Odabrani praktični alati i resursi za Edge Computing: Ubrzajte svoje putovanje u rubno računarstvo

Rubno računarstvo (Edge Computing) sve više postaje ključna tehnologija u područjima kao što su Internet stvari (IoT), umjetna inteligencija (AI) i Web3. Ono gura računalnu snagu na rub mjesta gdje se podaci generiraju, smanjujući tako latenciju, povećavajući učinkovitost i poboljšavajući sigurnost. Ovaj članak će vam predstaviti odabrane praktične alate i resurse koji će vam pomoći da bolje razumijete i primijenite rubno računarstvo.

I. Osnovno razumijevanje i arhitektonski dizajn rubnog računarstva

Prije nego što se upustimo u alate, prvo ćemo pregledati neke osnovne koncepte rubnog računarstva. Osnovna ideja rubnog računarstva je obrada podataka u blizini izvora podataka, izbjegavajući prijenos svih podataka u oblak, čime se smanjuje potreba za propusnošću mreže i latencija. Tipična arhitektura rubnog računarstva može uključivati sljedeće slojeve:

1. Sloj uređaja: Terminalni uređaji koji generiraju podatke, kao što su senzori, kamere, industrijska oprema za upravljanje itd.
2. Sloj rubnih čvorova: Rubni serveri ili pristupnici koji se nalaze u blizini uređaja i odgovorni su za prikupljanje, obradu i analizu podataka.
3. Sloj oblaka: Pruža centralizirano upravljanje, pohranu i analitičke mogućnosti, obično se koristi za obradu složenih zadataka koje rubni čvorovi ne mogu obraditi.

Praktični savjeti:

• Razumijevanje potreba: Prije dizajniranja arhitekture rubnog računarstva, jasno definirajte svoj scenarij primjene i specifične potrebe. Na primjer, za aplikacije za nadzor u stvarnom vremenu koje zahtijevaju nisku latenciju, rubni čvorovi moraju imati snažne računalne mogućnosti.
• Sigurnost: Sigurnost rubnih čvorova je ključna. Osigurajte da se poduzmu odgovarajuće sigurnosne mjere, kao što su šifriranje podataka, autentifikacija identiteta i kontrola pristupa.
• Skalabilnost: Arhitektura rubnog računarstva trebala bi imati dobru skalabilnost kako bi se lako dodavali novi rubni čvorovi s rastom poslovanja.

Preporučeni resursi:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot je podijelio Intelovu referentnu arhitekturu za rubno računarstvo. Ova arhitektura pruža modularni pristup dizajnu koji može pomoći tvrtkama da izgrade skalabilna i sigurna rješenja za rubno računarstvo. Pogledajte poveznicu: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Zašto rubno računarstvo nije nova stvar》: Članak koji je podijelio @KGlovesLinux objašnjava evoluciju koncepta "rubnog računarstva", što pomaže razumjeti bit rubnog računarstva. Pogledajte poveznicu: https://bit.ly/4rLYVwe
• MiTAC-ova rješenja za rubno računarstvo: @embedded_comp je spomenuo da je MiTAC predstavio skalabilna industrijska rješenja za rubno računarstvo. Možete obratiti pozornost na MiTAC-ovu liniju proizvoda kako biste saznali više o njihovoj praksi u industrijskom području.

II. Platforme i okviri za rubno računarstvo

Odabir odgovarajuće platforme i okvira za rubno računarstvo ključan je za uspješno implementiranje aplikacija za rubno računarstvo. Slijede neki popularni izbori:

1. Kubernetes (K8s): De facto standard za orkestraciju kontejnera, može se koristiti za implementaciju i upravljanje kontejneriziranim aplikacijama na rubnim čvorovima. K3s je lagana verzija Kubernetes-a, prikladnija za rubna okruženja s ograničenim resursima.
2. EdgeX Foundry: Platforma za rubno računarstvo otvorenog koda koja pruža fleksibilan okvir koji se može koristiti za povezivanje i upravljanje različitim rubnim uređajima.
3. AWS IoT Greengrass: Omogućuje vam pokretanje AWS Lambda funkcija na lokalnim uređajima i sigurnu interakciju s oblakom.
4. Azure IoT Edge: Omogućuje vam implementaciju i pokretanje Azure usluga, kao što su Azure Machine Learning i Azure Stream Analytics, na rubnim uređajima.

Preporučeni alati:* K3s: Lagani Kubernetes, idealan za implementaciju kontejneriziranih aplikacija na rubnim uređajima s ograničenim resursima. bash # Instalacija K3s (primjer) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Savjet: Korištenje K3s može pojednostaviti implementaciju i upravljanje rubnim čvorovima, poboljšavajući prenosivost i skalabilnost aplikacija.

• EdgeX Foundry: Platforma za rubno računarstvo otvorenog koda, prikladna za scenarije koji zahtijevaju povezivanje različitih uređaja i protokola. Savjet: EdgeX Foundry pruža bogat API i SDK, što olakšava integraciju različitih uređaja i aplikacija.
• Eclipse IoT: Eclipse nudi razne IoT i rubne računalne projekte, uključujući Kura, Paho i Californium. Ovi projekti vam mogu pomoći da brzo izgradite rješenja za rubno računarstvo.

III. Alati i strategije za sigurnost rubnog računarstva

Distribuirana priroda rubnog računarstva donosi nove sigurnosne izazove. Zaštita sigurnosti rubnih čvorova i podataka je od vitalnog značaja.

Najbolje prakse:

• Autentifikacija uređaja: Osigurajte da se samo ovlašteni uređaji mogu povezati na rubnu mrežu.
• Enkripcija podataka: Šifrirajte podatke koji se prenose i pohranjuju na rubnim čvorovima.
• Kontrola pristupa: Implementirajte stroge politike kontrole pristupa kako biste ograničili pristup osjetljivim podacima.
• Upravljanje ranjivostima: Redovito ažurirajte softver i firmware rubnih čvorova kako biste popravili sigurnosne propuste.
• Detekcija upada: Implementirajte sustave za detekciju upada kako biste nadzirali zlonamjerne aktivnosti u rubnoj mreži.

Preporučeni resursi:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow je podijelio 6 strategija za sigurnost rubnog računarstva s TechTargeta, koje pokrivaju enkripciju podataka, kontrolu pristupa, upravljanje uređajima i druge aspekte. Pogledajte link: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec rasprava o 5G SA sigurnosti: @ThalesDigiSec naglašava važnost korištenja namjenskih segmenata, napredne sigurnosti i rubnog računarstva u 5G SA, te spominje PQC spremne identitete. Ovo naglašava potrebu za sigurnim rubnim računarstvom. Pogledajte link: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Rubno računarstvo i umjetna inteligencija

Rubno računarstvo pruža nove mogućnosti za umjetnu inteligenciju. Pokretanjem AI modela na rubnim čvorovima, može se postići zaključivanje i donošenje odluka u stvarnom vremenu bez potrebe za prijenosom podataka u oblak.

Scenariji primjene:

• Pametni nadzor: Pokrenite modele za prepoznavanje lica i detekciju objekata na rubnim čvorovima kako biste postigli nadzor i alarmiranje u stvarnom vremenu.
• Autonomna vožnja: Pokrenite modele percepcije i donošenja odluka na vozilima kako biste postigli funkcije autonomne vožnje.
• Industrijska automatizacija: Pokrenite modele za predviđanje kvarova i optimizaciju na proizvodnim linijama kako biste poboljšali učinkovitost proizvodnje.

Preporučeni alati:

• TensorFlow Lite: Lagana verzija TensorFlowa koja se može pokretati na rubnim uređajima.

  # TensorFlow Lite primjer koda (pojednostavljeno)
  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: Mobilna verzija PyTorch-a, koja se može koristiti za implementaciju PyTorch modela na rubnim uređajima.
• OpenVINO™ Toolkit: Alatni paket koji je razvio Intel za optimizaciju i implementaciju AI modela, koji može postići najbolje performanse na Intelovim rubnim uređajima.
• Arrow Electronics AI alatni lanac i System on Modules: @Arrow_dot_com je spomenuo njihov AI alatni lanac i sistemske module, dizajnirane da ubrzaju razvoj i poboljšaju efikasnost rubnog računarstva. Saznajte više: http://arw.li/6018hJZys

Savjeti:

• Optimizacija modela: Optimizirajte AI modele za ograničenja resursa rubnih uređaja, smanjujući veličinu modela i složenost izračuna.
• Kvantizacija modela: Pretvorite modele s pomičnim zarezom u modele s cijelim brojevima kako biste smanjili zauzeće memorije i troškove izračuna.

Peto, primjena rubnog računarstva u Internetu stvari (IoT) i Industrijskom Internetu stvari (IIoT)

Kombinacija rubnog računarstva s Internetom stvari i Industrijskim Internetom stvari iznjedrila je mnoge nove scenarije primjene.

Scenariji primjene:

• Pametna poljoprivreda: Koristite senzore za prikupljanje podataka kao što su vlaga tla, temperatura itd., analizirajte ih putem rubnih čvorova kako biste postigli precizno navodnjavanje i gnojidbu.
• Pametna proizvodnja: Koristite senzore za praćenje statusa opreme na proizvodnoj liniji, koristite rubne čvorove za predviđanje kvarova i preventivno održavanje.
• Pametni gradovi: Koristite senzore za prikupljanje podataka kao što su promet, kvaliteta zraka itd., analizirajte ih putem rubnih čvorova kako biste optimizirali upravljanje gradom i prometne operacije.

Preporučeni alati:

• Lantronix sigurni industrijski IoT gateway: @lantronix pruža industrijski IoT gateway za digitalizaciju distribuiranih sredstava, sa vidljivošću i kontrolom u stvarnom vremenu. Pogledajte link: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) i https://bit.ly/49UV6yy (Europa, Bliski istok i Afrika)
• 4C Analytics EdgeEssentials: @4CAnalytics preporučuje EdgeEssentials, koji pruža status svakog posla i stroja u tvornici u stvarnom vremenu, pomažući u otkrivanju skrivene produktivnosti. Saznajte više: https://bit.ly/4m0Qbif
• IoTBreakthrough preporučuje rješenja za rubno računarstvo: @IoTBreakthrough je podijelio 7 najboljih rješenja za rubno računarstvo za IoT uređaje. Pogledajte link: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Savjeti:

• Predobrada podataka: Predobradite podatke senzora na rubnim čvorovima, kao što je filtriranje šuma, ispravljanje odstupanja itd., kako biste poboljšali kvalitetu podataka.
• Analiza u stvarnom vremenu: Izvršite analizu u stvarnom vremenu na rubnim čvorovima, kao što je detekcija anomalija, predviđanje trendova itd., kako biste pravovremeno otkrili probleme i poduzeli mjere.

Šesto, Web3 i rubno računarstvoEdge Computing može pružiti Web3 aplikacijama veću brzinu, manju latenciju i veću sigurnost.

Primjeri primjene:

• Decentralizirano skladištenje: Pohranjivanje podataka na edge čvorovima, ostvarivanje decentraliziranog skladištenja, poboljšanje dostupnosti i sigurnosti podataka.
• Decentralizirano računanje: Dodjeljivanje računarskih zadataka edge čvorovima, ostvarivanje decentraliziranog računanja, poboljšanje efikasnosti računanja i skalabilnosti.
• Edge AI + Web3: Na primjer, @GaySimonej je spomenuo korištenje AI za prepoznavanje uzoraka šoljica za kafu za umjetnost latte arta, što pokazuje inovativnu primjenu edge AI u Web3 okruženju.

Napomene:

• Trenutno je kombinacija Web3 + edge computing još uvijek u ranoj fazi, odabir odgovarajuće platforme i tehnološkog steka je ključan.
• Potrebno je obratiti pažnju na tehnologije kao što je decentralizirani identitet (DID) kako bi se osigurala autentifikacija identiteta korisnika i zaštita privatnosti podataka u edge computing okruženju. @its_EveWeb3 je spomenuo važnost identiteta, inteligencije i likvidnosti u Web3, što je usko povezano sa edge computingom.

Sedam, Zaključak

Edge computing je područje koje se brzo razvija, puno prilika i izazova. Odabirom odgovarajućih alata i resursa, te u kombinaciji sa stvarnim scenarijima primjene, možete izgraditi efikasna, sigurna i skalabilna edge computing rješenja. Nadam se da vam je ovaj članak pružio neke korisne informacije i smjernice, i želim vam uspjeh na putu edge computinga!Zapamtite, kontinuirano učenje i praksa su ključni za savladavanje tehnologija rubnog računarstva. Sretno!