微软正在运用Azure数据盒处理智能边沿题目

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这不是一个修辞题目:怎样将2 PB的数据挪动到能够剖析它的云中?将它移到互联网上是不切现实的 – 纵然衔接速率异常快10 Gbps,也须要19天。依据微软的盘算,在更罕见的45Mbps T3衔接中,它现实上是不能够的,由于它须要12年。

这是公司在开辟一些智能边沿产物时面对的题目。它的解决方案是微软的Azure数据盒系列,这是一系列供应高存储容量的装备。大多数数据盒都请求客户将它们物理地发送给Microsoft,以便将数据挪动到Azure,这在某种意义上会推翻边沿盘算的范例。

边沿盘算的部份理念是,作为Azure物联网的微软负责人Sam George 在Build 2019的一次采访中通知VentureBeat,“将盘算挪动到数据的位置每每比在盘算所在地挪动数据更轻易。”大多数然则,数据框如许做是不可行的 – 因而这个模子正在将数据转移到盘算中,而不是相反。

公司生成的数据量差别很大。在与Microsoft Build的VentureBeat的对话中,Microsoft Azure的首席产物司理Kundana Palagiri示意,在15天的时间内,运用自立手艺的公司能够会发生高达2PB的数据。但在统一时代,大多数功课的最好位置能够靠近10TB,35TB或100TB。

有些公司须要随时在现场装置数据盒,因而须要在Microsoft和公司场合之间轮换数据盒。在其他情况下,公司将把他们的数据盒发送给微软,并临时没有。“有时候[一家公司]将没有它,”Palagiri说,就像“归档,测试 – 种种场景”如许的事变。

在其他情况下,数据的盘算和传输现实上是在边沿完成的。二者都有数据框。

从Build 2019阶段最先,微软展现了杂货连锁店Kroger怎样在其两家市肆中试用Microsoft Azure效劳和数据盒。最初于1月宣告,该设想部份运用基于Azure的视频剖析和人工智能,依据市肆货架上的物品来跟踪库存。Kroger将摄像机阵列指向其货架,并运用机械进修,它能够及时跟踪给定产物盈余若干单元。这是一个巨大的数据量,智能已超过了顶层。

数据盒系列

Azure Data Box系列有四个成员,每一个成员都具有奇特的特征,旨在满足差别的营业需求。

或许最可爱的是Data Box Heavy。它的名字恰到好处:它是一个小冰箱大小的盒子,虽然现在还不清晰它的分量是若干,但它是在轮子上,通知你一切你须要晓得的。内里是一堆总容量为1PB的硬盘。关于上下文,这是1,000 TB(TB)或100万GB(GB)。它具有4 x 40 GbE QSFP +网络功用,速率异常快。

Azure数据盒的体积小于其兄弟Heavy,虽然它供应了十分之一的存储容量,但仍然异常壮大的100TB。数据盒的设想也是为了让客户填满存储容量,然后将盒子物理地发送回微软举行上传和返回。虽然不像Data Box Heavy那样极度,但数据盒的网络功用异常重要,2 x 10 GbE SFP +。

两个大盒子都供应带有SMB / CIFS和NFS衔接的AES 256位加密。

为了越发天真,客户能够挑选Azure数据盒磁盘,现实上是五个磁盘。它们是带有微软品牌的白标驱动器。每一个许诺8TB的容量,因而每一个定单的总容量是40TB。与其他两个数据盒差别,这些驱动器没有网络功用,因而数据必需经由过程USB 3.1,SATA II或SATA III衔接。它们不是256-AES加密,而是128位。

经由过程以上一切选项,您能够将邮箱邮寄回Microsoft,公司能够为您上传或传输数据。然后他们将消灭存储驱动器中的数据并将其发还。

边沿盘算

该系列的第四个成员Azure Data Box Edge与其他数据盒差别。它不仅设想用于经由过程互联网衔接与云之间的数据传输,而且还能够在边沿举行盘算。这是微软本周在Build上宣告的FPGA驱动型装备的表现。数据从数据盒边沿流向云端并返回,而且机械实行预处理,ML推理和云治理盘算。它运行在两个10核Intel Arria FPGA上,具有12TB的板载存储容量。

与两个较大的数据盒一样,它具有256位AES加密,以及SMB / CIFS和NFS衔接。关于网络,微软为其装备了4 x 25 GbE SFP +功用。

但是,其他三种范例的数据盒代表了边沿盘算怎样在有和没有互联网的情况下事情的(部份)物理隐喻:它们网络边沿数据,并将数据发送到Azure,在那里它阅历培训和推理云,然后微软将其转化为营业看法。只是在这类情况下,不是经由过程当地互联网衔接从边沿传输到云的数据,它必需从边沿挪动到新的物理位置,然后经由过程当地互联网衔接挪动到云。数据盒磁盘现实上另有另一个步骤,由于它没有本身的互联网功用 – 一旦驱动器抵达微软设备,数据就必需从驱动器传输到装备,然后经由过程互联网传输到云端。

这些范例触及Azure效劳和边沿盘算的广度,以及公司在运用它们时仍面对的现实应战 – 以及微软正在追求潜伏解决方案的立异体式格局。

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