Используйте специализированные устройства, созданные по модели "оборудование как услуга", с Azure Stack Edge
Выполняйте рабочие нагрузки и получайте оперативные полезные сведения прямо в пограничной среде, где данные создаются с помощью специально созданного оборудования как услуги с использованием Azure Stack Edge.
Благодаря простому процессу заказа и его обработки вы можете управлять устройством из облака с помощью стандартных инструментов управления Azure
С помощью Azure loT Edge вы можете развертывать и администрировать контейнеры из Центра Интернета вещей, а также выполнить интеграцию с решением Интернета вещей Azure в пограничной среде с помощью защищенных инструментов, используя Kubernetes с поддержкой нескольких узлов и виртуальных машин
Используйте возможности аппаратного ускорения для широкого спектра рабочих нагрузок машинного обучения с помощью GPU NVIDIA T4 с тензорными ядрами и процессора машинного зрения Intel
Поддерживайте локальный кэш своей учетной записи службы хранения Azure, используя шлюз хранилища для автоматической отправки
Без усилий начните работу с предложениями, предоставляемыми по модели "оборудование как услуга", и обеспечьте взаимодействие между пограничной средой и облаком
Просто закажите устройство на портале Microsoft Azure по модели "оборудование как услуга" и оплачивайте его использование ежемесячно по подписке Azure.
Работайте с удобным интерфейсом для взаимодействия между пограничной средой и облаком для настройки, отслеживания и обновления службы Azure Stack Edge с помощью портала управления и инструментов разработки, которые вы используете в Azure.
Выполняйте приложения в пограничной среде близко к источникам данных
Выполняйте контейнерные приложения и виртуальные машины прямо в пограничной среде, где создаются и собираются данные. Выполняйте анализ, преобразование и фильтрацию данных в пограничной среде и отправляйте в облако для дальнейшей обработки или хранения только нужные данные.
Выполняйте анализ данных для быстрого получения полезных сведений с помощью ИИ и машинного обучения с аппаратным ускорением
Создавайте и обучайте модели машинного обучения в Azure или используйте службы Azure Cognitive Services, а затем применяйте встроенный GPU NVIDIA T4 или процессор машинного зрения Intel в устройствах Mini R для ускоренного получения результатов в локальной среде. Передавайте в облако полный набор или отдельные блоки данных, чтобы повторно обучить модели и сделать свои пограничные устройства более интеллектуальными.
Эффективное и простое перемещение данных между облаком и пограничной средой
Azure Stack Edge действует как шлюз облачного хранилища, позволяя автоматически передавать данные в Azure с возможностью локального доступа к файлам. Благодаря локальному кэшу и возможности регулирования пропускной способности для ограничения потребления ресурсов во время пиковой нагрузки в рабочие часы Azure Stack Edge можно использовать для оптимизации передачи данных в Azure и обратно.
Выбор устройства, наиболее подходящего для работы
Серия Azure Stack Edge Pro
Масштаб и производительность корпоративного класса для пограничных рабочих нагрузок.
Pro 2
Компактный форм-фактор, оптимизированный для расположения на периферийных устройствах и ветвях. Гибкие параметры подключения.
Параметры конфигурации:
- 32 виртуальных ЦП, 51 ГБ ОЗУ, 720 ГБ
- 32 виртуальных ЦП, 102 ГБ ОЗУ, 1,6 ТБ, 1 графический процессор NVIDIA A2
- 32 виртуальных ЦП, 204 ГБ ОЗУ, 2,5 ТБ, 2 графических процессора NVIDIA A2
Все показатели относятся к полезной мощности клиента.
Pro
Устройство формфактора 1U для установки в стойку, оптимизированное для условий в центре обработки данных или филиалах.
Параметры конфигурации:
- 40 виртуальных ЦП, 102 ГБ ОЗУ, 4,2 ТБ, 1 графический процессор NVIDIA T4
- 40 виртуальных ЦП, 102 ГБ ОЗУ, 4,2 ТБ, 2 графических процессора NVIDIA T4
Все показатели относятся к полезной мощности клиента.
Pro R
Защищенное устройство с питанием от электросети центра обработки данных, оборудованное встроенным GPU NVIDIA T4, с футляром для транспортировки в удаленные расположения.
Доступные варианты: С источником бесперебойного питания (ИБП) или без него.
Серия Azure Stack Edge Mini
Предназначено для пограничных вычислений с высокой мобильностью.
Mini R
Защищенное устройство с питанием от аккумулятора, которое помещается в рюкзак и создано для сред с неблагоприятными условиями и сценариев с недоступностью сети. Оборудовано встроенным процессором машинного зрения Intel для пограничных вычислений.
Варианты использования
Машинное обучение в пограничной среде
Azure Stack Edge помогает решить проблемы с задержкой или подключением, обрабатывая данные рядом с источником. Запускайте модели машинного обучения прямо в пограничных расположениях. Перенесите необходимый набор данных (весь или его подмножество) в Azure, чтобы повторно обучить свою модель и продолжить совершенствовать ее.
Интернет вещей
Обрабатывайте, сортируйте, анализируйте данные Интернета вещей или центра обработки данных, чтобы определить, какие действия вы можете предпринять немедленно, какие данные нужно хранить в облаке, а какие нет.
Передача данных по сети с пограничного устройства в облако
Легко и быстро передавайте данные в Azure для дальнейших вычислений или архивирования, а также для ускорения миграции в облако. Выполнив передачу данных, верните устройство корпорации Майкрософт.
Вычисления в пограничных расположениях и на удаленных сайтах
Запускайте приложения в удаленных расположениях для ускоренного выполнения транзакций и устранения ограничений пропускной способности. Локальные приложения смогут продолжать работу даже при ограниченном подключении к облаку.
Соответствие нормативным требованиям
Убедитесь, что данные, которые вы отправляете в облако, не нарушают каких-либо нормативных требований, используя модели машинного обучения, чтобы узнать о потенциальных конфиденциальных данных и принять меры локально.
Azure Stack Edge и ИИ Azure помогают предотвращать контрабанду животных
Узнайте больше о пилотных проектах с Azure Stack Edge для рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, в которых используется 3D-сканер с моделями ИИ Azure, реализованных в аэропорту "Хитроу" Лондона для недопущения контрабанды диких животных.
Комплексные встроенные средства обеспечения безопасности и соответствия требованиям
-
Корпорация Майкрософт ежегодно инвестирует более 1 млрд USD (долларов США) в исследования и разработку решений для кибербезопасности.
-
У нас работает более 3500 специалистов по безопасности, которые посвятили себя защите данных и обеспечению их конфиденциальности.
-
У Azure больше сертификатов, чем у любого другого поставщика облачных служб. Ознакомьтесь с полным списком.
-
Цены на Azure Stack Edge
- Без предоплаты
- Без комиссии за прекращение использования
- Плата только за используемые ресурсы
-
Свяжитесь с нашими технологическими партнерами
Ускорьте трансформацию своего бизнеса с помощью решений на базе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, которые могут выполняться в Azure Stack Edge.
Начать работу с бесплатной учетной записью Azure
1
2
Чтобы продолжать работу с этими службами, когда кредит будет израсходован, перейдите на оплату по мере использования. Плата будет взиматься только при использовании служб сверх предоставляемого бесплатно ежемесячного объема.
3
Варианты использования Azure Stack Edge клиентами
"Благодаря локальному характеру Azure Stack Edge и программируемым пользователем массивам шлюзов (FPGA) на базе процессоров Intel мы можем легко интегрировать это устройство в часть нашего естественного приложения."
Т. Майкл Торнтон (T. Michael Thornton), вице-президент по исследованиям и&разработке бизнес-решений для клиентов компании Olympus
"Я думаю, что улучшение такого масштаба происходит примерно каждые 20-30 лет."
Дженгиз Балкас (Cengiz Balkas), SVP & старший вице-президент и генеральный директор, Wolfspeed
a
Использование ИИ на пограничных устройствах помогло компании Autonomous Vessel продвинуться на рынке морского судоходства.