Udvalgte praktiske værktøjer og ressourcer til Edge Computing: Accelerer din rejse inden for edge computing

Edge computing er i stigende grad ved at blive en kerneteknologi inden for områder som Internet of Things (IoT), kunstig intelligens (AI) og Web3. Det skubber computerkraften ud til kanten af, hvor data genereres, hvilket reducerer latenstid, forbedrer effektiviteten og øger sikkerheden. Denne artikel vil give dig et udvalg af praktiske værktøjer og ressourcer, der hjælper dig med bedre at forstå og anvende edge computing.

I. Grundlæggende forståelse og arkitekturdesign af edge computing

Inden vi dykker ned i værktøjerne, vil vi først gennemgå nogle grundlæggende begreber inden for edge computing. Kernen i edge computing er at behandle data tæt på datakilden, hvilket undgår at overføre alle data til skyen, og dermed reducerer behovet for netværksbåndbredde og latenstid. En typisk edge computing-arkitektur kan omfatte følgende lag:

1. Enhedslag: Terminalenheder, der genererer data, såsom sensorer, kameraer, industrielle kontrolenheder osv.
2. Edge node-lag: Edge-servere eller gateways placeret i nærheden af enheden, der er ansvarlige for at indsamle, behandle og analysere data.
3. Cloud-lag: Giver centraliseret administration, lagring og analysefunktioner, der typisk bruges til at håndtere komplekse opgaver, som edge-noder ikke kan håndtere.

Praktiske råd:

• Forstå behov: Før du designer en edge computing-arkitektur, skal du afklare dine applikationsscenarier og specifikke behov. For eksempel skal edge-noder have stærk computerkraft til realtidsovervågningsapplikationer, der kræver lav latenstid.
• Sikkerhed: Sikkerheden af edge-noder er afgørende. Sørg for at anvende passende sikkerhedsforanstaltninger, såsom datakryptering, identitetsbekræftelse og adgangskontrol.
• Skalerbarhed: Edge computing-arkitekturen skal have god skalerbarhed, så nye edge-noder nemt kan tilføjes i takt med, at virksomheden vokser.

Ressourceanbefalinger:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot's deling nævnte Intels edge computing referencearkitektur. Denne arkitektur giver en modulær designmetode, der kan hjælpe virksomheder med at opbygge skalerbare og sikre edge computing-løsninger. Se link: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Hvorfor edge computing ikke er noget nyt》: @KGlovesLinux's delte artikel forklarer udviklingen af konceptet "edge computing", hvilket hjælper med at forstå essensen af edge computing. Se link: https://bit.ly/4rLYVwe
• MiTAC's edge computing-løsninger: @embedded_comp nævnte, at MiTAC demonstrerede skalerbare industrielle edge computing-løsninger. Du kan være opmærksom på MiTAC's produktlinje for at lære om deres praksis inden for industrien.

II. Edge computing-platforme og -rammer

Valg af den rigtige edge computing-platform og -ramme er nøglen til en vellykket implementering af edge computing-applikationer. Her er nogle populære valg:

1. Kubernetes (K8s): De facto-standard for containerorkestrering, som kan bruges til at implementere og administrere containeriserede applikationer på edge-noder. K3s er en letvægtsversion af Kubernetes, der er mere velegnet til ressourcebegrænsede edge-miljøer.
2. EdgeX Foundry: En open source edge computing-platform, der giver en fleksibel ramme, der kan bruges til at forbinde og administrere forskellige edge-enheder.
3. AWS IoT Greengrass: Giver dig mulighed for at køre AWS Lambda-funktioner på lokale enheder og interagere sikkert med skyen.
4. Azure IoT Edge: Giver dig mulighed for at implementere og køre Azure-tjenester, såsom Azure Machine Learning og Azure Stream Analytics, på edge-enheder.

Værktøjsanbefalinger:* K3s: En letvægts Kubernetes, der er ideel til at implementere containeriserede applikationer på edge-enheder med begrænsede ressourcer. bash # Installation af K3s (eksempel) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Tip: Brug af K3s kan forenkle implementeringen og administrationen af edge-noder, hvilket forbedrer applikationers portabilitet og skalerbarhed.

• EdgeX Foundry: En open source edge computing-platform, der er velegnet til scenarier, der kræver tilslutning af flere enheder og protokoller. Tip: EdgeX Foundry tilbyder et rigt sæt API'er og SDK'er, der gør det nemt at integrere forskellige enheder og applikationer.
• Eclipse IoT: Eclipse tilbyder forskellige IoT- og edge computing-projekter, herunder Kura, Paho og Californium. Disse projekter kan hjælpe dig med hurtigt at opbygge edge computing-løsninger.

III. Edge Computing Sikkerhedsværktøjer og -strategier

Edge computings distribuerede natur medfører nye sikkerhedsudfordringer. Det er afgørende at beskytte sikkerheden for edge-noder og data.

Bedste praksis:

• Enhedsidentifikation: Sørg for, at kun autoriserede enheder kan oprette forbindelse til edge-netværket.
• Datakryptering: Krypter data, der transmitteres og lagres på edge-noder.
• Adgangskontrol: Implementer strenge adgangskontrolpolitikker for at begrænse adgangen til følsomme data.
• Sårbarhedsstyring: Opdater software og firmware på edge-noder rettidigt for at rette sikkerhedshuller.
• Intrusion Detection: Implementer intrusion detection-systemer for at overvåge ondsindet aktivitet i edge-netværket.

Ressourceanbefalinger:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow delte 6 edge computing-sikkerhedsstrategier fra TechTarget, der dækker datakryptering, adgangskontrol, enhedsadministration og mere. Se linket: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec-diskussion om 5G SA-sikkerhed: @ThalesDigiSec fremhævede vigtigheden af at bruge dedikerede slices, avanceret sikkerhed og edge computing i 5G SA og nævnte PQC-ready identitet. Dette understreger behovet for sikker edge computing. Se linket: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Edge Computing og Kunstig Intelligens

Edge computing giver nye muligheder for kunstig intelligens. Ved at køre AI-modeller på edge-noder kan man opnå realtidsinferens og beslutningstagning uden at skulle overføre data til skyen.

Anvendelsesscenarier:

• Intelligent overvågning: Kør ansigtsgenkendelses- og objektregistreringsmodeller på edge-noder for at opnå realtidsovervågning og alarmer.
• Selvkørende biler: Kør opfattelses- og beslutningsmodeller i køretøjer for at opnå selvkørende funktioner.
• Industriel automatisering: Kør fejlforudsigelses- og optimeringsmodeller på produktionslinjer for at forbedre produktionseffektiviteten.

Værktøjsanbefalinger:

• TensorFlow Lite: En letvægtsversion af TensorFlow, der kan køre AI-modeller på edge-enheder.

  # TensorFlow Lite eksempelkode (forenklet)
  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: Den mobile version af PyTorch, som kan bruges til at implementere PyTorch-modeller på edge-enheder.
• OpenVINO™ Toolkit: Et værktøjssæt udviklet af Intel til at optimere og implementere AI-modeller, der kan opnå optimal ydeevne på Intels edge-enheder.
• Arrow Electronics' AI-værktøjskæde og System on Modules: @Arrow_dot_com nævnte deres AI-værktøjskæde og systemmoduler, der er designet til at fremskynde udviklingen og forbedre effektiviteten af edge computing. Lær mere: http://arw.li/6018hJZys

Tips:

• Modeloptimering: Optimer AI-modeller til ressourcebegrænsningerne på edge-enheder for at reducere modelstørrelsen og beregningskompleksiteten.
• Modelkvantisering: Konverter flydende-talsmodeller til heltalsmodeller for at reducere hukommelsesforbruget og beregningsomkostningerne.

Fem. Anvendelser af edge computing i Internet of Things (IoT) og Industrial Internet of Things (IIoT)

Kombinationen af edge computing med IoT og Industrial IoT har givet anledning til mange nye applikationsscenarier.

Applikationsscenarier:

• Smart landbrug: Brug sensorer til at indsamle data som jordfugtighed og temperatur, analyser dem via edge-noder for at opnå præcis vanding og gødning.
• Smart fremstilling: Brug sensorer til at overvåge udstyrsstatus på produktionslinjen, og brug edge-noder til at forudsige fejl og forebygge vedligeholdelse.
• Smarte byer: Brug sensorer til at indsamle data som trafikflow og luftkvalitet, analyser dem via edge-noder for at optimere bystyring og trafikdrift.

Anbefalede værktøjer:

• Lantronix' sikre industrielle IoT-gateways: @lantronix leverer industrielle IoT-gateways til digitalisering af distribuerede aktiver med realtids synlighed og kontrol. Se linket: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) og https://bit.ly/49UV6yy (Europa, Mellemøsten og Afrika)
• 4C Analytics' EdgeEssentials: @4CAnalytics anbefaler EdgeEssentials, som giver realtidsstatus for hvert job og maskine i fabrikken, hvilket hjælper med at opdage skjult produktivitet. Lær mere: https://bit.ly/4m0Qbif
• IoTBreakthroughs anbefalede edge computing-løsninger: @IoTBreakthrough delte 7 top edge computing-løsninger til IoT-enheder. Se linket: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Tips:

• Dataforbehandling: Forbehandl sensordata på edge-noder, såsom filtrering af støj, korrektion af bias osv., for at forbedre datakvaliteten.
• Realtidsanalyse: Udfør realtidsanalyse på edge-noder, såsom anomalidetektion, trendforudsigelse osv., for at opdage problemer i tide og træffe foranstaltninger.

Seks. Web3 og edge computingEdge computing kan give Web3-applikationer hurtigere hastighed, lavere latenstid og højere sikkerhed.

Anvendelsesscenarier:

• Decentraliseret lagring: Lagring af data på edge-noder for at opnå decentraliseret lagring, hvilket forbedrer datatilængelighed og sikkerhed. // Dette forbedrer datatilængelighed og sikkerhed.
• Decentraliseret beregning: Tildeling af beregningsopgaver til edge-noder for at opnå decentraliseret beregning, hvilket forbedrer beregningseffektivitet og skalerbarhed. // Dette forbedrer beregningseffektivitet og skalerbarhed.
• Edge AI + Web3: For eksempel nævnte @GaySimonej brugen af AI til at genkende kaffekopmønstre til latte art, hvilket demonstrerer den innovative anvendelse af edge AI i et Web3-miljø. // Dette viser en innovativ anvendelse af edge AI i et Web3-miljø.

Forholdsregler:

• Kombinationen af Web3 og edge computing er stadig i en tidlig fase, og det er afgørende at vælge den rigtige platform og teknologistak. // Det er vigtigt at vælge den rigtige platform og teknologistak.
• Det er nødvendigt at være opmærksom på teknologier som decentraliseret identitet (DID) for at sikre brugeridentifikation og databeskyttelse i edge computing-miljøer. @its_EveWeb3 nævnte vigtigheden af identitet, intelligens og likviditet i Web3, hvilket er tæt forbundet med edge computing. // Dette er tæt forbundet med edge computing.

Syv. Konklusion

Edge computing er et hurtigt voksende felt, der er fuld af muligheder og udfordringer. Ved at vælge de rigtige værktøjer og ressourcer og kombinere dem med praktiske anvendelsesscenarier kan du bygge effektive, sikre og skalerbare edge computing-løsninger. Jeg håber, at denne artikel har givet dig nogle nyttige oplysninger og vejledning, og jeg ønsker dig succes på din vej inden for edge computing! // Jeg håber, at denne artikel har givet dig nyttige oplysninger og vejledning.Husk, løbende læring og praksis er nøglen til at mestre edge computing-teknologier. Held og lykke!