W tym artykule przedstawiono architekturę hybrydową do przesyłania strumieniowego i analizy wideo. Uruchamia aplikacje wrażliwe na opóźnienia w publicznym mec platformy Azure i uruchamia inne usługi, takie jak płaszczyzna sterowania, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, w regionie świadczenia usługi Azure.
Uwaga
Przesyłanie strumieniowe o małych opóźnieniach zapewniane przez tę architekturę użytkownikom internetowym dotyczy tylko tych użytkowników, którzy są kierowani do publicznej usługi MEC platformy Azure, która wykonuje przetwarzanie wideo i hostuje aplikację internetową. Ogólnie rzecz biorąc, nie obejmuje to użytkowników w innych obszarach geograficznych.
Architektura
Pobierz plik programu Visio z tą architekturą.
Przepływ pracy
Aparat wideo jest przesyłane strumieniowo do punktu końcowego usługi przetwarzania wideo, który działa w publicznej usłudze MEC platformy Azure. Sieć telco 5G przenosi strumień.
Potok przetwarzania wideo jest uruchamiany w klastrze usługi Azure Kubernetes Service (AKS) i przetwarza wideo. Posiadanie usługi w publicznej usłudze MEC platformy Azure zmniejsza czas rundy i koszty przepustowości sieci w porównaniu z wysyłaniem wideo do chmury na potrzeby przetwarzania.
Usługa wnioskowania sztucznej inteligencji, która działa również w publicznym mec platformy Azure, analizuje wideo po przetworzeniu go przez potok przetwarzania i udostępnia szczegółowe informacje.
Po przeanalizowaniu filmu wideo potok wnioskowania aplikacja internetowa pobiera strumień wideo z usługi publikowania i dystrybuuje go do użytkowników internetowych. Może również dystrybuować pliki statyczne przy użyciu profilów usługi Azure Content Delivery Network.
Szczegółowe informacje wideo i metadane generowane przez usługę wnioskowania są wysyłane do chmury, w której są przechowywane w usłudze Azure SQL Database. Potok przetwarzania wideo może przechowywać nieprzetworzone wideo na koncie usługi Azure Blob Storage w chmurze w celu dalszego przetwarzania.
Dane przechwycone w magazynie mogą być używane w różnych celach:
- Usługa Azure Machine Edukacja umożliwia uruchamianie procesów wsadowych uczenia maszynowego w celu ulepszenia modeli.
- Usługi Microsoft Power BI i Azure Notification Hub mogą używać danych do wysyłania powiadomień i wypełniania pulpitów nawigacyjnych.
Usługa Machine Edukacja aktualizuje modele wnioskowania sztucznej inteligencji, które działają w publicznym mec platformy Azure.
Składniki
W tej sekcji znajdują się dwie listy składników, które znajdują się w publicznej wersji MEC platformy Azure, oraz tych, które znajdują się w regionie świadczenia usługi Azure.
Publiczna usługa MEC platformy Azure
- Przetwarzanie wideo w publicznym mec platformy Azure: potok przetwarzania wideo, usługa wnioskowania sztucznej inteligencji i aplikacja internetowa to aplikacje oparte na mikrousługach, które działają w klastrze usługi Azure Kubernetes Service (AKS). Usługa wnioskowania sztucznej inteligencji używa modeli wnioskowania sztucznej inteligencji do analizowania strumieni wideo i udostępniania szczegółowych informacji. Aplikacja internetowa dystrybuuje przetworzone wideo do użytkowników internetowych.
- Potok przetwarzania wideo: typowy potok przetwarzania wideo zawiera usługi, które przechwytują kanały wideo z kamer, przetwarzają je i publikują. Wdrażanie tych usług na urządzeniach brzegowych zmniejsza opóźnienia i użycie przepustowości w porównaniu do wysyłania wideo do chmury na potrzeby przetwarzania.
- Usługa wnioskowania sztucznej inteligencji: ta usługa przyjmuje jako dane wejściowe przetworzonego wideo i udostępnia szczegółowe informacje na jego temat. Modele sztucznej inteligencji platformy Azure lub modele sztucznej inteligencji można wdrażać z innych źródeł, które mogą pomóc w takich zadaniach jak wykrywanie obiektów i osób oraz śledzenie, klasyfikacja obrazów, wykrywanie anomalii i alerty zabezpieczeń.
- Usługa aplikacji internetowej: usługa aplikacji internetowej hostuje stronę internetową, która dostarcza filmy wideo do użytkowników. Aplikacja internetowa pobiera dane wejściowe z usługi publikowania potoku przetwarzania wideo i przesyła kanał informacyjny na żywo.
- Profile usługi Azure Content Delivery Network: aplikacja internetowa może używać profilów usługi Content Delivery Network do przesyłania statycznych obrazów aplikacji internetowej w celu poprawy czasu reakcji aplikacji.
Region platformy Azure
- Usługa bazy danych: platforma Azure oferuje różne oferty baz danych, takie jak Azure SQL Database, Azure Database for MySQL, Azure Database for PostgreSQL i Azure Cosmos DB. Możesz użyć dowolnej z tych funkcji do przechowywania danych wyjściowych usługi wnioskowania.
- Azure Blob Storage: możesz użyć magazynu obiektów blob do przechowywania strumienia wideo na potrzeby przyszłych zastosowań, takich jak wideo na żądanie i analiza wideo.
- Azure Machine Edukacja: w tej architekturze usługa Machine Edukacja pobiera dane wejściowe z bazy danych w celu trenowania modeli uczenia maszynowego, a następnie aktualizuje modele używane przez usługę wnioskowania.
- Inne usługi: usługa Azure Notification Hubs umożliwia powiadamianie użytkowników o anomaliach wykrytych w filmie wideo, w usłudze Microsoft Power BI w celu wypełniania pulpitów nawigacyjnych i generowania raportów oraz usługi Azure Stream Analytics w celu uzyskania wglądu w strumienie wideo.
Alternatywy
Alternatywą dla wdrażania usługi AKS jest wdrożenie usługi Azure IoT Edge w publicznej wersji MEC platformy Azure i uruchomienie modułów platformy Azure, które zapewniają podobne funkcje do wymienionych już usług. Możesz użyć:
- Usługa Azure Video Analyzer umożliwia utworzenie potoku przetwarzania wideo.
- Usługi Azure Cognitive Services do analizowania wideo w celu zapewnienia szczegółowych informacji.
- Usługa Azure Stream Analytics umożliwia wdrażanie usług analitycznych w strumieniowym filmie wideo.
- Usługa Azure Functions umożliwia uruchamianie akcji dotyczących analizy i szczegółowych informacji.
Szczegóły scenariusza
Hostowanie aplikacji na brzegu sieci może sprawić, że będą bardziej dynamiczne i łatwiejsze w zakresie wymagań dotyczących przepustowości sieci. Azure public multi-access edge compute (Azure public MEC) to rozwiązanie obliczeniowe brzegowe, które łączy portfolio usług obliczeniowych, sieciowych i aplikacji firmy Microsoft zarządzanych z chmury. Można go użyć do wykorzystania szybkości 5G i odblokowania kluczowych scenariuszy o małych opóźnieniach i wysokiej przepustowości.
Jednak publiczna usługa MEC platformy Azure nie jest przeznaczona do hostowania całego stosu aplikacji na brzegu sieci. Ważne jest, aby zrozumieć, które elementy aplikacji powinny być uruchamiane w publicznej wersji MEC platformy Azure i które powinny być uruchamiane zamiast tego w regionie platformy Azure lub w środowisku lokalnym.
Przesyłanie strumieniowe na żywo zdarzeń wymaga szybkiego przetwarzania wideo, aby zapewnić użytkownikom widok w czasie rzeczywistym i spersonalizowany, więc jest to dobry kandydat do rozwiązania brzegowego.
Potencjalne przypadki użycia
Organizacje wymagające szybkiego reagowania na aplikacje, nawet w sytuacjach wysokiego zapotrzebowania, powinny rozważyć użycie publicznej kontroli MEC platformy Azure do hostowania części aplikacji wrażliwych na opóźnienia.
W szczególności analiza wideo oparta na modelach przetwarzania obrazów jest używana przez różne branże, w tym sprzedaż detaliczną nowej generacji, inteligentne miasta, połączone pojazdy. Takie aplikacje są kandydatami do tej architektury.
Kwestie wymagające rozważenia
Te zagadnienia implementują filary struktury Azure Well-Architected Framework, która jest zestawem wytycznych, które mogą służyć do poprawy jakości obciążenia. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Microsoft Azure Well-Architected Framework. Struktura składa się z pięciu filarów doskonałości architektonicznej:
- Niezawodność
- Zabezpieczenia
- Optymalizacja kosztów
- Doskonałość operacyjna
- Efektywność wydajności
Wdrożenie
Zazwyczaj jest dostępna premia cenowa skojarzona z wdrażaniem zasobów w publicznej wersji MEC platformy Azure. Aby obniżyć koszty, należy zidentyfikować składniki wrażliwe na opóźnienia i krytyczne, które mogą korzystać z uruchamiania w publicznej usłudze MEC platformy Azure. Wszystkie inne składniki aplikacji powinny być wdrażane w regionie świadczenia usługi Azure, aby zmniejszyć koszty.
Skalowalność
Publiczna usługa MEC platformy Azure obsługuje usługi AKS i zestawy skalowania maszyn wirtualnych platformy Azure, których można użyć do skalowania obciążeń obliczeniowych i wrażliwych na opóźnienia w celu dopasowania do wymagań aplikacji.
Opcje równoważenia obciążenia
Usługa AKS wewnętrznie obsługuje wiele opcji równoważenia obciążenia ruchu przychodzącego. Kontroler ruchu przychodzącego NGINX jest pokazany na diagramie architektury, ale istnieją inne moduły równoważenia obciążenia, których można używać z usługą AKS. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Używanie wewnętrznego modułu równoważenia obciążenia z usługą Azure Kubernetes Service (AKS).
Wydajność
Publiczna konfiguracja MEC platformy Azure udostępnia różne jednostki SKU maszyn wirtualnych, w tym jednostki SKU specyficzne dla procesora GPU na potrzeby przetwarzania strumienia wideo intensywnie korzystającego z obliczeń.
Opcje magazynu
Publiczne konto MEC platformy Azure nie obsługuje kont usługi Azure Storage, więc usługa Blob Storage może znajdować się tylko w regionie świadczenia usługi Azure.
Optymalizacja kosztów
Optymalizacja kosztów dotyczy sposobów zmniejszenia niepotrzebnych wydatków i poprawy wydajności operacyjnej. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru optymalizacji kosztów.
- Zobacz Cennik platformy Azure, aby uzyskać informacje o cenach.
- Skorzystaj z kalkulatora cen platformy Azure, aby oszacować koszt wdrożenia tego rozwiązania.
Współautorzy
Ten artykuł jest obsługiwany przez firmę Microsoft. Pierwotnie został napisany przez następujących współautorów.
Główny autor:
- Adhip Gupta | Starszy menedżer programu
Następne kroki
- Publiczne obliczenia brzegowe platformy Azure z wieloma dostępami (MEC)
- Dokumentacja usługi Azure Kubernetes Service (AKS)
- Dokumentacja usługi Azure Machine Learning
- Dokumentacja usługi Azure CDN