Genel bulutun artan popülaritesi göz önüne alındığında, müşterilerin Azure Machine Learning'den yararlanan ölçekli analitik için şirket içi verilerini Azure'a yüklemeleri giderek daha yaygın hale geliyor. Çoğu durumda, müşteriler bu tür verileri şirket içinde önceden işleyebilmek ister. Bu, bir ön analize dayalı olarak anında geri bildirim almak, veri yükleme hacmini sınırlamak veya dahili ağdan çıkmasını önlemek için potansiyel olarak hassas verileri filtrelemek için faydalı olabilir.
Azure Stack Edge, şirket içi verilerin işlenmesini ve ML tabanlı çıkarımını gerçekleştirmenize ve şirket içi bir konumda bulunan amaca yönelik, Microsoft tarafından sağlanan bir cihazı kullanarak bunları Azure'a yüklemenize olanak tanır. Microsoft bu tür cihazları abonelik temelinde ve perakende mağazaları, sahra hastaneleri, kırsal klinikler, fabrika katları ve felaket alanları gibi ortamlar dahil olmak üzere çok çeşitli dağıtım senaryolarını kolaylaştıran birkaç farklı form faktöründe sunmaktadır. Azure Stack Edge, genel sanallaştırılmış ve kapsayıcıya alınmış iş yüklerini destekler, ancak uçta verileri işlemek ve analiz etmek ve sonuçları buluta aktarmak için optimize edilmiştir. Azure Stack Edge, çok çeşitli sanallaştırılmış ve kapsayıcıya alınmış iş yükleri uygulamak yerine verileri işlemeye, analiz etmeye ve aktarmaya odaklanır. Bu özel yetenekleri sağlamak için Azure Stack Edge cihazları, hızlandırılmış Yapay Zeka çıkarımını etkinleştiren ve ağ depolama ağ geçidi işlevselliğini sağlayan Grafik İşleme Birimi (GPU), bir Görüntü İşleme Birimi (VPU) veya Field Programmable Gate Array (FPGA) içerir. .
En basit ifadeyle, Azure Stack Edge'i uç konumlardaki verileri işleyip analiz etmek ve Azure'a aktarmak için kullanabileceğiniz önceden oluşturulmuş, özelleştirilmiş bir cihaz olarak düşünebilirsiniz.
Azure Stack Hub ve Azure Stack HCI'den farklı olarak Azure Stack Edge cihazları, abonelik temelinde doğrudan Microsoft'tan temin edinilebilir.
Bir Azure Stack Edge uygulaması aşağıdaki ana bileşenlerden oluşur:
Azure Stack Edge fiziksel cihazı Bu, müşterilerin yerel bir paylaşım aracılığıyla erişilebilen bir ağ depolama ağ geçidi olarak işlev görmesi için şirket içi uç konumlarına yerleştirdiği bir cihazdır. Cihaz ayrıca, Makine Öğrenimi (ML) modelleri için hızlandırılmış AI çıkarımı sağlayan GPU veya FGPA tabanlı bilgi işlem yetenekleri sunar.
Yerel hesaplama, verileri işlemek için yönetilen bir Kubernetes ortamına sahiptirr
Bu ortamlarda, Azure IoT sistemi kullanılarak IoT Hub aracılığıyla veya Arc özellikli Kubernetes ile dağıtılabilir ve yönetilebilir. Her iki durumda da, yerel Kubernetes ortamını oluşturmak, GPU veya VPU hızlandırmaya erişmek ve IoT Hub veya Arc özellikli Kubernetes'e bağlanmak için uçtan uca entegrasyon vardır.
Azure portalı aracılığıyla erişilebilen bir Azure Stack Edge kaynağı Bu, işlenen ve Azure Depolama'ya aktarılan verileri barındıran yerel paylaşımlarının yönetimi dahil olmak üzere birden çok Azure Stack Edge fiziksel cihazını yönetmenize ve izlemenize olanak tanır.
Ayrıca, Azure Stack Edge kaynağı, veri işlemeyi yöneten Azure Stack Edge cihazında işlem rolünü yapılandırma yeteneği sağlar. Bir Azure Stack Edge yerel web kullanıcı arabirimi (UI) Bu, bağımsız Azure Stack Edge cihazlarına doğrudan bağlantı sağlayarak ilk kurulumu kolaylaştırır ve cihazı yeniden başlatma veya yerel günlükleri gözden geçirme ve kopyalama gibi yönetim özelliklerini destekler.
Azure Stack Edge, bir veri işleme birimi, hızlandırılmış yapay zeka çıkarım modelleri için dağıtım hedefi ve bir veri ağ geçidi olarak rolünü temsil eden üç yetenek grubunu aynı fiziksel cihazda birleştirir.
Azure Stack Edge'in yaygın kullanım durumları Kullanım durumu Açıklama Veri işleme Azure Stack Edge'i, sonraki aktarımı optimize etmek, sonraki analizleri kolaylaştırmak veya güvenlik veya gizlilik açısından hassas içeriği kaldırmak üzere verileri dönüştürmek için kullanabilirsiniz.
Veri toplama, filtreleme ve tekilleştirme yoluyla bu hedeflerin bir kısmını veya tamamını gerçekleştirmek mümkündür. Ek olarak, veri işleme, IoT olaylarını analiz etmeyi ve bunlara yanıt vermeyi de içerebilir.
Azure ML modelleriyle çıkarım yapma Verileri buluta aktarmadan önce ML modellerini çalıştırmak için Azure Stack Edge'i kullanabilirsiniz.
Bulut kaynaklarından yararlanarak makine öğrenimi modellerini yeniden eğitmek ve optimize etmek için tüm veri kümesinin aktarımını gerçekleştirmeyi yine de düşünebilirsiniz.
Şirket içi verileri Azure'a aktarma Şirket içi verilerin daha uzun süreli saklama veya ek işleme ve analiz için Azure Depolama'ya sürekli aktarımını kolaylaştırmak için Azure Stack Edge'i kullanabilirsiniz.
Veri aktarımını takiben çıkarım uygulamak mümkün olsa da, işlem görevlerini bir Azure Stack Edge cihazına geçirmek çeşitli avantajlar sunar: Azure Stack Edge cihazında ML modelleri tarafından oluşturulan sonuçlara, Azure'a veri aktarımını beklemek zorunda kalmadan anında yanıt verir.
Azure depolamaya aktarılan minimum veri miktarı, maliyet ve bant genişliği tasarrufu sağlar. Durağan ve aktarım sırasında verilerin otomatik olarak şifrelenmesi Azure Stack Edge cihazı, BitLocker'ın HTTPS üzerinden Azure Depolama'ya aktarılmasıyla yerel olarak depolanan verileri şifreler.
Azure hizmetlerinden yararlanmaya devam ederken bağlantısız bir ortama seyahat etmemize ve Azure Stack'i çalıştırmamıza olanak tanır. Azure Stack ile araç içi kamera, GPS küresel kamera gibi veri toplama cihazlarını kullanabilir ve dronları araç içinden konuşlandırabiliriz. Azure Stack sağlamlaştırılmış sistemi aynı zamanda en zorlu ortamlar için tasarlanmıştır ve olağanüstü durumdan korunma senaryolarında çalışabilir. Azure Stack ile altyapıları analiz etmeye başlayabilir ve ihtiyacı olanlara yardım almak için en verimli ve etkili yolları bulabiliriz. Azure Stack ve yapay zekanın gücünü uçlara taşıyabilmek, dünyanın her yerinde bağlantısı kesilmiş olanlara daha önce hiç mümkün olmayan şeyleri yapma becerisini getiriyor.
