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Détection des pas basée sur l’IA

Azure Stack Hub
Machines virtuelles Azure
Réseau virtuel Azure
Passerelle VPN Azure

Obtenez des informations sur la façon dont les clients reçoivent leurs produits actuels, en fonction de l’agencement du magasin.

Architecture

Un diagramme d’architecture qui affiche l’architecture hybride de détection de pas.

Téléchargez un fichier Visio de cette architecture.

Dataflow

  1. Le kit de développement personnalisé Vision AI reçoit une configuration de la part d’IoT Hub, qui installe le runtime IoT Edge et un modèle ML.
  2. Si le modèle détecte une personne, il prend une photo et la charge sur le stockage Blob Azure Stack Hub.
  3. Le service Blob déclenche une fonction Azure sur Azure Stack Hub.
  4. La fonction Azure appelle un conteneur avec l’API Visage pour obtenir des données démographiques et émotionnelles de l’image.
  5. Les données sont anonymisées et envoyées à un cluster Azure Event Hubs.
  6. Le cluster Event Hubs transmet les données à Stream Analytics.
  7. Stream Analytics agrège les données et les transmet à Power BI. Power BI fournit une interface de tableau de bord conviviale pour visualiser les résultats issus d’Azure Stream Analytics.

Composants

Matériel en magasin

Azure

  • Azure Event Hubs est un service complètement managé d’ingestion des données en temps réel à la fois simple, fiable et évolutif. Diffusez en continu des millions d’événements par seconde à partir de n’importe quelle source pour créer des pipelines de données dynamiques et répondre immédiatement aux défis de votre entreprise.
  • Azure Stream Analytics est un service d’analyse en temps réel facile à utiliser qui est conçu pour les charges de travail stratégiques. Passez de rien à la production en quelques minutes. Il est facilement extensible par SQL, avec du code personnalisé et des capacités intégrées de Machine Learning, pour des scénarios plus avancés.
  • Microsoft Power BI est une suite d’outils d’analytique métier qui fournit des informations à l’ensemble de votre organisation. Connectez-vous à des centaines de sources de données, simplifiez la préparation des données et facilitez les analyses improvisées. Créez de superbes rapports, puis publiez-les pour que votre organisation les utilise sur le web et sur des appareils mobiles.

Azure Stack Hub

  • Azure Stack Hub élargit Azure pour vous permettre d’exécuter des applications dans un environnement local et de fournir des services Azure dans votre centre de données.
  • Le fournisseur de ressources App Service fournit une base pour les composants périphériques, notamment les fonctionnalités d’hébergement et de gestion pour les applications web, les API et les fonctions.
  • Le moteur Azure Kubernetes Service (AKS). Le fournisseur de ressources AKS avec un cluster AKS-engine est déployé dans Azure Stack Hub pour fournir un moteur résilient et évolutif qui exécute le conteneur de l’API Visage.
  • Conteneurs de l’API Visage. Le fournisseur de ressources Azure Cognitive Services, avec les conteneurs de l’API Visage, offre une détection démographique, émotionnelle et unique des visiteurs.
  • Stockage Blob. Les images capturées à partir du kit de développement d’intelligence artificielle sont chargées sur le stockage Blob d’Azure Stack Hub.
  • Azure Functions. Une fonction Azure s’exécutant sur Azure Stack Hub reçoit les données du stockage Blob et gère les interactions avec l’API Visage. Elle transmet des données anonymisées vers un cluster Event Hubs qui se trouve dans Azure.

Autres solutions

Une fonction Azure qui s’exécute sur Azure Stack Hub est une excellente option de calcul. Cependant, il existe d’autres options de calcul, comme une application personnalisée qui s’exécute surAzure App Service.

Détails du scénario

Cas d’usage potentiels

Cette solution décrit une architecture de détection des pas basée sur l’intelligence artificielle pour analyser le trafic des visiteurs dans les magasins de vente au détail. La solution génère des informations à partir d’actions réelles, en utilisant Azure, Azure Stack Hub et le kit de développement d’intelligence artificielle Custom Vision.

Grâce à ce scénario, vous n’avez pas besoin de placer du personnel dans chaque section, ni d’une équipe d’analystes pour examiner toutes les images des caméras d’un magasin. La solution n’exige pas non plus que les magasins disposent d’une bande passante suffisante pour diffuser en continu les vidéos de toutes leurs caméras vers le cloud à des fins d’analyse. La solution offre un moyen discret et respectueux de la vie privée de déterminer les caractéristiques démographiques des clients, leur fidélité et leurs réactions face aux présentoirs et produits proposés en magasin.

Considérations

Ces considérations implémentent les piliers d’Azure Well-Architected Framework qui est un ensemble de principes directeurs qui permettent d’améliorer la qualité d’une charge de travail. Pour plus d’informations, consultez Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Fiabilité

Comme cette solution comporte plusieurs niveaux, il est important de réfléchir à la façon de faire face aux pannes de réseau ou d'électricité. Reportez-vous à Résilience et dépendances, Meilleures pratiques en matière de conception de la fiabilité dans les applications Azure et Fiabilité d’Azure Stack Hub, de Microsoft Azure Well Architected Framework (WAF), afin d’améliorer la résilience de la solution.

Selon vos besoins métier, vous pouvez implémenter un mécanisme permettant de mettre en cache des images localement, puis de les transférer vers Azure Stack Hub quand la connectivité est rétablie. Si l’emplacement est suffisamment grand, déployez un appareil Data Box Edge avec le conteneur de l’API Visage sur cet emplacement.

Sécurité

La sécurité fournit des garanties contre les attaques délibérées, et contre l’utilisation abusive de vos données et systèmes importants. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier Sécurité.

Cette solution capture les images des clients, ce qui fait de la sécurité une considération primordiale. Reportez-vous à l’aide Protection des données de WAF pour sécuriser les comptes de stockage, notamment en configurant des stratégies d’accès appropriées et en effectuant régulièrement la rotation des clés. Veillez à ce que les comptes de stockage et Event Hubs disposent de stratégies de conservation conformes aux réglementations de votre entreprise et de votre gouvernement en matière de confidentialité.

Assurez la sécurité grâce à la gestion des identités et des accès, en veillant à hiérarchiser les niveaux d’accès des utilisateurs. La hiérarchisation garantit que les utilisateurs ont uniquement accès aux données dont ils ont besoin dans le cadre de leurs fonctions.

Excellence opérationnelle

L’excellence opérationnelle couvre les processus d’exploitation qui déploient une application et maintiennent son fonctionnement en production. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier Excellence opérationnelle.

La surveillance et les diagnostics sont cruciaux. Les applications cloud sont exécutées dans un centre de données distant dont vous ne contrôlez pas entièrement l’infrastructure ni, dans certains cas, le système d’exploitation. Utilisez Azure Monitor sur Azure Stack Hub pour visualiser, interroger, acheminer, archiver et effectuer d’autres actions sur les métriques et les journaux. Suivez la liste de contrôle Monitoring des opérations des applications cloud pour implémenter une stratégie de monitoring complète pour la solution.

Cette solution peut couvrir de nombreux appareils et emplacements, et donc devenir difficile à gérer. Les services IoT d’Azure peuvent automatiquement mettre en ligne de nouveaux emplacements et appareils et les tenir à jour.

Efficacité des performances

L’efficacité des performances est la capacité de votre charge de travail à s’adapter à la demande des utilisateurs de façon efficace. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier d’efficacité des performances.

Pour permettre à cette solution de s'adapter à plusieurs caméras et emplacements, vous devez vous assurer que tous les composants peuvent gérer cette surcharge. Vous devrez peut-être prendre les mesures suivantes :

  • Augmenter le nombre d’unités de streaming Stream Analytics.
  • Effectuer un scale-out du déploiement de l’API Visage.
  • Augmenter le débit du cluster Event Hubs.
  • Dans les cas extrêmes, vous devrez peut-être migrer d’Azure Functions vers une machine virtuelle.

Utilisez la liste de contrôle d’efficacité des performances pour évaluer votre conception du point de vue de la scalabilité.

Déployer ce scénario

Déployez une solution basée de détection sur les pas sur l’intelligence artificielle qui génère des insights à partir d’actions du monde réel en utilisant Azure, Azure Stack Hub et le kit de développement IA Custom Vision. Cette solution analyse le trafic des magasins de détail. Consultez Déployer une solution de détection des pas basé sur l’intelligence artificielle à l’aide d’Azure et Azure Stack Hub.

Contributeurs

Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.

Auteur principal :

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Étapes suivantes

Consultez les articles suivants pour en savoir plus sur les sujets abordés dans cette architecture :