マイクロソフトは最近、Cisco EdgeIntelligenceとAzureIoT Hubの統合を発表し、ユーザーがIoTデータをより迅速に活用できるようにしました。 これは、イベント駆動型処理やデータフィルタリングなどのリアルタイムアプリケーションを強化するエッジコンピューティングシステムを構築しているAzureのお客様にとって素晴らしいニュースです。
事前に統合されたEdgeto Azure IoT Hub
典型的なAzureIoT Hubの展開では、組織は、ソフトウェアベースのインテリジェンスがプリロードされたCiscoIoTネットワークデバイスを利用します。 統合されたIoTソリューションを活用して、テレメトリデータパイプラインを提供するアプリケーションを作成できます。 前記 マイクロソフト。
必要なものを提供する統合されたAzureIoTソリューションの可用性を共有するためにチームを組むことにしました 企業がIoTイニシアチブを迅速に開始し、ビジネスを迅速に実現するために必要なソフトウェア、ハードウェア、およびクラウドサービス 値。
すでに、AzureIoTユーザーは抽出できます 空間的洞察 Azure Mapsを使用して、追跡された資産の正確な場所を、重要な機器のステータスなどの他のテレメトリデータとともに取得できるようにします。 今では、ソースまたはその近くでそのようなIoTデータを活用するアプリケーションを使用して高度な分析を構築できます。
Cisco Edge-Azure IoT Hubソリューションは、Azureのさまざまなサービスを強化できます。そのうちの2つは次のとおりです。
リアルタイム分析
Microsoft Azure Stream Analyticsの主な目的の1つは、企業が高度にスケーラブルで用途の広いデータパイプラインを開発できるようにすることです。 このツールを使用すると、ビッグデータアナリストは、信じられないほど低いレイテンシで数百万のイベントに関する詳細な洞察を引き出すことができます。 シスコのインテリジェンス主導のエッジコンピューティング技術をAzureに組み込むことで、これらの目標を達成するのがはるかに簡単になりました。
したがって、Azure Stream Analyticsユーザーの場合は、Cisco Edge Intelligenceを活用して、1秒未満の遅延で大量のストリーミングデータを分析するアプリケーションを開発できます。
処理する前にミッションクリティカルなデータをクラウドに送信するのではなく、ソースでクラウドからインテリジェンスを抽出できます。 このようにして、通常は意思決定を停滞させる遅延の問題を回避できます。
機械学習（ML）
エッジでMLを実装することは、ほぼリアルタイムの推論を必要とするAIアプリケーションで理にかなっています。 そのようなユースケースの1つは、資産の健全性予測分析です。
IoTテクノロジに関するMicrosoftとCiscoのコラボレーションは、5Gなどのネットワーキングテクノロジが高速化し、IoTデバイスが大量のデータを収集しているときに発生します。 Azure IoT Hubユーザーは、結果として得られる技術の相乗効果を利用して、ビッグデータを必要とするアプリケーションにリアルタイムのビッグデータを配信できます。
