Microsoft підключає Cisco Edge до концентратора Azure IoT

Нещодавно Microsoft оголосила про інтеграцію Cisco Edge Intelligence з Azure IoT Hub, щоб допомогти користувачам значно швидше використовувати дані IoT. Це відмінна новина для клієнтів Azure, які створюють передові обчислювальні системи для живлення додатків у реальному часі, таких як обробка подій або фільтрація даних.

Попередньо інтегрований Edge до Azure IoT Hub

У типовому розгортанні Azure IoT Hub організації використовуватимуть мережеві пристрої Cisco IoT із попередньо завантаженим програмним інтелектом. Вони можуть використовувати інтегроване рішення IoT для створення додатків, що забезпечують передачу даних телеметрії, сказав Microsoft.

Ми вирішили об’єднатись, щоб поділитися доступністю інтегрованого рішення Azure IoT, яке забезпечує необхідне програмне, апаратне забезпечення та хмарні сервіси, необхідні бізнесу для швидкого запуску ініціатив IoT та швидкої реалізації бізнесу значення.

Уже користувачі Azure IoT можуть витягувати просторові уявлення використання Azure Maps, дозволяючи їм отримувати точне місце розташування відстежуваних активів разом з будь-якими іншими телеметричними даними, такими як статус важливого обладнання. Тепер вони можуть створювати вдосконалену аналітику за допомогою програм, які використовують такі дані IoT біля джерела або поблизу нього.

Рішення Cisco Edge-Azure IoT Hub може живити різні служби в Azure, двома з яких є:

Аналітика в режимі реального часу

Однією з основних цілей Microsoft Azure Stream Analytics є надання підприємствам можливості розробляти високомасштабовані та універсальні конвеєри даних. Використовуючи цей інструмент, аналітики великих даних можуть отримати глибоку інформацію про мільйони подій при неймовірно низьких затримках. Зараз набагато легше досягти цих цілей завдяки включенню керованих обчислювальними технологіями Cisco в Azure.

Отже, якщо ви користувач Azure Stream Analytics, ви можете розробляти додатки, які використовують Cisco Edge Intelligence для аналізу величезних обсягів потокових даних із затримками в секунду.

Замість того, щоб надсилати критично важливі дані в хмару перед обробкою, ви можете витягти з них інформацію у джерела. Таким чином ви уникнете проблем із затримками, які зазвичай зупиняють процес прийняття рішень.

Машинне навчання (ML)

Реалізація ML на межі має сенс у програмах ШІ, які вимагають виведення майже в режимі реального часу. Одним з таких випадків використання є прогнозована аналітика стану активів.

Співпраця Microsoft-Cisco з технологією IoT відбувається в той час, коли мережеві технології, такі як 5G, стають все швидшими, а пристрої IoT збирають величезний обсяг даних. Користувачі Azure IoT Hub можуть скористатись отриманою технологічною синергією, щоб доставити великі дані в режимі реального часу до програм, які потребують цього.