Pilihan Alat dan Sumber Daya Edge Computing: Mempercepat Perjalanan Edge Computing Anda

Edge computing semakin menjadi teknologi inti di bidang-bidang seperti Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), dan Web3. Ini mendorong kemampuan komputasi ke tepi tempat data dihasilkan, sehingga mengurangi latensi, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan keamanan. Artikel ini akan memilihkan beberapa alat dan sumber daya praktis untuk membantu Anda lebih memahami dan menerapkan edge computing.

I. Pemahaman Dasar dan Desain Arsitektur Edge Computing

Sebelum mempelajari alat-alat secara mendalam, mari kita tinjau beberapa konsep dasar edge computing. Ide inti dari edge computing adalah memproses data di dekat sumber data, menghindari transfer semua data ke cloud, sehingga mengurangi kebutuhan bandwidth jaringan dan latensi. Arsitektur edge computing yang khas mungkin mencakup lapisan-lapisan berikut:

1. Lapisan Perangkat: Perangkat terminal yang menghasilkan data seperti sensor, kamera, dan peralatan kontrol industri.
2. Lapisan Node Edge: Server atau gateway edge yang terletak di dekat perangkat, bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data.
3. Lapisan Cloud: Menyediakan kemampuan manajemen, penyimpanan, dan analisis terpusat, biasanya digunakan untuk menangani tugas-tugas kompleks yang tidak dapat ditangani oleh node edge.

Saran Praktis:

• Memahami Kebutuhan: Sebelum merancang arsitektur edge computing, tentukan dengan jelas skenario aplikasi dan kebutuhan spesifik Anda. Misalnya, untuk aplikasi pemantauan real-time yang membutuhkan latensi rendah, node edge perlu memiliki kemampuan komputasi yang kuat.
• Keamanan: Keamanan node edge sangat penting. Pastikan untuk mengambil langkah-langkah keamanan yang tepat, seperti enkripsi data, autentikasi, dan kontrol akses.
• Skalabilitas: Arsitektur edge computing harus memiliki skalabilitas yang baik, sehingga mudah untuk menambahkan node edge baru seiring dengan pertumbuhan bisnis.

Rekomendasi Sumber Daya:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot berbagi tentang arsitektur referensi edge computing Intel. Arsitektur ini menyediakan metode desain modular yang dapat membantu perusahaan membangun solusi edge computing yang terukur dan aman. Lihat tautan: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Mengapa Edge Computing Bukan Hal Baru》: Artikel yang dibagikan oleh @KGlovesLinux menjelaskan evolusi konsep "edge computing", yang membantu memahami esensi edge computing. Lihat tautan: https://bit.ly/4rLYVwe
• Solusi Edge Computing MiTAC: @embedded_comp menyebutkan bahwa MiTAC menunjukkan solusi edge computing industri yang dapat diskalakan. Anda dapat memperhatikan lini produk MiTAC untuk memahami praktik mereka di bidang industri.

II. Platform dan Kerangka Kerja Edge Computing

Memilih platform dan kerangka kerja edge computing yang tepat adalah kunci untuk berhasil menerapkan aplikasi edge computing. Berikut adalah beberapa pilihan populer:

1. Kubernetes (K8s): Standar de facto untuk orkestrasi kontainer, dapat digunakan untuk menerapkan dan mengelola aplikasi yang dikontainerisasi pada node edge. K3s adalah versi Kubernetes yang ringan, lebih cocok untuk lingkungan edge dengan sumber daya terbatas.
2. EdgeX Foundry: Platform edge computing sumber terbuka yang menyediakan kerangka kerja fleksibel yang dapat digunakan untuk menghubungkan dan mengelola berbagai perangkat edge.
3. AWS IoT Greengrass: Memungkinkan Anda menjalankan fungsi AWS Lambda pada perangkat lokal dan berinteraksi dengan aman dengan cloud.
4. Azure IoT Edge: Memungkinkan Anda menerapkan dan menjalankan layanan Azure pada perangkat edge, seperti Azure Machine Learning dan Azure Stream Analytics.

Rekomendasi Alat:* K3s: Kubernetes ringan, sangat cocok untuk menerapkan aplikasi kontainer di perangkat edge dengan sumber daya terbatas. bash # Instal K3s (Contoh) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Tips: Menggunakan K3s dapat menyederhanakan penerapan dan pengelolaan node edge, serta meningkatkan portabilitas dan skalabilitas aplikasi.

• EdgeX Foundry: Platform komputasi edge sumber terbuka, cocok untuk skenario yang membutuhkan koneksi ke berbagai perangkat dan protokol. Tips: EdgeX Foundry menyediakan API dan SDK yang kaya, sehingga memudahkan integrasi berbagai perangkat dan aplikasi.
• Eclipse IoT: Eclipse menyediakan berbagai proyek IoT dan komputasi edge, termasuk Kura, Paho, dan Californium. Proyek-proyek ini dapat membantu Anda membangun solusi komputasi edge dengan cepat.

Tiga, Alat dan Strategi Keamanan Komputasi Edge

Karakteristik terdistribusi dari komputasi edge menghadirkan tantangan keamanan baru. Melindungi keamanan node edge dan data sangat penting.

Praktik Terbaik:

• Otentikasi Perangkat: Pastikan hanya perangkat yang berwenang yang dapat terhubung ke jaringan edge.
• Enkripsi Data: Enkripsi data yang ditransmisikan dan disimpan di node edge.
• Kontrol Akses: Terapkan kebijakan kontrol akses yang ketat untuk membatasi akses ke data sensitif.
• Manajemen Kerentanan: Perbarui perangkat lunak dan firmware node edge secara berkala untuk memperbaiki kerentanan keamanan.
• Deteksi Intrusi: Sebarkan sistem deteksi intrusi untuk memantau aktivitas jahat di jaringan edge.

Rekomendasi Sumber Daya:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow membagikan 6 strategi keamanan komputasi edge dari TechTarget, yang mencakup enkripsi data, kontrol akses, manajemen perangkat, dan aspek lainnya. Lihat tautan: http://bit.ly/3h7NL1M
• Diskusi Thales DigiSec tentang keamanan 5G SA: @ThalesDigiSec menekankan pentingnya penggunaan slicing khusus, keamanan tingkat lanjut, dan komputasi edge di 5G SA, dan menyebutkan identitas siap PQC. Ini menyoroti kebutuhan akan komputasi edge yang aman. Lihat tautan: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

Empat, Komputasi Edge dan Kecerdasan Buatan

Komputasi edge menawarkan kemungkinan baru untuk kecerdasan buatan. Dengan menjalankan model AI pada node edge, inferensi dan pengambilan keputusan real-time dapat dicapai tanpa mentransfer data ke cloud.

Skenario Aplikasi:

• Pemantauan Cerdas: Jalankan model pengenalan wajah dan deteksi objek pada node edge untuk mencapai pemantauan dan alarm real-time.
• Mengemudi Otomatis: Jalankan model persepsi dan pengambilan keputusan pada kendaraan untuk mencapai fungsi mengemudi otomatis.
• Otomatisasi Industri: Jalankan model prediksi kesalahan dan optimasi pada lini produksi untuk meningkatkan efisiensi produksi.

Rekomendasi Alat:

• TensorFlow Lite: Versi TensorFlow ringan yang dapat menjalankan model AI pada perangkat edge.

  # Contoh Kode TensorFlow Lite (Disederhanakan)
  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: Versi seluler dari PyTorch, yang dapat digunakan untuk menerapkan model PyTorch pada perangkat edge.
• OpenVINO™ Toolkit: Toolkit yang dikembangkan oleh Intel, digunakan untuk mengoptimalkan dan menerapkan model AI, dan dapat memperoleh kinerja terbaik pada perangkat edge Intel.
• Rantai Alat AI dan System on Modules dari Arrow Electronics: @Arrow_dot_com menyebutkan rantai alat AI dan modul sistem mereka, yang dirancang untuk mempercepat pengembangan dan meningkatkan efisiensi komputasi edge. Pelajari lebih lanjut: http://arw.li/6018hJZys

Tips:

• Optimasi Model: Mengoptimalkan model AI untuk batasan sumber daya perangkat edge, mengurangi ukuran model dan kompleksitas komputasi.
• Kuantisasi Model: Mengonversi model floating-point ke model integer, mengurangi penggunaan memori dan biaya komputasi.

Lima, Aplikasi Edge Computing dalam Internet of Things (IoT) dan Industrial Internet of Things (IIoT)

Kombinasi edge computing dengan IoT dan Industrial IoT telah memunculkan banyak skenario aplikasi baru.

Skenario Aplikasi:

• Pertanian Cerdas: Menggunakan sensor untuk mengumpulkan data seperti kelembaban tanah dan suhu, dan menganalisisnya melalui node edge untuk mencapai irigasi dan pemupukan yang tepat.
• Manufaktur Cerdas: Menggunakan sensor untuk memantau status peralatan di jalur produksi, dan menggunakan node edge untuk prediksi kegagalan dan pemeliharaan preventif.
• Kota Cerdas: Menggunakan sensor untuk mengumpulkan data seperti lalu lintas dan kualitas udara, dan menganalisisnya melalui node edge untuk mengoptimalkan manajemen kota dan operasi lalu lintas.

Rekomendasi Alat:

• Gerbang IoT Industri Aman dari Lantronix: @lantronix menyediakan gerbang IoT industri untuk mendigitalkan aset terdistribusi, dengan visibilitas dan kontrol waktu nyata. Lihat tautan: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) dan https://bit.ly/49UV6yy (Eropa, Timur Tengah, dan Afrika)
• EdgeEssentials dari 4C Analytics: @4CAnalytics merekomendasikan EdgeEssentials, yang menyediakan status waktu nyata dari setiap pekerjaan dan mesin di pabrik, membantu menemukan produktivitas tersembunyi. Pelajari lebih lanjut: https://bit.ly/4m0Qbif
• Solusi Edge Computing yang Direkomendasikan oleh IoTBreakthrough: @IoTBreakthrough membagikan 7 solusi edge computing teratas untuk perangkat IoT. Lihat tautan: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Tips:

• Pra-pemrosesan Data: Melakukan pra-pemrosesan data sensor pada node edge, seperti memfilter noise, mengoreksi bias, dll., untuk meningkatkan kualitas data.
• Analisis Waktu Nyata: Melakukan analisis waktu nyata pada node edge, seperti deteksi anomali, prediksi tren, dll., untuk menemukan masalah tepat waktu dan mengambil tindakan.

Enam, Web3 dan Edge ComputingEdge Computing dapat memberikan kecepatan lebih tinggi, latensi lebih rendah, dan keamanan lebih tinggi untuk aplikasi Web3.

Skenario Aplikasi:

• Penyimpanan Terdesentralisasi: Menyimpan data di node edge untuk mewujudkan penyimpanan terdesentralisasi, meningkatkan ketersediaan dan keamanan data.
• Komputasi Terdesentralisasi: Menugaskan tugas komputasi ke node edge untuk mewujudkan komputasi terdesentralisasi, meningkatkan efisiensi dan skalabilitas komputasi.
• Edge AI + Web3: Misalnya, @GaySimonej menyebutkan penggunaan AI untuk mengidentifikasi pola cangkir kopi untuk seni latte, yang menunjukkan aplikasi inovatif dari Edge AI di lingkungan Web3.

Perhatian:

• Saat ini, kombinasi Web3 + Edge Computing masih dalam tahap awal, memilih platform dan tumpukan teknologi yang sesuai sangat penting.
• Perlu memperhatikan teknologi seperti Identitas Terdesentralisasi (DID) untuk memastikan otentikasi identitas pengguna dan perlindungan privasi data di lingkungan Edge Computing. @its_EveWeb3 menyebutkan pentingnya identitas, kecerdasan, dan likuiditas di Web3, yang terkait erat dengan Edge Computing.

Tujuh, Kesimpulan

Edge Computing adalah bidang yang berkembang pesat yang penuh dengan peluang dan tantangan. Dengan memilih alat dan sumber daya yang tepat, dan menggabungkannya dengan skenario aplikasi praktis, Anda dapat membangun solusi Edge Computing yang efisien, aman, dan terukur. Semoga artikel ini memberi Anda beberapa informasi dan panduan yang berguna, dan semoga Anda sukses di jalan Edge Computing!Ingat, pembelajaran dan praktik berkelanjutan adalah kunci untuk menguasai teknologi edge computing. Semoga berhasil!