Azure IoT Edge erweitert Cloud-Funktionalität auf Edge-Geräte. Container-basierte Module ermöglichen lokale Datenverarbeitung, KI-Inferenz und Offline-Betrieb.
Was ist Azure IoT Edge?
IoT Edge besteht aus drei Komponenten: IoT Edge Runtime (verwaltet Module), IoT Edge Modules (Container mit Workloads) und einer Cloud-Schnittstelle (IoT Hub für Management). Module können Azure-Services wie Stream Analytics, Functions oder Custom Code sein.
Der Hauptvorteil ist die Verlagerung von Logik vom Cloud-Datacenter auf lokale Geräte. Dies reduziert Latenz, spart Bandbreite und ermöglicht Offline-Betrieb.
Kernfunktionen
- Container-basierte Module: Docker-Container für portable Workloads
- Offline-Fähigkeit: Lokaler Betrieb bei Verbindungsabbrüchen
- Remote Deployment: Verwaltung über IoT Hub aus der Cloud
- Azure Service Integration: Stream Analytics, Functions, ML als Module
- Security: Hardware-Security-Module und automatische Zertifikats-Rotation
Typische Anwendungsfälle
IoT Edge eignet sich für Predictive Maintenance in Fabriken, lokale Videoanalyse, Echtzeitsteuerung in der Fertigung und Szenarien mit eingeschränkter Konnektivität. KI-Inferenz auf Edge-Hardware erspart Cloud-Roundtrips.
Vorteile
- Reduzierte Latenz durch lokale Verarbeitung
- Geringere Cloud-Kosten durch Datenfilterung
- Betrieb auch ohne Internetverbindung
- Einheitliches Deployment-Modell für Edge und Cloud
Integration mit innFactory
Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei Azure IoT Edge: Edge-Architektur, Modul-Entwicklung, ML-Deployment und Integration mit IoT Hub.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Welche Hardware wird unterstützt?
IoT Edge läuft auf Linux oder Windows Geräten mit Docker-Unterstützung. ARM32, ARM64 und x64 Architekturen werden unterstützt. Von Raspberry Pi bis Industrial PCs.
Kann IoT Edge offline arbeiten?
Ja, IoT Edge ist für intermittierende Konnektivität ausgelegt. Module laufen lokal weiter, Nachrichten werden gepuffert und bei Verbindung synchronisiert.
Wie deploye ich Module auf Edge-Geräte?
Deployment Manifests werden über IoT Hub an Edge-Geräte gepusht. Der Edge Agent auf dem Gerät lädt Container-Images und konfiguriert Module automatisch.
Kann ich Custom Machine Learning Modelle ausführen?
Ja, Azure ML-Modelle können als IoT Edge Module deployed werden. ONNX Runtime ermöglicht optimierte Inferenz auf Edge-Hardware. Auch TensorFlow und PyTorch werden unterstützt.
