解决方案构想
本文是一种解决方案构想。 如果你希望我们在内容中扩充更多信息，例如潜在用例、备用服务、实现注意事项或定价指南，请通过提供 GitHub 反馈来告知我们。
本文概述了在与 Internet 断开连接时使用边缘 AI 的解决方案。 该解决方案使用 Azure Stack Hub 将 AI 模型移动到边缘。
Apache®、Apache Hadoop、Apache Spark、Apache HBase 和 Apache Storem 是 Apache Software Foundation 在美国和/或其他国家/地区的商标或注册商标。 使用这些标记并不暗示获得 Apache Software Foundation 的认可。
体系结构
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数据流
- 数据科学家使用 Azure 机器学习和 Azure HDInsight 群集来训练机器学习模型。 模型会容器化并放入 Azure 容器注册表。
- 模型将部署到 Azure Stack Hub 上的 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 群集中。
- 最终用户提供针对模型评分的数据。
- 评分中的见解和异常将放置到存储中以便稍后上传。
- 全局应用中会提供全局相关且合规的见解。
- 数据科学家使用边缘评分来改进模型。
组件
- 机器学习是一种基于云的环境，可用于构建、部署和管理机器学习模型。 使用这些模型可以预测未来的行为、结果和趋势。
- HDInsight 是面向企业的云中的托管、全方位、开放源代码分析服务。 可以将开放源代码框架与 HDInsight 配合使用，例如 Hadoop、Spark、HBase 和 Storm。
- 容器注册表是一种服务，可创建容器映像的托管注册表。 可以使用容器注册表生成、存储和管理映像。 还可以使用它来存储容器化的机器学习模型。
- AKS 是高度可用、安全且完全托管的 Kubernetes 服务。 使用 AKS 可以轻松部署和管理容器化应用程序。
- Azure 虚拟机是一项基础结构即服务 (IaaS) 产品/服务。 可以使用虚拟机来部署按需且可缩放的计算资源，例如 Linux 和 Windows 虚拟机。
- Azure 存储可为所有数据、应用程序和工作负载提供高度可用的可缩放安全云存储。
- Azure Stack Hub 是 Azure 的扩展，它提供了在本地环境中运行应用和向数据中心交付 Azure 服务的方法。
方案详细信息
借助 Azure AI 工具、Azure 边缘和云平台，可以实现边缘智能。 支持 AI 的混合应用程序能够在本地数据所在的位置运行。 通过使用 Azure Stack Hub，可以将经过训练的 AI 模型引入边缘，并将其与应用程序集成以实现低延迟智能。 使用此方法时，无需对本地应用程序的工具或过程进行更改。 使用 Azure Stack Hub，可以确保云解决方案即使在与 Internet 断开连接的情况下也可以正常工作。
此解决方案适用于断开连接的 Azure Stack Hub 方案。 由于延迟或间歇性连接问题或法规，可能无法始终连接到 Azure。 在断开连接的情况下，可以在本地处理数据，稍后在 Azure 中将其聚合，以便进一步分析。 有关此方案的连接版本，请参阅边缘的 AI。
可能的用例
在以下方案中，可能需要以断开连接状态进行部署：
- 存在要求你在未连接到 Internet 的环境中部署 Azure Stack Hub 的安全性或其他限制。
- 想要阻止将数据（包括使用情况数据）发送到 Azure。
- 你希望将 Azure Stack Hub 单纯用作部署到公司 Intranet 的私有云解决方案，并且对混合方案不感兴趣。
后续步骤
有关 Azure Stack 解决方案的详细信息，请参阅以下资源：
- 训练模块：Azure Stack 简介
- Microsoft 认证：Azure Stack Hub 操作员助理
- 在 Linux 上的 Azure Stack Hub 中安装 AKS 引擎
- 在 Windows 上的 Azure Stack Hub 中安装 AKS 引擎
- 将 Azure AI 引入到边缘的 Azure Stack Edge 托管设备
- 使用 Azure 认知服务容器以在本地提供 Azure API
有关解决方案组件的详细信息，请参阅以下产品文档：
- Azure 应用服务
- AKS
- 机器学习
- Azure Stack Hub 文档
- Azure Stack Hub 部署选项
- 容器注册表
- HDInsight
- 存储
- Azure 中的虚拟机
- Azure 混合与多云模式和解决方案文档
有关示例，请参阅以下资源：
相关资源
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