Outils et ressources sélectionnés 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.
• Extensibilité : L'architecture d'Edge Computing doit être facilement extensible afin d'ajouter facilement de nouveaux nœuds de périphérie à mesure que votre 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 permet de 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 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 pointe, adaptée aux scénarios nécessitant la connexion de plusieurs appareils et protocoles. Astuce : EdgeX Foundry fournit de nombreuses API et SDK, ce qui facilite l’intégration de divers appareils et applications.
• Eclipse IoT : Eclipse propose divers projets IoT et d’informatique de pointe, notamment Kura, Paho et Californium. Ces projets peuvent vous aider à créer rapidement des solutions d’informatique de pointe.

III. Outils et stratégies de sécurité de l’informatique de pointe

La nature distribuée de l’informatique de pointe 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 le micrologiciel 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 pointe (TechTarget) : @RecipeGrow a partagé 6 stratégies de sécurité de l’informatique de pointe 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 pointe dans la 5G SA, et a mentionné l’identité prête pour PQC. Cela souligne la nécessité d’une informatique de pointe sécurisée. Voir le lien : http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Informatique de pointe et intelligence artificielle

L’informatique de pointe offre de nouvelles possibilités à l’intelligence artificielle. En exécutant des modèles d’IA sur des nœuds périphériques, il est possible de réaliser des inférences et des prises de décision en temps réel sans avoir à transmettre les données au cloud.

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 boîte à outils développée par Intel pour optimiser et déployer des modèles d'IA, qui peut 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 de pointe. En savoir plus : http://arw.li/6018hJZys

Astuces :

• Optimisation du modèle : 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 du modèle : Convertir les modèles à virgule flottante en modèles entiers pour réduire l'occupation de la mémoire et les coûts de calcul.

V. Applications de l'informatique de pointe dans l'Internet des objets (IoT) et l'Internet industriel des objets (IIoT)

La combinaison de l'informatique de pointe avec l'IoT et l'IIoT 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 et la température, 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 flux de trafic et la qualité de l'air, 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. En savoir plus : https://bit.ly/4m0Qbif
• Solutions d'informatique de pointe recommandées par IoTBreakthrough : @IoTBreakthrough a partagé 7 des meilleures solutions d'informatique de pointe 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, filtrer le bruit, corriger les biais, etc., pour 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., pour détecter les problèmes à temps et prendre des mesures.

VI. Web3 et informatique de pointeL'informatique en périphérie peut fournir aux applications Web3 une vitesse plus rapide, une latence plus faible et une sécurité accrue.

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 des tâches de calcul à des nœuds périphériques pour réaliser un calcul décentralisé, améliorant ainsi l'efficacité et l'évolutivité du calcul.
• Edge AI + 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 les applications innovantes de l'IA en périphérie dans un environnement Web3.

Précautions :

• Actuellement, la combinaison Web3 + informatique en périphérie en est encore à ses débuts, il est donc crucial 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 des utilisateurs et la protection de la confidentialité des données dans l'environnement de l'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 étroitement lié à l'informatique en périphérie.

Sept. Conclusion

L'informatique en périphérie est un domaine en évolution rapide, 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 !Rappelez-vous : l'apprentissage continu et la pratique sont essentiels pour maîtriser les technologies de l'Edge Computing. Bonne chance !