使用 Azure Stack Hub 在邊緣中斷連線的 AI

Azure Container Registry

Azure HDInsight

Azure Kubernetes Service (AKS)

Azure Machine Learning

Azure Stack Hub

解決方案構想

本文是解決方案概念。如果您想要使用詳細資訊來擴充內容，例如潛在的使用案例、替代服務、實作考慮或定價指引，請提供 GitHub 意見反應讓我們知道。

本文概述當您與網際網路中斷連線時，使用 Edge AI 的解決方案。解決方案會使用 Azure Stack Hub 將 AI 模型移至邊緣。

Apache®、 Apache Hadoop 、 Apache Spark 、 Apache HBase 和 Apache Storm 是美國和/或其他國家/地區的 Apache Software Foundation 注冊商標或商標。 Apache Software Foundation 不會隱含使用這些標記。

架構

下載此架構的 Visio 檔案。

資料流程

資料科學家會使用 Azure 機器學習和 Azure HDInsight 叢集來定型機器學習模型。模型會容器化並放入 Azure Container Registry。
此模型會部署至 Azure Stack Hub 上的 Azure Kubernetes Service （AKS）叢集。
終端使用者會提供針對模型評分的資料。
評分的深入解析和異常會放入儲存體中，以供稍後上傳。
全域相關且相容的深入解析可在全域應用程式中取得。
資料科學家會使用邊緣的評分來改善模型。

元件

機器學習是一種雲端式環境，可用來建置、部署及管理機器學習模型。透過這些模型，您可以預測未來的行為、結果和趨勢。
HDInsight 是企業雲端中受控、全方位、開放原始碼的分析服務。您可以搭配 HDInsight 使用開放原始碼架構，例如 Hadoop、Spark、HBase 和 Storm。
Container Registry 是一項服務，可建立容器映射的受控登錄。您可以使用 Container Registry 來建置、儲存及管理映射。您也可以使用它來儲存容器化機器學習模型。
AKS 是高可用性、安全且完全受控的 Kubernetes 服務。 AKS 可讓您輕鬆地部署和管理容器化應用程式。
Azure 虛擬機器是基礎結構即服務（IaaS）供應專案。您可以使用虛擬機器來部署隨選、可調整的運算資源，例如 Windows 和 Linux 虛擬機器。
Azure 儲存體針對資料、應用程式和工作負載提供高可用性、可調整、安全的雲端儲存體。
Azure Stack Hub 是 Azure 的延伸模組，可讓您在內部部署環境中執行應用程式，並將 Azure 服務傳遞至您的資料中心。

案例詳細資料

透過 Azure AI 工具和 Azure Edge 和雲端平臺，邊緣智慧是可行的。已啟用 AI 的混合式應用程式可以執行資料所在的內部部署位置。藉由使用 Azure Stack Hub ，您可以將定型的 AI 模型帶到邊緣，並將其與您的應用程式整合，以取得低延遲智慧。使用此方法時，您不需要變更本機應用程式的工具或程式。當您使用 Azure Stack Hub 時，即使已中斷網際網路連線，您仍能確保雲端解決方案能夠運作。

此解決方案適用于已中斷連線的 Azure Stack Hub 案例。由於延遲或間歇性連線問題或法規，您可能不一定會連線到 Azure。在中斷連線的案例中，您可以在本機處理資料，並在稍後在 Azure 中匯總資料以進行進一步分析。如需此案例的連線版本，請參閱邊緣的 AI。

潛在的使用案例

您可能需要在下列案例中部署處於中斷線上狀態：

您必須在未連線到網際網路的環境中部署 Azure Stack Hub 的安全性或其他限制。
您想要封鎖傳送至 Azure 的資料（包括使用量資料）。
您想要純粹使用 Azure Stack Hub 做為部署至公司內部網路的私人雲端解決方案，而且對混合式案例不感興趣。

下一步

如需 Azure Stack 解決方案的詳細資訊，請參閱下列資源：

如需解決方案元件的詳細資訊，請參閱下列產品檔：

如需範例，請參閱下列資源：

Azure 範例 - Azure Stack Hub 基礎（在 GitHub 上）

如需相關解決方案，請參閱下列文章：

使用 Azure Stack Hub 在邊緣中斷連線的 AI

架構

資料流程

元件

案例詳細資料

潛在的使用案例

下一步

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