Testen Sie azure AI Video Indexer, aktiviert von Arc

Artikel
04/01/2024

Der von Arc aktivierte Azure AI Video Indexer ist ein von Arc aktivierter Azure Arc-Erweiterungsdienst , der Video- und Audioanalyse auf Edgegeräten ausführt. Die Lösung wurde entwickelt, um auf Azure Arc aktivierte Kubernetes auszuführen und unterstützt viele Videoformate, einschließlich MP4 und anderen gängigen Formaten. Es unterstützt mehrere Sprachen in allen grundlegenden Audiomodellen. Es wird davon ausgegangen, dass eine Videoindexer-Ressource einer Erweiterung zugeordnet ist.

Dieser Artikel führt Sie durch die schritte, die erforderlich sind, um Video Indexer als Arc-Erweiterung in Ihrer aktuellen Infrastruktur zu aktivieren.

Beispielbereitstellung

Hier ist ein Blockdiagramm, das azure AI Video Indexer zeigt, der auf Azure Arc ausgeführt wird. Es gibt drei Typen:

Store-Typ A verwendet sowohl Vision- als auch Audiovoreinstellungen.
Store-Typ B verwendet nur Vision-Voreinstellungen. Außerdem verfügt es über ein benutzerdefiniertes Modell. Weitere Informationen zur Verwendung eines benutzerdefinierten Modells mit von Arc aktivierten Azure AI Video Indexer finden Sie unter Bring Your Own AI model.
Store C verwendet nur Audiovoreinstellungen.

Die Erweiterung wird auf jedem Edgegerät gespeichert, und jedes Gerät ist einem einzelnen AI Video Indexer-Konto zugeordnet, das mit Azure Arc und der Cloud verknüpft ist.

Voraussetzungen

Wichtig

Um die Azure AI Video Indexer-Erweiterung erfolgreich bereitzustellen, ist es obligatorisch , dass Ihre Azure-Abonnement-ID im Voraus genehmigt wird. Sie müssen sich zuerst mit diesem Formular registrieren.

Erstellen Sie ein Azure-Abonnement mit Berechtigungen zum Erstellen von Azure-Ressourcen.
Erstellen Sie ein Azure AI Video Indexer-Konto. Verwenden Sie das Lernprogramm zum Erstellen eines Videoindexer-Kontos .
Erstellen Sie einen Arc-aktivierten Kubernetes-Cluster.
Laden Sie das Beispielvideo herunter.

Um die Videoindexer-Erweiterung zu verwenden, müssen Sie über einen extern zugänglichen Endpunkt verfügen, der entweder ein DNS-Name oder eine IP sein kann. Der Endpunkt sollte als sicheres Übertragungsprotokoll (https:\\) festgelegt werden und als Erweiterungs-API-Endpunkt verwendet werden, der als https:\\{endpointUri}/swagger/index.htmlformatiert ist. Es wird auch vom VideoIndexer-Webportal verwendet, um mit der Erweiterung zu kommunizieren. Es wird empfohlen, einen Eingangssteuerelement zum Verwalten des Endpunkts zu verwenden.

Hinweis

Wenn der Endpunkt nicht öffentlich zugänglich ist, können Sie keine Aktionen für die Erweiterung über das Webportal ausführen.

Wichtig

Der AKS-Cluster enthält die Videoindexer-Erweiterung, die sich in der Region "Ost-USA" befinden muss.

Mindesthardwareanforderungen für diese Schnellstartanleitung

Mit dieser Schnellstartanleitung können Sie die Erweiterung in Aktion sehen, sodass kleinere Ressourcengrößen ausgewählt wurden, mit denen Sie in einer Testumgebung arbeiten können. Für diese Schnellstartanleitung sind die Mindesthardwareanforderungen:

CPU: 16 Kerne
Arbeitsspeicher: 16 GB

Die Mindesthardwareanforderungen in einer Produktionsumgebung finden Sie in den Mindesthardwareanforderungen im Übersichtsartikel.

Mindestanforderungen an die Software

Komponente	Mindestanforderungen
Betriebssystem	Ubuntu 22.04 LTS oder ein linuxkompatibles Betriebssystem
Kubernetes	1.26
Azure CLI	2.48.0

Parameterdefinitionen

Parameter	Standard	Beschreibung
release-namespace	ja	Der Kubernetes-Namespace, in dem die Erweiterung installiert ist
cluster-name		Der Name der Azure Arc-Instanz von Kubernetes
resource-group		Der Name der Azure Arc-Ressourcengruppe "Kubernetes"
version	ja	Version der Videoindexererweiterung, für die neueste Version leer lassen
speech.endpointUri		Sprachdienst-URL-Endpunkt (Link)
speech.secret		Geheimer Sprachinstanzschlüssel (Link)
translate.endpointUri		Übersetzungsdienst-URL-Endpunkt (Link)
translate.secret		Übersetzungsdienstschlüssel (Link)
ocr.endpointUri		OCR-Dienst-URL-Endpunkt (Link)
ocr.secret		OCR-Dienstschlüssel (Link)
videoIndexer.accountId		Videoindexer-Konto-ID
videoIndexer.endpointUri		Dns-Name oder IP-Adresse, die als externer Erweiterungsendpunkt verwendet werden soll.

Vorbereiten der Bereitstellung

Während der Bereitstellung fordert das Skript umgebungsspezifische Werte an. Lassen Sie diese Werte bereit, damit Sie sie kopieren und einfügen können, wenn das Skript sie fragt.

Frage	Wert	Details
Was ist die Videoindexer-Konto-ID während der Bereitstellung?	GUID	Ihre Videoindexer-Konto-ID
Was ist die Azure-Abonnement-ID während der Bereitstellung?	GUID	Ihre Azure-Abonnement-ID
Wie lautet der Name der Videoindexer-Ressourcengruppe während der Bereitstellung?	Zeichenfolge	Der Ressourcengruppenname Ihres Videoindexerkontos
Wie lautet der Name des Videoindexer-Kontos während der Bereitstellung?	Zeichenfolge	Name Ihres Videoindexerkontos

Navigieren Sie im Azure-Portal zu Ihrem mit Azure Arc verbundenen Cluster.
Wählen Sie im Menü "Erweiterungen>+ Azure AI Video Indexer Arc Extension hinzufügen>" aus.
Klicken Sie auf Erstellen. Der Erweiterungsbildschirm "KI-Videoindexer erstellen" wird angezeigt.
Konfigurieren Sie die Erweiterung in den Instanzdetails:
1. Wählen Sie die Abonnement - und Ressourcengruppe für Ihre Erweiterung aus.
2. Wählen Sie den Bereich und den verbundenen k8-Cluster aus.
3. Geben Sie einen Namen für Ihre Erweiterung ein.
4. Wählen Sie das Azure AI Video Indexer-Konto aus, mit dem die Erweiterung verbunden ist.
5. Geben Sie den Clusterendpunkt ein, entweder einen IP- oder DNS-Namen, der als API-Endpunkt verwendet werden soll.
6. Stellen Sie die Speicherklasse bereit, die Sie für die Erweiterung verwenden möchten, die von Ihrer Kubernetes-Verteilung unterstützt wird. Wenn Sie z. B. AKS verwenden, können Sie dies verwenden azurefile-cli. Weitere Informationen zu vordefinierten Speicherklassen, die von AKS unterstützt werden, finden Sie unter Speicherklassen in AKS. Wenn Sie andere Kubernetes-Distributionen verwenden, finden Sie in der Dokumentation zur Kubernetes-Verteilung Informationen zu unterstützten vordefinierten Speicherklassen oder zur Bereitstellung Ihrer eigener Speicherklassen.
Wählen Sie Überprüfen + erstellen und danach Erstellen aus.

Manuelle Bereitstellung

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die VideoIndexer Arc-Erweiterung auf Ihrem Arc K8S Enabled-Cluster bereitzustellen. Bevor Sie hier beginnen, sollten Sie folgendes beachten:

Speicherklasse – Die Videoindexererweiterung erfordert, dass ein Speichervolume im Kubernetes-Cluster verfügbar sein muss. Die Speicherklasse muss unterstützt werden ReadWriteMany. Es ist wichtig zu beachten, dass der Indizierungsprozess E/A intensiv ist, sodass die IOPS (Eingabe-/Ausgabevorgänge pro Sekunde) des Speichervolumes erhebliche Auswirkungen auf die Dauer des Prozesses haben.
Verwaltete KI-Ressourcen – Einige Azure AI-Ressourcen (Übersetzer, Transkription und OCR) werden auf dem Microsoft-Mandanten erstellt. Diese Ressourcen sind nur für Ihr Abonnement vorgesehen und unterliegen einem "Pay-as-you-go"-Modell. Wenn Sie bereits über eine AI Video Indexer Arc-fähige Ressource in Ihrem Abonnement verfügen, wird sie vorhandenen Azure AI-Ressourcen zugeordnet.

Schritt 1 : Erstellen des Azure Arc Kubernetes-Clusters und Verbinden des Clusters mit Ihrem Cluster

Hinweis

Der folgende Befehl geht davon aus, dass Sie über einen Kubernetes-Cluster verfügen und der aktuelle Kontext in Ihrer ./kube/config-Datei darauf verweist.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Verbindung mit Ihrem Cluster herzustellen. Dieser Befehl stellt die Azure Arc-Agents im Cluster bereit und installiert Helm v. 3.6.3 im Azure-Ordner des Bereitstellungscomputers. Diese Helm 3 -Installation wird nur für Azure Arc verwendet und entfernt oder ändert keine zuvor installierten Versionen von Helm auf dem Computer.

az connectedk8s connect --name myAKSCluster --resource-group myResourceGroup

Tipp

Folgen Sie dem Artikel , wie Sie Ihren Cluster mit Azure Arc in Azure Docs verbinden, um eine vollständige exemplarische Vorgehensweise dieses Prozesses zu finden.

Schritt 2 : Erstellen der Azure Arc Video Indexer-Erweiterung

az k8s-extension create --name videoindexer \
    --extension-type Microsoft.videoindexer \
    --scope cluster \
    --release-namespace ${namespace} \
    --cluster-name ${connectedClusterName} \
    --resource-group ${connectedClusterRg} \
    --cluster-type connectedClusters \
    --version ${version} \
    --auto-upgrade-minor-version false \
    --config-protected-settings "speech.endpointUri=${speechUri}" \
    --config-protected-settings "speech.secret=${speechSecret}" \
    --config-protected-settings "translate.endpointUri=${translateUri}" \
    --config-protected-settings "translate.secret=${translateSecret}" \
    --config-protected-settings "ocr.endpointUri=$($csResourcesData.ocrCognitiveServicesEndpoint)" `
    --config-protected-settings "ocr.secret=$($csResourcesData.ocrCognitiveServicesPrimaryKey)" `
    --config "videoIndexer.accountId=${viAccountId}" \
    --config "frontend.endpointUri=${dnsName}" \
    --config "storage.storageClass=azurefile-csi"

Schritt 3 : Erstellen und Abrufen von Ressourcenschlüsseln

Erstellen von KI-Ressourcenschlüsseln

$Subscription="<your subscription ID>"
$ResourceGroup="<your resource group name"
$AccountName="<your account name>"

az rest --method post --verbose --uri https://management.azure.com/subscriptions/${Subscription}/resourceGroups/${ResourceGroup}/providers/Microsoft.VideoIndexer/accounts/${AccountName}/CreateExtensionDependencies?api-version=2023-06-02-preview

Wenn die Antwort auf eine Anforderung "akzeptiert" (202) lautet, bedeutet dies, dass die Ressourcen zurzeit erstellt werden. Um den Bereitstellungsstatus dieser Ressourcen nachzuverfolgen, können Sie den Standortheader abrufen, der in der Antwort des vorherigen Aufrufs zurückgegeben wurde. In der Regel ist für diesen Vorgang eine Wartezeit von ungefähr einer Minute erforderlich.

Eine Antwort vom Typ "Conflict" (409) bedeutet, dass die Ressourcen für das Abonnement bereits vorhanden sind, verwenden Sie den Get-Befehl, um die Schlüssel abzurufen.

Abrufen von KI-Ressourcenschlüsseln

$Subscription="<your subscription ID>"
$ResourceGroup="<your resource group name"
$AccountName="<your account name>" 

az rest --method post --uri  https://management.azure.com/subscriptions/${Subscription}/resourceGroups/${ResourceGroup}/providers/Microsoft.VideoIndexer/accounts/${AccountName}/ListExtensionDependenciesData?api-version=2023-06-02-preview

Antwortformat:

{
    "speechCognitiveServicesPrimaryKey": "<key>",
    "speechCognitiveServicesSecondaryKey": "<key>",
    "translatorCognitiveServicesPrimaryKey": "<key>",
    "translatorCognitiveServicesSecondaryKey": "<key>",
    "speechCognitiveServicesEndpoint": "<uri>",
    "translatorCognitiveServicesEndpoint": "<uri>",
    "ocrCognitiveServicesPrimaryKey": "<key>",
    "ocrCognitiveServicesSecondaryKey": "<key>",
    "ocrCognitiveServicesEndpoint": "<uri>"
}

Optionale Konfiguration

Die Standardeinstellungen für die Erweiterung werden so festgelegt, dass die allgemeinen Workloads für bestimmte Fälle behandelt werden, die folgenden Parameter können verwendet werden, um die Ressourcenzuordnung zu konfigurieren:

Parameter	Standard	Beschreibung
AI.nodeSelector	-	Die Knotenauswahlbezeichnung, auf der die KI-Pods (Sprache und Übersetzung) zugewiesen sind
speech.resource.requests.cpu	1	Die angeforderte Anzahl von Kernen für den Sprach pod
speech.resource.requests.mem	2Gi	Die angeforderte Speicherkapazität für den Sprach pod
speech.resource.limits.cpu	2	Die Anzahl der Kerne für den Sprach pod. muss "speech.resource.requests.cpu" sein > .
speech.resource.limits.mem	3Gi	Die Speicherkapazität für den Sprach pod begrenzt. muss "speech.resource.requests.mem" sein > .
translate.resource.requests.cpu	1	Die angeforderte Anzahl von Kernen für die Übersetzungs-Pod
translate.resource.requests.mem	16Gi	Die angeforderte Speicherkapazität für den Übersetzungs-Pod
translate.resource.limits.cpu	--	Die Anzahl der Kerne für die Übersetzungs-Pod. muss translate.resource.requests.cpu sein > .
translate.resource.limits.mem	--	Die Speicherkapazität für die Übersetzungs-Pod wird begrenzt. muss translate.resource.requests.mem sein >
videoIndexer.webapi.resources.requests.cpu	0.5	Die Anforderungsanzahl der Kerne für den Web-API-Pod
videoIndexer.webapi.resources.requests.mem	4Gi	Die Anforderungsspeicherkapazität für den Web-API-Pod
videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu	1	Die Anzahl der Kerne für den Web-API-Pod
videoIndexer.webapi.resources.limits.mem	6Gi	Die Speicherkapazität für den Web-API-Pod begrenzt
videoIndexer.webapi.resources.limits.mem	6Gi	Die Speicherkapazität für den Web-API-Pod begrenzt
storage.storageClass	""	Die zu verwendende Speicherklasse
storage.useExternalPvc	false	bestimmt, ob ein externes PVC verwendet wird. if true, the VideoIndexer PVC isn't installed

Beispiel für ein Bereitstellungsskript

Hier ist ein Beispiel für ein Bereitstellungsskript:

az k8s-extension create --name videoindexer \
    --extension-type Microsoft.videoindexer \
    .......
    --config AI.nodeSelector."beta\\.kubernetes\\.io/os"=linux
    --config "speech.resource.requests.cpu=500m" \
    --config "speech.resource.requests.mem=2Gi" \
    --config "speech.resource.limits.cpu=1" \
    --config "speech.resource.limits.mem=4Gi" \
    --config "videoIndexer.webapi.resources.requests.mem=4Gi"\
    --config "videoIndexer.webapi.resources.limits.mem=8Gi"\
    --config "videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu=1"\

Schritt 4 : Überprüfen der Bereitstellung

kubectl get pods -n video-indexer

Aktualisieren der Erweiterung

Der folgende Befehl kann verwendet werden, um die Erweiterung bei Bedarf mit einer anderen Version oder mit anderen Konfigurationsparametern zu aktualisieren. Sie müssen den Clusternamen und den Ressourcengruppennamen angeben.

az k8s-extension update --name videoindexer \
    --cluster-name ${connectedClusterName} \
    --resource-group ${connectedClusterRg} \
    --cluster-type connectedClusters \
    --version ${version} \

Beispiel

Beispielskript zum Bereitstellen des Arc-aktivierten AKS-Clusters mit der Videoindexer-Erweiterung

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