Edge Computing Praktiskie rīki un resursi: Paātriniet savu ceļojumu uz Edge Computing

Edge Computing kļūst par galveno tehnoloģiju tādās jomās kā lietu internets (IoT), mākslīgais intelekts (AI) un Web3. Tas virza skaitļošanas jaudu uz datu ģenerēšanas malu, tādējādi samazinot latentumu, palielinot efektivitāti un uzlabojot drošību. Šis raksts atlasīs jums dažus praktiskus rīkus un resursus, lai palīdzētu jums labāk izprast un pielietot Edge Computing.

I. Edge Computing pamatu izpratne un arhitektūras dizains

Pirms iedziļināties rīkos, vispirms pārskatīsim dažus Edge Computing pamatjēdzienus. Edge Computing pamatideja ir apstrādāt datus datu avota tuvumā, izvairoties no visu datu pārsūtīšanas uz mākoni, tādējādi samazinot tīkla joslas platuma prasības un latentumu. Tipiska Edge Computing arhitektūra var ietvert šādus slāņus:

1. Ierīču slānis: Sensoru, kameru, rūpniecisko vadības iekārtu un citu datu ģenerēšanas terminālu iekārtas.
2. Edge mezglu slānis: Edge serveri vai vārtejas, kas atrodas ierīču tuvumā un ir atbildīgas par datu vākšanu, apstrādi un analīzi.
3. Mākoņa slānis: Nodrošina centralizētu pārvaldību, uzglabāšanu un analīzes iespējas, ko parasti izmanto sarežģītu uzdevumu apstrādei, ko Edge mezgli nevar apstrādāt.

Praktiski ieteikumi:

• Izpratne par vajadzībām: Pirms Edge Computing arhitektūras izstrādes noskaidrojiet savu lietojuma scenāriju un konkrētās vajadzības. Piemēram, reāllaika uzraudzības lietojumprogrammām, kurām nepieciešams zems latentums, Edge mezgliem ir jābūt ar spēcīgu skaitļošanas jaudu.
• Drošība: Edge mezglu drošība ir ļoti svarīga. Pārliecinieties, vai tiek veikti atbilstoši drošības pasākumi, piemēram, datu šifrēšana, autentifikācija un piekļuves kontrole.
• Mērogojamība: Edge Computing arhitektūrai jābūt ar labu mērogojamību, lai, pieaugot biznesam, varētu viegli pievienot jaunus Edge mezglus.

Resursu ieteikumi:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot dalījās ar Intel Edge Computing atsauces arhitektūru. Šī arhitektūra nodrošina modulāru projektēšanas metodi, kas var palīdzēt uzņēmumiem izveidot mērogojamus un drošus Edge Computing risinājumus. Skatiet saiti: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Kāpēc Edge Computing nav jauns》: @KGlovesLinux dalījās ar rakstu, kas izskaidro “Edge Computing” jēdziena evolūciju, kas palīdz izprast Edge Computing būtību. Skatiet saiti: https://bit.ly/4rLYVwe
• MiTAC Edge Computing risinājumi: @embedded_comp minēja, ka MiTAC demonstrēja mērogojamus rūpnieciskos Edge Computing risinājumus. Jūs varat pievērst uzmanību MiTAC produktu līnijai, lai uzzinātu par viņu praksi rūpniecības jomā.

II. Edge Computing platformas un ietvari

Atbilstošas Edge Computing platformas un ietvara izvēle ir galvenais veiksmīgai Edge Computing lietojumprogrammu izvietošanai. Šeit ir dažas populāras izvēles:

1. Kubernetes (K8s): Konteineru orķestrēšanas de facto standarts, ko var izmantot konteinerizētu lietojumprogrammu izvietošanai un pārvaldībai Edge mezglos. K3s ir vieglāka Kubernetes versija, kas ir vairāk piemērota Edge vidēm ar ierobežotiem resursiem.
2. EdgeX Foundry: Atvērtā koda Edge Computing platforma, kas nodrošina elastīgu ietvaru, ko var izmantot dažādu Edge ierīču savienošanai un pārvaldībai.
3. AWS IoT Greengrass: Ļauj lokālajās ierīcēs palaist AWS Lambda funkcijas un droši mijiedarboties ar mākoni.
4. Azure IoT Edge: Ļauj Edge ierīcēs izvietot un palaist Azure pakalpojumus, piemēram, Azure Machine Learning un Azure Stream Analytics.

Rīku ieteikumi:* K3s: Viegls Kubernetes, kas ir lieliski piemērots konteinerizētu lietojumprogrammu izvietošanai ierobežotu resursu perifērijas ierīcēs. bash # K3s instalēšana (piemērs) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Padoms: K3s izmantošana var vienkāršot perifērijas mezglu izvietošanu un pārvaldību, uzlabojot lietojumprogrammu pārnesamību un mērogojamību.

• EdgeX Foundry: Atvērtā pirmkoda perifērijas skaitļošanas platforma, kas ir piemērota scenārijiem, kuriem nepieciešams savienot dažādas ierīces un protokolus. Padoms: EdgeX Foundry nodrošina bagātīgu API un SDK klāstu, kas var ērti integrēt dažādas ierīces un lietojumprogrammas.
• Eclipse IoT: Eclipse nodrošina dažādus IoT un perifērijas skaitļošanas projektus, tostarp Kura, Paho un Californium. Šie projekti var palīdzēt ātri izveidot perifērijas skaitļošanas risinājumus.

III. Perifērijas skaitļošanas drošības rīki un stratēģijas

Perifērijas skaitļošanas sadalītais raksturs rada jaunus drošības izaicinājumus. Ir svarīgi aizsargāt perifērijas mezglu un datu drošību.

Labākā prakse:

• Ierīces autentifikācija: Pārliecinieties, vai tikai autorizētas ierīces var izveidot savienojumu ar perifērijas tīklu.
• Datu šifrēšana: Šifrējiet datus, kas tiek pārsūtīti un glabāti perifērijas mezglos.
• Piekļuves kontrole: Ieviesiet stingras piekļuves kontroles politikas, lai ierobežotu piekļuvi sensitīviem datiem.
• Ievainojamības pārvaldība: Regulāri atjauniniet perifērijas mezglu programmatūru un aparātprogrammatūru, lai novērstu drošības ievainojamības.
• Ielaušanās atklāšana: Izvietojiet ielaušanās atklāšanas sistēmu, lai uzraudzītu ļaunprātīgas darbības perifērijas tīklā.

Resursu ieteikumi:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow dalījās ar 6 perifērijas skaitļošanas drošības stratēģijām no TechTarget, kas aptver datu šifrēšanu, piekļuves kontroli, ierīču pārvaldību un citus aspektus. Skatīt saiti: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec diskusija par 5G SA drošību: @ThalesDigiSec uzsvēra privāto šķēļu, uzlabotas drošības un perifērijas skaitļošanas izmantošanas nozīmi 5G SA, un minēja PQC gatavu identitāti. Tas uzsver nepieciešamību pēc drošas perifērijas skaitļošanas. Skatīt saiti: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Perifērijas skaitļošana un mākslīgais intelekts

Perifērijas skaitļošana nodrošina jaunas iespējas mākslīgajam intelektam. Palaižot AI modeļus perifērijas mezglos, var panākt reāllaika secinājumus un lēmumu pieņemšanu, nepārsūtot datus uz mākoni.

Pielietojuma scenāriji:

• Viedā uzraudzība: Palaižiet sejas atpazīšanas un objektu noteikšanas modeļus perifērijas mezglos, lai nodrošinātu reāllaika uzraudzību un trauksmes signālus.
• Autonomā braukšana: Palaižiet uztveres un lēmumu pieņemšanas modeļus transportlīdzekļos, lai nodrošinātu autonomās braukšanas funkcijas.
• Rūpnieciskā automatizācija: Palaižiet kļūdu prognozēšanas un optimizācijas modeļus ražošanas līnijās, lai uzlabotu ražošanas efektivitāti.

Rīku ieteikumi:

• TensorFlow Lite: Vieglā TensorFlow versija, kas var palaist AI modeļus perifērijas ierīcēs.

  # TensorFlow Lite piemēra kods (vienkāršots)
  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 mobilā versija, ko var izmantot PyTorch modeļu izvietošanai perifērijas ierīcēs.
• OpenVINO™ Toolkit: Intel izstrādāts rīku komplekts, ko izmanto AI modeļu optimizācijai un izvietošanai, un tas var nodrošināt vislabāko veiktspēju Intel perifērijas ierīcēs.
• Arrow Electronics AI rīku ķēde un sistēmas moduļi: @Arrow_dot_com pieminēja savu AI rīku ķēdi un sistēmas moduļus, kas paredzēti, lai paātrinātu izstrādi un uzlabotu malu skaitļošanas efektivitāti. Uzziniet vairāk: http://arw.li/6018hJZys

Padomi:

• Modeļa optimizācija: Optimizējiet AI modeļus perifērijas ierīču resursu ierobežojumiem, samazinot modeļa izmēru un aprēķinu sarežģītību.
• Modeļa kvantēšana: Pārveidojiet peldošā komata modeļus par veselu skaitļu modeļiem, samazinot atmiņas nospiedumu un aprēķinu izmaksas.

Pieci, malu aprēķini lietu internetā (IoT) un rūpnieciskajā lietu internetā (IIoT)

Malu aprēķinu un lietu interneta un rūpnieciskā lietu interneta kombinācija ir radījusi daudzus jaunus lietojumu scenārijus.

Lietojumu scenāriji:

• Viedā lauksaimniecība: Izmantojiet sensorus, lai savāktu datus, piemēram, augsnes mitrumu un temperatūru, un analizējiet tos, izmantojot malu mezglus, lai panāktu precīzu apūdeņošanu un mēslošanu.
• Viedā ražošana: Izmantojiet sensorus, lai uzraudzītu iekārtu statusu ražošanas līnijās, un izmantojiet malu mezglus, lai prognozētu kļūmes un veiktu profilaktisko apkopi.
• Viedās pilsētas: Izmantojiet sensorus, lai savāktu datus, piemēram, satiksmes plūsmu un gaisa kvalitāti, un analizējiet tos, izmantojot malu mezglus, lai optimizētu pilsētas pārvaldību un transporta darbību.

Ieteicamie rīki:

• Lantronix drošās rūpnieciskās IoT vārtejas: @lantronix nodrošina rūpnieciskās IoT vārtejas, ko izmanto sadalīto digitālo aktīvu digitalizācijai, nodrošinot reāllaika redzamību un kontroli. Skatiet saites: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) un https://bit.ly/49UV6yy (Eiropa, Tuvie Austrumi un Āfrika)
• 4C Analytics EdgeEssentials: @4CAnalytics iesaka EdgeEssentials, kas nodrošina reāllaika statusu katram darbam un iekārtai rūpnīcā, palīdzot atklāt slēpto produktivitāti. Uzziniet vairāk: https://bit.ly/4m0Qbif
• IoTBreakthrough ieteiktie malu aprēķinu risinājumi: @IoTBreakthrough dalījās ar 7 labākajiem malu aprēķinu risinājumiem IoT ierīcēm. Skatiet saites: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Padomi:

• Datu pirmapstrāde: Veiciet sensoru datu pirmapstrādi malu mezglos, piemēram, trokšņu filtrēšanu, noviržu korekciju utt., lai uzlabotu datu kvalitāti.
• Reāllaika analīze: Veiciet reāllaika analīzi malu mezglos, piemēram, anomāliju noteikšanu, tendenču prognozēšanu utt., lai savlaicīgi atklātu problēmas un veiktu pasākumus.

Seši, Web3 un malu aprēķiniMalu skaitļošana var nodrošināt ātrāku ātrumu, mazāku latentumu un lielāku drošību Web3 lietojumprogrammām.

Pielietojuma scenāriji:

• Decentralizēta krātuve: Datu glabāšana malu mezglos, lai realizētu decentralizētu krātuvi, uzlabojot datu pieejamību un drošību.
• Decentralizēta skaitļošana: Skaitļošanas uzdevumu piešķiršana malu mezgliem, lai realizētu decentralizētu skaitļošanu, uzlabojot skaitļošanas efektivitāti un mērogojamību.
• Malu AI + Web3: Piemēram, @GaySimonej minēja AI izmantošanu kafijas krūzīšu modeļu atpazīšanai latte mākslai, parādot malu AI inovatīvu pielietojumu Web3 vidē.

Piezīmes:

• Pašlaik Web3 + malu skaitļošanas kombinācija joprojām ir agrīnā stadijā, un pareizas platformas un tehnoloģiju izvēle ir ļoti svarīga.
• Jāpievērš uzmanība tādām tehnoloģijām kā decentralizēta identitāte (DID), lai nodrošinātu lietotāju identitātes pārbaudi un datu privātuma aizsardzību malu skaitļošanas vidē. @its_EveWeb3 minēja identitātes, inteliģences un likviditātes nozīmi Web3, kas ir cieši saistīts ar malu skaitļošanu.

Septiņi, kopsavilkums

Malu skaitļošana ir strauji augoša joma, kas ir pilna ar iespējām un izaicinājumiem. Izvēloties pareizos rīkus un resursus un apvienojot tos ar praktiskiem pielietojuma scenārijiem, jūs varat izveidot efektīvus, drošus un mērogojamus malu skaitļošanas risinājumus. Ceru, ka šis raksts sniedza jums noderīgu informāciju un norādījumus, un novēlu jums panākumus malu skaitļošanas ceļā!Atcerieties, ka nepārtraukta mācīšanās un prakse ir atslēga uz Edge Computing tehnoloģiju apguvi. Veiksmi!