IA no Edge - Desligado

Com as ferramentas de IA do Azure e a plataforma na cloud, a próxima geração de aplicações híbridas com IA pode ser executada onde os seus dados estiverem. Com o Azure Stack, traga um modelo de IA preparado para o edge e integre-o nas suas aplicações para garantir inteligência de baixa latência, sem alterações de ferramentas ou processos das aplicações locais. Com o Azure Stack, pode garantir que as suas soluções cloud funcionam mesmo quando não está ligado à Internet.

IA no Edge - DesligadoCom as ferramentas de IA do Azure e a plataforma na cloud, a próxima geração de aplicações híbridas com IA pode ser executada onde os seus dados estiverem. Com o Azure Stack, traga um modelo de IA preparado para o edge e integre-o nas suas aplicações para garantir inteligência de baixa latência, sem alterações de ferramentas ou processos das aplicações locais. Com o Azure Stack, pode garantir que as suas soluções cloud funcionam mesmo quando não está ligado à Internet.654321

Os cientistas de dados preparam um modelo com o Azure Machine Learning e um cluster do HDInsight. O modelo está em contentores e colocado num Azure Container Registry.

O modelo é implementado através de um instalador offline num cluster do Kubernetes no Azure Stack.

Os utilizadores finais fornecem dados que são pontuados em relação ao modelo.

As informações e anomalias da classificação são colocadas no armazenamento para carregamento posterior.

As informações relevantes e compatíveis globalmente estão disponíveis na aplicação global.

Os dados da classificação do edge servem para melhorar o modelo.

  1. 1 Os cientistas de dados preparam um modelo com o Azure Machine Learning e um cluster do HDInsight. O modelo está em contentores e colocado num Azure Container Registry.
  2. 2 O modelo é implementado através de um instalador offline num cluster do Kubernetes no Azure Stack.
  3. 3 Os utilizadores finais fornecem dados que são pontuados em relação ao modelo.
  1. 4 As informações e anomalias da classificação são colocadas no armazenamento para carregamento posterior.
  2. 5 As informações relevantes e compatíveis globalmente estão disponíveis na aplicação global.
  3. 6 Os dados da classificação do edge servem para melhorar o modelo.

Orientações de implementação

Produtos/Descrição Documentação

HDInsight

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Machine Learning Studio

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Máquinas Virtuais

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Azure Kubernetes Service (AKS)

Simplifique a implementação, gestão e operações do Kubernetes

Armazenamento

Armazenamento na cloud durável, de elevada disponibilidade e extremamente dimensionável

Azure Stack

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