.
Pro
Urządzenie o rozmiarze 1U do montażu w szafie typu rack zoptymalizowane pod kątem warunków panujących wewnątrz centrum danych lub lokalizacji odgałęzienia.
Opcje konfiguracji:
- 40 procesorów wirtualnych, 102 GB pamięci RAM, 4,2 TB, 1 procesor GPU NVIDIA T4
- 40 procesorów wirtualnych, 102 GB pamięci RAM, 4,2 TB, 2 procesory GPU NVIDIA T4
Wszystkie dane są pojemnością umożliwiającą użycie przez klienta.
Pro R
Wytrzymałe urządzenie klasy centrum danych wspomagane wbudowanym procesorem GPU NVIDIA T4 w przenośnej obudowie na potrzeby lokalizacji zdalnych.
Dostępne opcje: Z zasilaczem awaryjnym UPS lub bez niego.
Azure Stack Edge Mini Series
Zaprojektowane na potrzeby przetwarzania brzegowego w podróży.
Mini R
Wytrzymałe urządzenie zasilane bateriami — wystarczająco małe, aby zmieściło się w plecaku — zaprojektowane do działanie w trudnych środowiskach i scenariuszach bez połączenia. Zawiera wbudowany procesor Intel VPU na potrzeby przetwarzania brzegowego.
Przypadki użycia
Usługa Machine Learning na urządzeniu brzegowych
Usługa Azure Stack Edge pomaga rozwiązywać problemy z opóźnieniem lub łącznością, przetwarzając dane znajdujące się blisko źródła. Uruchamiaj modele usługi Machine Learning w lokalizacjach na brzegu sieci. Transferuj potrzebny zbiór danych (pełny zestaw lub podzestaw danych) na platformę Azure, aby ponownie wytrenować go i jeszcze bardziej udoskonalić model.
Internet rzeczy
Przetwarzaj, sortuj i analizuj dane z centrum danych IoT, aby określić dane, w przypadku których można natychmiast wykonać czynności,oraz określić, co jest potrzebne do pozostawiania i przechowywania w chmurze.
Transfer danych sieciowych z urządzenia brzegowego do chmury
Łatwo i szybko przenoś dane na platformę Azure na potrzeby dalszych obliczeń lub w celu ich archiwizacji bądź w celu przyspieszenia migracji do chmury. Po zakończeniu zwróć urządzenie do firmy Microsoft.
Przetwarzanie na urządzeniach brzegowych i w lokacjach zdalnych
Uruchamiaj aplikacje w lokalizacjach zdalnych, aby przyspieszyć transakcje i wyeliminować ograniczenia przepustowości. Aplikacje lokalne mogą nadal działać, gdy masz ograniczoną łączność z chmurą.
Zgodność z przepisami
Upewnij się, że dane wysłane z powrotem do chmury nie naruszają przepisów dotyczących zgodności, używając modeli uczenia maszynowego, które będą ostrzegać Cię o potencjalnych poufnych danych, do podejmowanie akcji w środowisku lokalnym.
Usługi Azure Stack Edge i Azure AI pomagają przeciwdziałać handlowi zwierzętami
Sprawdź, w jaki sposób wdrożono usługę Azure Stack Edge dla obciążeń sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego objętych pilotażem, łącząc skaner 3D z modelami usługi Azure AI w celu przeciwdziałania nielegalnemu handlowi dzikimi zwierzętami na lotnisku Heathrow w Londynie.
Kompleksowe zabezpieczenia i zgodność, wbudowane
-
Firma Microsoft inwestuje ponad 1 mld USD rocznie w badania i rozwiązania z zakresu cyberbezpieczeństwa.
-
Zatrudniamy ponad 3500 ekspertów w dziedzinie zabezpieczeń, którzy są skoncentrowani na ochronie danych i prywatności.
-
Platforma Azure ma więcej certyfikatów niż jakikolwiek inny dostawca usług w chmurze. Wyświetl kompleksową listę.
-
Ceny usługi Azure Stack Edge
- Brak kosztów ponoszonych z góry
- Brak opłat za rezygnację
- Opłaty tylko za rzeczywiste użycie
-
Skontaktuj się z naszymi partnerami technologicznymi
Szybko przekształcaj swoją firmę przy użyciu rozwiązań partnerskich sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego, które mogą działać w usłudze Azure Stack Edge.
Rozpoczynanie za pomocą bezpłatnego konta platformy Azure
1
2
Po wykorzystaniu środków przejdź na płatność zgodnie z rzeczywistym użyciem, aby kontynuować pracę z użyciem tych samych bezpłatnych usług. Płacisz tylko wtedy, gdy użycie przekroczy bezpłatne miesięczne przydziały.
3
Zobacz, jak klienci korzystają z usługi Azure Stack Edge
"Charakter lokalny usługi Azure Stack Edge i układy FPGA (field-programmable gate array) oparte na technologii Intel sprawiają, że możemy bezproblemowo integrować to urządzenie z naszą naturalną aplikacją."
T. Michael Thornton, wiceprezes ds. badań&rozwoju, Customer Solutions Business, Olympus
"Sądzę, że poprawa tej wielkości występuje mniej więcej co 20, 30 lat."
Cengiz Balkas, wiceprezes & dyrektor generalny, Wolfspeed
a
Sztuczna inteligencja na urządzeniach brzegowych promuje autonomiczne statki w branży morskiej.
