Azure IoT Edge
Inteligência da cloud implementada localmente em dispositivos do IoT Edge
Criar um Edge inteligente
O Azure IoT Edge é um serviço totalmente gerido criado no Hub IoT do Azure. Implemente as suas cargas de trabalho da cloud (inteligência artificial, serviços do Azure e de terceiros ou a sua própria lógica de negócio) de forma a executá-las nos dispositivos edge da Internet das Coisas (IoT) através de contentores padrão. Quando move certas cargas de trabalho para o edge rede, os dispositivos perdem menos tempo a comunicar com a cloud, reagem mais rapidamente a alterações locais e operam de forma fiável mesmo durante períodos offline alargados.
Hardware com certificação IoT Edge: Funciona com os dispositivos Linux ou Windows que suportam motores de contentor
Runtime: Gratuito e open-source ao abrigo da licença do MIT para lhe conferir maior controlo e flexibilidade de código
Módulos: Contentores compatíveis com Docker dos serviços do Azure ou parceiros Microsoft para executar a sua lógica de negócio no edge
Interface na cloud: Faça a gestão remota das cargas de trabalho e implemente-as a partir da cloud através do Hub IoT do Azure com aprovisionamento de dispositivos sem toques
Descarregar a IA e as cargas de trabalho de análise para o edge
Implemente modelos criados e preparados na cloud e execute-os no local. Por exemplo, se implementar um modelo preditivo numa câmara de fábrica para testar o controlo da qualidade e um problema for detetado, o IoT Edge aciona um alerta e processa os dados localmente ou envia os mesmos para a cloud para serem submetidos a uma análise mais aprofundada.
Simplifique o desenvolvimento
Utilize os conjuntos de competências existentes e crie código numa linguagem que já conhece. O código do IoT Edge é consistente em todo o espectro da cloud e do edge, e suporta linguagens como C, C#, Java, Node.js e Python.
Ver a Introdução ao Desenvolvimento com o IoT Edge
Saiba como preparar o seu ambiente de desenvolvimento e teste
Responder em tempo quase real
Assegurar a latência mais baixa possível entre os dados e a tomada de decisões é fundamental. Em vez de processar os dados na cloud, o IoT Edge processa-os nos próprios dispositivos, dando-lhe a opção de utilizar a arquitetura de hardware da Microsoft denominada Project Brainwave. Esta tecnologia utiliza uma matriz de porta programável no terreno (FPGA) para realizar cálculos de IA em tempo real para, desta forma, lhe fornecer as informações imediatas de que precisa para tomar decisões de negócio críticas.
Reduza os custos das soluções IoT
Apenas uma pequena fração dos dados do IoT Edge adquiridos é significativa após a análise. Utilize serviços como o Azure Stream Analytics ou modelos de machine learning preparados na cloud para processar os dados localmente e enviar apenas o que for necessário para a cloud para análise mais aprofundada. Isto reduz os custos associados ao envio de todos os dados para a cloud, ao mesmo tempo que garante a qualidade elevada dos mesmos.
Opere offline ou com conectividade intermitente
Utilize os seus dispositivos edge de forma fiável e segura, mesmo quando estão offline ou têm apenas conectividade intermitente com a cloud. A gestão de dispositivos do Azure IoT Edge sincroniza automaticamente o estado mais recente dos seus dispositivos quando estes voltam a ser ligados para assegurar uma operacionalidade totalmente integrada.
Segurança do IoT Edge para as implementações edge empresariais
- Garante que os seus dispositivos têm o software certo e que apenas os dispositivos edge autorizados podem comunicar entre si
- Integra-se com o Centro de Segurança do Azure para ajudar a fornecer proteção contra ameaças completa e gestão da postura de segurança
- Suporta qualquer módulo de segurança de hardware para assegurar ligações com autenticação segura para computação confidencial
Preços do IoT Edge
O IoT Edge é constituído pelo runtime edge, módulos edge e uma interface na cloud através do Hub IoT do Azure. O runtime do IoT Edge é gratuito e open-source.
Ver os preços do IoT EdgeIntrodução ao Azure IoT Edge
Siga estes início rápidos para: Implementar código num dispositivo Linux. Implementar código num dispositivo Windows.
Veja o webinar a pedido para saber como pode tirar partido dos dados gerados por dispositivos IoT.
Visite o GitHub para aceder a projetos open-source tais como o agente Edge, hub Edge e o daemon de segurança do IoT Edge.
Documentação, recursos e ferramentas de aprendizagem
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Quer a IoT seja uma novidade para si, quer seja um programador veterano, a Escola de IoT oferece materiais e recursos de aprendizagem baseados em funções para que possa planear e criar as suas soluções de IoT.
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Atualizações, blogues e anúncios do IoT Edge
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Apresentação do Plug and Play da IoT na Build
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IoT Plug and Play
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HoloLens 2 Development Edition
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Centro de Segurança do Azure para IoT em pré-visualização pública
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Correção CVE-2019-5736 para o Azure IoT Edge
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O Azure Stream Analytics no IoT Edge já está disponível
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Funções do Azure 2.0 disponíveis no IoT Edge
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Versão 1.0.4 do Azure IoT Edge
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Stream Analytics: Query extensibility with C# UDF on Azure IoT Edge
Perguntas mais frequentes sobre o Azure IoT Edge
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O IoT Edge tem três componentes. Os módulos do IoT Edge são contentores que executam serviços do Azure, serviços de terceiros ou código personalizado. São implementados em dispositivos compatíveis com o IoT Edge e executados localmente nos mesmos. O runtime do IoT Edge é executado em cada dispositivo compatível com o IoT Edge e gere os módulos implementados em cada um deles. A interface com base na cloud monitoriza e gere remotamente os dispositivos compatíveis com o IoT Edge.
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O IoT Edge também oferece:
- Sistema de gestão de contentores Moby
- Elevada disponibilidade com o Kubernetes
- Operação offline por períodos longos
- Aprovisionamento sem toques de dispositivos edge
- Gestor de segurança com suporte para raiz de confiança baseada em hardware
- Serviço de Configuração de Dispositivos Automática para a implementação e configuração à escala de dispositivos edge
- Suporte para SDKs em C, C#, Node, Python e Java
- Ferramentas para o desenvolvimento de módulos, incluindo codificação, teste, depuração e implementação
- Pipeline CI/CD com o Azure DevOps
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O IoT Edge está entre as plataformas edge mais abertas disponíveis atualmente e a Microsoft está empenhada em utilizar tecnologias open-source para fornecer inovações no edge. O runtime do IoT Edge é tecnologia open-source ao abrigo da licença do MIT para lhe conferir maior controlo e flexibilidade de código. Suportamos o sistema de gestão de contentores Moby, o qual alarga os conceitos de colocação em contentores, isolamento e gestão da cloud aos dispositivos no edge. Também suportamos o Kubernetes para gerir as suas implementações do IoT Edge. Pode gerir dispositivos a partir de vários hubs IoT com uma única interface do Kubernetes.
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O IoT Edge suporta tecnologias do Azure, de terceiros e lógica personalizada em execução no edge. Para tirar partido das capacidades do edge, procure módulos edge no Azure Marketplace. Estes baseiam-se em contentores e têm certificação para trabalhar com o IoT Edge para garantir um tempo de comercialização mais célere. Se for um parceiro de software, saiba como publicar módulos do IoT Edge.
O IoT Edge suporta os sistemas operativos Windows e Linux e pode ser executado em dispositivos com um mínimo de 128 MB de memória. Veja o catálogo de dispositivos do Microsoft Azure Certified for IoT para encontrar hardware de terceiros certificado com base em funcionalidades essenciais como suporte de IA, gestão de dispositivos e segurança. Se for um parceiro de hardware, saiba como certificar o seu hardware edge.
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A Microsoft tem parcerias com a DJI, Qualcomm, SAP e NVIDIA para disponibilizar serviços do IoT Edge. Desenvolva soluções do IoT Edge que possa aplicar aos seus drones comerciais com tecnologia de GPU de ponta com a DJI. Utilize o kit de programador de IA de Visão para executar serviços do IoT Edge e de IA na plataforma de câmara Snapdragon com a Qualcomm. Implemente funções de negócio fundamentais como módulos edge com a SAP. Obtenha análise de vídeo em tempo real no edge ao converter feeds de vídeos em telemetria de sensor com a NVIDIA.
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