Azure AI和IoT在TOB業務中如何助力5G創新,azure ai技術

Azure AI和IoT在TOB業務中如何助力5G創新,azure ai技術

Azure AI和IoT在TOB業務中如何助力5G創新

歡迎轉發擴散，這是對我最大的支持！

本文介紹 Azure 如何在5G場景下助力業務創新，實際上是 5G+AI+IoT的大集合這麼玩。

5G場景下的三大特點分別對應着一些具體的業務場景，eMBB針對高清視頻等系列應用；mMTC針對智慧城市等物聯網應用；uRLLC針對工業控制或者遠程駕駛等應用。

在這幾類場景中我們舉個極端的案例：

北京的某個工廠，控制系統在上海，我們在北京和上海之間拉了一根網線進行連接，那麼設備執行了某個步驟之後，需要發請求到上海，上海的控制系統是一臺奔三的服務器，這套系統顯然不能工作對吧？

採用何種改進才能正常工作呢？1.控制系統從遠程下沉到工廠內部，2.設備和控制系統採用更快的連接方式，比如光纖，3. 提高控制系統算力。

把這個案例擴展到5G場景也是一樣，5G雖然空口時延從之前的10ms降低到1ms，但物理距離仍然是制約條件，因此需要將算力下沉到離業務最近的邊緣，這套方案就是MEC。

從上圖的某運營商的低時延的構想可以看出，運營商會利用自己已有的網絡優勢，逐步在邊緣部署MEC，MEC上跑我們的業務應用。上圖中的綜合接入局房和邊緣DC中都有MEC的影子。

MEC的概念最早源於卡內基梅隆大學在2009年所研發的一個叫做Cloudlet的計算平臺。這個平臺將雲服務器上的功能下放到邊緣服務器，以減少帶寬和時延，又被稱爲“小朵雲”。

2014年，歐洲電信標準協會（ETSI）正式定義了MEC的基本概念併成立了MEC規範工作組，開始啓動相關標準化工作。

2016年，ETSI把MEC的概念擴展爲Mutiaccess Edge Computing，意爲“多接入邊緣計算”，並將移動蜂窩網絡中的邊緣計算應用推廣至像WiFi這樣的其他無線接入方式。

5G網絡和MEC之間的結合點是UPF。這個網元的全稱是User Plane Function，顧名思義，就是處理核心網用戶面功能的。所有的數據，必須經過UPF轉發，才能流向外部網絡。

UPF則下沉到省中心，乃至地市，區縣，方便實現本地數據本地消化，UPF連接MEC，MEC由互聯網廠商提供或者互聯網廠商提供的計算單元直接掛載到MEC上。

下圖是ATT和微軟聯合的5G MEC方案，其中使用了Azure Stack Edge這款硬件及服務的產品。

圖中的本地數據包含攝像頭應用，溫溼度應用，智能眼鏡應用均通過5G連接到運營商基站，數據經由MEC中轉，如果是上述三個本地應用數據，則直接經由客戶的網絡進入到Azure Stack Edge中。

Azure Stack Edge可以經由公共網絡或者Express Route 連接到Azure

下一個問題是爲什麼要使用Azure Stack Edge？

實際上Azure Stack Edge 可以提供一些雲邊擴展的能力，這些能力比如：

邊緣機器學習

Azure Stack Edge 通過處理源附近的數據來幫助解決延遲或連接問題。在邊緣位置運行機器學習模型。將所需數據集（完整數據集或子集）傳輸到Azure，以重新訓練並繼續改進模型。

物聯網

對 IoT 或數據中心數據進行處理、分類、分析，以確定可立即採取的措施、需要以及不需要保留並存儲在雲中的內容。

將網絡數據從邊緣傳輸到雲端

將數據輕鬆快速地傳輸到 Azure，以實現進一步的計算或存檔，或加快雲遷移。完成後，將設備退還給 Microsoft。

邊緣和遠程站點計算

在遠程位置運行應用程序以加快事務處理速度並解決帶寬限制。在你與雲的連接有限時，本地應用程序仍然可以工作。

我們看一個案例：

倫敦希思羅機場利用Azure Stack Edge 和Azure AI IoT 實現了一個防止非法販賣野生動物的應用。這個應用的圖像識別算法就跑在Azure Stack Edge上，識別結果也可以連接到雲端，調用雲端的一些業務邏輯實現報警。

關於圖像識別算法和處理攝像頭數據的模塊，使用了另一個服務LVA邊緣設備上的實時視頻分析。

對這個案例感興趣的話可以掃描下圖中的二維碼觀看視頻介紹。

我們分開看希思羅機場中的兩大組成部分，第一部分是Azure Stack Edge：

Azure Stack Edge是硬件即服務的模塊，在Azure Portal上選擇相應的硬件，微軟就會把硬件郵寄給你，簡單配置之後就可以使用。

目前包含如下三類：

Pro

1U機架安裝式設備，針對數據中心或分支機構內部的條件進行了優化。

可用選項：12個 NVIDIA T4 GPU 或 1 個 Intel FPGA

Pro R

加固型數據中心級電源，具有內置的NVIDIA T4 GPU，可收納在便攜箱中，以供在偏遠地區使用。

可用選項：有/無不間斷電源(UPS)

MiniR

加固型電池供電設備 小到可以裝進揹包，專爲惡劣環境和斷網情況而設計。包括用於邊緣處理的內置 IntelVPU。

接下來看第二部分，LVA，全稱是Live Video Analytics，是一個邊緣設備上的的模塊，簡單的理解，可以做幾件事情，一是內置了RTSP視頻流的捕獲能力，二是調用外部AI算法的能力，本身也支持微軟Custom Vision 容器的調用，三是IoT Hub的集成，可以將檢測結果發國際快遞雲端，四是視頻存儲相關的能力，比如將檢測到特定物品或人之後的關鍵視頻存儲到雲端Azure Media Service或本地。

如果對LVA感興趣，可以掃描下圖的二維碼，我們做了一個使用LVA進行指定停車位空餘會立即發出通知的demo。

至此，我們演示了幾個微軟Azure IoT 邊緣和 AI的好玩的案例，如果我們想自己動手做一下自己的基於微軟AI 和 IOT的 想法的驗證，該如何開始呢？

Azure Percept是今年微軟新推出的一個用於快速開始基於視覺和音頻AI概念驗證的套件。

主要包含三個部分，第一個是DK，帶有攝像頭和wifi 藍牙等連接能力的硬件，第二個是Audio，是一個麥克風陣列，第三個是Studio，雲端的設計平臺。

值得推薦的是，這個套件內置了一些預訓練的算法，比如人員檢測，車輛檢測，常規對象檢測，產品質保期檢測等等。

微軟的邊緣計算能力除了剛纔提到的這個開發套件裏的這些東西，還有：

1.異常檢測2.計算機視覺3.人臉4.表單識別5.語言理解6.語音服務7.文本分析等，當然也會有越來越多能力會逐步擴展到邊緣。

除了AI能力，還提供了一些與雲端模型一致的計算相關的模塊，比如：

1.Storage2.SQL Edge3.Stream Analytics4.Azure Functions等

這些架構允許我們開發一份代碼同時運行在雲端和邊緣。

Azure Stack Edge 和MEC的結合只是Azure在5G時代的“前菜“，也只是Azure Edge Zone家族的一個部分也就是Azure Private Edge Zone，我們看下Azure Edge Zone其他幾個部分：

Azure EdgeZone是微軟 60多個區域之外的，更靠近用戶的略“輕量”的數據中心，連接了微軟全球廣域網(全球最大的網絡之一，連接超過60個區域，170個全球POP點，165,000英里的光纖和海底電纜)

提供了AKS，DevOps，IoT Central，VM等多種服務。

Azure Edge Zone with carrier 是部署在運營商數據中心，一方面連接了運營商的5G網絡，另一方面連接了微軟全球骨幹網。

Azure Private Edge Zone是可以部署在企業內部的專用Edge Zone，配合MEC也可以使用5G網絡，另一方面通過公共網絡或者Express Route 可以連接到Azure。

利用Azure Edge Zone，我們可以更容易的實現如下應用：

自動裝置中的實時命令和控制?

?通過人工智能和機器學習進行實時分析?

?計算機視覺?

?混合現實和 VDI 方案的遠程呈現?

?沉浸式多玩家遊戲?

?媒體流式處理和內容傳遞?

?監視和安全性

歡迎轉發擴散，這是對我最大的支持！

特別聲明：以上文章內容僅代表作者本人觀點，不代表ESG跨境電商觀點或立場。如有關於作品內容、版權或其它問題請於作品發表後的30日內與ESG跨境電商聯繫。