Eines i recursos seleccionats per a l'Edge Computing: accelera el teu viatge a l'informàtica de vora

L'Edge Computing s'està convertint cada cop més en una tecnologia central en camps com l'Internet de les coses (IoT), la intel·ligència artificial (IA) i la Web3. Impulsa la capacitat de computació a la vora on es generen les dades, reduint així la latència, millorant l'eficiència i augmentant la seguretat. Aquest article seleccionarà algunes eines i recursos pràctics per ajudar-te a comprendre i aplicar millor l'Edge Computing.

I. Comprensió bàsica i disseny d'arquitectura de l'Edge Computing

Abans d'aprofundir en les eines, primer revisem alguns conceptes bàsics de l'Edge Computing. La idea central de l'Edge Computing és processar les dades a prop de la font de dades, evitant la transmissió de totes les dades al núvol, reduint així els requisits d'ample de banda de la xarxa i la latència. Una arquitectura típica d'Edge Computing pot incloure els següents nivells:

1. Capa de dispositius: Dispositius terminals com sensors, càmeres, equips de control industrial, etc., que generen dades.
2. Capa de nodes de vora: Servidors o passarel·les de vora situats a prop del dispositiu, responsables de recopilar, processar i analitzar dades.
3. Capa de núvol: Proporciona capacitats centralitzades de gestió, emmagatzematge i anàlisi, que s'utilitzen normalment per processar tasques complexes que els nodes de vora no poden gestionar.

Consells pràctics:

• Comprendre les necessitats: Abans de dissenyar una arquitectura d'Edge Computing, defineix clarament els teus escenaris d'aplicació i necessitats específiques. Per exemple, per a aplicacions de monitoratge en temps real que requereixen baixa latència, el node de vora ha de tenir una potent capacitat de computació.
• Seguretat: La seguretat dels nodes de vora és crucial. Assegura't d'adoptar mesures de seguretat adequades, com ara el xifratge de dades, l'autenticació d'identitat i el control d'accés.
• Escalabilitat: L'arquitectura d'Edge Computing ha de tenir una bona escalabilitat per afegir fàcilment nous nodes de vora a mesura que creix el negoci.

Recursos recomanats:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot va compartir l'arquitectura de referència d'Edge Computing d'Intel. Aquesta arquitectura proporciona un mètode de disseny modular que pot ajudar les empreses a construir solucions d'Edge Computing escalables i segures. Consulta l'enllaç: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Per què l'Edge Computing no és una cosa nova》: L'article compartit per @KGlovesLinux explica l'evolució del concepte "Edge Computing", que ajuda a comprendre l'essència de l'Edge Computing. Consulta l'enllaç: https://bit.ly/4rLYVwe
• Solucions d'Edge Computing de MiTAC: @embedded_comp va esmentar que MiTAC va mostrar solucions d'Edge Computing industrial escalables. Pots prestar atenció a la línia de productes de MiTAC per conèixer les seves pràctiques en el camp industrial.

II. Plataformes i marcs d'Edge Computing

Triar la plataforma i el marc d'Edge Computing adequats és clau per a la implementació exitosa d'aplicacions d'Edge Computing. Aquestes són algunes opcions populars:

1. Kubernetes (K8s): L'estàndard de facto per a l'orquestració de contenidors, que es pot utilitzar per implementar i gestionar aplicacions en contenidors als nodes de vora. K3s és una versió lleugera de Kubernetes, més adequada per a entorns de vora amb recursos limitats.
2. EdgeX Foundry: Una plataforma d'Edge Computing de codi obert que proporciona un marc flexible que es pot utilitzar per connectar i gestionar diversos dispositius de vora.
3. AWS IoT Greengrass: Et permet executar funcions d'AWS Lambda en dispositius locals i interactuar de manera segura amb el núvol.
4. Azure IoT Edge: Et permet implementar i executar serveis d'Azure, com ara Azure Machine Learning i Azure Stream Analytics, en dispositius de vora.

Eines recomanades:* K3s: Kubernetes lleuger, ideal per desplegar aplicacions containeritzades en dispositius perimetrals amb recursos limitats. bash # Instal·lació de K3s (exemple) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Consell: L'ús de K3s pot simplificar el desplegament i la gestió de nodes perimetrals, millorant la portabilitat i l'escalabilitat de les aplicacions.

• EdgeX Foundry: Plataforma de computació perimetral de codi obert, adequada per a escenaris que requereixen la connexió de diversos dispositius i protocols. Consell: EdgeX Foundry proporciona una àmplia gamma d'API i SDK, que faciliten la integració de diversos dispositius i aplicacions.
• Eclipse IoT: Eclipse ofereix diversos projectes d'IoT i computació perimetral, incloent-hi Kura, Paho i Californium. Aquests projectes poden ajudar-vos a construir ràpidament solucions de computació perimetral.

III. Eines i estratègies de seguretat per a la computació perimetral

La naturalesa distribuïda de la computació perimetral presenta nous reptes de seguretat. Protegir la seguretat dels nodes perimetrals i les dades és fonamental.

Millors pràctiques:

• Autenticació de dispositius: Assegureu-vos que només els dispositius autoritzats puguin connectar-se a la xarxa perimetral.
• Xifrat de dades: Xifreu les dades que es transmeten i s'emmagatzemen als nodes perimetrals.
• Control d'accés: Implementeu polítiques de control d'accés estrictes per restringir l'accés a les dades sensibles.
• Gestió de vulnerabilitats: Actualitzeu puntualment el programari i el firmware dels nodes perimetrals per corregir les vulnerabilitats de seguretat.
• Detecció d'intrusions: Desplegueu sistemes de detecció d'intrusions per supervisar l'activitat maliciosa a la xarxa perimetral.

Recursos recomanats:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow va compartir 6 estratègies de seguretat de computació perimetral de TechTarget, que cobreixen el xifrat de dades, el control d'accés, la gestió de dispositius, etc. Consulteu l'enllaç: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec Discussion on 5G SA Security: @ThalesDigiSec va destacar la importància d'utilitzar el tall dedicat, la seguretat avançada i la computació perimetral a 5G SA, i va esmentar la identitat preparada per a PQC. Això destaca la necessitat d'una computació perimetral segura. Consulteu l'enllaç: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Computació perimetral i intel·ligència artificial

La computació perimetral ofereix noves possibilitats per a la intel·ligència artificial. En executar models d'IA als nodes perimetrals, es pot aconseguir la inferència i la presa de decisions en temps real sense haver de transferir les dades al núvol.

Escenaris d'aplicació:

• Monitoratge intel·ligent: Executeu models de reconeixement facial i detecció d'objectes als nodes perimetrals per aconseguir un monitoratge i una alarma en temps real.
• Conducció autònoma: Executeu models de percepció i presa de decisions als vehicles per aconseguir funcions de conducció autònoma.
• Automatització industrial: Executeu models de predicció d'errors i optimització a les línies de producció per millorar l'eficiència de la producció.

Eines recomanades:

• TensorFlow Lite: Una versió lleugera de TensorFlow que pot executar models d'IA en dispositius perimetrals.

  # Codi d'exemple de TensorFlow Lite (simplificat)
  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: La versió mòbil de PyTorch, que es pot utilitzar per desplegar models de PyTorch en dispositius perifèrics.
• OpenVINO™ Toolkit: El paquet d'eines desenvolupat per Intel per optimitzar i desplegar models d'IA, que pot obtenir el millor rendiment en dispositius perifèrics d'Intel.
• Cadena d'eines d'IA i mòduls de sistema d'Arrow Electronics: @Arrow_dot_com va esmentar la seva cadena d'eines d'IA i mòduls de sistema, dissenyats per accelerar el desenvolupament i millorar l'eficiència de la computació perifèrica. Més informació: http://arw.li/6018hJZys

Consells:

• Optimització del model: Per a les limitacions de recursos dels dispositius perifèrics, optimitzeu el model d'IA per reduir la mida del model i la complexitat computacional.
• Quantificació del model: Convertiu el model de coma flotant en un model d'enters per reduir l'ocupació de memòria i els costos computacionals.

V. Aplicacions de la computació perifèrica a l'Internet de les coses (IoT) i l'Internet industrial de les coses (IIoT)

La combinació de la computació perifèrica amb l'IoT i l'IIoT ha donat lloc a molts escenaris d'aplicació nous.

Escenaris d'aplicació:

• Agricultura intel·ligent: Utilitzeu sensors per recopilar dades com ara la humitat del sòl i la temperatura, analitzeu-les mitjançant nodes perifèrics i realitzeu un reg i una fertilització precisos.
• Fabricació intel·ligent: Utilitzeu sensors per supervisar l'estat dels equips a la línia de producció, realitzeu la predicció d'errors i el manteniment preventiu mitjançant nodes perifèrics.
• Ciutats intel·ligents: Utilitzeu sensors per recopilar dades com ara el flux de trànsit i la qualitat de l'aire, analitzeu-les mitjançant nodes perifèrics i optimitzeu la gestió de la ciutat i les operacions de trànsit.

Eines recomanades:

• Passarel·la IoT industrial segura de Lantronix: @lantronix proporciona una passarel·la IoT industrial per digitalitzar actius distribuïts, amb visibilitat i control en temps real. Consulteu l'enllaç: https://bit.ly/4teos2j (Amèrica) i https://bit.ly/49UV6yy (Europa, Orient Mitjà i Àfrica)
• EdgeEssentials de 4C Analytics: @4CAnalytics va recomanar EdgeEssentials, que proporciona l'estat en temps real de cada treball i màquina a la fàbrica, ajudant a descobrir la productivitat oculta. Més informació: https://bit.ly/4m0Qbif
• Solucions de computació perifèrica recomanades per IoTBreakthrough: @IoTBreakthrough va compartir 7 solucions de computació perifèrica principals per a dispositius IoT. Consulteu l'enllaç: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Consells:

• Preprocessament de dades: Preprocesseu les dades del sensor als nodes perifèrics, com ara filtrar el soroll, corregir el biaix, etc., per millorar la qualitat de les dades.
• Anàlisi en temps real: Realitzeu anàlisis en temps real als nodes perifèrics, com ara la detecció d'anomalies, la predicció de tendències, etc., per detectar problemes i prendre mesures a temps.

VI. Web3 i computació perifèricaLa computació de vora pot proporcionar velocitats més ràpides, latència més baixa i seguretat més alta per a les aplicacions Web3.

Escenaris d'aplicació:

• Emmagatzematge descentralitzat: Emmagatzemar dades en nodes de vora per implementar l'emmagatzematge descentralitzat, millorant la disponibilitat i la seguretat de les dades.
• Computació descentralitzada: Assignar tasques de computació a nodes de vora per implementar la computació descentralitzada, millorant l'eficiència i l'escalabilitat de la computació.
• Vora AI + Web3: Per exemple, @GaySimonej va esmentar l'ús de la IA per identificar patrons de tasses de cafè per a l'art del latte, mostrant aplicacions innovadores de la IA de vora en un entorn Web3.

Precaucions:

• Actualment, la combinació de Web3 + computació de vora encara es troba en una fase inicial, per la qual cosa és crucial triar la plataforma i la pila tecnològica adequades.
• Cal prestar atenció a tecnologies com la identitat descentralitzada (DID) per garantir l'autenticació de la identitat de l'usuari i la protecció de la privadesa de les dades en l'entorn de computació de vora. @its_EveWeb3 va esmentar la importància de la identitat, la intel·ligència i la liquiditat a Web3, que està estretament relacionada amb la computació de vora.

7. Resum

La computació de vora és un camp en ràpida evolució, ple d'oportunitats i reptes. En triar les eines i els recursos adequats i combinar-los amb escenaris d'aplicació pràctics, podeu crear solucions de computació de vora eficients, segures i escalables. Esperem que aquest article us hagi proporcionat informació i orientació útil. Us desitgem èxit en el camí de la computació de vora!Recordeu, l'aprenentatge continu i la pràctica són clau per dominar les tecnologies d'edge computing. Bona sort!