A Microsoft anunciou recentemente a integração do Cisco Edge Intelligence com o Azure IoT Hub para ajudar os usuários a aproveitar os dados de IoT com muito mais rapidez. Esta é uma excelente notícia para os clientes do Azure que estão criando sistemas de computação de ponta para potencializar aplicativos em tempo real, como processamento orientado a eventos ou filtragem de dados.
Borda pré-integrada ao Hub IoT do Azure
Em uma implantação típica do Azure IoT Hub, as organizações utilizarão dispositivos de rede Cisco IoT com inteligência baseada em software pré-carregada. Eles podem aproveitar a solução IoT integrada para criar aplicativos que fornecem pipelines de dados de telemetria, disse Microsoft.
Decidimos formar uma equipe para compartilhar a disponibilidade de uma solução integrada do Azure IoT, que fornece o necessário software, hardware e serviços em nuvem que as empresas precisam para lançar rapidamente iniciativas de IoT e realizar negócios rapidamente valor.
Já, os usuários do Azure IoT podem extrair
percepções espaciais usando Mapas do Azure, permitindo que eles obtenham a localização exata dos ativos rastreados junto com quaisquer outros dados telemétricos, como o status de equipamentos importantes. Agora eles podem construir análises avançadas com aplicativos que aproveitam esses dados de IoT na origem ou próximo a ela.A solução Cisco Edge-Azure IoT Hub pode alimentar vários serviços no Azure, dois dos quais são:
Análise em tempo real
Um dos principais objetivos do Microsoft Azure Stream Analytics é dar às empresas a capacidade de desenvolver pipelines de dados versáteis e altamente escalonáveis. Usando a ferramenta, os analistas de big data podem obter insights detalhados sobre milhões de eventos em latências incrivelmente baixas. Agora é muito mais fácil atingir esses objetivos com a incorporação da tecnologia de computação avançada baseada em inteligência da Cisco no Azure.
Portanto, se você for um usuário do Azure Stream Analytics, poderá desenvolver aplicativos que aproveitem o Cisco Edge Intelligence para analisar grandes quantidades de dados de streaming em latências de subsegundos.
Em vez de enviar dados de missão crítica para a nuvem antes do processamento, você pode extrair inteligência deles na fonte. Dessa forma, você evita problemas de latência que geralmente paralisam a tomada de decisões.
Aprendizado de máquina (ML)
Implementar ML no limite faz sentido em aplicativos de IA que exigem inferência quase em tempo real. Um desses casos de uso é a análise preditiva de integridade de ativos.
A colaboração Microsoft-Cisco na tecnologia IoT chega em um momento em que as tecnologias de rede, como 5G, estão ficando mais rápidas e os dispositivos IoT coletam grandes quantidades de dados. Os usuários do Hub IoT do Azure podem aproveitar a sinergia de tecnologia resultante para fornecer big data em tempo real para os aplicativos que precisam deles.
