Azure Stack Hub によるエッジでの AI - 接続なし

Kubernetes Service
Machine Learning
Azure Stack Hub
Virtual Machines

ソリューションのアイデア Solution Idea

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Azure AI ツールとクラウド プラットフォームにより、データが存在する場所で、次世代の AI 対応ハイブリッド アプリケーションを実行できます。With the Azure AI tools and cloud platform, the next generation of AI-enabled hybrid applications can run where your data lives. Azure Stack Hub により、トレーニング済みの AI モデルをエッジに導入し、アプリケーションと統合して低遅延インテリジェンスを実現できます。ローカル アプリケーションに合わせてツールやプロセスを変更する必要はありません。With Azure Stack Hub, bring a trained AI model to the edge and integrate it with your applications for low-latency intelligence, with no tool or process changes for local applications. Azure Stack Hub を使用すると、インターネットから切断されている場合でも、クラウド ソリューションが動作することを確認できます。With Azure Stack Hub, you can ensure that your cloud solutions work even when disconnected from the internet.


アーキテクチャ図 このアーキテクチャの SVG をダウンロードしてください。Architecture diagram Download an SVG of this architecture.

Data FlowData Flow

  1. データ サイエンティストが、Azure Machine Learning Studio (クラシック) と HDInsight クラスターを使用してモデルをトレーニングします。Data scientists train a model using Azure Machine Learning Studio (classic) and an HDInsight cluster. モデルがコンテナー化され、Azure Container Registry に配置されます。The model is containerized and put in to an Azure Container Registry.
  2. モデルは、図に示されていないステップを介して、Azure Stack Hub 上の Kubernetes クラスターにデプロイされます。The model is deployed via steps not represented in the diagram to a Kubernetes cluster on Azure Stack Hub.
  3. エンド ユーザーが、モデルに対してスコア付けされたデータを提供します。End users provide data that is scored against the model.
  4. スコアリングによって得られた分析情報と異常がストレージに入れられ、後でアップロードされます。Insights and anomalies from scoring are placed into storage for later upload.
  5. グローバルに関連し、準拠している分析情報は、グローバル アプリで利用できます。Globally-relevant and compliant insights are available in the global app.
  6. エッジ スコアリングのデータを使用して、モデルが改善されます。Data from edge scoring is used to improve the model.


次のステップNext steps