Microsoft kunngjorde nylig integrasjonen av Cisco Edge Intelligence med Azure IoT Hub for å hjelpe brukere å utnytte IoT-data mye raskere. Dette er gode nyheter for Azure-kunder som bygger banebrytende databehandlingssystemer for å drive sanntidsapplikasjoner som hendelsesdrevet behandling eller datafiltrering.
Forhåndsintegrert Edge to Azure IoT Hub
I en typisk Azure IoT Hub-distribusjon vil organisasjoner benytte seg av Cisco IoT-nettverksenheter med forhåndslastet programvarebasert intelligens. De kan utnytte den integrerte IoT-løsningen for å lage applikasjoner som leverer datarørledninger for telemetri, sa Microsoft.
Vi har besluttet å slå oss sammen for å dele tilgjengeligheten av en integrert Azure IoT-løsning som gir det nødvendige programvare, maskinvare og skytjenester som bedrifter trenger for raskt å starte IoT-initiativer og raskt realisere virksomheten verdi.
Allerede kan Azure IoT-brukere trekke ut romlig innsikt ved hjelp av Azure Maps, slik at de kan få den nøyaktige plasseringen av sporede eiendeler sammen med andre telemetriske data, for eksempel statusen til viktig utstyr. Nå kan de bygge avansert analyse med applikasjoner som utnytter slike IoT-data ved eller nær kilden.
Cisco Edge-Azure IoT Hub-løsningen kan drive forskjellige tjenester i Azure, hvorav to er:
Analyse i sanntid
Et av hovedmålene for Microsoft Azure Stream Analytics er å gi bedriftene muligheten til å utvikle svært skalerbare og allsidige datarørledninger. Ved hjelp av verktøyet kan big data-analytikere få inngående innsikt i millioner av hendelser med utrolig lave ventetider. Det er nå mye lettere å oppnå disse målene med integreringen av Ciscos intelligensstyrte edge-computing-teknologi i Azure.
Så hvis du er en Azure Stream Analytics-bruker, kan du utvikle applikasjoner som utnytter Cisco Edge Intelligence til å analysere store mengder strømningsdata ved sekunders forsinkelser.
I stedet for å sende oppdragskritiske data til skyen før behandling, kan du trekke ut informasjon fra kilden. På denne måten unngår du ventetidsproblemer som vanligvis stopper beslutningstaking.
Maskinlæring (ML)
Implementering av ML på kanten er fornuftig i AI-applikasjoner som krever nær sanntidsinferanse. Et slikt brukstilfelle er prediksjonsanalyse av aktiva.
Microsoft-Cisco-samarbeidet om IoT-teknologi kommer på et tidspunkt når nettverksteknologier, som 5G, blir raskere og IoT-enheter samler store mengder data. Azure IoT Hub-brukere kan utnytte den resulterende tekniske synergien for å levere stordata i sanntid til applikasjoner som trenger det.
