Microsoft ने हाल ही में उपयोगकर्ताओं को IoT डेटा का अधिक तेज़ी से लाभ उठाने में मदद करने के लिए Azure IoT हब के साथ सिस्को एज इंटेलिजेंस के एकीकरण की घोषणा की। यह Azure ग्राहकों के लिए बहुत अच्छी खबर है जो इवेंट-संचालित प्रोसेसिंग या डेटा फ़िल्टरिंग जैसे रीयल-टाइम एप्लिकेशन को पावर देने के लिए एज कंप्यूटिंग सिस्टम का निर्माण कर रहे हैं।
Azure IoT हब के लिए पूर्व-एकीकृत एज
एक विशिष्ट Azure IoT हब परिनियोजन में, संगठन सिस्को IoT नेटवर्क उपकरणों का उपयोग प्री-लोडेड सॉफ़्टवेयर-आधारित इंटेलिजेंस के साथ करेंगे। वे टेलीमेट्री डेटा पाइपलाइन वितरित करने वाले एप्लिकेशन बनाने के लिए एकीकृत IoT समाधान का लाभ उठा सकते हैं, कहा हुआ माइक्रोसॉफ्ट।
हमने एक एकीकृत Azure IoT समाधान की उपलब्धता को साझा करने के लिए टीम बनाने का निर्णय लिया है, जो आवश्यक प्रदान करता है सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और क्लाउड सेवाएं जिनकी व्यवसायों को तेजी से IoT पहल शुरू करने और व्यवसाय को शीघ्रता से महसूस करने की आवश्यकता होती है मूल्य।
पहले से ही, Azure IoT उपयोगकर्ता निकाल सकते हैं स्थानिक अंतर्दृष्टि Azure मैप्स का उपयोग करके, उन्हें महत्वपूर्ण उपकरणों की स्थिति जैसे किसी अन्य टेलीमेट्रिक डेटा के साथ ट्रैक की गई संपत्तियों का सटीक स्थान प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। अब वे ऐसे अनुप्रयोगों के साथ उन्नत विश्लेषण बना सकते हैं जो स्रोत पर या उसके निकट ऐसे IoT डेटा का लाभ उठाते हैं।
Cisco Edge-Azure IoT हब समाधान Azure में विभिन्न सेवाओं को शक्ति प्रदान कर सकता है, जिनमें से दो हैं:
रीयल-टाइम एनालिटिक्स
Microsoft Azure Stream Analytics के प्राथमिक उद्देश्यों में से एक उद्यमों को अत्यधिक स्केलेबल और बहुमुखी डेटा पाइपलाइन विकसित करने की क्षमता देना है। टूल का उपयोग करके, बड़े डेटा विश्लेषक अविश्वसनीय रूप से कम विलंबता पर लाखों घटनाओं में गहन अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। सिस्को की खुफिया-संचालित एज-कंप्यूटिंग तकनीक को एज़्योर में शामिल करने के साथ अब उन लक्ष्यों को प्राप्त करना बहुत आसान है।
इसलिए, यदि आप एक एज़्योर स्ट्रीम एनालिटिक्स उपयोगकर्ता हैं, तो आप ऐसे एप्लिकेशन विकसित कर सकते हैं जो सिस्को एज इंटेलिजेंस का लाभ उठाकर सबसेकंड लेटेंसी में बड़ी मात्रा में स्ट्रीमिंग डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।
प्रसंस्करण से पहले मिशन-महत्वपूर्ण डेटा को क्लाउड पर भेजने के बजाय, आप स्रोत से खुफिया जानकारी निकाल सकते हैं। इस तरह, आप विलंबता के मुद्दों से बचते हैं जो आमतौर पर निर्णय लेने को रोकते हैं।
मशीन लर्निंग (एमएल)
किनारे पर एमएल को लागू करना एआई अनुप्रयोगों में समझ में आता है जो वास्तविक समय के अनुमान की मांग करते हैं। ऐसा ही एक उपयोग मामला संपत्ति स्वास्थ्य भविष्य कहनेवाला विश्लेषण है।
IoT तकनीक पर Microsoft-Cisco सहयोग ऐसे समय में आया है जब 5G जैसी नेटवर्किंग तकनीकें तेज़ हो रही हैं और IoT डिवाइस बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र कर रहे हैं। Azure IoT हब उपयोगकर्ता परिणामी तकनीकी तालमेल में टैप कर सकते हैं ताकि वास्तविक समय के बड़े डेटा को उन अनुप्रयोगों में वितरित किया जा सके जिन्हें इसकी आवश्यकता है।
