Подбрани полезни инструменти и ресурси за Edge Computing: Ускорете вашето пътешествие в Edge Computing

Edge Computing все повече се превръща в основна технология в области като Интернет на нещата (IoT), изкуствен интелект (AI) и Web3. Той пренася изчислителната мощност до ръба, където се генерират данните, като по този начин намалява латентността, повишава ефективността и подобрява сигурността. Тази статия ще ви представи селекция от практически инструменти и ресурси, които да ви помогнат да разберете и приложите по-добре Edge Computing.

I. Основни познания и архитектурен дизайн на Edge Computing

Преди да се задълбочим в инструментите, нека прегледаме някои основни концепции на Edge Computing. Основната идея на Edge Computing е да се обработват данните близо до техния източник, като се избягва предаването на всички данни в облака, което намалява нуждите от честотна лента на мрежата и латентността. Типичната архитектура на Edge Computing може да включва следните нива:

1. Слой на устройствата: Крайни устройства, които генерират данни, като сензори, камери, оборудване за индустриален контрол и др.
2. Слой на граничните възли: Гранични сървъри или шлюзове, разположени близо до устройствата, които са отговорни за събирането, обработката и анализа на данните.
3. Облачен слой: Предоставя централизирано управление, съхранение и възможности за анализ, обикновено използвани за обработка на сложни задачи, които граничните възли не могат да обработят.

Практически съвети:

• Разбиране на нуждите: Преди да проектирате архитектура на Edge Computing, определете ясно вашия сценарий на приложение и специфичните нужди. Например, за приложения за наблюдение в реално време, които изискват ниска латентност, граничните възли трябва да имат мощни изчислителни възможности.
• Сигурност: Сигурността на граничните възли е от решаващо значение. Уверете се, че са взети подходящи мерки за сигурност, като криптиране на данни, удостоверяване на самоличността и контрол на достъпа.
• Мащабируемост: Архитектурата на Edge Computing трябва да бъде добре мащабируема, за да може лесно да се добавят нови гранични възли с растежа на бизнеса.

Препоръчани ресурси:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): Споделянето на @Inteliot споменава референтната архитектура на Intel за Edge Computing. Тази архитектура предоставя модулен метод за проектиране, който може да помогне на компаниите да изградят мащабируеми и сигурни решения за Edge Computing. Вижте връзката: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Защо Edge Computing не е новост》: Статията, споделена от @KGlovesLinux, обяснява еволюцията на концепцията за „Edge Computing“, което помага да се разбере същността на Edge Computing. Вижте връзката: https://bit.ly/4rLYVwe
• Решения за Edge Computing на MiTAC: @embedded_comp спомена, че MiTAC демонстрира мащабируеми решения за индустриален Edge Computing. Можете да обърнете внимание на продуктовата линия на MiTAC, за да разберете техните практики в индустриалната област.

II. Платформи и рамки за Edge Computing

Изборът на подходяща платформа и рамка за Edge Computing е от ключово значение за успешното внедряване на приложения за Edge Computing. Ето някои популярни опции:

1. Kubernetes (K8s): Фактически стандарт за оркестрация на контейнери, който може да се използва за внедряване и управление на контейнеризирани приложения на гранични възли. K3s е олекотена версия на Kubernetes, по-подходяща за гранични среди с ограничени ресурси.
2. EdgeX Foundry: Платформа за Edge Computing с отворен код, която предоставя гъвкава рамка, която може да се използва за свързване и управление на различни гранични устройства.
3. AWS IoT Greengrass: Позволява ви да изпълнявате AWS Lambda функции на локални устройства и да взаимодействате сигурно с облака.
4. Azure IoT Edge: Позволява ви да внедрявате и изпълнявате Azure услуги на гранични устройства, като Azure Machine Learning и Azure Stream Analytics.

Препоръчани инструменти:* K3s: Олекотен Kubernetes, идеален за разполагане на контейнеризирани приложения на периферни устройства с ограничени ресурси. bash # Инсталиране на K3s (пример) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Съвет: Използването на K3s може да опрости разполагането и управлението на периферни възли, подобрявайки преносимостта и разширяемостта на приложенията.

• EdgeX Foundry: Платформа за изчисления в периферията с отворен код, подходяща за сценарии, които изискват свързване на множество устройства и протоколи. Съвет: EdgeX Foundry предоставя богати API и SDK, които улесняват интегрирането на различни устройства и приложения.
• Eclipse IoT: Eclipse предлага различни IoT и периферни изчислителни проекти, включително Kura, Paho и Californium. Тези проекти могат да ви помогнат бързо да изградите решения за изчисления в периферията.

Три, Инструменти и стратегии за сигурност на изчисленията в периферията

Разпределеният характер на изчисленията в периферията носи нови предизвикателства пред сигурността. Защитата на периферните възли и данните е от решаващо значение.

Най-добри практики:

• Удостоверяване на самоличността на устройството: Уверете се, че само оторизирани устройства могат да се свързват към периферната мрежа.
• Шифроване на данни: Шифровайте данните, които се предават и съхраняват на периферните възли.
• Контрол на достъпа: Приложете строги политики за контрол на достъпа, ограничаващи достъпа до чувствителни данни.
• Управление на уязвимости: Актуализирайте своевременно софтуера и фърмуера на периферните възли, за да коригирате пропуски в сигурността.
• Откриване на прониквания: Разположете системи за откриване на прониквания, за да наблюдавате злонамерена дейност в периферната мрежа.

Препоръчани ресурси:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow сподели 6 стратегии за сигурност на изчисленията в периферията от TechTarget, обхващащи шифроване на данни, контрол на достъпа, управление на устройства и др. Вижте връзката: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec дискусия за 5G SA сигурност: @ThalesDigiSec подчерта важността на използването на специализирани сегменти, разширена сигурност и изчисления в периферията в 5G SA и спомена PQC готова идентичност. Това подчертава необходимостта от сигурни изчисления в периферията. Вижте връзката: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

Четири, Изчисления в периферията и изкуствен интелект

Изчисленията в периферията предоставят нови възможности за изкуствения интелект. Чрез изпълнение на AI модели на периферни възли може да се постигне разсъждение и вземане на решения в реално време, без да е необходимо данните да се предават в облака.

Сценарии на приложение:

• Интелигентно наблюдение: Изпълнявайте модели за разпознаване на лица и откриване на обекти на периферни възли, за да постигнете наблюдение и аларми в реално време.
• Автоматично шофиране: Изпълнявайте модели за възприятие и вземане на решения на превозни средства, за да постигнете функции за автоматично шофиране.
• Индустриална автоматизация: Изпълнявайте модели за прогнозиране на повреди и оптимизация на производствени линии, за да подобрите ефективността на производството.

Препоръчани инструменти:

• TensorFlow Lite: Олекотена версия на TensorFlow, която може да изпълнява AI модели на периферни устройства.

  # TensorFlow Lite примерен код (опростен)
  interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
  interpreter.allocate_tensors()
  
  input_details = interpreter.get_input_details()
  output_details = interpreter.get_output_details()
  ```    input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
  interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
  
  interpreter.invoke()
  
  output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
  print(output_data)
  

• PyTorch Mobile: Мобилната версия на PyTorch, която може да се използва за разполагане на PyTorch модели на периферни устройства.
• OpenVINO™ Toolkit: Инструментариум, разработен от Intel, за оптимизиране и разполагане на AI модели, който може да постигне най-добра производителност на периферни устройства на Intel.
• AI инструментариум и System on Modules на Arrow Electronics: @Arrow_dot_com споменаха техния AI инструментариум и системни модули, предназначени да ускорят разработката и да подобрят ефективността на периферните изчисления. Научете повече: http://arw.li/6018hJZys

Съвети:

• Оптимизация на модела: Оптимизирайте AI моделите за ограниченията на ресурсите на периферните устройства, намалявайки размера на модела и изчислителната сложност.
• Квантуване на модела: Преобразувайте модели с плаваща запетая в модели с цели числа, намалявайки използването на паметта и разходите за изчисления.

Пет. Приложения на периферните изчисления в Интернет на нещата (IoT) и Индустриалния интернет на нещата (IIoT)

Комбинацията от периферни изчисления с Интернет на нещата и Индустриалния интернет на нещата доведе до много нови сценарии на приложение.

Сценарии на приложение:

• Интелигентно земеделие: Използвайте сензори за събиране на данни като влажност на почвата, температура и т.н., анализирайте ги чрез периферни възли, за да постигнете прецизно напояване и торене.
• Интелигентно производство: Използвайте сензори за наблюдение на състоянието на оборудването на производствената линия, извършвайте прогнозиране на повреди и превантивна поддръжка чрез периферни възли.
• Интелигентни градове: Използвайте сензори за събиране на данни като трафик, качество на въздуха и т.н., анализирайте ги чрез периферни възли, за да оптимизирате управлението на града и трафика.

Препоръки за инструменти:

• Защитен индустриален IoT шлюз на Lantronix: @lantronix предоставя индустриален IoT шлюз за дигитализиране на разпределени активи, с видимост и контрол в реално време. Вижте връзката: https://bit.ly/4teos2j (Америка) и https://bit.ly/49UV6yy (Европа, Близкия изток и Африка)
• EdgeEssentials на 4C Analytics: @4CAnalytics препоръчва EdgeEssentials, който предоставя състояние в реално време на всяка работа и машина във фабриката, помагайки за откриване на скрита производителност. Научете повече: https://bit.ly/4m0Qbif
• Решения за периферни изчисления, препоръчани от IoTBreakthrough: @IoTBreakthrough сподели 7 водещи решения за периферни изчисления за IoT устройства. Вижте връзката: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Съвети:

• Предварителна обработка на данни: Извършете предварителна обработка на данните от сензорите на периферните възли, като например филтриране на шум, коригиране на отклонения и т.н., за да подобрите качеството на данните.
• Анализ в реално време: Извършете анализ в реално време на периферните възли, като например откриване на аномалии, прогнозиране на тенденции и т.н., за да откриете проблеми навреме и да предприемете мерки.

Шест. Web3 и периферни изчисленияИзчисленията в периферията могат да осигурят по-висока скорост, по-ниска латентност и по-висока сигурност за Web3 приложенията.

Приложения:

• Децентрализирано съхранение: Съхраняване на данни на периферни възли, реализиране на децентрализирано съхранение, подобряване на наличността и сигурността на данните.
• Децентрализирани изчисления: Разпределяне на изчислителни задачи към периферни възли, реализиране на децентрализирани изчисления, подобряване на ефективността на изчисленията и разширяемостта.
• Edge AI + Web3: Например, @GaySimonej спомена използването на AI за разпознаване на шарки на чаши за кафе за изкуство на лате, демонстрирайки иновативни приложения на Edge AI в Web3 среда.

Предпазни мерки:

• В момента комбинацията Web3 + edge computing е в ранен етап, изборът на подходяща платформа и технологичен стек е от решаващо значение.
• Необходимо е да се обърне внимание на технологии като децентрализирана идентичност (DID), за да се гарантира удостоверяването на самоличността на потребителите и защитата на поверителността на данните в среда на edge computing. @its_EveWeb3 спомена важността на идентичността, интелигентността и ликвидността в Web3, което е тясно свързано с edge computing.

Седем. Заключение

Edge computing е бързо развиваща се област, пълна с възможности и предизвикателства. Като изберете правилните инструменти и ресурси и ги комбинирате с реални сценарии на приложение, можете да изградите ефективни, сигурни и мащабируеми решения за edge computing. Надяваме се, че тази статия ви е предоставила полезна информация и насоки, и ви пожелаваме успех по пътя на edge computing!Запомнете, непрекъснатото учене и практика са ключови за овладяване на технологиите за гранични изчисления. Успех!