Výběr praktických nástrojů a zdrojů pro Edge Computing: Urychlete svou cestu k edge computingu

Edge computing se stále více stává klíčovou technologií v oblastech, jako je internet věcí (IoT), umělá inteligence (AI) a Web3. Posouvá výpočetní výkon na okraj, kde data vznikají, čímž snižuje latenci, zvyšuje efektivitu a posiluje bezpečnost. Tento článek pro vás vybral některé praktické nástroje a zdroje, které vám pomohou lépe porozumět a aplikovat edge computing.

I. Základní porozumění edge computingu a návrh architektury

Než se ponoříme do nástrojů, zopakujme si některé základní koncepty edge computingu. Hlavní myšlenkou edge computingu je zpracování dat v blízkosti zdroje dat, čímž se zabrání přenosu všech dat do cloudu, a tím se sníží požadavky na šířku pásma sítě a latence. Typická architektura edge computingu může zahrnovat následující vrstvy:

1. Vrstva zařízení: Koncová zařízení, která generují data, jako jsou senzory, kamery, průmyslová řídicí zařízení atd.
2. Vrstva okrajových uzlů: Okrajové servery nebo brány umístěné v blízkosti zařízení, které jsou zodpovědné za shromažďování, zpracování a analýzu dat.
3. Vrstva cloudu: Poskytuje centralizovanou správu, ukládání a analytické schopnosti, obvykle se používá pro zpracování složitých úloh, které okrajové uzly nemohou zvládnout.

Praktická doporučení:

• Porozumění potřebám: Před návrhem architektury edge computingu si ujasněte svůj případ použití a konkrétní potřeby. Například pro aplikace monitorování v reálném čase, které vyžadují nízkou latenci, musí mít okrajové uzly silný výpočetní výkon.
• Bezpečnost: Bezpečnost okrajových uzlů je zásadní. Zajistěte přijetí vhodných bezpečnostních opatření, jako je šifrování dat, ověřování identity a řízení přístupu.
• Škálovatelnost: Architektura edge computingu by měla být dobře škálovatelná, aby bylo možné snadno přidávat nové okrajové uzly s růstem podnikání.

Doporučené zdroje:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot se podělil o referenční architekturu edge computingu od společnosti Intel. Tato architektura poskytuje modulární metodu návrhu, která může pomoci podnikům budovat škálovatelná a bezpečná řešení edge computingu. Zobrazit odkaz: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Proč edge computing není nová věc》: Článek sdílený @KGlovesLinux vysvětluje vývoj konceptu „edge computing“, což pomáhá pochopit podstatu edge computingu. Zobrazit odkaz: https://bit.ly/4rLYVwe
• Řešení edge computingu od MiTAC: @embedded_comp zmínil, že MiTAC předvedl škálovatelné průmyslové řešení edge computingu. Můžete sledovat produktovou řadu MiTAC, abyste se dozvěděli o jejich postupech v průmyslové oblasti.

II. Platformy a rámce pro edge computing

Výběr správné platformy a rámce pro edge computing je klíčem k úspěšnému nasazení aplikací edge computingu. Zde je několik populárních možností:

1. Kubernetes (K8s): Faktický standard pro orchestraci kontejnerů, lze jej použít k nasazení a správě kontejnerizovaných aplikací na okrajových uzlech. K3s je odlehčená verze Kubernetes, která je vhodnější pro okrajová prostředí s omezenými zdroji.
2. EdgeX Foundry: Open source platforma pro edge computing, která poskytuje flexibilní rámec, který lze použít k připojení a správě různých okrajových zařízení.
3. AWS IoT Greengrass: Umožňuje spouštět funkce AWS Lambda na místních zařízeních a bezpečně interagovat s cloudem.
4. Azure IoT Edge: Umožňuje nasazovat a spouštět služby Azure, jako jsou Azure Machine Learning a Azure Stream Analytics, na okrajových zařízeních.

Doporučené nástroje:* K3s: Odlehčený Kubernetes, ideální pro nasazení kontejnerizovaných aplikací na okrajových zařízeních s omezenými zdroji. bash # Instalace K3s (příklad) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Tip: Použití K3s může zjednodušit nasazení a správu okrajových uzlů a zlepšit přenositelnost a škálovatelnost aplikací.

• EdgeX Foundry: Open source platforma pro okrajové výpočty, vhodná pro scénáře, které vyžadují připojení různých zařízení a protokolů. Tip: EdgeX Foundry poskytuje bohaté API a SDK, které usnadňují integraci různých zařízení a aplikací.
• Eclipse IoT: Eclipse poskytuje různé IoT a okrajové výpočetní projekty, včetně Kura, Paho a Californium. Tyto projekty vám mohou pomoci rychle vytvářet řešení pro okrajové výpočty.

三、边缘计算安全工具与策略 (Bezpečnostní nástroje a strategie pro okrajové výpočty)

Distribuovaná povaha okrajových výpočtů přináší nové bezpečnostní výzvy. Ochrana okrajových uzlů a dat je zásadní.

最佳实践：(Osvědčené postupy:)

• 设备身份验证：(Ověřování identity zařízení:) Zajistěte, aby se k okrajové síti mohla připojit pouze autorizovaná zařízení.
• 数据加密：(Šifrování dat:) Šifrujte data přenášená a uložená na okrajových uzlech.
• 访问控制：(Řízení přístupu:) Implementujte přísné zásady řízení přístupu, které omezují přístup k citlivým datům.
• 漏洞管理：(Správa zranitelností:) Pravidelně aktualizujte software a firmware okrajových uzlů a opravujte bezpečnostní chyby.
• 入侵检测：(Detekce narušení:) Nasaďte systémy detekce narušení, které monitorují škodlivou aktivitu v okrajové síti.

资源推荐：(Doporučené zdroje:)

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget)： @RecipeGrow sdílel 6 strategií zabezpečení okrajových výpočtů od TechTarget, které pokrývají šifrování dat, řízení přístupu, správu zařízení atd. Zobrazit odkaz: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec 关于5G SA安全的讨论：(Diskuse Thales DigiSec o zabezpečení 5G SA:) @ThalesDigiSec zdůraznil důležitost používání vyhrazených řezů, pokročilého zabezpečení a okrajových výpočtů v 5G SA a zmínil identitu připravenou pro PQC. To zdůrazňuje potřebu bezpečných okrajových výpočtů. Zobrazit odkaz: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

四、边缘计算与人工智能 (Okrajové výpočty a umělá inteligence)

Okrajové výpočty poskytují nové možnosti pro umělou inteligenci. Spouštěním modelů AI na okrajových uzlech lze dosáhnout odvozování a rozhodování v reálném čase, aniž by bylo nutné přenášet data do cloudu.

应用场景：(Scénáře použití:)

• 智能监控：(Inteligentní monitorování:) Spouštějte modely rozpoznávání obličeje a detekce objektů na okrajových uzlech pro monitorování a alarmy v reálném čase.
• 自动驾驶：(Autonomní řízení:) Spouštějte modely vnímání a rozhodování ve vozidlech pro realizaci funkcí autonomního řízení.
• 工业自动化：(Průmyslová automatizace:) Spouštějte modely predikce poruch a optimalizace na výrobních linkách pro zvýšení efektivity výroby.

工具推荐：(Doporučené nástroje:)

• TensorFlow Lite: Odlehčená verze TensorFlow, kterou lze spouštět na okrajových zařízeních.

  # TensorFlow Lite 示例代码 (简化) (Příklad kódu TensorFlow Lite (zjednodušený))
  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: Mobilní verze PyTorch, kterou lze použít k nasazení modelů PyTorch na okrajových zařízeních.
• OpenVINO™ Toolkit: Sada nástrojů vyvinutá společností Intel pro optimalizaci a nasazení modelů AI, která může dosáhnout nejlepšího výkonu na okrajových zařízeních Intel.
• AI Toolchain a System on Modules od Arrow Electronics: @Arrow_dot_com zmínil jejich AI toolchain a systémové moduly, které jsou navrženy tak, aby urychlily vývoj a zvýšily efektivitu okrajových výpočtů. Zjistěte více: http://arw.li/6018hJZys

Tipy:

• Optimalizace modelu: Optimalizujte modely AI pro omezení zdrojů okrajových zařízení, snižte velikost modelu a výpočetní složitost.
• Kvantizace modelu: Převeďte modely s plovoucí desetinnou čárkou na modely s celými čísly, abyste snížili nároky na paměť a výpočetní náklady.

Pět, Aplikace okrajových výpočtů v internetu věcí (IoT) a průmyslovém internetu věcí (IIoT)

Kombinace okrajových výpočtů s internetem věcí a průmyslovým internetem věcí vedla k mnoha novým aplikačním scénářům.

Aplikační scénáře:

• Chytré zemědělství: Používejte senzory ke sběru dat, jako je vlhkost půdy a teplota, analyzujte je prostřednictvím okrajových uzlů a realizujte přesné zavlažování a hnojení.
• Chytrá výroba: Používejte senzory ke sledování stavu zařízení na výrobní lince, provádějte predikci poruch a preventivní údržbu prostřednictvím okrajových uzlů.
• Chytrá města: Používejte senzory ke sběru dat, jako je hustota dopravy a kvalita ovzduší, analyzujte je prostřednictvím okrajových uzlů a optimalizujte správu města a provoz dopravy.

Doporučené nástroje:

• Bezpečná průmyslová IoT brána od Lantronix: @lantronix poskytuje průmyslovou IoT bránu pro digitalizaci distribuovaných aktiv s viditelností a kontrolou v reálném čase. Zobrazit odkaz: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) a https://bit.ly/49UV6yy (Evropa, Střední východ a Afrika)
• EdgeEssentials od 4C Analytics: @4CAnalytics doporučil EdgeEssentials, který poskytuje stav každé úlohy a stroje v reálném čase v továrně a pomáhá odhalit skrytou produktivitu. Zjistěte více: https://bit.ly/4m0Qbif
• Řešení okrajových výpočtů doporučené společností IoTBreakthrough: @IoTBreakthrough sdílel 7 nejlepších řešení okrajových výpočtů pro zařízení IoT. Zobrazit odkaz: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Tipy:

• Předběžné zpracování dat: Předběžně zpracujte data ze senzorů na okrajových uzlech, například filtrujte šum, opravujte odchylky atd., abyste zlepšili kvalitu dat.
• Analýza v reálném čase: Provádějte analýzu v reálném čase na okrajových uzlech, například detekci anomálií, predikci trendů atd., abyste včas odhalili problémy a přijali opatření.

Šest, Web3 a okrajové výpočtyEdge Computing může poskytnout Web3 aplikacím vyšší rychlost, nižší latenci a vyšší bezpečnost.

Aplikační scénáře:

• Decentralizované úložiště: Ukládání dat na okrajových uzlech pro realizaci decentralizovaného úložiště, zvýšení dostupnosti a bezpečnosti dat.
• Decentralizované výpočty: Přiřazení výpočetních úloh okrajovým uzlům pro realizaci decentralizovaných výpočtů, zvýšení efektivity výpočtů a škálovatelnosti.
• Edge AI + Web3: Například @GaySimonej zmínil využití AI k rozpoznávání vzorů na šálcích kávy pro latte art, což ukazuje inovativní aplikace Edge AI v prostředí Web3.

Upozornění:

• Kombinace Web3 + Edge Computing je v současné době v rané fázi, výběr vhodné platformy a technologického zásobníku je zásadní.
• Je třeba věnovat pozornost technologiím, jako je decentralizovaná identita (DID), aby byla zajištěna autentizace uživatelů a ochrana soukromí dat v prostředí Edge Computing. @its_EveWeb3 zmínil důležitost identity, inteligence a likvidity ve Web3, což úzce souvisí s Edge Computing.

Sedm, Závěr

Edge Computing je rychle se rozvíjející oblast, plná příležitostí a výzev. Výběrem vhodných nástrojů a zdrojů a v kombinaci s praktickými aplikačními scénáři můžete vytvořit efektivní, bezpečná a škálovatelná řešení Edge Computing. Doufám, že vám tento článek poskytl užitečné informace a pokyny, přeji vám úspěch na cestě k Edge Computingu!Zapamatujte si, že neustálé učení a praxe jsou klíčem ke zvládnutí technologie edge computingu. Hodně štěstí!