Provare Azure AI Video Indexer abilitato da Arc

Articolo
04/01/2024

Azure AI Video Indexer abilitato da Arc è un servizio abilitato per l'estensione Azure Arc che esegue l'analisi video e audio nei dispositivi perimetrali. La soluzione è progettata per l'esecuzione in Kubernetes con abilitazione di Azure Arc e supporta molti formati video, tra cui MP4 e altri formati comuni. Supporta diverse lingue in tutti i modelli audio di base. Si presuppone che una risorsa di Video Indexer sia mappata a un'unica estensione.

Questo articolo illustra i passaggi necessari per abilitare Video Indexer come estensione Arc nell'infrastruttura corrente.

Esempio di distribuzione

Di seguito è riportato un diagramma a blocchi che mostra Azure AI Video Indexer in esecuzione in Azure Arc. Esistono tre tipi:

Il tipo di archivio A usa set di impostazioni di visione e audio.
Il tipo di archivio B usa solo i set di impostazioni di visione. Ha anche un modello personalizzato. Per altre informazioni sull'uso di un modello personalizzato con Azure AI Video Indexer abilitato da Arc, vedere Bring Your Own AI Model (Modello Bring Your Own AI).
Store C usa solo set di impostazioni audio.

L'estensione viene archiviata in ogni dispositivo perimetrale e ogni dispositivo è associato a un singolo account video indexer di intelligenza artificiale che si interfaccia con Azure Arc e il cloud.

Prerequisiti

Importante

Per distribuire correttamente l'estensione Azure AI Video Indexer, è obbligatorio che l'ID sottoscrizione di Azure sia approvato in anticipo. Prima di tutto è necessario iscriversi usando questo modulo.

Creare una sottoscrizione di Azure con autorizzazioni per la creazione di risorse di Azure.
Creare un account video indexer di Azure per intelligenza artificiale. Usare l'esercitazione Creare un account Video Indexer.
Creare un cluster Kubernetes abilitato per Arc.
Scaricare il video di esempio.

Per usare l'estensione Video Indexer, è necessario avere un endpoint con connessione esterna, che può essere un nome DNS o un INDIRIZZO IP. L'endpoint deve essere impostato come protocollo di trasferimento sicuro (https:\\) e viene usato come endpoint DELL'API di estensione, formattato come https:\\{endpointUri}/swagger/index.html. Viene usato anche dal portale Web di Video Indexer per comunicare con l'estensione. È consigliabile usare un controllo di ingresso per gestire l'endpoint.

Nota

Se l'endpoint non è accessibile pubblicamente, non sarà possibile eseguire azioni sull'estensione dal portale Web.

Importante

Il cluster del servizio Azure Kubernetes contiene l'estensione Video Indexer deve trovarsi nell'area Stati Uniti orientali.

Requisiti hardware minimi per questa guida introduttiva

Questa guida introduttiva è progettata per consentire di visualizzare l'estensione in azione, quindi sono state scelte dimensioni delle risorse più piccole per l'uso in un ambiente di test . Per questa guida introduttiva, i requisiti hardware minimi sono i seguenti:

CPU: 16 core
Memoria: 16 GB

Per i requisiti hardware minimi in un ambiente di produzione , vedere l'articolo Requisiti hardware minimi nell'articolo Panoramica.

Requisiti software minimi

Componente	Requisiti minimi
Sistema operativo	Ubuntu 22.04 LTS o qualsiasi sistema operativo compatibile con Linux
Kubernetes	1,26
Interfaccia della riga di comando di Azure	2.48.0

Definizioni dei parametri

Parametro	Default	Descrizione
Release-namespace	yes	Spazio dei nomi Kubernetes in cui è installata l'estensione
cluster-name		Nome dell'istanza di Azure Arc di Kubernetes
resource-group		Nome del gruppo di risorse Di Azure Arc di Kubernetes
versione	yes	Versione dell'estensione Video Indexer, lasciare vuoto per la versione più recente
speech.endpointUri		Endpoint URL servizio voce (collegamento)
speech.secret		Segreto dell'istanza di Voce (collegamento)
translate.endpointUri		Endpoint url servizio di traduzione (collegamento)
translate.secret		Segreto del servizio di traduzione (collegamento)
ocr.endpointUri		Endpoint url servizio OCR (collegamento)
ocr.secret		Segreto del servizio OCR (collegamento)
videoIndexer.accountId		Video Indexer Account ID
videoIndexer.endpointUri		Nome DNS o IP da usare come endpoint esterno dell'estensione.

Preparare la distribuzione

Durante la distribuzione, lo script richiede valori specifici dell'ambiente. Preparare questi valori in modo da poterli copiare e incollare quando lo script li richiede.

Domanda	valore	Details
Qual è l'ID dell'account Video Indexer durante la distribuzione?	GUID	Your Video Indexer Account ID
Che cos'è l'ID sottoscrizione di Azure durante la distribuzione?	GUID	ID sottoscrizione di Azure
Qual è il nome del gruppo di risorse di Video Indexer durante la distribuzione?	string	Nome del gruppo di risorse dell'account di Video Indexer
Qual è il nome dell'account Video Indexer durante la distribuzione?	string	Nome dell'account video indexer

Nella portale di Azure passare al cluster connesso ad Azure Arc.
Dal menu selezionare Estensioni+ Aggiungi>estensione> Azure AI Video Indexer Arc.
Seleziona Crea. Verrà visualizzata la schermata Crea un'estensione video indexer di intelligenza artificiale.
Configurare l'estensione in Dettagli istanza:
1. Selezionare la sottoscrizione e il gruppo di risorse per l'estensione.
2. Selezionare l'area e il cluster k8 connesso .
3. Immettere un nome per l'estensione.
4. Selezionare l'account video indexer di Azure per intelligenza artificiale a cui verrà connessa l'estensione.
5. Immettere l'endpoint del cluster, ovvero un indirizzo IP o un nome DNS da usare come endpoint API.
6. Specificare la classe di archiviazione da usare per l'estensione supportata dalla distribuzione kubernetes. Ad esempio, se si usa il servizio Azure Kubernetes, è possibile usare azurefile-cli. Per altre informazioni sulle classi di archiviazione predefinite supportate dal servizio Azure Kubernetes, vedere Archiviazione Classi nel servizio Azure Kubernetes. Se si usano altre distribuzioni kubernetes, vedere la documentazione sulla distribuzione di Kubernetes per le classi di archiviazione predefinite supportate o il modo in cui è possibile fornire le proprie.
Selezionare Rivedi e crea e quindi Crea.

Distribuzione manuale

Seguire questa procedura per distribuire l'estensione Video Indexer Arc nel cluster Arc K8S abilitato. Prima di iniziare, ecco alcuni aspetti da tenere presenti:

Archiviazione classe : l'estensione Video Indexer richiede che un volume di archiviazione sia disponibile nel cluster Kubernetes. La classe di archiviazione deve supportare ReadWriteMany. È importante notare che il processo di indicizzazione è intensivo di I/O, pertanto le operazioni di I/O al secondo (operazioni di input/output al secondo) del volume di archiviazione avranno un impatto significativo sulla durata del processo.
Risorse di intelligenza artificiale gestite: alcune risorse di Intelligenza artificiale di Azure (Traduttore, trascrizione e OCR) verranno create nel tenant Microsoft. Queste risorse sono solo per la sottoscrizione e sono con un modello con pagamento in base al consumo. Se nella sottoscrizione è già abilitata una risorsa abilitata per Ai Video Indexer Arc, verrà associata alle risorse di Intelligenza artificiale di Azure esistenti.

Passaggio 1: Creare il cluster Azure Arc Kubernetes e connetterlo al cluster

Nota

Il comando seguente presuppone che si disponga di un cluster Kubernetes e che il contesto corrente nel file ./kube/config punti a esso.

Eseguire il comando seguente per connettere il cluster. Questo comando distribuisce gli agenti Azure Arc nel cluster e installa Helm v. 3.6.3 nella cartella .azure del computer di distribuzione. Questa installazione di Helm 3 viene usata solo per Azure Arc e non rimuove o modifica le versioni di Helm installate in precedenza nel computer.

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

Suggerimento

Per una procedura dettagliata completa di questo processo, seguire l'articolo come connettere il cluster ad Azure Arc in Azure Docs.

Passaggio 2: Creare l'estensione Azure Arc Video Indexer

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"

Passaggio 3: Creare e ottenere le chiavi delle risorse

Creare chiavi di risorse di intelligenza artificiale

$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

Quando la risposta a una richiesta viene "accettata" (202), significa che le risorse sono attualmente in fase di creazione. Per tenere traccia dello stato di provisioning di queste risorse, è possibile eseguire il polling dell'intestazione della posizione restituita nella risposta dalla chiamata precedente. In genere, questo processo richiede un'attesa di circa un minuto.

Una risposta di tipo "conflict" (409) indica che le risorse esistono già per la sottoscrizione, usare il comando get per recuperare le chiavi.

Ottenere le chiavi delle risorse di intelligenza artificiale

$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

Formato risposta:

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

Configurazione facoltativa

Le impostazioni predefinite dell'estensione sono impostate per gestire i carichi di lavoro comuni, per casi specifici, è possibile usare i parametri seguenti per configurare l'allocazione delle risorse:

Parametro	Default	Descrizione
AI.nodeSelector	-	Etichetta del selettore del nodo in cui vengono assegnati i pod di intelligenza artificiale (riconoscimento vocale e traduzione)
speech.resource.requests.cpu	1	Numero richiesto di core per il pod di riconoscimento vocale
speech.resource.requests.mem	2Gi	Capacità di memoria richiesta per il pod di riconoscimento vocale
speech.resource.limits.cpu	2	Numero di core per il pod di riconoscimento vocale. deve essere > speech.resource.requests.cpu
speech.resource.limits.mem	3Gi	Limita la capacità di memoria per il pod di riconoscimento vocale. deve essere > speech.resource.requests.mem
translate.resource.requests.cpu	1	Numero richiesto di core per il pod di conversione
translate.resource.requests.mem	16Gi	Capacità di memoria richiesta per il pod di conversione
translate.resource.limits.cpu	--	Numero di core per il pod di conversione. deve essere > translate.resource.requests.cpu
translate.resource.limits.mem	--	Limita la capacità di memoria per il pod di conversione. deve essere > translate.resource.requests.mem
videoIndexer.webapi.resources.requests.cpu	0.5	Numero di core di richiesta per il pod dell'API Web
videoIndexer.webapi.resources.requests.mem	4Gi	Capacità di memoria della richiesta per il pod dell'API Web
videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu	1	Numero di core per il pod dell'API Web
videoIndexer.webapi.resources.limits.mem	6Gi	Limita la capacità di memoria per il pod dell'API Web
videoIndexer.webapi.resources.limits.mem	6Gi	Limita la capacità di memoria per il pod dell'API Web
storage.storageClass	""	Classe di archiviazione da usare
storage.useExternalPvc	false	determina se viene utilizzato un PVC esterno. se true, il PVC VideoIndexer non è installato

Script di distribuzione di esempio

Ecco un esempio di script di distribuzione:

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"\

Passaggio 4- Verificare la distribuzione

kubectl get pods -n video-indexer

Aggiornamento dell'estensione

Il comando seguente può essere usato per aggiornare l'estensione con un'altra versione o con parametri di configurazione diversi, se necessario. È necessario specificare il nome del cluster e il nome del gruppo di risorse.

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

Esempio

Script di esempio per distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes con abilitazione di Arc con estensione Video Indexer