Edge Computing Praktiniai Įrankiai ir Ištekliai: Paspartinkite Savo Kelionę Krašto Kompiuterijos Srityje

Krašto kompiuterija vis labiau tampa pagrindine technologija tokiose srityse kaip daiktų internetas (IoT), dirbtinis intelektas (AI) ir Web3. Ji perkelia skaičiavimo galią į duomenų generavimo kraštą, taip sumažindama delsą, didindama efektyvumą ir gerindama saugumą. Šiame straipsnyje atrinkome keletą praktinių įrankių ir išteklių, kurie padės jums geriau suprasti ir pritaikyti krašto kompiuteriją.

I. Pagrindinis Krašto Kompiuterijos Supratimas ir Architektūros Projektavimas

Prieš gilinantis į įrankius, pirmiausia apžvelkime keletą pagrindinių krašto kompiuterijos sąvokų. Pagrindinė krašto kompiuterijos idėja yra apdoroti duomenis šalia duomenų šaltinio, vengiant visų duomenų perdavimo į debesį, taip sumažinant tinklo pralaidumo poreikį ir delsą. Tipiška krašto kompiuterijos architektūra gali apimti šiuos lygius:

1. Įrenginių lygmuo: Jutikliai, kameros, pramoninės kontrolės įrenginiai ir kiti galiniai įrenginiai, generuojantys duomenis.
2. Krašto mazgų lygmuo: Krašto serveriai arba šliuzai, esantys šalia įrenginių, atsakingi už duomenų rinkimą, apdorojimą ir analizę.
3. Debesies lygmuo: Suteikia centralizuoto valdymo, saugojimo ir analizės galimybes, paprastai naudojamas sudėtingoms užduotims, kurių krašto mazgai negali atlikti.

Praktiniai patarimai:

• Supraskite poreikius: Prieš projektuodami krašto kompiuterijos architektūrą, aiškiai apibrėžkite savo taikymo sritį ir konkrečius poreikius. Pavyzdžiui, realaus laiko stebėjimo programoms, kurioms reikalinga maža delsa, krašto mazgai turi turėti didelę skaičiavimo galią.
• Saugumas: Krašto mazgų saugumas yra labai svarbus. Užtikrinkite, kad būtų taikomos tinkamos saugumo priemonės, tokios kaip duomenų šifravimas, tapatybės nustatymas ir prieigos kontrolė.
• Plečiamumas: Krašto kompiuterijos architektūra turėtų būti lengvai plečiama, kad būtų galima lengvai pridėti naujų krašto mazgų, augant verslui.

Rekomenduojami ištekliai:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot pasidalino informacija apie Intel krašto kompiuterijos etaloninę architektūrą. Ši architektūra siūlo modulinį projektavimo metodą, kuris gali padėti įmonėms kurti plečiamus ir saugius krašto kompiuterijos sprendimus. Peržiūrėkite nuorodą: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Kodėl krašto kompiuterija nėra naujas dalykas》: @KGlovesLinux pasidalino straipsniu, paaiškinančiu „krašto kompiuterijos“ sąvokos raidą, kuris padeda suprasti krašto kompiuterijos esmę. Peržiūrėkite nuorodą: https://bit.ly/4rLYVwe
• MiTAC krašto kompiuterijos sprendimai: @embedded_comp paminėjo, kad MiTAC pademonstravo plečiamus pramoninius krašto kompiuterijos sprendimus. Galite atkreipti dėmesį į MiTAC produktų liniją, kad sužinotumėte apie jų praktiką pramonės srityje.

II. Krašto Kompiuterijos Platformos ir Sistemos

Tinkamos krašto kompiuterijos platformos ir sistemos pasirinkimas yra labai svarbus sėkmingam krašto kompiuterijos programų diegimui. Štai keletas populiarių pasirinkimų:

1. Kubernetes (K8s): Konteinerių orkestravimo de facto standartas, kurį galima naudoti konteinerizuotoms programoms diegti ir valdyti krašto mazguose. K3s yra lengvesnė Kubernetes versija, labiau tinkanti krašto aplinkoms su ribotais ištekliais.
2. EdgeX Foundry: Atvirojo kodo krašto kompiuterijos platforma, suteikianti lanksčią sistemą, kurią galima naudoti įvairiems krašto įrenginiams prijungti ir valdyti.
3. AWS IoT Greengrass: Leidžia jums vykdyti AWS Lambda funkcijas vietiniuose įrenginiuose ir saugiai sąveikauti su debesimi.
4. Azure IoT Edge: Leidžia jums diegti ir vykdyti Azure paslaugas, tokias kaip Azure Machine Learning ir Azure Stream Analytics, krašto įrenginiuose.

Rekomenduojami įrankiai:* K3s: Lengvasvoris Kubernetes, puikiai tinkantis konteinerizuotų programų diegimui ribotų išteklių kraštiniuose įrenginiuose. bash # Įdiekite K3s (pavyzdys) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Patarimas: Naudojant K3s galima supaprastinti kraštinių mazgų diegimą ir valdymą, pagerinti programų perkeliamumą ir išplečiamumą.

• EdgeX Foundry: Atvirojo kodo kraštinių skaičiavimų platforma, tinkama scenarijams, kuriuose reikia prijungti įvairius įrenginius ir protokolus. Patarimas: EdgeX Foundry siūlo gausybę API ir SDK, leidžiančių patogiai integruoti įvairius įrenginius ir programas.
• Eclipse IoT: Eclipse siūlo įvairius IoT ir kraštinių skaičiavimų projektus, įskaitant Kura, Paho ir Californium. Šie projektai gali padėti greitai sukurti kraštinių skaičiavimų sprendimus.

III. Kraštinių skaičiavimų saugos įrankiai ir strategijos

Kraštinių skaičiavimų paskirstytas pobūdis kelia naujų saugos iššūkių. Labai svarbu apsaugoti kraštinius mazgus ir duomenis.

Geriausia praktika:

• Įrenginio tapatybės nustatymas: Užtikrinkite, kad prie kraštinio tinklo galėtų prisijungti tik įgalioti įrenginiai.
• Duomenų šifravimas: Šifruokite duomenis, perduodamus ir saugomus kraštiniuose mazguose.
• Prieigos kontrolė: Įgyvendinkite griežtas prieigos kontrolės strategijas, apribojančias prieigą prie slaptų duomenų.
• Pažeidžiamumų valdymas: Laiku atnaujinkite kraštinių mazgų programinę įrangą ir aparatinę įrangą, kad pašalintumėte saugos spragas.
• Įsilaužimų aptikimas: Įdiekite įsilaužimų aptikimo sistemas, kad stebėtumėte kenkėjišką veiklą kraštiniame tinkle.

Rekomenduojami ištekliai:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow pasidalijo 6 kraštinių skaičiavimų saugos strategijomis iš TechTarget, apimančiomis duomenų šifravimą, prieigos kontrolę, įrenginių valdymą ir kt. Peržiūrėkite nuorodą: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec diskusija apie 5G SA saugumą: @ThalesDigiSec pabrėžė dedikuotų segmentų, pažangaus saugumo ir kraštinių skaičiavimų naudojimo svarbą 5G SA ir paminėjo PQC paruoštą tapatybę. Tai pabrėžia saugių kraštinių skaičiavimų poreikį. Peržiūrėkite nuorodą: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Kraštinių skaičiavimų ir dirbtinis intelektas

Kraštiniai skaičiavimai suteikia naujų galimybių dirbtiniam intelektui. Vykdant DI modelius kraštiniuose mazguose, galima atlikti realaus laiko išvadų darymą ir sprendimų priėmimą, nereikalaujant duomenų perdavimo į debesį.

Taikymo scenarijai:

• Išmanusis stebėjimas: Vykdykite veido atpažinimo ir objektų aptikimo modelius kraštiniuose mazguose, kad galėtumėte stebėti ir įspėti realiuoju laiku.
• Automatinis vairavimas: Vykdykite suvokimo ir sprendimų priėmimo modelius transporto priemonėse, kad įgyvendintumėte automatinio vairavimo funkcijas.
• Pramonės automatizavimas: Vykdykite gedimų prognozavimo ir optimizavimo modelius gamybos linijose, kad padidintumėte gamybos efektyvumą.

Rekomenduojami įrankiai:

• TensorFlow Lite: Lengva TensorFlow versija, kurią galima vykdyti kraštiniuose įrenginiuose.

  # TensorFlow Lite pavyzdinis kodas (supaprastintas)
  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: PyTorch mobilioji versija, kuri gali būti naudojama PyTorch modeliams diegti kraštiniuose įrenginiuose.
• OpenVINO™ Toolkit: Intel sukurtas įrankių rinkinys, skirtas optimizuoti ir diegti AI modelius, gali pasiekti geriausią našumą Intel kraštiniuose įrenginiuose.
• Arrow Electronics AI įrankių grandinė ir sistemos moduliai: @Arrow_dot_com paminėjo savo AI įrankių grandinę ir sistemos modulius, skirtus pagreitinti kūrimą ir pagerinti kraštinių kompiuterijos efektyvumą. Sužinokite daugiau: http://arw.li/6018hJZys

Patarimai:

• Modelio optimizavimas: Atsižvelgiant į kraštinių įrenginių išteklių apribojimus, optimizuokite AI modelius, sumažinkite modelio dydį ir skaičiavimo sudėtingumą.
• Modelio kiekybinis įvertinimas: Konvertuokite slankiojo kablelio modelius į sveikųjų skaičių modelius, sumažinkite atminties naudojimą ir skaičiavimo sąnaudas.

Penkta, kraštinių kompiuterijos taikymas daiktų internete (IoT) ir pramoniniame daiktų internete (IIoT)

Kraštinių kompiuterijos ir daiktų interneto bei pramoninio daiktų interneto derinys paskatino daugybę naujų taikymo scenarijų.

Taikymo scenarijai:

• Išmanusis žemės ūkis: Naudokite jutiklius dirvožemio drėgmei, temperatūrai ir kitiems duomenims rinkti, analizuokite juos per kraštinius mazgus, kad pasiektumėte tikslų drėkinimą ir tręšimą.
• Išmanioji gamyba: Naudokite jutiklius įrangos būsenai gamybos linijose stebėti, naudokite kraštinius mazgus gedimų prognozavimui ir prevencinei priežiūrai.
• Išmanieji miestai: Naudokite jutiklius eismo srautui, oro kokybei ir kitiems duomenims rinkti, analizuokite juos per kraštinius mazgus, kad optimizuotumėte miesto valdymą ir transporto operacijas.

Rekomenduojami įrankiai:

• Lantronix saugūs pramoniniai IoT šliuzai: @lantronix siūlo pramoninius IoT šliuzus, skirtus skaitmeninti paskirstytą turtą, su realaus laiko matomumu ir valdymu. Peržiūrėkite nuorodą: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) ir https://bit.ly/49UV6yy (Europa, Artimieji Rytai ir Afrika)
• 4C Analytics EdgeEssentials: @4CAnalytics rekomenduoja EdgeEssentials, kuris suteikia realaus laiko kiekvieno darbo ir mašinos būseną gamykloje, padeda atrasti paslėptą produktyvumą. Sužinokite daugiau: https://bit.ly/4m0Qbif
• IoTBreakthrough rekomenduojami kraštinių kompiuterijos sprendimai: @IoTBreakthrough pasidalijo 7 geriausiais kraštinių kompiuterijos sprendimais, skirtais IoT įrenginiams. Peržiūrėkite nuorodą: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Patarimai:

• Duomenų išankstinis apdorojimas: Iš anksto apdorokite jutiklių duomenis kraštiniuose mazguose, pvz., filtruokite triukšmą, koreguokite nuokrypius ir pan., kad pagerintumėte duomenų kokybę.
• Realaus laiko analizė: Atlikite realaus laiko analizę kraštiniuose mazguose, pvz., anomalijų aptikimą, tendencijų prognozavimą ir pan., kad laiku nustatytumėte problemas ir imtumėtės priemonių.

Šešta, Web3 ir kraštinių kompiuterijaApskaičiavimas krašte gali suteikti Web3 programoms didesnį greitį, mažesnį vėlavimą ir didesnį saugumą.

Taikymo scenarijai:

• Decentralizuota saugykla: Duomenų saugojimas krašto mazguose, siekiant decentralizuotos saugyklos, didinant duomenų prieinamumą ir saugumą.
• Decentralizuotas skaičiavimas: Skaičiavimo užduočių priskyrimas krašto mazgams, siekiant decentralizuoto skaičiavimo, didinant skaičiavimo efektyvumą ir išplečiamumą.
• Krašto AI + Web3: Pavyzdžiui, @GaySimonej paminėjo AI naudojimą kavos puodelių raštams atpažinti latte menui, parodydamas naujovišką krašto AI pritaikymą Web3 aplinkoje.

Atsargumo priemonės:

• Šiuo metu Web3 + apskaičiavimo krašte derinys yra ankstyvoje stadijoje, todėl labai svarbu pasirinkti tinkamą platformą ir technologijų rinkinį.
• Reikia atkreipti dėmesį į tokias technologijas kaip decentralizuota tapatybė (DID), siekiant užtikrinti vartotojo tapatybės patvirtinimą ir duomenų privatumo apsaugą apskaičiavimo krašte aplinkoje. @its_EveWeb3 paminėjo tapatybės, intelekto ir likvidumo svarbą Web3, o tai glaudžiai susiję su apskaičiavimu krašte.

Septyni, apibendrinimas

Apskaičiavimas krašte yra sparčiai besivystanti sritis, kupina galimybių ir iššūkių. Pasirinkę tinkamus įrankius ir išteklius bei derindami juos su praktiniais taikymo scenarijais, galite sukurti efektyvius, saugius ir išplečiamus apskaičiavimo krašte sprendimus. Tikiuosi, kad šis straipsnis suteikė jums naudingos informacijos ir patarimų, linkiu sėkmės apskaičiavimo krašte kelyje!Atminkite, nuolatinis mokymasis ir praktika yra raktas į kraštinių skaičiavimų technologijų įvaldymą. Sėkmės!