Edge Computing Nützliche Tools und Ressourcen: Beschleunigen Sie Ihre Edge-Computing-Reise

Edge Computing wird zunehmend zu einer Kerntechnologie in Bereichen wie dem Internet der Dinge (IoT), künstlicher Intelligenz (KI) und Web3. Es verlagert die Rechenleistung an den Rand der Datenerzeugung, wodurch die Latenz reduziert, die Effizienz gesteigert und die Sicherheit erhöht wird. Dieser Artikel bietet Ihnen eine Auswahl an praktischen Tools und Ressourcen, die Ihnen helfen, Edge Computing besser zu verstehen und anzuwenden.

I. Grundlegendes Verständnis und Architekturdesign von Edge Computing

Bevor wir uns eingehend mit den Tools befassen, wollen wir einige grundlegende Konzepte des Edge Computing rekapitulieren. Die Kernidee des Edge Computing besteht darin, die Verarbeitung in der Nähe der Datenquelle durchzuführen, um zu vermeiden, dass alle Daten in die Cloud übertragen werden, wodurch der Bedarf an Netzwerkbandbreite und die Latenz reduziert werden. Eine typische Edge-Computing-Architektur kann die folgenden Ebenen umfassen:

1. Geräteschicht: Endgeräte wie Sensoren, Kameras, industrielle Steuergeräte usw., die Daten erzeugen.
2. Edge-Knotenschicht: Edge-Server oder Gateways in der Nähe der Geräte, die für das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten verantwortlich sind.
3. Cloud-Schicht: Bietet zentralisierte Verwaltungs-, Speicher- und Analysefunktionen und wird normalerweise verwendet, um komplexe Aufgaben zu verarbeiten, die Edge-Knoten nicht bewältigen können.

Praktische Ratschläge:

• Bedürfnisse verstehen: Definieren Sie vor dem Entwurf einer Edge-Computing-Architektur Ihre Anwendungsfälle und spezifischen Anforderungen. Für Echtzeit-Überwachungsanwendungen, die eine geringe Latenz erfordern, müssen Edge-Knoten beispielsweise über eine hohe Rechenleistung verfügen.
• Sicherheit: Die Sicherheit von Edge-Knoten ist von entscheidender Bedeutung. Stellen Sie sicher, dass Sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, wie z. B. Datenverschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle.
• Skalierbarkeit: Die Edge-Computing-Architektur sollte gut skalierbar sein, damit neue Edge-Knoten problemlos hinzugefügt werden können, wenn das Geschäft wächst.

Ressourcenempfehlungen:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot erwähnte die Edge Computing Reference Architecture von Intel. Diese Architektur bietet einen modularen Designansatz, der Unternehmen beim Aufbau skalierbarer und sicherer Edge-Computing-Lösungen helfen kann. Link anzeigen: http://intel.ly/30n3NNg
• "Warum Edge Computing keine Neuheit ist": Der von @KGlovesLinux geteilte Artikel erklärt die Entwicklung des Konzepts "Edge Computing" und hilft, das Wesen des Edge Computing zu verstehen. Link anzeigen: https://bit.ly/4rLYVwe
• Edge-Computing-Lösungen von MiTAC: @embedded_comp erwähnte, dass MiTAC skalierbare industrielle Edge-Computing-Lösungen demonstriert hat. Sie können die Produktlinie von MiTAC verfolgen, um mehr über ihre Praktiken im industriellen Bereich zu erfahren.

II. Edge-Computing-Plattformen und -Frameworks

Die Auswahl der richtigen Edge-Computing-Plattform und des richtigen Frameworks ist entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von Edge-Computing-Anwendungen. Hier sind einige beliebte Optionen:

1. Kubernetes (K8s): Der De-facto-Standard für die Container-Orchestrierung, der zum Bereitstellen und Verwalten von containerisierten Anwendungen auf Edge-Knoten verwendet werden kann. K3s ist eine schlanke Version von Kubernetes, die besser für ressourcenbeschränkte Edge-Umgebungen geeignet ist.
2. EdgeX Foundry: Eine Open-Source-Edge-Computing-Plattform, die ein flexibles Framework für die Verbindung und Verwaltung verschiedener Edge-Geräte bietet.
3. AWS IoT Greengrass: Ermöglicht es Ihnen, AWS Lambda-Funktionen auf lokalen Geräten auszuführen und sicher mit der Cloud zu interagieren.
4. Azure IoT Edge: Ermöglicht es Ihnen, Azure-Dienste wie Azure Machine Learning und Azure Stream Analytics auf Edge-Geräten bereitzustellen und auszuführen.

Tool-Empfehlungen:* K3s: Leichtgewichtiges Kubernetes, ideal für die Bereitstellung von containerisierten Anwendungen auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten. bash # Installation von K3s (Beispiel) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Tipp: Die Verwendung von K3s kann die Bereitstellung und Verwaltung von Edge-Knoten vereinfachen und die Portabilität und Skalierbarkeit von Anwendungen verbessern.

• EdgeX Foundry: Open-Source-Edge-Computing-Plattform, geeignet für Szenarien, in denen eine Verbindung zu verschiedenen Geräten und Protokollen erforderlich ist. Tipp: EdgeX Foundry bietet umfangreiche APIs und SDKs, die eine einfache Integration verschiedener Geräte und Anwendungen ermöglichen.
• Eclipse IoT: Eclipse bietet verschiedene IoT- und Edge-Computing-Projekte, darunter Kura, Paho und Californium. Diese Projekte können Ihnen helfen, schnell Edge-Computing-Lösungen zu erstellen.

Drei, Edge-Computing-Sicherheitstools und -strategien

Die verteilte Natur des Edge Computing birgt neue Sicherheitsherausforderungen. Der Schutz von Edge-Knoten und -Daten ist von entscheidender Bedeutung.

Bewährte Methoden:

• Geräteauthentifizierung: Stellen Sie sicher, dass nur autorisierte Geräte eine Verbindung zum Edge-Netzwerk herstellen können.
• Datenverschlüsselung: Verschlüsseln Sie Daten, die auf Edge-Knoten übertragen und gespeichert werden.
• Zugriffskontrolle: Implementieren Sie strenge Zugriffskontrollrichtlinien, um den Zugriff auf sensible Daten einzuschränken.
• Schwachstellenmanagement: Aktualisieren Sie die Software und Firmware von Edge-Knoten rechtzeitig, um Sicherheitslücken zu beheben.
• Intrusion Detection: Stellen Sie ein Intrusion-Detection-System bereit, um böswillige Aktivitäten im Edge-Netzwerk zu überwachen.

Ressourcenempfehlungen:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow teilte 6 Edge-Computing-Sicherheitsstrategien von TechTarget, die Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle, Geräteverwaltung usw. abdecken. Link anzeigen: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec-Diskussion über 5G-SA-Sicherheit: @ThalesDigiSec betonte die Bedeutung der Verwendung dedizierter Slices, erweiterter Sicherheit und Edge Computing in 5G SA und erwähnte PQC-fähige Identität. Dies unterstreicht den Bedarf an sicherem Edge Computing. Link anzeigen: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

Vier, Edge Computing und künstliche Intelligenz

Edge Computing bietet neue Möglichkeiten für künstliche Intelligenz. Durch das Ausführen von KI-Modellen auf Edge-Knoten können Echtzeit-Inferenz und -Entscheidungsfindung realisiert werden, ohne Daten in die Cloud übertragen zu müssen.

Anwendungsszenarien:

• Intelligente Überwachung: Führen Sie Gesichts- und Objekterkennungsmodelle auf Edge-Knoten aus, um Echtzeitüberwachung und -alarme zu realisieren.
• Autonomes Fahren: Führen Sie Wahrnehmungs- und Entscheidungsmodelle auf Fahrzeugen aus, um autonome Fahrfunktionen zu realisieren.
• Industrielle Automatisierung: Führen Sie Fehlerprognose- und Optimierungsmodelle auf Produktionslinien aus, um die Produktionseffizienz zu verbessern.

Tool-Empfehlungen:

• TensorFlow Lite: Eine leichtgewichtige TensorFlow-Version, die KI-Modelle auf Edge-Geräten ausführen kann.

  # TensorFlow Lite Beispielcode (vereinfacht)
  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: Die mobile Version von PyTorch, die für die Bereitstellung von PyTorch-Modellen auf Edge-Geräten verwendet werden kann.
• OpenVINO™ Toolkit: Ein von Intel entwickeltes Toolkit zur Optimierung und Bereitstellung von KI-Modellen, das auf Intel Edge-Geräten eine optimale Leistung erzielen kann.
• AI-Toolchain und System-on-Modules von Arrow Electronics: @Arrow_dot_com erwähnte ihre AI-Toolchain und Systemmodule, die die Entwicklung beschleunigen und die Effizienz des Edge-Computing verbessern sollen. Erfahren Sie mehr: http://arw.li/6018hJZys

Tipps:

• Modelloptimierung: Optimieren Sie KI-Modelle im Hinblick auf die Ressourcenbeschränkungen von Edge-Geräten, um die Modellgröße und die Rechenkomplexität zu reduzieren.
• Modellquantisierung: Konvertieren Sie Gleitkommamodelle in Ganzzahlmodelle, um den Speicherbedarf und die Rechenkosten zu senken.

Fünf. Edge Computing in Anwendungen des Internets der Dinge (IoT) und des industriellen Internets der Dinge (IIoT)

Die Kombination von Edge Computing mit dem Internet der Dinge und dem industriellen Internet der Dinge hat viele neue Anwendungsszenarien hervorgebracht.

Anwendungsszenarien:

• Intelligente Landwirtschaft: Verwenden Sie Sensoren, um Daten wie Bodenfeuchtigkeit und Temperatur zu sammeln, und analysieren Sie diese über Edge-Knoten, um eine präzise Bewässerung und Düngung zu erreichen.
• Intelligente Fertigung: Verwenden Sie Sensoren, um den Gerätestatus auf der Produktionslinie zu überwachen, und verwenden Sie Edge-Knoten für die Fehlerprognose und die vorbeugende Wartung.
• Smarte Städte: Verwenden Sie Sensoren, um Daten wie Verkehrsfluss und Luftqualität zu sammeln, und analysieren Sie diese über Edge-Knoten, um die Stadtverwaltung und den Verkehrsbetrieb zu optimieren.

Empfohlene Tools:

• Sichere industrielle IoT-Gateways von Lantronix: @lantronix bietet industrielle IoT-Gateways zur Digitalisierung verteilter Assets mit Echtzeit-Transparenz und -Kontrolle. Siehe Link: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) und https://bit.ly/49UV6yy (Europa, Naher Osten und Afrika)
• EdgeEssentials von 4C Analytics: @4CAnalytics empfiehlt EdgeEssentials, das den Echtzeitstatus jedes Auftrags und jeder Maschine in der Fabrik liefert und hilft, versteckte Produktivität zu entdecken. Erfahren Sie mehr: https://bit.ly/4m0Qbif
• Von IoTBreakthrough empfohlene Edge-Computing-Lösungen: @IoTBreakthrough hat 7 Top-Edge-Computing-Lösungen für IoT-Geräte vorgestellt. Siehe Link: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Tipps:

• Datenvorverarbeitung: Führen Sie eine Vorverarbeitung der Sensordaten auf den Edge-Knoten durch, z. B. das Filtern von Rauschen, das Korrigieren von Verzerrungen usw., um die Datenqualität zu verbessern.
• Echtzeitanalyse: Führen Sie eine Echtzeitanalyse auf den Edge-Knoten durch, z. B. Anomalieerkennung, Trendprognose usw., um Probleme rechtzeitig zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen.

Sechs. Web3 und Edge ComputingEdge Computing kann Web3-Anwendungen schnellere Geschwindigkeit, geringere Latenz und höhere Sicherheit bieten.

Anwendungsbereiche:

• Dezentrale Speicherung: Daten auf Edge-Knoten speichern, um eine dezentrale Speicherung zu realisieren und die Datenverfügbarkeit und -sicherheit zu verbessern.
• Dezentrale Berechnung: Berechnungsaufgaben an Edge-Knoten verteilen, um eine dezentrale Berechnung zu realisieren und die Berechnungseffizienz und -skalierbarkeit zu verbessern.
• Edge AI + Web3: Zum Beispiel erwähnte @GaySimonej die Verwendung von KI zur Erkennung von Kaffeetassenmustern für die Latte Art, was eine innovative Anwendung von Edge AI in einer Web3-Umgebung demonstriert.

Hinweise:

• Die Kombination von Web3 und Edge Computing befindet sich derzeit noch in einem frühen Stadium. Die Wahl der richtigen Plattform und des richtigen Technologie-Stacks ist von entscheidender Bedeutung.
• Es ist notwendig, auf Technologien wie dezentrale Identität (DID) zu achten, um die Benutzerauthentifizierung und den Datenschutz in der Edge-Computing-Umgebung zu gewährleisten. @its_EveWeb3 erwähnte die Bedeutung von Identität, Intelligenz und Liquidität in Web3, was eng mit Edge Computing verbunden ist.

Sieben. Zusammenfassung

Edge Computing ist ein sich schnell entwickelnder Bereich voller Chancen und Herausforderungen. Durch die Auswahl der richtigen Tools und Ressourcen und in Kombination mit realen Anwendungsszenarien können Sie effiziente, sichere und skalierbare Edge-Computing-Lösungen erstellen. Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen einige nützliche Informationen und Anleitungen gegeben und wünsche Ihnen viel Erfolg auf Ihrem Weg zum Edge Computing!Denken Sie daran, kontinuierliches Lernen und Üben sind der Schlüssel zur Beherrschung der Edge-Computing-Technologien. Viel Glück!