Edge Computing 实用工具与资源精选：加速你的边缘计算之旅

Захын тооцоолол нь IoT (Internet of Things), хиймэл оюун ухаан (AI), Web3 зэрэг салбаруудын гол технологи болж байна. Энэ нь тооцоолох хүчин чадлыг өгөгдөл үүсгэж буй зах руу түлхэж, сааталтыг бууруулж, үр ашгийг дээшлүүлж, аюулгүй байдлыг сайжруулдаг. Энэхүү нийтлэл нь захын тооцооллыг илүү сайн ойлгож, хэрэглэхэд тань туслах хэрэгтэй хэрэгслүүд болон нөөцийг сонгон танилцуулж байна.

一、边缘计算基础理解与架构设计

Хэрэгслүүдийг гүнзгий судлахаасаа өмнө захын тооцооллын үндсэн ойлголтуудыг эргэн саная. Захын тооцооллын гол санаа нь өгөгдлийн эх үүсвэрийн ойролцоо боловсруулалт хийж, бүх өгөгдлийг үүл рүү дамжуулахаас зайлсхийж, сүлжээний зурвасын өргөний хэрэгцээ болон сааталтыг бууруулах явдал юм. Захын тооцооллын ердийн архитектур нь дараах хэд хэдэн давхаргыг агуулж болно:

1. 设备层： Мэдрэгч, камер, үйлдвэрийн хяналтын төхөөрөмж гэх мэт өгөгдөл үүсгэдэг эцсийн төхөөрөмжүүд.
2. 边缘节点层： Төхөөрөмжийн ойролцоо байрлах, өгөгдөл цуглуулах, боловсруулах, шинжлэх үүрэгтэй захын сервер эсвэл гарц.
3. 云端层： Төвлөрсөн удирдлага, хадгалах, шинжлэх чадварыг хангадаг бөгөөд ихэвчлэн захын зангилаанууд шийдвэрлэж чадахгүй нарийн төвөгтэй ажлуудыг шийдвэрлэхэд ашиглагддаг.

Практик зөвлөмж:

• 理解需求： Захын тооцооллын архитектурыг зохион бүтээхээсээ өмнө хэрэглээний хувилбар болон тодорхой хэрэгцээгээ тодорхойл. Жишээлбэл, бага саатал шаардлагатай бодит цагийн хяналтын хэрэглээний хувьд захын зангилаа нь хүчтэй тооцоолох чадвартай байх шаардлагатай.
• 安全性： Захын зангилааны аюулгүй байдал маш чухал. Өгөгдөл шифрлэх, баталгаажуулах, хандалтын хяналт гэх мэт зохих аюулгүй байдлын арга хэмжээг авч байгаа эсэхээ шалгаарай.
• 可扩展性： Захын тооцооллын архитектур нь бизнесийн өсөлттэй холбоотойгоор шинэ захын зангилааг хялбархан нэмэх боломжтой байхаар өргөжих чадвартай байх ёстой.

Нөөцийн зөвлөмж:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel)： @Inteliot нь Intel-ийн захын тооцооллын лавлагаа архитектурыг дурдсан. Энэхүү архитектур нь модульчлагдсан загварыг хангаж, аж ахуйн нэгжүүдэд өргөжих боломжтой, аюулгүй захын тооцооллын шийдлийг бий болгоход тусалдаг. Холбоосыг үзэх: http://intel.ly/30n3NNg
• 《为何边缘计算并非新生事物》: @KGlovesLinux-ийн хуваалцсан нийтлэлд "захын тооцоолол" гэсэн ойлголтын хувьслыг тайлбарласан бөгөөд энэ нь захын тооцооллын мөн чанарыг ойлгоход тусална. Холбоосыг үзэх: https://bit.ly/4rLYVwe
• MiTAC 的边缘计算解决方案： @embedded_comp нь MiTAC-ийн өргөжих боломжтой үйлдвэрлэлийн захын тооцооллын шийдлийг үзүүлсэн гэж дурдсан. MiTAC-ийн бүтээгдэхүүний шугамыг анхаарч, үйлдвэрлэлийн салбарт хэрхэн хэрэгжүүлж байгааг мэдэж аваарай.

二、边缘计算平台与框架

Тохиромжтой захын тооцооллын платформ болон фрэймворкийг сонгох нь захын тооцооллын хэрэглээг амжилттай байршуулах гол түлхүүр юм. Дараах нь зарим түгээмэл сонголтууд юм.

1. Kubernetes (K8s)： Контейнер зохион байгуулалтын бодит стандарт бөгөөд захын зангилаан дээр контейнержуулсан програмыг байршуулах, удирдах боломжтой. K3s бол Kubernetes-ийн хөнгөн хувилбар бөгөөд нөөц хязгаарлагдмал захын орчинд илүү тохиромжтой.
2. EdgeX Foundry： Нээлттэй эхийн захын тооцооллын платформ бөгөөд янз бүрийн захын төхөөрөмжийг холбох, удирдах уян хатан фрэймворкийг хангадаг.
3. AWS IoT Greengrass： AWS Lambda функцийг локал төхөөрөмж дээр ажиллуулах, үүлтэй аюулгүй харилцах боломжийг олгодог.
4. Azure IoT Edge： Azure Machine Learning болон Azure Stream Analytics зэрэг Azure үйлчилгээг захын төхөөрөмж дээр байршуулах, ажиллуулах боломжийг олгодог.

Хэрэгслийн зөвлөмж:

• K3s: Kubernetes-ийн хөнгөн хувилбар бөгөөд нөөц хязгаарлагдмал ирмэгийн төхөөрөмж дээр контейнержуулсан програмуудыг байрлуулахад тохиромжтой.

  # K3s суулгах (жишээ)
  curl -sfL https://get.k3s.io | sh -
  

  Зөвлөмж: K3s-ийг ашиглах нь ирмэгийн зангилааны байршуулалт, удирдлагыг хялбаршуулж, програмын зөөвөрлөх чадвар, өргөтгөх чадварыг сайжруулдаг.
• EdgeX Foundry: Олон төрлийн төхөөрөмж, протоколыг холбох шаардлагатай нөхцөлд тохиромжтой нээлттэй эхийн ирмэгийн тооцооллын платформ. Зөвлөмж: EdgeX Foundry нь олон төрлийн API болон SDK-г хангадаг бөгөөд энэ нь төрөл бүрийн төхөөрөмж, програмуудыг нэгтгэхэд хялбар болгодог.
• Eclipse IoT: Eclipse нь Kura, Paho, Californium зэрэг IoT болон ирмэгийн тооцооллын янз бүрийн төслүүдийг санал болгодог. Эдгээр төслүүд нь ирмэгийн тооцооллын шийдлийг хурдан бүтээхэд тусална.

Гурав. Ирмэгийн тооцооллын аюулгүй байдлын хэрэгсэл ба стратеги

Ирмэгийн тооцооллын тархмал шинж чанар нь аюулгүй байдлын шинэ сорилтуудыг авчирдаг. Ирмэгийн зангилаа болон өгөгдлийн аюулгүй байдлыг хамгаалах нь нэн чухал юм.

Шилдэг туршлага:

• Төхөөрөмжийн таних: Зөвхөн зөвшөөрөгдсөн төхөөрөмжүүд л ирмэгийн сүлжээнд холбогдох боломжтой эсэхийг шалгаарай.
• Өгөгдөл шифрлэх: Ирмэгийн зангилаан дээр дамжуулагдаж, хадгалагдаж буй өгөгдлийг шифрлэх.
• Хандалтын хяналт: Мэдрэмтгий өгөгдөлд хандах хандалтыг хязгаарлахын тулд хатуу хандалтын хяналтын бодлогыг хэрэгжүүлэх.
• Эмзэг байдлын менежмент: Ирмэгийн зангилааны програм хангамж, firmware-г цаг тухайд нь шинэчилж, аюулгүй байдлын эмзэг байдлыг засах.
• Халдлага илрүүлэх: Ирмэгийн сүлжээнд байгаа хортой үйл ажиллагааг хянахын тулд халдлага илрүүлэх системийг байршуулах.

Нөөцийн зөвлөмж:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow нь TechTarget-аас авсан ирмэгийн тооцооллын аюулгүй байдлын 6 стратегийг хуваалцсан бөгөөд өгөгдөл шифрлэх, хандалтын хяналт, төхөөрөмжийн удирдлага зэргийг хамардаг. Холбоосыг үзэх: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec-ийн 5G SA аюулгүй байдлын талаарх хэлэлцүүлэг: @ThalesDigiSec нь 5G SA-д зориулалтын зүсэлт, дэвшилтэт аюулгүй байдал, ирмэгийн тооцооллыг ашиглахын чухлыг онцолж, PQC-д бэлэн таних тухай дурдсан. Энэ нь аюулгүй ирмэгийн тооцооллын хэрэгцээг онцолж байна. Холбоосыг үзэх: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

Дөрөв. Ирмэгийн тооцоолол ба хиймэл оюун ухаан

Ирмэгийн тооцоолол нь хиймэл оюун ухаанд шинэ боломжуудыг олгодог. AI загварыг ирмэгийн зангилаан дээр ажиллуулснаар өгөгдлийг үүл рүү дамжуулахгүйгээр бодит цаг хугацаанд дүгнэлт хийж, шийдвэр гаргах боломжтой.

Хэрэглээний хувилбарууд:

• Ухаалаг хяналт: Нүүр таних болон объектыг илрүүлэх загварыг ирмэгийн зангилаан дээр ажиллуулж, бодит цаг хугацаанд хяналт тавьж, дохиолол өгөх.
• Автомат жолоодлого: Тээврийн хэрэгсэлд мэдрэх, шийдвэр гаргах загварыг ажиллуулж, автомат жолоодлогын функцийг хэрэгжүүлэх.
• Үйлдвэрлэлийн автоматжуулалт: Үйлдвэрлэлийн шугамд эвдрэл таамаглах, оновчлох загварыг ажиллуулж, үйлдвэрлэлийн үр ашгийг дээшлүүлэх.

Хэрэгслийн зөвлөмж:

• TensorFlow Lite: TensorFlow-ийн хөнгөн хувилбар бөгөөд ирмэгийн төхөөрөмж дээр AI загварыг ажиллуулах боломжтой.

  # TensorFlow Lite жишээ код (хялбаршуулсан)
  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-ийн гар утасны хувилбар нь PyTorch загваруудыг захын төхөөрөмжүүдэд байршуулахад ашиглагдаж болно.
• OpenVINO™ Toolkit: Intel-ээс хөгжүүлсэн AI загваруудыг оновчтой болгож, байршуулах хэрэгсэл бөгөөд Intel-ийн захын төхөөрөмжүүд дээр хамгийн сайн гүйцэтгэлийг олж авах боломжтой.
• Arrow Electronics-ийн AI хэрэгслийн гинжин хэлхээ ба системийн модуль: @Arrow_dot_com нь AI хэрэгслийн гинжин хэлхээ болон системийн модулиудыг дурдсан бөгөөд энэ нь хөгжлийг хурдасгаж, ирмэгийн тооцооллын үр ашгийг дээшлүүлэх зорилготой юм. Дэлгэрэнгүйг эндээс үзнэ үү: http://arw.li/6018hJZys

Зөвлөмж:

• Загварын оновчлол: Захын төхөөрөмжийн нөөцийн хязгаарлалтыг харгалзан AI загварыг оновчтой болгож, загварын хэмжээг багасгаж, тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлыг бууруулна.
• Загварын тоон хэмжээ: Хөвөгч цэгийн загварыг бүхэл тоон загвар болгон хувиргаж, санах ойн хэрэглээ болон тооцооллын зардлыг бууруулна.

Тав. Эд зүйлсийн интернет (IoT) ба үйлдвэрлэлийн эд зүйлсийн интернет (IIoT)-д ирмэгийн тооцооллыг хэрэглэх нь

Ирмэгийн тооцоолол нь эд зүйлсийн интернет болон үйлдвэрлэлийн эд зүйлсийн интернеттэй хослуулан олон шинэ хэрэглээний хувилбарыг бий болгосон.

Хэрэглээний хувилбар:

• Ухаалаг газар тариалан: Хөрсний чийгшил, температур зэрэг мэдээллийг цуглуулахын тулд мэдрэгч ашиглаж, ирмэгийн зангилаагаар дамжуулан дүн шинжилгээ хийж, нарийн усалгаа болон бордоог хэрэгжүүлнэ.
• Ухаалаг үйлдвэрлэл: Үйлдвэрлэлийн шугам дээрх төхөөрөмжийн төлөвийг хянахын тулд мэдрэгч ашиглаж, ирмэгийн зангилаагаар дамжуулан гэмтэл гарч болзошгүйг урьдчилан таамаглаж, урьдчилан сэргийлэх засвар үйлчилгээ хийнэ.
• Ухаалаг хот: Замын хөдөлгөөн, агаарын чанар зэрэг мэдээллийг цуглуулахын тулд мэдрэгч ашиглаж, ирмэгийн зангилаагаар дамжуулан дүн шинжилгээ хийж, хотын менежмент болон тээврийн үйл ажиллагааг оновчтой болгоно.

Хэрэгсэлд өгөх зөвлөмж:

• Lantronix-ийн аюулгүй үйлдвэрлэлийн IoT гарц: @lantronix нь тархмал хөрөнгийг дижиталжуулахад зориулсан үйлдвэрлэлийн IoT гарцыг санал болгож, бодит цагийн харагдац болон хяналтын функцтэй. Холбоосыг үзнэ үү: https://bit.ly/4teos2j (Америк) ба https://bit.ly/49UV6yy (Европ, Ойрхи Дорнод ба Африк)
• 4C Analytics-ийн EdgeEssentials: @4CAnalytics нь EdgeEssentials-ийг санал болгож байгаа бөгөөд энэ нь үйлдвэрийн ажлын байр болон машины бодит цагийн төлөвийг хангаж, далд бүтээмжийг олоход тусалдаг. Дэлгэрэнгүйг эндээс үзнэ үү: https://bit.ly/4m0Qbif
• IoTBreakthrough-ээс өгөх ирмэгийн тооцооллын шийдэл: @IoTBreakthrough нь IoT төхөөрөмжид зориулсан 7 шилдэг ирмэгийн тооцооллын шийдлийг хуваалцсан. Холбоосыг үзнэ үү: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Зөвлөмж:

• Мэдээллийг урьдчилан боловсруулах: Мэдрэгчийн мэдээллийг ирмэгийн зангилаан дээр урьдчилан боловсруулж, жишээлбэл, дуу чимээг шүүж, хазайлтыг засаж, мэдээллийн чанарыг сайжруулна.
• Бодит цагийн дүн шинжилгээ: Ирмэгийн зангилаан дээр бодит цагийн дүн шинжилгээ хийж, жишээлбэл, хэвийн бус байдлыг илрүүлж, чиг хандлагыг урьдчилан таамаглаж, асуудлыг цаг тухайд нь олж илрүүлж, арга хэмжээ авна.

Зургаа. Web3 ба ирмэгийн тооцоололЗахын тооцоолол нь Web3 програмуудад илүү хурдан хурд, бага саатал, өндөр аюулгүй байдлыг хангаж чадна.

Хэрэглээний хувилбарууд:

• Төвлөрсөн бус хадгалах сан: Өгөгдлийг захын зангилаан дээр хадгалж, төвлөрсөн бус хадгалах санг хэрэгжүүлж, өгөгдлийн хүртээмжтэй байдал, аюулгүй байдлыг сайжруулна.
• Төвлөрсөн бус тооцоолол: Тооцоолох ажлыг захын зангилаанд хуваарилж, төвлөрсөн бус тооцооллыг хэрэгжүүлж, тооцоолох үр ашиг, өргөжих чадварыг сайжруулна.
• Захын AI + Web3: Жишээлбэл, @GaySimonej-ийн дурдсанчлан, AI-г аяганы хээг танихын тулд кофе урлалд ашиглах нь Web3 орчинд захын AI-ийн шинэлэг хэрэглээг харуулж байна.

Анхаарах зүйлс:

• Одоогоор Web3+захын тооцооллын хослол нь эрт үе шатандаа байгаа тул тохирох платформ, технологийн стек сонгох нь чухал.
• Захын тооцоолох орчинд хэрэглэгчийн баталгаажуулалт, өгөгдлийн нууцлалыг хангахын тулд төвлөрсөн бус таних (DID) зэрэг технологид анхаарал хандуулах шаардлагатай. @its_EveWeb3 Web3-д таних, оюун ухаан, хөрвөх чадвар чухал гэж дурдсан нь захын тооцоололтой нягт холбоотой.

Долоо. Дүгнэлт

Захын тооцоолол бол хурдацтай хөгжиж буй салбар бөгөөд боломж, сорилтоор дүүрэн байна. Тохиромжтой хэрэгсэл, нөөцийг сонгож, бодит хэрэглээний хувилбартай хослуулснаар та үр ашигтай, аюулгүй, өргөжих боломжтой захын тооцооллын шийдлийг бий болгож чадна. Энэхүү нийтлэл нь танд хэрэгтэй мэдээлэл, зааварчилгааг өгсөн гэж найдаж байна. Захын тооцооллын замд амжилт хүсье! Санах ой, тасралтгүй суралцах, дадлага хийх нь захын тооцооллын технологийг эзэмших гол түлхүүр юм. Амжилт хүсье!