Microsoft per rispondere al meglio alle esigenze di adottare soluzioni in grado di estendere il proprio ambiente, dal datacenter principale ai siti periferici, con i servizi innovativi di Azure, mette a disposizione dei propri clienti il portfolio Azure Stack. Si tratta di un insieme di soluzioni in ambito Hybryd Cloud, che consentono di distribuire ed eseguire i propri workload applicativi in modo coerente, senza vincoli imposti dalla locazione geografica. In questo articolo viene riportata una panoramica della piattaforma Azure Stack Edge (ASE) e delle sue caratteristiche, esaminando i casi d’uso e le principali funzionalità.
Prima di entrare nello specifico di Azure Stack Edge è bene precisare che le soluzioni incluse nel portfolio Azure Stack sono le seguenti:
- Azure Stack Edge: l’appliance gestita di Azure in grado di portare la potenza computazionale, lo storage e l’intelligenza del cloud in un edge remoto del cliente.
- Azure Stack HCI: la soluzione che consente l’esecuzione di macchine virtuali ed una facile connessione ad Azure grazie ad una infrastruttura hyper-converged (HCI).
- Azure Stack Hub: l’offerta per le realtà enterprise e per i clienti dei settori pubblici, che necessitano di un ambiente cloud ma disconnesso da Internet oppure che devono soddisfare specifici requisiti normativi e di conformità.
Per avere una panoramica di queste soluzioni vi invito a leggere questo articolo.
Value proposition di Azure Stack Edge
I risultati che si possono trarre adottando la soluzione Azure Stack Edge sono i seguenti:
- Possibilità di adottare on-premises un modello Infrastructure as a service (IaaS) per i carichi di lavoro nei siti periferici (edge), dove sia l’hardware che il software vengono forniti da Microsoft.
- Capacità di eseguire le applicazioni presso i siti del cliente, in modo da mantenerle in prossimità delle fonti dati. Inoltre, consente di eseguire presso l’edge non solo le applicazioni proprietarie e di terze parti, ma anche di usufruire di diversi servizi Azure.
- Disponibilità di acceleratori hardware built-in che consentono di eseguire scenari di machine learning e AI presso l’edge, proprio dove si trovano i dati, senza la necessità di dover inviare i dati nel cloud per svolgere ulteriori analisi.
- Possibilità di disporre di un cloud storage gateway integrato che consente un facile trasferimento dei dati dall’edge verso l’ambiente cloud.
Scenari d’uso
I principali scenari d’uso di Azure Stack Edge sono i seguenti:
- Machine learning presso i siti periferici: grazie alla presenza di acceleratori hardware integrati e le capacità di elaborazione offerte dalla soluzione, si ha la possibilità di far fronte a questi scenari proprio dove risiedono i dati, elaborandoli in tempo reale, senza doverli inviare verso Azure.
- Capacità computazione presso gli edge: i clienti possono eseguire le proprie applicazioni aziendali e le soluzioni IoT presso i siti periferici, senza necessariamente dover fare affidamento su una connettività costante verso l’ambiente cloud.
- Trasferimento di rete dei dati dall’edge al cloud: utilizzato negli scenari in cui si desidera trasferire periodicamente i dati dall’edge al cloud, per ulteriori analisi oppure per scopi di archiviazione.
Form factors
Per supportare i differenti scenari d’uso riportati, verticalmente tra i settori industriali, Azure Stack Edge è disponibile in tre form factor distinti:
- Azure Stack Edge Pro, un server blade 1U con una o due GPU.
- Azure Stack Edge Pro R, un server rugged con GPU, in una robusta custodia da trasporto, completa di UPS e batteria di backup.
- Azure Stack Edge Mini R, una macchina con un form factor ridotto dotata di batteria e con un peso non elevato (meno di 3,5 Kg).
Le versioni Azure Stack Edge “rugged” permettono una resistenza a condizioni ambientali estreme, e le versioni alimentate a batterie consentono un facile trasporto.
Stack software di Azure Stack Edge
Il cliente può effettuare l’ordine ed il provisioning di Azure Stack Edge direttamente dal portale Azure, per poi utilizzare gli strumenti classici di gestione di Azure per farne il monitoring ed eseguirne gli aggiornamenti. Il supporto hardware viene fornito direttamente da Microsoft, che provvederà alla sostituzione dei componenti in caso di problematiche. Non sono previsti costi iniziali per ottenere questa appliance, ma il costo sarà contemplato mensilmente nella fatturazione dei servizi Azure. Dal momento che, una volta configurato, qualsiasi applicazione eseguita in Azure Stack Edge può essere configurata e distribuita dal portale di Azure, viene elimina la necessità di disporre di personale IT nell’edge location.
Capacità computazionale di Azure Stack Edge
La possibilità di offrire capacità computazionale preso gli edge è una delle funzionalità chiave di Azure Stack Edge, la quale può essere erogata secondo una delle seguenti modalità:
- IoT Edge: l’esecuzione di carichi di lavoro containerizzati distribuiti tramite IoT hub è sempre stata supportata sin dal lancio di Azure Stack Edge e continua tuttora ad esserlo.
- Kubernetes: recentemente è stato introdotto il supporto per l’esecuzione di workloads containerizzati in cluster Kubernetes in esecuzione su Azure Stack Edge.
- Virtual machines: un ulteriore modo per l’esecuzione delle applicazioni è l’attivazione di workload a bordo di macchine virtuali.
Ambiente Kubernetes in Azure Stack Edge
Kubernetes sta diventando lo standard di fatto per l’esecuzione e l’orchestrazione di workloads containerizzati, ma chi conosce questi ambienti, ha la consapevolezza di alcune delle sfide operative che possono derivare dalla gestione di un cluster Kubernetes. In questo ambito l’obiettivo di Azure Stack Edge è quello di semplificare la distribuzione e la gestione dei cluster Kubernetes. Grazie a una semplice configurazione è possibile attivare un cluster Kubernetes su Azure Stack Edge.
Una volta configurato il cluster Kubernetes, è necessario eseguire ulteriori operazioni di gestione, che vengono semplificare in ASE con dei semplici componenti aggiuntivi. Tra queste operazioni troviamo:
- La possibilità di abilitare in modo semplice gli acceleratori hardware.
- Il provisioning del sistema storage per la creazione di volumi persistenti.
- Lo stare al passo con le versioni di Kubernetes prendendo gli ultimi aggiornamenti disponibili.
- La capacità di applicare meccanismi di sicurezza e di governance dalla propria infrastruttura.
Completata la configurazione dell’ambiente cluster, vengono forniti dei meccanismi semplici per distribuire e gestire i carichi di lavoro sul cluster Kubernetes, tramite le seguenti modalità:
- Azure Arc: ASE viene fornito con l’integrazione nativa con Azure Arc. Con pochi passaggi è possibile abilitare Azure Arc, permettendo la distribuzione delle applicazioni nel cluster Kubernetes direttamente dal portale Azure.
- IoT Hub: abilitando il componente aggiuntivo dell’IoT hub è possibile utilizzarlo per la distribuzione dei conteiners.
- Kubectl: risulta infine supportato il modo nativo kubectl, utilizzato tipicamente in ambienti disconnessi oppure se si dispone di un’infrastruttura esistente che si integra già con questa modalità.
Macchine virtuali in Azure Stack Edge
Un’altra variante per offrire capacità computazionale presso gli edge è l’attivazione di macchine virtuali. Azure Stack Edge consente di ospitare macchine virtuali, sia Windows che Linux, offrendo la possibilità di distribuire e gestire queste macchine virtuali direttamente da Azure oppure agendo localmente.
Un aspetto da tenere in considerazione è che Azure Stack Edge consente di configurare delle topologie di rete più semplici rispetto ad Azure oppure ad Azure Stack Hub.
Per quanto riguarda le funzionalità di accelerazione hardware presenti in Azure Stack Edge, sono supportate queste due varianti:
- GPU NVIDIA T4, completamente integrata con lo stack GPU
- Intel Movidius Visual Processing Unit (VPU), per scenari di AI e ML
Servizi Azure che possono essere distribuiti in Azure Stack Edge
Il numero dei servizi che possono essere attivati in Azure Stack Edge è elevato, tra quelli recentemente introdotti troviamo:
- Live Video Analytics: una piattaforma per la creazione di soluzioni e applicazioni video basate sull’intelligenza artificiale, per svolgere approfondimenti in tempo reale utilizzando i flussi video.
- Spatial Analysis: un modulo di visione artificiale in tempo reale per analizzare i video e comprendere i movimenti delle persone negli spazi fisici. Ad esempio, durante il periodo Covid, molti negozi al dettaglio desiderano implementare politiche di distanziamento sociale e potrebbero utilizzare uno speciale modulo di analisi per comprendere un determinato comportamento sulla base dei video girati nel negozio.
- Azure Monitor: che consente di aumentare le prestazioni e la disponibilità delle applicazioni raccogliendo i log dai containers ed analizzandoli.
Conclusioni
Nelle realtà aziendali l’adozione di soluzioni totalmente basate nel cloud non sempre risulta essere una scelta percorribile oppure la migliore in assoluto, spesso si devono necessariamente adottare soluzioni ibride, che comunque contemplano la possibilità di utilizzo anche delle innovazioni introdotte dal cloud. Azure Stack Edge risulta essere una soluzione flessibile e moderna che permettere di rispondere alle esigenze, anche quelle più sfidanti, che emergono per i siti periferici, senza tralasciare le potenzialità offerte dal cloud pubblico.