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选择边缘计算平台Azure IoT Edge的五大理由
2018-07-03

上周,微软公布了Azure IoT Edge全面上线,Azure IoT Edge边缘计算平台已经运行了一年多。

在五大公有云平台AWS、Azure、GCP、IBM云和阿里云之外,只有微软和亚马逊拥有先进的边缘计算战略,其他玩家尚未厘清其边缘计算产品的玩法。

亚马逊的边缘平台通过AWS Greengrass提供,该服务于2016年提出,并于2017年6月全面上市。AWS最近增加了执行机器学习模型推理的功能。它还在诸如AWS DeepLens这样的设备中捆绑AWSGreengrass——一款智能相机,可以在边缘运行神经网络。

几乎在AWS Greengrass上市一年之后,微软发布了Azure IoT Edge,业界十分期待。首先,市场动态在去年发生了变化,使团队有机会与客户应用场景保持一致。其次,微软有机会即兴创建其平台,使其比包括AWS Greengrass在内的其它产品更好。

Azure IoT Edge的第一个版本较为全面,选择它往往基于以下五大原因:

1.开放平台

Azure IoT Edge可作为Github上的开源项目提供。

边缘计算用例仍在不断发展,客户需要以独特的方式使用该平台。为了实现灵活性和开放性,微软已经开放了其边缘计算平台的源代码。通过这一点,客户将能够基于Azure IoT Edge定制他们的部署。通过定制AzureIoT Edge源代码,添加传统协议,与现有资产管理解决方案集成,可与专有通信协议和数据格式进行互操作。

微软的开源采购优势,更增加客户的信任和信心。

2.核心容器

微软已经采用了Moby,这个开源的容器运行时为Docker提供动力,作为Azure IoT Edge的引擎。此设计决策使开发人员能够将标准Docker容器打包,并部署为Azure IoT Edge上的模块。

与UNIX管道类似,一个模块的输出可以作为输入提供给另一个模块,从而创建一个协同工作的Docker容器的逻辑链。微软正在将一些Azure服务(如StreamAnalytics,Functions和SQL Server)作为边缘的集装箱化模块。

每个模块都可以单独进行管理和维护,无需部署整个应用程序。容器映像存储在云中或数据中心内的标准注册表中。客户可以构建CI / CD管道,以自动将最新版本的模块(容器图像)推送到多个边缘位置。微软还在探索将Kubernetes与AzureIoT集成以有效地协调分布式边缘部署。

采用容器来打包Azure服务和自定义逻辑,在管理复杂的分布式边缘部署方面有很长的路要走。

3.生态系统参与

Azure IoT已经拥有一个充满活力的原始设备制造商和原始设计制造商生态系统,现在已经扩展到Azure IoT Edge。物联网边缘认证计划使得参与认证计划的每个供应商都被分配一个级别来识别该能力。例如,面向核心运行时的供应商将获得第1级,而具有强大安全产品的其他供应商则有资格获得第4级。市场可以让客户从提供边缘计算解决方案的广泛合作伙伴生态系统中进行选择。

微软还将Azure IoT Edge与VisualStudio Team System和Visual Studio Code集成在一起。开发人员可以使用预定义的模板开始构建模块。借助VSTS,客户可以实施CI / CD管道来管理模块的整个生命周期。

4.安全

Azure IoT Edge是Azure IoT平台的逻辑扩展。它利用诸如设备供应服务之类的服务安全地供应数以万计的设备。内置的安全管理器充当了一个良好的安全核心,通过抽象安全硅硬件来保护物联网边缘设备及其所有组件。 ODM可以选择通过硬件安全模块(HSM)来强化平台。

5. AI @ Edge

如今,微软可以轻松在边缘运行机器学习模型。 每个负责推理的模型都可以打包并部署为标准模块。 开发人员可以通过Data Science VM或Azure ML Studio在Azure上培训他们的模型。 AzureIoT Edge还支持从Azure的AutoML服务(如自定义视图)导出的运行模型。 由于每个模型只是一个容器/模块,新模型可以快速推到边缘。

随着微软在ONNX上的投资,使用不同框架构建的ML模型在用于推断之前可能会导出为标准格式。

Azure物联网边缘在微软提供智能云和智能边缘的业务中发挥着至关重要的作用。 一些设计决策,诸如集装箱化模块,与HSM紧密集成,Visual Studio插件将AzureIoT Edge逐渐打造为全面的边缘计算平台之一。

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