Herramientas y recursos seleccionados de Edge Computing: Acelera tu viaje en la computación perimetral

La computación perimetral se está convirtiendo cada vez más en una tecnología central en campos como el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA) y la Web3. Lleva la capacidad de computación al borde donde se generan los datos, reduciendo así la latencia, mejorando la eficiencia y aumentando la seguridad. Este artículo seleccionará algunas herramientas y recursos prácticos para ayudarte a comprender y aplicar mejor la computación perimetral.

I. Comprensión básica y diseño de la arquitectura de la computación perimetral

Antes de profundizar en las herramientas, repasemos algunos conceptos básicos de la computación perimetral. La idea central de la computación perimetral es procesar los datos cerca de la fuente de datos, evitando la transmisión de todos los datos a la nube, lo que reduce los requisitos de ancho de banda de la red y la latencia. Una arquitectura típica de computación perimetral puede incluir los siguientes niveles:

1. Capa de dispositivo: Dispositivos terminales que generan datos, como sensores, cámaras, equipos de control industrial, etc.
2. Capa de nodo perimetral: Servidores o gateways perimetrales ubicados cerca del dispositivo, responsables de recopilar, procesar y analizar datos.
3. Capa de nube: Proporciona capacidades centralizadas de gestión, almacenamiento y análisis, generalmente utilizadas para procesar tareas complejas que los nodos perimetrales no pueden manejar.

Recomendaciones prácticas:

• Comprender las necesidades: Antes de diseñar una arquitectura de computación perimetral, define tu caso de uso y necesidades específicas. Por ejemplo, para aplicaciones de monitoreo en tiempo real que requieren baja latencia, el nodo perimetral debe tener una poderosa capacidad de computación.
• Seguridad: La seguridad de los nodos perimetrales es crucial. Asegúrate de adoptar medidas de seguridad adecuadas, como el cifrado de datos, la autenticación de identidad y el control de acceso.
• Escalabilidad: La arquitectura de computación perimetral debe tener buena escalabilidad para agregar fácilmente nuevos nodos perimetrales a medida que crece el negocio.

Recursos recomendados:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot compartió la arquitectura de referencia de computación perimetral de Intel. Esta arquitectura proporciona un método de diseño modular que puede ayudar a las empresas a construir soluciones de computación perimetral escalables y seguras. Ver enlace: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Por qué la computación perimetral no es algo nuevo》: El artículo compartido por @KGlovesLinux explica la evolución del concepto de "computación perimetral", lo que ayuda a comprender la esencia de la computación perimetral. Ver enlace: https://bit.ly/4rLYVwe
• Soluciones de computación perimetral de MiTAC: @embedded_comp mencionó que MiTAC mostró soluciones de computación perimetral industrial escalables. Puedes prestar atención a la línea de productos de MiTAC para comprender sus prácticas en el campo industrial.

II. Plataformas y marcos de computación perimetral

Elegir la plataforma y el marco de computación perimetral adecuados es clave para implementar con éxito las aplicaciones de computación perimetral. Aquí hay algunas opciones populares:

1. Kubernetes (K8s): El estándar de facto para la orquestación de contenedores, se puede utilizar para implementar y administrar aplicaciones en contenedores en nodos perimetrales. K3s es una versión ligera de Kubernetes, más adecuada para entornos perimetrales con recursos limitados.
2. EdgeX Foundry: Una plataforma de computación perimetral de código abierto que proporciona un marco flexible que se puede utilizar para conectar y administrar varios dispositivos perimetrales.
3. AWS IoT Greengrass: Te permite ejecutar funciones de AWS Lambda en dispositivos locales e interactuar de forma segura con la nube.
4. Azure IoT Edge: Te permite implementar y ejecutar servicios de Azure, como Azure Machine Learning y Azure Stream Analytics, en dispositivos perimetrales.

Herramientas recomendadas:* K3s: Kubernetes ligero, ideal para implementar aplicaciones contenerizadas en dispositivos perimetrales con recursos limitados. bash # Instalar K3s (ejemplo) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Consejo: Usar K3s puede simplificar la implementación y gestión de nodos perimetrales, mejorando la portabilidad y escalabilidad de las aplicaciones.

• EdgeX Foundry: Plataforma de computación perimetral de código abierto, adecuada para escenarios que requieren la conexión de múltiples dispositivos y protocolos. Consejo: EdgeX Foundry proporciona APIs y SDKs ricos, que pueden integrar convenientemente varios dispositivos y aplicaciones.
• Eclipse IoT: Eclipse proporciona varios proyectos de IoT y computación perimetral, incluyendo Kura, Paho y Californium. Estos proyectos pueden ayudarte a construir rápidamente soluciones de computación perimetral.

III. Herramientas y estrategias de seguridad para la computación perimetral

La naturaleza distribuida de la computación perimetral presenta nuevos desafíos de seguridad. Proteger la seguridad de los nodos perimetrales y los datos es crucial.

Mejores prácticas:

• Autenticación de dispositivos: Asegurar que solo los dispositivos autorizados puedan conectarse a la red perimetral.
• Cifrado de datos: Cifrar los datos que se transmiten y almacenan en los nodos perimetrales.
• Control de acceso: Implementar políticas estrictas de control de acceso para limitar el acceso a datos confidenciales.
• Gestión de vulnerabilidades: Actualizar oportunamente el software y el firmware de los nodos perimetrales para corregir las vulnerabilidades de seguridad.
• Detección de intrusiones: Implementar un sistema de detección de intrusiones para monitorear la actividad maliciosa en la red perimetral.

Recursos recomendados:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow compartió 6 estrategias de seguridad de computación perimetral de TechTarget, que cubren el cifrado de datos, el control de acceso, la gestión de dispositivos, etc. Ver enlace: http://bit.ly/3h7NL1M
• Discusión de Thales DigiSec sobre la seguridad 5G SA: @ThalesDigiSec enfatizó la importancia de usar segmentación dedicada, seguridad avanzada y computación perimetral en 5G SA, y mencionó la identidad lista para PQC. Esto destaca la necesidad de una computación perimetral segura. Ver enlace: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Computación perimetral e inteligencia artificial

La computación perimetral ofrece nuevas posibilidades para la inteligencia artificial. Al ejecutar modelos de IA en nodos perimetrales, se puede lograr inferencia y toma de decisiones en tiempo real sin tener que transferir datos a la nube.

Escenarios de aplicación:

• Monitoreo inteligente: Ejecutar modelos de reconocimiento facial y detección de objetos en nodos perimetrales para lograr monitoreo y alarmas en tiempo real.
• Conducción autónoma: Ejecutar modelos de percepción y toma de decisiones en vehículos para lograr funciones de conducción autónoma.
• Automatización industrial: Ejecutar modelos de predicción de fallas y optimización en líneas de producción para mejorar la eficiencia de la producción.

Herramientas recomendadas:

• TensorFlow Lite: Una versión ligera de TensorFlow que puede ejecutar modelos de IA en dispositivos perimetrales.

  # Código de ejemplo de TensorFlow Lite (simplificado)
  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 versión móvil de PyTorch, que se puede utilizar para implementar modelos de PyTorch en dispositivos perimetrales.
• OpenVINO™ Toolkit: Un conjunto de herramientas desarrollado por Intel para optimizar e implementar modelos de IA, que puede obtener el mejor rendimiento en los dispositivos perimetrales de Intel.
• Cadena de herramientas de IA y sistemas en módulos de Arrow Electronics: @Arrow_dot_com mencionó su cadena de herramientas de IA y módulos de sistema, diseñados para acelerar el desarrollo y mejorar la eficiencia de la computación perimetral. Más información: http://arw.li/6018hJZys

Consejos:

• Optimización de modelos: Optimice los modelos de IA para las limitaciones de recursos de los dispositivos perimetrales, reduciendo el tamaño del modelo y la complejidad computacional.
• Cuantificación de modelos: Convierta los modelos de punto flotante en modelos enteros para reducir el uso de memoria y los costos computacionales.

V. Aplicaciones de la computación perimetral en el Internet de las Cosas (IoT) y el Internet Industrial de las Cosas (IIoT)

La combinación de la computación perimetral con el IoT y el IIoT ha dado lugar a muchos escenarios de aplicación nuevos.

Escenarios de aplicación:

• Agricultura inteligente: Utilice sensores para recopilar datos como la humedad del suelo y la temperatura, y analícelos a través de nodos perimetrales para lograr un riego y una fertilización precisos.
• Fabricación inteligente: Utilice sensores para monitorear el estado de los equipos en la línea de producción y realice la predicción de fallas y el mantenimiento preventivo a través de nodos perimetrales.
• Ciudades inteligentes: Utilice sensores para recopilar datos como el flujo de tráfico y la calidad del aire, y analícelos a través de nodos perimetrales para optimizar la gestión de la ciudad y las operaciones de tráfico.

Herramientas recomendadas:

• Puerta de enlace IoT industrial segura de Lantronix: @lantronix proporciona una puerta de enlace IoT industrial para digitalizar activos distribuidos, con visibilidad y control en tiempo real. Consulte los enlaces: https://bit.ly/4teos2j (América) y https://bit.ly/49UV6yy (Europa, Oriente Medio y África)
• EdgeEssentials de 4C Analytics: @4CAnalytics recomienda EdgeEssentials, que proporciona el estado en tiempo real de cada trabajo y máquina en la fábrica, lo que ayuda a descubrir la productividad oculta. Más información: https://bit.ly/4m0Qbif
• Soluciones de computación perimetral recomendadas por IoTBreakthrough: @IoTBreakthrough compartió 7 soluciones de computación perimetral de primer nivel para dispositivos IoT. Consulte el enlace: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Consejos:

• Preprocesamiento de datos: Preprocese los datos del sensor en los nodos perimetrales, como filtrar el ruido, corregir las desviaciones, etc., para mejorar la calidad de los datos.
• Análisis en tiempo real: Realice análisis en tiempo real en los nodos perimetrales, como la detección de anomalías, la predicción de tendencias, etc., para detectar problemas y tomar medidas a tiempo.

VI. Web3 y computación perimetralLa computación perimetral puede proporcionar mayor velocidad, menor latencia y mayor seguridad para las aplicaciones Web3.

Escenarios de aplicación:

• Almacenamiento descentralizado: Almacenar datos en nodos perimetrales para lograr un almacenamiento descentralizado, mejorando la disponibilidad y seguridad de los datos.
• Computación descentralizada: Asignar tareas de computación a nodos perimetrales para lograr una computación descentralizada, mejorando la eficiencia y escalabilidad de la computación.
• Edge AI + Web3: Por ejemplo, @GaySimonej mencionó el uso de IA para reconocer patrones de tazas de café para el arte latte, mostrando la aplicación innovadora de Edge AI en un entorno Web3.

Precauciones:

• Actualmente, la combinación de Web3 + computación perimetral aún se encuentra en una etapa temprana, por lo que es crucial elegir la plataforma y la pila de tecnología adecuadas.
• Es necesario prestar atención a tecnologías como la identidad descentralizada (DID) para garantizar la autenticación de la identidad del usuario y la protección de la privacidad de los datos en el entorno de computación perimetral. @its_EveWeb3 mencionó la importancia de la identidad, la inteligencia y la liquidez en Web3, lo cual está estrechamente relacionado con la computación perimetral.

VII. Resumen

La computación perimetral es un campo en rápido desarrollo, lleno de oportunidades y desafíos. Al elegir las herramientas y los recursos adecuados, y combinarlos con escenarios de aplicación prácticos, puedes construir soluciones de computación perimetral eficientes, seguras y escalables. ¡Espero que este artículo te haya proporcionado información y orientación útiles, y te deseo éxito en tu camino hacia la computación perimetral!Recuerda, el aprendizaje continuo y la práctica son clave para dominar las tecnologías de Edge Computing. ¡Buena suerte!