Избрани практични алатки и ресурси за Edge Computing: Забрзајте го вашето патување во пресметување на работ

Edge Computing сè повеќе станува основна технологија во областите како што се Интернет на нештата (IoT), вештачка интелигенција (AI) и Web3. Ја турка компјутерската моќ до работ каде што се генерираат податоците, со што се намалува латентноста, се подобрува ефикасноста и се зголемува безбедноста. Оваа статија ќе ви избере некои практични алатки и ресурси за да ви помогне подобро да го разберете и примените Edge Computing.

I. Основно разбирање и дизајн на архитектурата на Edge Computing

Пред да се нурнеме во алатките, прво да ги разгледаме основните концепти на Edge Computing. Основната идеја на Edge Computing е да се обработуваат податоците во близина на изворот на податоци, избегнувајќи пренос на сите податоци во облакот, со што се намалуваат барањата за пропусен опсег на мрежата и латентноста. Типична архитектура на Edge Computing може да вклучува неколку слоеви:

1. Слој на уреди: Терминални уреди кои генерираат податоци, како што се сензори, камери, индустриски контролни уреди итн.
2. Слој на работни јазли: Работни сервери или портали кои се наоѓаат во близина на уредите и се одговорни за собирање, обработка и анализа на податоците.
3. Слој на облак: Обезбедува централизирано управување, складирање и можности за анализа, обично се користи за справување со сложени задачи што работните јазли не можат да ги обработат.

Практични совети:

• Разберете ги потребите: Пред да дизајнирате архитектура на Edge Computing, разјаснете ги вашите сценарија за апликација и специфичните потреби. На пример, за апликации за мониторинг во реално време кои бараат ниска латентност, работните јазли треба да имаат силна компјутерска моќ.
• Безбедност: Безбедноста на работните јазли е од клучно значење. Осигурајте се дека се преземени соодветни безбедносни мерки, како што се шифрирање на податоците, автентикација и контрола на пристап.
• Проширливост: Архитектурата на Edge Computing треба да има добра проширливост за лесно да додавате нови работни јазли како што расте бизнисот.

Препорачани ресурси:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): Споделувањето на @Inteliot ја спомена референтната архитектура на Edge Computing на Intel. Оваа архитектура обезбедува модуларен метод на дизајнирање кој може да им помогне на компаниите да изградат проширливи и безбедни решенија за Edge Computing. Погледнете ја врската: http://intel.ly/30n3NNg
• „Зошто Edge Computing не е нова работа“: Статијата споделена од @KGlovesLinux ја објаснува еволуцијата на концептот „Edge Computing“, што помага да се разбере суштината на Edge Computing. Погледнете ја врската: https://bit.ly/4rLYVwe
• Решенија за Edge Computing на MiTAC: @embedded_comp спомена дека MiTAC демонстрираше проширливи индустриски решенија за Edge Computing. Можете да ја следите линијата на производи на MiTAC за да дознаете повеќе за нивната практика во индустриската област.

II. Платформи и рамки за Edge Computing

Изборот на соодветна платформа и рамка за Edge Computing е клучен за успешно распоредување на апликациите за Edge Computing. Еве неколку популарни избори:

1. Kubernetes (K8s): Фактички стандард за оркестрација на контејнери, може да се користи за распоредување и управување со контејнеризирани апликации на работните јазли. K3s е лесна верзија на Kubernetes, посоодветна за работни средини со ограничени ресурси.
2. EdgeX Foundry: Платформа за Edge Computing со отворен код, обезбедува флексибилна рамка што може да се користи за поврзување и управување со различни работни уреди.
3. AWS IoT Greengrass: Ви овозможува да извршувате AWS Lambda функции на локални уреди и безбедно да комуницирате со облакот.
4. Azure IoT Edge: Ви овозможува да распоредувате и извршувате Azure услуги на работните уреди, како што се Azure Machine Learning и Azure Stream Analytics.

Препорачани алатки:* K3s: Лесна верзија на Kubernetes, многу погодна за распоредување на контејнеризирани апликации на уреди на работ со ограничени ресурси. bash # Инсталирање на K3s (пример) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Совет: Користењето на K3s може да го поедностави распоредувањето и управувањето со работните јазли, подобрувајќи ја преносливоста и скалабилноста на апликациите.

• EdgeX Foundry: Платформа за пресметување на работ со отворен код, погодна за сценарија кои бараат поврзување на повеќе уреди и протоколи. Совет: EdgeX Foundry обезбедува богати API и SDK, кои можат лесно да се интегрираат со различни уреди и апликации.
• Eclipse IoT: Eclipse обезбедува различни IoT и проекти за пресметување на работ, вклучувајќи ги Kura, Paho и Californium. Овие проекти можат да ви помогнат брзо да изградите решенија за пресметување на работ.

III. Алатки и стратегии за безбедност на пресметување на работ

Дистрибуираната природа на пресметувањето на работ носи нови безбедносни предизвици. Заштитата на безбедноста на работните јазли и податоците е од клучно значење.

Најдобри практики:

• Автентикација на уреди: Осигурете се дека само овластени уреди можат да се поврзат на работната мрежа.
• Шифрирање на податоци: Шифрирајте ги податоците што се пренесуваат и складираат на работните јазли.
• Контрола на пристап: Спроведете строги политики за контрола на пристап за да го ограничите пристапот до чувствителни податоци.
• Управување со ранливости: Навремено ажурирајте го софтверот и фирмверот на работните јазли за да ги поправите безбедносните пропусти.
• Детекција на упади: Распоредете системи за откривање упади за да ги следите малициозните активности во работната мрежа.

Препорачани ресурси:

• 6 Стратегии за безбедност на пресметување на работ (TechTarget): @RecipeGrow сподели 6 стратегии за безбедност на пресметување на работ од TechTarget, кои опфаќаат шифрирање на податоци, контрола на пристап, управување со уреди и други аспекти. Погледнете ја врската: http://bit.ly/3h7NL1M
• Дискусија на Thales DigiSec за безбедноста на 5G SA: @ThalesDigiSec ја нагласи важноста од користење на посветени парчиња, напредна безбедност и пресметување на работ во 5G SA и спомена PQC подготвен идентитет. Ова ја нагласува потребата за безбедно пресметување на работ. Погледнете ја врската: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Пресметување на работ и вештачка интелигенција

Пресметувањето на работ обезбедува нови можности за вештачката интелигенција. Со извршување на AI модели на работните јазли, може да се постигне заклучување и одлучување во реално време, без потреба од пренос на податоци во облакот.

Сценарија за апликација:

• Интелигентен мониторинг: Извршете модели за препознавање лица и откривање објекти на работните јазли за да постигнете мониторинг и алармирање во реално време.
• Автономно возење: Извршете модели за перцепција и одлучување на возилата за да постигнете автономни функции за возење.
• Индустриска автоматизација: Извршете модели за предвидување дефекти и оптимизација на производните линии за да ја подобрите ефикасноста на производството.

Препорачани алатки:

• TensorFlow Lite: Лесна верзија на TensorFlow, која може да извршува AI модели на работните уреди.

  # Пример код на TensorFlow Lite (поедноставен)
  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: Мобилна верзија на PyTorch, која може да се користи за распоредување на PyTorch модели на периферни уреди.
• OpenVINO™ Toolkit: Пакет алатки развиен од Intel, за оптимизирање и распоредување на AI модели, може да добие најдобри перформанси на периферните уреди на Intel.
• AI синџир на алатки и системи на модули на Arrow Electronics: @Arrow_dot_com ги спомена нивните AI синџири на алатки и системски модули, кои имаат за цел да го забрзаат развојот и да ја подобрат ефикасноста на edge computing. Дознајте повеќе: http://arw.li/6018hJZys

Совети:

• Оптимизација на моделот: За ограничувањата на ресурсите на периферните уреди, оптимизирајте ги AI моделите за да ја намалите големината на моделот и сложеноста на пресметувањето.
• Квантизација на моделот: Конвертирајте ги моделите со подвижна запирка во модели со цели броеви за да ја намалите употребата на меморијата и трошоците за пресметување.

Пет. Примена на Edge Computing во Интернет на нештата (IoT) и Индустриски Интернет на нештата (IIoT)

Комбинацијата на edge computing со Интернет на нештата и Индустриски Интернет на нештата поттикна многу нови сценарија за апликации.

Сценарија за апликации:

• Паметно земјоделство: Користете сензори за собирање податоци како што се влажноста на почвата, температурата итн., анализирајте ги преку edge јазли за да постигнете прецизно наводнување и оплодување.
• Паметно производство: Користете сензори за да го следите статусот на опремата на производната линија, користете edge јазли за предвидување на дефекти и превентивно одржување.
• Паметни градови: Користете сензори за собирање податоци како што се сообраќајот, квалитетот на воздухот итн., анализирајте ги преку edge јазли за да го оптимизирате управувањето со градот и сообраќајот.

Препораки за алатки:

• Безбеден индустриски IoT gateway на Lantronix: @lantronix обезбедува индустриски IoT gateway за дигитализирање на дистрибуирани средства, со видливост и контрола во реално време. Погледнете ја врската: https://bit.ly/4teos2j (Америка) и https://bit.ly/49UV6yy (Европа, Блискиот Исток и Африка)
• EdgeEssentials на 4C Analytics: @4CAnalytics го препорача EdgeEssentials, кој обезбедува статус во реално време на секоја работа и машина во фабриката, помагајќи да се открие скриената продуктивност. Дознајте повеќе: https://bit.ly/4m0Qbif
• Решение за edge computing препорачано од IoTBreakthrough: @IoTBreakthrough сподели 7 врвни решенија за edge computing за IoT уреди. Погледнете ја врската: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Совети:

• Претходна обработка на податоци: Извршете претходна обработка на податоците од сензорите на edge јазлите, како што се филтрирање на шум, корекција на отстапувања итн., за да го подобрите квалитетот на податоците.
• Анализа во реално време: Извршете анализа во реално време на edge јазлите, како што се откривање аномалии, предвидување трендови итн., за да откриете проблеми навреме и да преземете мерки.

Шест. Web3 и Edge ComputingСценарија за апликација:

• Децентрализирано складирање: Складирање на податоци на edge јазли, реализирање на децентрализирано складирање, подобрување на достапноста и безбедноста на податоците.
• Децентрализирано пресметување: Доделување на пресметковни задачи на edge јазли, реализирање на децентрализирано пресметување, подобрување на ефикасноста на пресметувањето и скалабилноста.
• Edge AI + Web3: На пример, @GaySimonej спомена користење на AI за препознавање на шари на чаши за кафе за уметност на лате, што демонстрира иновативни апликации на edge AI во Web3 околина.

Мерки на претпазливост:

• Во моментов, комбинацијата на Web3 + edge computing е сè уште во рана фаза, а изборот на соодветна платформа и технолошки стек е од клучно значење.
• Потребно е да се обрне внимание на технологиите како што е децентрализираниот идентитет (DID) за да се обезбеди автентикација на корисничкиот идентитет и заштита на приватноста на податоците во edge computing околина. @its_EveWeb3 спомена дека идентитетот, интелигенцијата и ликвидноста се важни во Web3, што е тесно поврзано со edge computing.

Седум, Заклучок

Edge computing е област која брзо се развива и е полна со можности и предизвици. Со избирање на вистинските алатки и ресурси и комбинирање со практични сценарија за апликација, можете да изградите ефикасни, безбедни и скалабилни edge computing решенија. Се надеваме дека овој напис ви даде некои корисни информации и насоки, и ви посакуваме успех на вашиот пат кон edge computing!Запомнете, континуираното учење и пракса се клучни за совладување на технологијата на edge computing. Со среќа!