Outils et ressources essentiels pour l'Edge Computing : Accélérez votre parcours dans l'informatique en périphérie

L'Edge Computing (informatique en périphérie) devient de plus en plus une technologie centrale dans des domaines tels que l'Internet des objets (IoT), l'intelligence artificielle (IA) et le Web3. Elle pousse la puissance de calcul à la périphérie de la production de données, réduisant ainsi la latence, améliorant l'efficacité et renforçant la sécurité. Cet article vous propose une sélection d'outils et de ressources pratiques pour vous aider à mieux comprendre et appliquer l'Edge Computing.

I. Compréhension de base et conception de l'architecture de l'Edge Computing

Avant de nous plonger dans les outils, passons en revue quelques concepts fondamentaux de l'Edge Computing. L'idée centrale de l'Edge Computing est de traiter les données à proximité de leur source, évitant ainsi de transférer toutes les données vers le cloud, ce qui réduit les besoins en bande passante du réseau et la latence. Une architecture typique d'Edge Computing peut comprendre les niveaux suivants :

1. Couche des appareils : Appareils terminaux tels que les capteurs, les caméras, les équipements de contrôle industriel, etc., qui génèrent des données.
2. Couche des nœuds de périphérie : Serveurs ou passerelles de périphérie situés à proximité des appareils, responsables de la collecte, du traitement et de l'analyse des données.
3. Couche du cloud : Fournit des capacités de gestion centralisée, de stockage et d'analyse, généralement utilisées pour traiter les tâches complexes que les nœuds de périphérie ne peuvent pas gérer.

Conseils pratiques :

• Comprendre les besoins : Avant de concevoir une architecture d'Edge Computing, définissez clairement votre cas d'utilisation et vos besoins spécifiques. Par exemple, pour les applications de surveillance en temps réel nécessitant une faible latence, les nœuds de périphérie doivent être dotés d'une puissance de calcul importante.
• Sécurité : La sécurité des nœuds de périphérie est essentielle. Assurez-vous d'adopter des mesures de sécurité appropriées, telles que le chiffrement des données, l'authentification et le contrôle d'accès.
• Évolutivité : L'architecture d'Edge Computing doit être évolutive afin de pouvoir ajouter facilement de nouveaux nœuds de périphérie à mesure que l'activité se développe.

Ressources recommandées :

• Edge Computing Reference Architecture (Intel) : @Inteliot a mentionné l'architecture de référence d'Edge Computing d'Intel. Cette architecture fournit une méthode de conception modulaire qui peut aider les entreprises à construire des solutions d'Edge Computing évolutives et sécurisées. Voir le lien : http://intel.ly/30n3NNg
• 《Pourquoi l'Edge Computing n'est pas une nouveauté》: L'article partagé par @KGlovesLinux explique l'évolution du concept d'"Edge Computing", ce qui aide à comprendre l'essence de l'Edge Computing. Voir le lien : https://bit.ly/4rLYVwe
• Solutions d'Edge Computing de MiTAC : @embedded_comp a mentionné que MiTAC a présenté des solutions d'Edge Computing industriel évolutives. Vous pouvez suivre la gamme de produits de MiTAC pour en savoir plus sur leurs pratiques dans le domaine industriel.

II. Plateformes et frameworks d'Edge Computing

Le choix de la bonne plateforme et du bon framework d'Edge Computing est essentiel pour déployer avec succès des applications d'Edge Computing. Voici quelques choix populaires :

1. Kubernetes (K8s) : La norme de facto pour l'orchestration de conteneurs, qui peut être utilisée pour déployer et gérer des applications conteneurisées sur des nœuds de périphérie. K3s est une version légère de Kubernetes, plus adaptée aux environnements de périphérie aux ressources limitées.
2. EdgeX Foundry : Une plateforme d'Edge Computing open source qui fournit un framework flexible pouvant être utilisé pour connecter et gérer divers appareils de périphérie.
3. AWS IoT Greengrass : Vous permet d'exécuter des fonctions AWS Lambda sur des appareils locaux et d'interagir en toute sécurité avec le cloud.
4. Azure IoT Edge : Vous permet de déployer et d'exécuter des services Azure, tels qu'Azure Machine Learning et Azure Stream Analytics, sur des appareils de périphérie.

Outils recommandés :* K3s : Kubernetes léger, idéal pour déployer des applications conteneurisées sur des appareils périphériques aux ressources limitées. bash # Installer K3s (exemple) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Astuce : L'utilisation de K3s peut simplifier le déploiement et la gestion des nœuds périphériques, améliorant ainsi la portabilité et l'évolutivité des applications.

• EdgeX Foundry : Plateforme open source d'informatique de périphérie, adaptée aux scénarios nécessitant la connexion de plusieurs appareils et protocoles. Astuce : EdgeX Foundry fournit de riches API et SDK, ce qui facilite l'intégration de divers appareils et applications.
• Eclipse IoT : Eclipse propose divers projets IoT et d'informatique de périphérie, notamment Kura, Paho et Californium. Ces projets peuvent vous aider à créer rapidement des solutions d'informatique de périphérie.

III. Outils et stratégies de sécurité de l'informatique de périphérie

La nature distribuée de l'informatique de périphérie pose de nouveaux défis en matière de sécurité. Il est essentiel de protéger la sécurité des nœuds périphériques et des données.

Meilleures pratiques :

• Authentification des appareils : Assurez-vous que seuls les appareils autorisés peuvent se connecter au réseau périphérique.
• Chiffrement des données : Chiffrez les données transmises et stockées sur les nœuds périphériques.
• Contrôle d'accès : Mettez en œuvre des stratégies de contrôle d'accès strictes pour limiter l'accès aux données sensibles.
• Gestion des vulnérabilités : Mettez à jour rapidement les logiciels et micrologiciels des nœuds périphériques pour corriger les failles de sécurité.
• Détection d'intrusion : Déployez un système de détection d'intrusion pour surveiller les activités malveillantes sur le réseau périphérique.

Ressources recommandées :

• 6 stratégies de sécurité de l'informatique de périphérie (TechTarget) : @RecipeGrow a partagé 6 stratégies de sécurité de l'informatique de périphérie de TechTarget, couvrant le chiffrement des données, le contrôle d'accès, la gestion des appareils, etc. Voir le lien : http://bit.ly/3h7NL1M
• Discussion de Thales DigiSec sur la sécurité 5G SA : @ThalesDigiSec a souligné l'importance de l'utilisation du découpage dédié, de la sécurité avancée et de l'informatique de périphérie dans la 5G SA, et a mentionné l'identité prête pour PQC. Cela souligne la nécessité d'une informatique de périphérie sécurisée. Voir le lien : http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Informatique de périphérie et intelligence artificielle

L'informatique de périphérie offre de nouvelles possibilités à l'intelligence artificielle. En exécutant des modèles d'IA sur des nœuds périphériques, il est possible de réaliser une inférence et une prise de décision en temps réel sans avoir à transmettre les données au nuage.

Scénarios d'application :

• Surveillance intelligente : Exécutez des modèles de reconnaissance faciale et de détection d'objets sur des nœuds périphériques pour réaliser une surveillance et une alarme en temps réel.
• Conduite autonome : Exécutez des modèles de perception et de prise de décision sur les véhicules pour réaliser des fonctions de conduite autonome.
• Automatisation industrielle : Exécutez des modèles de prédiction des pannes et d'optimisation sur les chaînes de production pour améliorer l'efficacité de la production.

Outils recommandés :

• TensorFlow Lite : Une version légère de TensorFlow qui peut exécuter des modèles d'IA sur des appareils périphériques.

  # Exemple de code TensorFlow Lite (simplifié)
  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 version mobile de PyTorch, qui peut être utilisée pour déployer des modèles PyTorch sur des appareils périphériques.
• OpenVINO™ Toolkit： La trousse d'outils développée par Intel pour optimiser et déployer des modèles d'IA, permettant d'obtenir des performances optimales sur les appareils périphériques d'Intel.
• Chaîne d'outils d'IA et modules système d'Arrow Electronics : @Arrow_dot_com a mentionné sa chaîne d'outils d'IA et ses modules système, conçus pour accélérer le développement et améliorer l'efficacité de l'informatique en périphérie. Pour en savoir plus : http://arw.li/6018hJZys

Astuces :

• Optimisation des modèles : Optimiser les modèles d'IA en fonction des limitations de ressources des appareils périphériques, en réduisant la taille du modèle et la complexité du calcul.
• Quantification des modèles : Convertir les modèles à virgule flottante en modèles entiers, réduisant ainsi l'occupation de la mémoire et les coûts de calcul.

Cinq, Applications de l'informatique en périphérie dans l'Internet des objets (IoT) et l'Internet industriel des objets (IIoT)

La combinaison de l'informatique en périphérie avec l'Internet des objets et l'Internet industriel des objets a donné naissance à de nombreux nouveaux scénarios d'application.

Scénarios d'application :

• Agriculture intelligente : Utiliser des capteurs pour collecter des données telles que l'humidité du sol, la température, etc., et les analyser via des nœuds périphériques pour réaliser une irrigation et une fertilisation précises.
• Fabrication intelligente : Utiliser des capteurs pour surveiller l'état des équipements sur la chaîne de production, et effectuer des prédictions de pannes et une maintenance préventive via des nœuds périphériques.
• Villes intelligentes : Utiliser des capteurs pour collecter des données telles que le trafic, la qualité de l'air, etc., et les analyser via des nœuds périphériques pour optimiser la gestion urbaine et l'exploitation des transports.

Outils recommandés :

• Passerelle IoT industrielle sécurisée de Lantronix : @lantronix fournit une passerelle IoT industrielle pour la numérisation des actifs distribués, avec une visibilité et un contrôle en temps réel. Voir les liens : https://bit.ly/4teos2j (Amériques) et https://bit.ly/49UV6yy (Europe, Moyen-Orient et Afrique)
• EdgeEssentials de 4C Analytics : @4CAnalytics recommande EdgeEssentials, qui fournit l'état en temps réel de chaque tâche et machine dans l'usine, aidant à découvrir la productivité cachée. Pour en savoir plus : https://bit.ly/4m0Qbif
• Solutions d'informatique en périphérie recommandées par IoTBreakthrough : @IoTBreakthrough a partagé 7 des meilleures solutions d'informatique en périphérie pour les appareils IoT. Voir le lien : https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Astuces :

• Prétraitement des données : Effectuer un prétraitement des données des capteurs sur les nœuds périphériques, par exemple en filtrant le bruit, en corrigeant les biais, etc., afin d'améliorer la qualité des données.
• Analyse en temps réel : Effectuer une analyse en temps réel sur les nœuds périphériques, par exemple la détection d'anomalies, la prédiction des tendances, etc., afin de détecter les problèmes à temps et de prendre des mesures.

Six, Web3 et l'informatique en périphérieL'informatique en périphérie peut offrir aux applications Web3 une vitesse accrue, une latence réduite et une sécurité renforcée.

Cas d'utilisation :

• Stockage décentralisé : Stocker les données sur des nœuds périphériques pour réaliser un stockage décentralisé, améliorant ainsi la disponibilité et la sécurité des données.
• Calcul décentralisé : Attribuer les tâches de calcul aux nœuds périphériques pour réaliser un calcul décentralisé, améliorant ainsi l'efficacité et l'évolutivité du calcul.
• IA en périphérie + Web3 : Par exemple, @GaySimonej a mentionné l'utilisation de l'IA pour identifier les motifs de tasses à café pour l'art du latte, démontrant ainsi l'application innovante de l'IA en périphérie dans un environnement Web3.

Remarques :

• Actuellement, la combinaison Web3 + informatique en périphérie en est encore à ses débuts, il est donc essentiel de choisir la plateforme et la pile technologique appropriées.
• Il est nécessaire de prêter attention aux technologies telles que l'identité décentralisée (DID) pour assurer l'authentification de l'identité de l'utilisateur et la protection de la confidentialité des données dans l'environnement informatique en périphérie. @its_EveWeb3 a mentionné l'importance de l'identité, de l'intelligence et de la liquidité dans le Web3, ce qui est intimement lié à l'informatique en périphérie.

Sept. Conclusion

L'informatique en périphérie est un domaine en pleine évolution, rempli d'opportunités et de défis. En choisissant les outils et les ressources appropriés et en les combinant avec des scénarios d'application réels, vous pouvez créer des solutions d'informatique en périphérie efficaces, sécurisées et évolutives. J'espère que cet article vous a fourni des informations et des conseils utiles, et je vous souhaite du succès sur la voie de l'informatique en périphérie !N'oubliez pas que l'apprentissage continu et la pratique sont essentiels pour maîtriser les technologies de l'informatique de périphérie. Bonne chance!