Azure Arc + IA en périphérie : modèles prêts à déployer
Publié le 02/07/2024
Mis à jour le 09/07/2024
2 min de lecture
Arc comme plan de contrôle
Azure Arc permet de gérer des clusters Kubernetes on-premises comme des ressources Azure natives. Associé aux services Azure AI, vous pouvez diffuser des conteneurs d’inférence, surveiller la dérive et appliquer des politiques directement en périphérie.
Composants clés
AKS (Arc-enabled) ou Kubernetes connecté à Arc sur chaque site (usine, retail, agence).
Azure Container Registry pour héberger des images d’inférence signées.
Azure Monitor + Log Analytics afin de rapatrier métriques et journaux vers le SOC central.
Azure Key Vault (ou Managed HSM) relié via Arc pour distribuer secrets et clés de modèles.
Chaîne de déploiement
Définir l’infra-as-code (Bicep/Terraform) qui enregistre les clusters dans Arc et assigne les initiatives de politique (registries autorisés, sécurité de base).
Construire les conteneurs d’inférence (ONNX Runtime, OpenVINO, NVIDIA Triton) et les signer avec Notary.
Utiliser le GitOps (Flux ou Argo CD) pour synchroniser les manifestes. Azure Policy peut forcer les versions et détecter la dérive.
Streamer la télémétrie via Azure Monitor Metrics et Azure Data Explorer pour des tableaux de bord temps réel.
Ajoutez une démo Arc, GitOps ou remédiation politique.
Garde-fous sécurité
Forcer les endpoints Private Link pour tous les agents Arc.
Faire tourner les identités de service Arc via des managed identities.
Scanner les images conteneur avec Microsoft Defender for Cloud avant déploiement.
Cas d’usage
Vision industrielle : détection de défauts sur ligne de production lorsque le cloud est intermittant.
Analytics retail : file d’attente, heatmaps en magasin avec modèles respectant la vie privée.
Logistique : pilotage de robots ou drones autonomes avec inférence à faible latence.
Terminez par un pilote sur un site, mesurez latence et précision, puis étendez aux autres usines.
