IA na borda com o Azure Stack Hub

Essa arquitetura mostra como você pode trazer seu modelo de IA treinado para a borda com o Azure Stack Hub e integrá-lo com seus aplicativos para inteligência de baixa latência.

Arquitetura

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Fluxo de dados

1. Os dados são processados usando o Azure Data Factory, para serem colocados no Azure Data Lake.
2. Os dados do Azure Data Factory são colocados no Azure Data Lake Storage para treinamento.
3. Os cientistas de dados treinam um modelo usando o Azure Machine Learning. O modelo é conteinerizado e colocado em um Registro de Contêiner do Azure.
4. O modelo é implantado em um cluster do Kubernetes no Azure Stack Hub.
5. O aplicativo Web local pode ser usado para pontuar dados fornecidos pelo usuário final, para pontuar em relação ao modelo implantado no cluster do Kubernetes.
6. Os usuários finais fornecem dados que são pontuados em relação ao modelo.
7. Insights e anomalias da pontuação são colocados em uma fila.
8. Um aplicativo de função é acionado assim que as informações de pontuação são colocadas na fila.
9. Uma função envia dados em conformidade e anomalias para o Armazenamento do Azure.
10. Insights globalmente relevantes e compatíveis estão disponíveis para consumo no Power BI e em um aplicativo global.
11. Ciclo de comentários: o retreinamento do modelo pode ser acionado por um cronograma. Os cientistas de dados trabalham na otimização. O modelo aprimorado é implantado e conteinerizado como uma atualização para o registro de contêiner.

Componentes

Principais tecnologias usadas para implementar essa arquitetura:

• Azure Machine Learning: criar, implantar e gerenciar soluções de análise preditiva.
• Azure Data Factory: ingerir dados no Azure Data Factory.
• Azure Data Lake Storage: carregar dados no Azure Data Lake Storage Gen2 com o Azure Data Factory.
• Registro de contêiner: armazenar e gerenciar imagens de contêiner em todos os tipos de implantações do Azure.
• Serviço de Kubernetes do Azure (AKS): simplificar a implantação, o gerenciamento e as operações do Kubernetes.
• Armazenamento do Azure: armazenamento em nuvem durável, altamente disponível e massivamente escalável.
• Azure Stack Hub: criar e executar aplicativos híbridos inovadores entre os limites da nuvem.
• Azure Functions: unidade de computação sem servidor orientada a eventos para tarefas sob demanda em execução sem a necessidade de manter o servidor de computação.
• Serviço de Aplicativo do Azure: caminho que captura dados de comentários do usuário final para habilitar a otimização do modelo.

Detalhes do cenário

Com as ferramentas de IA do Azure, a borda e a plataforma de nuvem, a inteligência de borda é possível. A próxima geração de aplicativos híbridos habilitados para IA pode ser executada onde seus dados residem. Com o Azure Stack Hub, traga um modelo de IA treinado para a borda, integre-o aos seus aplicativos para inteligência de baixa latência e remeta continuamente a um modelo de IA refinado para maior precisão, sem alterações de ferramentas ou processos para aplicativos locais. Essa ideia de solução mostra um cenário de Stack Hub conectado, onde os aplicativos de borda estão conectados ao Azure. Para obter a versão de borda desconectada desse cenário, consulte o artigo IA na borda - desconectada.

Possíveis casos de uso

Há uma ampla gama de aplicativos Edge AI que monitoram e fornecem informações quase em tempo real. As áreas em que a IA de borda pode ajudar incluem:

• Processos de detecção de câmeras de segurança.
• Análise de imagem e vídeo (indústria de mídia e entretenimento).
• Transporte e trânsito (indústria automotiva e de mobilidade).
• Manufatura.
• Energia (redes inteligentes).

Próximas etapas

• Quer saber mais? Confira o módulo Introdução ao Azure Stack
• Obtenha a Certificação Microsoft para o Azure Stack Hub com a certificação Azure Stack Hub Operator Associate
• Como instalar o AKS Engine no Linux no Azure Stack Hub
• Como instalar o AKS Engine no Windows no Azure Stack Hub
• Implante seus modelos de ML em um dispositivo de borda com Dispositivos de Borda do Azure Stack
• Inove ainda mais e implante contêineres dos Serviços Cognitivos do Azure (Fala, Idioma, Decisão, Visão) no Azure Stack Hub

Para obter mais informações sobre os serviços do Azure em destaque, consulte os seguintes artigos e exemplos:

• Documentação do Serviço de Aplicativo
• Azure Data Lake Storage Gen 2
• Documentação do Serviço de Kubernetes do Azure (AKS)
• Documentação do Azure Machine Learning
• Documentação do Azure Stack Hub
• Opções de implantação do Hub do Azure Stack
• Documentação do Registro de Contêiner
• Documentação de armazenamento
• Azure Samples -Azure Stack Hub Foundation (no GitHub)
• Documentação de soluções e padrões híbridos e multinuvem do Azure

Recursos relacionados

Consulte as seguintes arquiteturas relacionadas:

• IA desconectada na borda com o Azure Stack Hub
• Implantar a computação de IA e aprendizado de máquina local e na borda
• Detecção de clientela baseada em IA