使用 Azure Stack Edge 专门构建的硬件即服务
通过使用 Azure Stack Edge 专门构建的硬件即服务，在创建数据的边缘运行工作负载并获得快速可操作的见解。
通过简单的订购和履行，可使用标准的 Azure 管理工具从云中管理设备
借助 Azure loT Edge，可通过可靠选项使用具有多节点和虚拟机支持的 Kubernetes，从 loT 中心部署和管理容器以及在边缘与 Azure loT 解决方案集成
借助 NVIDIA T4 Tensor Core GPU 和 Intel VPU，向各种机器学习工作负载提供硬件加速
保留 Azure 存储帐户的本地缓存，从而利用存储网关自动上传
借助硬件即服务和无缝的云到边缘体验轻松上手
只需从 Azure 门户中以硬件即服务模型订购设备，按月通过 Azure 订阅付费。
使用与 Azure 相同的管理门户和开发工具来配置、监视和更新 Azure Stack Edge，同时获得无缝的云到边缘体验。
在靠近数据的边缘运行应用程序
在创建和收集数据的边缘运行容器化的应用程序和 VM。在边缘分析、转换和筛选数据，仅将所需数据发送到云，以进行进一步处理或存储。
通过硬件加速的 AI/ML 分析数据，获得快速可行的见解
在 Azure 中构建和训练机器学习模型或使用 Azure 认知服务，然后利用 Mini R 中的内置 NVIDIA T4 GPU 或 Intel VPU 在本地加速产生结果。将完整的数据集或子集上传到云以重新训练模型，并使边缘设备更加智能。
在云和边缘之间轻松高效地传输数据
Azure Stack Edge 充当云存储网关，可放心将数据传输到 Azure，同时保留对文件的本地访问。凭借其可限制高峰营业时段使用量的本地缓存功能和带宽限制功能，Azure Stack Edge 可用于优化向/从 Azure 的数据传输。
选择最适合该作业的设备
Azure Stack Edge Pro 系列
边缘工作负载的企业规模和性能
Pro 2
紧凑的外形规格，适合边缘和分支位置。灵活的安装方式。
配置选项:
- 32 个 vCPU，51 GB RAM，720 GB
- 32 个 vCPU、102 GB RAM、1.6 TB、1 个 NVIDIA A2 GPU
- 32 个 vCPU、204 GB RAM、2.5 TB、2 个 NVIDIA A2 GPU
所有规格都是客户可用的容量。
Pro
1U 机架安装式设备，针对数据中心或分支机构内部的条件进行了优化。
配置选项:
- 40 个 vCPU，102 GB RAM，4.2 TB，1 NVIDIA T4 GPU
- 40 个 vCPU、102 GB RAM、4.2 TB、2 个 NVIDIA T4 GPU
所有规格都是客户可用的容量。
Azure Stack Edge Mini 系列
专为随时随地进行边缘处理而设计
用例
边缘机器学习
Azure Stack Edge 通过处理源附近的数据来帮助解决延迟或连接问题。在边缘位置运行机器学习模型。将所需数据集（完整数据集或子集）传输到 Azure，以重新训练并继续改进模型。
物联网
对 IoT 或数据中心数据进行处理、分类、分析，以确定可立即采取的措施、需要以及不需要保留并存储在云中的内容。
将网络数据从边缘传输到云端
将数据轻松快速地传输到 Azure，以实现进一步的计算或存档，或加快云迁移。完成后，将设备退还给 Microsoft。
边缘和远程站点计算
在远程位置运行应用程序以加快事务处理速度并解决带宽限制。在你与云的连接有限时，本地应用程序仍然可以工作。
法规符合性
通过使用 ML 模型来帮助提醒潜在的敏感数据并在本地采取措施，确保发送回云的数据没有违反任何符合性法规。
Azure Stack Edge 和 Azure AI 有助于阻止贩卖动物
了解客户如何使用 Azure Stack Edge
T.Michael Thornton，Olympus 客户解决方案业务部研发副总裁"The on-premises nature of Azure Stack Edge and the Intel-based field-programmable gate arrays (FPGAs) make it really seamless for us to be able to integrate that device into part of our natural application."
Cengiz Balkas，Wolfspeed 高级副总裁兼总经理"I think an improvement of this magnitude comes roughly every 20, 30 years."
边缘设备中的 AI 在海运业促进了自主船舶的发展
Azure Stack Edge 定价
- 无前期成本
- 无终止费用
- 只为自己使用的资源付费
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