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Arc によって Azure AI Video Indexer が有効になっているのは何ですか?

  • [アーティクル]

Arc によって有効になっている Azure AI Video Indexer は、ビデオとオーディオの分析を実行する Azure Arc 拡張機能対応サービスであり、エッジ デバイスで AI を実現します。 このソリューションは、 Azure Arc 対応 Kubernetes で実行するように設計されており MP4 やその他の一般的な形式を含む多くのビデオ形式をサポートしています。 すべての基本的なオーディオ関連モデルで複数の言語がサポートされています。 1 つの Video Indexer リソースが 1 つの拡張機能にマップされていることを前提としています。

Azure AI Video Indexer にまだ慣れていない場合は、まずクラウド サービスについて理解しておくことをお勧めします。

さらに、Arc で有効になっている Azure AI Video Indexer の操作を開始する前に、 トランスパレンシー に関するメモ を確認して、使用制限を理解してください。

重要

Azure AI Video Indexer 拡張機能を正常にデプロイするには、azure サブスクリプション ID が事前に承認 管理 。 最初に、このフォーム 使用してサインアップする必要があります。

Azure Arc と Azure Arc 対応 Kubernetes とは

Azure Arc では、一貫したマルチクラウドとオンプレミスの管理プラットフォームを提供することで、データ センター、複数のクラウド、エッジにまたがる複雑な環境のガバナンスと管理が簡素化されます。

Azure Arc 対応 Kubernetes を使用すると、任意の場所で実行されている Kubernetes クラスターを Azure で管理および構成できるようにアタッチできます。 すべての Kubernetes リソースを 1 つのコントロール プレーンで管理することで、クラウドネイティブ アプリを任意の場所および任意の Kubernetes プラットフォームで実行するために、より一貫した開発と運用エクスペリエンスを実現できます。

Azure Arc エージェントがクラスターにデプロイされると、業界標準の SSL を使用して転送中のデータをセキュリティで保護して、Azure への送信接続が開始されます。

クラスターが Azure に接続されると、Azure Resource Manager (ARM) で独自のリソースとして表され、リソース グループとタグ付けを使用して整理できます。

Azure Arc と Azure Arc 対応 Kubernetes の詳細については、次の記事を参照。

Azure Arc 拡張機能とは

仮想マシン (VM) 拡張機能は、Azure VM でのデプロイ後の構成と自動タスクを提供する複数の小さなアプリケーションです。 たとえば、仮想マシンでソフトウェアのインストールやウイルス対策保護が必要な場合や、そこでスクリプトを実行するために、VM 拡張機能を使用できます。 拡張機能の詳細については、「 Azure Arc 対応サーバーを使用した仮想マシン拡張機能の管理を参照してください。

Azure AI Video Indexer 拡張機能は、Azure AI Video Indexer をインストールして Kubernetes クラスターにデプロイします。

Arc で有効になっているすべての Azure AI Video Indexer では、Azure Resource Manager (ARM) アカウントのみがサポートされます。 ARM 操作は、ビデオ分析情報操作から切り離されます。 この設計により、メディア資産を Azure にアップロードしなくても、エッジ デバイスで分析を実行できます。

Arc で有効になっている Azure AI Video Indexer では、クラシック アカウントはサポートされていません。 クラシック アカウントの提供終了の詳細については、「 AMS 提供終了の準備: VI 移行と更新ガイド」を参照してください。

この拡張機能は、 direct 接続モードでのみサポート シナリオです。 コントロール プレーン情報は、監視、使用状況など、クラウドに送信されます。 新しい拡張機能バージョンがクラウドからダウンロードされます。 インデックスが作成されたビデオなどの顧客データは、エッジの場所からクラウドに送信されません。

言語モデル

Phi 3言語モデルが含まれており、VI拡張機能に自動的に接続されます。 すぐに使用を開始できます。 VI で言語モデルを使用する方法の詳細については、以下を参照してください。

ハードウェア要件、制限事項、既知の問題については、Arc で Vi を有効にしたを使用したテキスト要約については、トランスパランシーに関するメモも参照してください。

ユース ケース

  • データ ガバナンス – AI をコンテンツに取り込む代わりに、その逆を行うことができます。 次の理由により、インデックス付きコンテンツをオンプレミスからクラウドに移動できない場合は、Arc で有効になっている Azure AI Video Indexer を使用します。
    • 規制。
    • アーキテクチャの決定。
    • データ ストアが大きすぎるため、リフト アンド シフトは大きな労力を要します。
  • オンプレミス ワークフロー – インデックス作成プロセスはオンプレミスのワークフローの一部であり、フローに影響するインデックス作成期間の待機時間を短縮する必要があります。
  • 事前インデックス作成 – コンテンツをクラウドにアップロードする前にインデックスを作成する必要があります。 わかりやすくするために、オンプレミスのビデオやオーディオのアーカイブを事前に並べ替えてから、クラウドでの標準的なインデックス作成や高度なインデックス作成のためにのみアップロードできます。

デプロイ例

次のブロック図は、Azure Arc で実行されている Azure AI Video Indexer 拡張機能を示しています。次の 3 種類があります。

  1. ストアタイプAは、ビジョンプリセットとオーディオプリセットの両方を使用します。
  2. ストア タイプ B では、ビジョン プリセットのみが使用されます。 また、カスタム モデルもあります。 Arc で有効になっている Azure AI Video Indexer でカスタム モデルを使用する方法の詳細については、「 独自の AI モデルの作成」を参照してください。
  3. ストア C では、オーディオ プリセットのみが使用されます。

拡張機能は各エッジ デバイスに格納され、各デバイスは、Azure Arc とクラウドとインターフェイスする 1 つの Azure AI Video Indexer アカウントに関連付けられます。

VIアークブロック図

サポートされている AI プリセット

Arc で有効になっている Azure AI Video Indexer では、次のインデックス作成プリセットがサポートされています。

モデル 基本的なビデオ 基本的なオーディオ 基本的なビデオとオーディオ
文字起こし ✔️ ✔️
翻訳 ✔️ ✔️
キャプション ✔️ ✔️
キー フレームの検出 ✔️ ✔️
OCR ✔️ ✔️
物体検出 ✔️ ✔️
シーン検出 ✔️ ✔️
ショット検出 ✔️ ✔️
概要 ✔️ ✔️

最小ハードウェア要件

Arc で有効になっている Video Indexer は、Arc 対応 Kubernetes 環境で実行するように設計されています。

拡張機能に単一言語のサポートが含まれている場合の最小要件と推奨要件を次に示します。 複数の言語で複数の音声および翻訳コンテナーをインストールする場合は、それに応じてハードウェア要件を増やします。

Note

これらは、 運用環境 環境の最小要件です。 高可用性とスケーラビリティのためには、少なくとも 2 ノード クラスターをお勧めします。 推奨される設定はクラスター全体の設定を参照するため、たとえば、2 つのノードがある場合、各ノードには 16 コアと 32 GB の RAM が必要です。 VIソリューションをホストするための専用ノードプール/自動スケーリンググループを作成することをお勧めします。

構成 VM カウント ノード CPU コア数 Node Ram Node Storage 解説
最小 1 32 コア 64 GB 50 GB ストレージクラス ReadWriteMany サポートする必要があるストレージ
推奨 2 48 から 64 コア 256 GB 100 GB ストレージクラス ReadWriteMany サポートする必要があるストレージ

ソフトウェアの最小要件

コンポーネント 最小要件
オペレーティング システム Ubuntu 22.04 LTS または Linux 互換 OS
Kubernetes 1.26
Azure CLI 2.48.0

サポートされている入力形式とコーデック

ビデオ形式

  • AVI (.avi)
  • (H.264 および AAC コーデックでの) FLV (.flv)
  • ISMV (.isma,.ismv)
  • Matroska/WebM (.mkv)
  • MP4 (.mp4、.m4a、.m4v)
  • MXF (.mxf)
  • MPEG2-TS
  • QuickTime (.mov)
  • WAVE/WAV (.wav)
  • Webm
  • Windows Media Video (WMV)/ASF (.wmv、.asf)

ビデオ コーデック

アルファベット順の一覧を次に示します。

  • AVC 8-bit/10-bit、最大 4:2:2 (AVCIntra を含む)
  • デジタル ビデオ (DV) (AVI ファイルで)
  • DVCPro/DVCProHD (MXF コンテナー内)
  • HEVC/H.265
  • MPEG-1
  • MPEG-2 (Sony XDCAM、Sony XDCAM HD、Sony XDCAM IMX、CableLabs®、D10 など、最大 422 プロファイルおよびハイ レベル)
  • MPEG-4 Part 2
  • VC-1/WMV9

最大 2 トラックのオーディオ コーデック

  • AAC (AAC-LC、AAC-HE、AAC-HEv2)
  • FLAC
  • MPEG Layer 2
  • MP3 (MPEG-1 Audio Layer 3)
  • VORBIS
  • WAV/PCM
  • Windows Media オーディオ

サポートされている言語

  • アラビア語 (サウジアラビア)
  • アラビア語 (エジプト)
  • 簡体中国語
  • 英語 (米国)
  • フランス語
  • ドイツ語
  • イタリア語
  • スペイン語

独自のモデルを持ち込む

Arc で有効になっている Azure AI Video Indexer では、独自のモデルの導入もサポートされています。 詳細については、「 Bring Your Own Model (BYO) 記事を参照してください。

制限事項

  • インデックス作成でサポートされているファイル サイズは最大 2 GB です。
  • 拡張機能のアップグレード:
    • 拡張機能のサポートは、最新バージョンにのみ適用されます。
    • auto-upgradeプロパティをtrueに設定することをお勧めします。 この設定では、拡張機能を最新の状態に保ちます。
    • 自動アップグレード設定が false に設定されている場合は、バージョンのアップグレードを段階的に行う必要があります。 バージョン間でジャンプすると、インデックス作成プロセスが失敗する可能性があります。
  • 拡張機能のインストールまたはアップグレード後、 最初 index\translation プロセスの期間が長くなることが予想されます。 期間が長くなるのは、AI モデルイメージのダウンロードによるものです。 期間はネットワーク速度によって異なります。
  • Arc 対応 Kubernetes クラスターごとにデプロイできる Video Indexer 拡張機能は 1 つだけです。
  • クラスターのボリューム パフォーマンス (ストレージ クラスに基づく) は、インデックス作成ジョブの回転時間に大きな影響を与えます。これは、特にフレーム抽出によってすべてのフレームがボリュームに書き込まれるためです。
  • Azure portal で取得したクラウド アカウント アクセス トークンのみを使用できます。 クラウド ビデオ アクセス トークンはサポートされていませんが、API では拡張機能アクセス トークンを使用でき、すべての種類をサポートしています。
  • メモリ制限のため、ビデオ エラー メッセージは保存されません。