微软Build 2019: Azure云和边缘中AI功能的显著增强
5月8日
|在行业活动
微软Build 2019年度开发者大会上宣布了许多令人兴奋的新技术和服务。以下是一些关键亮点，重点关注Azure物联网(云和边缘)提供的创新和服务
Azure物联网云
Azure认知服务
资料来源:Microsoft & Counterpoint Analysis
- 微软目前提供20认知服务，开发人员可以使用它来执行图像识别、语音识别、自然语言处理、异常检测和其他任务
- 在今年的Build大会上，微软宣布推出一种新的认知服务类别，名为“决定，它将为用户提供特定的建议，以便更好地做出明智的决策。Decision中的能力包括:
- 异常探测器
- Personalizer——例如，Xbox目前正在使用Personalizer API，这使得用户参与度提高了40%
- 语音方面的新功能:
- 会话转录能力
- 神经文本转语音(一般可用)
- Vision中的新功能:
- 墨水识别器
- 表格识别器(一般备有)
- 语言方面的新功能:
- 语言理解
- 问答模块制造商
- 根据发布会上的公告，超过300万开发者有疲劳认知服务。也有超过6万客户部署每周有超过3000个机器人诞生。
- 这一巨大增长的几个原因是微软在25个地区增加了这些认知服务api的可用性。此外，开发人员可以使用统一的API密钥访问这些服务，这些服务已经拥有超过66个认证，包括SOC、ISO、HIPPA/BAA等。这帮助开发人员大大缩短了他们的解决方案推向市场的时间。
- 因此，这些认知服务组合已经成功地为Azure平台的开发人员创造了严重的粘性
Azure机器学习
Azure机器学习在Build中添加的新产品使构建、训练、测试和部署机器学习(ML)模型变得容易，例如:
- MLOps功能与Azure DevOps集成，为开发人员提供机器学习生命周期的自动化
- 自动化的ML改进和用于开发模型的UI
- 一个非常直观的可视化机器学习界面，通过简单的拖放方法进行模型创建、训练、测试和部署。这样就不需要编写任何代码，只需几分钟就可以创建一个模型
- 例如，下面的界面显示了一个基于里程/加仑、马力等标准来预测汽车价格的模型
资料来源:Microsoft & Counterpoint Analysis
- 在fpga上运行的硬件加速模型允许低延迟推理
- 在NVIDIA TensorRT深度学习推理平台和Intel nGraph深度学习编译器上支持ONNX运行时，将在NVIDIA和Intel芯片组上提供高速推理
Azure IoT Edge
Azure物联网边缘-建立在开放容器技术，现在宣布集成Kubernetes(谷歌的开源容器编排框架)，为开发人员提供了更多的灵活性。
Azure SQL数据库边缘
- 2010年，微软发布了Azure SQL数据库，这是一个内置机器学习的托管云数据库服务。它的功能包括根据需要缩放选项，以及使用加密和身份验证的高级数据保护
- 在今年的Build大会上，微软宣布:Azure SQL数据库边缘这是一项针对edge的优化Azure SQL数据库服务，该服务已在私人预览版中提供，并将于今年晚些时候全面推出
- 满足边缘要求，它提供了更小的占用空间，并同时支持这两种功能手臂以及基于x64的边缘设备以及多个连接或断开连接场景中的网关
- 它还包括其他功能，如数据流和时间序列，以及数据库内机器学习，以便在边缘本身进行实时决策
- 这加强了本已全面的内容Azure IoT Edge通过在边缘添加托管数据库服务和内置人工智能功能来实现平台
物联网即插即用
- 微软为Azure物联网平台采取的独特策略之一是与组件制造商和原始设备制造商合作，将其从边缘网关扩展到所使用的设备/模块/组件Azure球体
- 除了这一战略，微软在今年的Build大会上推出了“物联网即插即用”——一种开放的建模语言，可用于轻松无缝地将边缘设备连接到云端
- 这将允许合作伙伴为无法安装软件的设备大规模构建和部署物联网解决方案，或作为Azure Sphere方法的战略补充。
- 微软已经与仁宝(Compal)、夏普(Sharp)、意法半导体(STMicroelectronics)等多家设备制造商合作，提供超过1000种支持物联网即插即用的设备
资料来源:Microsoft & Counterpoint Analysis
- 这有助于微软扩大其覆盖范围，为其Azure IoT边缘平台支持尽可能多的物联网设备，并无缝安全地连接到Azure云
其他公告
- 一个新的API 'Azure移动服务”Azure地图(基于TomTom地图)它将为开发人员提供实时公共交通信息，支持以位置为中心的物联网应用，如智能城市、资产跟踪、冷链物流等
- 的认知搜索能力已普遍具备Azure搜索它使用认知服务算法从结构化和非结构化结果中提取见解
微软在从云到边缘的Azure平台上广泛的认知服务组合和机器学习功能的创新，为开发人员提供了一个构建尖端应用程序的平台，同时加快了推向市场的时间。微软专注于为Azure Edge构建独特的功能，这为它提供了一个优势，可以最大限度地利用即将到来的物联网机遇浪潮。
