Utvalgte verktøy og ressurser for Edge Computing: Akselerer din reise innen edge computing

Edge computing blir i økende grad en kjerneteknologi innen felt som Internet of Things (IoT), kunstig intelligens (AI) og Web3. Det skyver databehandlingskraften til kanten der data genereres, og reduserer dermed ventetid, øker effektiviteten og forbedrer sikkerheten. Denne artikkelen vil gi deg et utvalg av praktiske verktøy og ressurser for å hjelpe deg med å bedre forstå og anvende edge computing.

1. Grunnleggende forståelse og arkitekturdesign for Edge Computing

Før vi dykker ned i verktøyene, la oss først se på noen grunnleggende konsepter innen edge computing. Kjernen i edge computing er å behandle data nær datakilden, og unngå å overføre alle data til skyen, og dermed redusere behovet for nettverksbåndbredde og ventetid. En typisk edge computing-arkitektur kan omfatte følgende lag:

1. Enhetslag: Terminalenheter som sensorer, kameraer, industrielle kontrollelementer osv. som genererer data.
2. Edge node-lag: Edge-servere eller gateways som er plassert i nærheten av enhetene og er ansvarlige for å samle inn, behandle og analysere data.
3. Skylag: Gir sentralisert administrasjon, lagring og analysefunksjoner, og brukes vanligvis til å håndtere komplekse oppgaver som edge-noder ikke kan håndtere.

Praktiske råd:

• Forstå behovene: Før du designer en edge computing-arkitektur, må du avklare brukstilfellet og spesifikke behov. For eksempel, for sanntidsovervåkingsapplikasjoner som krever lav ventetid, må edge-noden ha kraftig databehandlingskraft.
• Sikkerhet: Sikkerheten til edge-noder er avgjørende. Sørg for å bruke passende sikkerhetstiltak, som datakryptering, autentisering og tilgangskontroll.
• Skalerbarhet: Edge computing-arkitekturen skal ha god skalerbarhet, slik at nye edge-noder enkelt kan legges til etter hvert som virksomheten vokser.

Anbefalte ressurser:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot delte Intels edge computing-referansearkitektur. Denne arkitekturen gir en modulær designmetode som kan hjelpe bedrifter med å bygge skalerbare og sikre edge computing-løsninger. Se lenken: http://intel.ly/30n3NNg
• «Hvorfor edge computing ikke er noe nytt»: Artikkelen delt av @KGlovesLinux forklarer utviklingen av konseptet «edge computing», som bidrar til å forstå essensen av edge computing. Se lenken: https://bit.ly/4rLYVwe
• MiTACs edge computing-løsninger: @embedded_comp nevnte at MiTAC demonstrerte skalerbare industrielle edge computing-løsninger. Du kan følge med på MiTACs produktlinje for å lære om deres praksis innen industriområdet.

2. Edge Computing-plattformer og rammeverk

Å velge riktig edge computing-plattform og rammeverk er nøkkelen til å lykkes med å distribuere edge computing-applikasjoner. Her er noen populære valg:

1. Kubernetes (K8s): De facto-standarden for containerorkestrering, som kan brukes til å distribuere og administrere containeriserte applikasjoner på edge-noder. K3s er en lettvektsversjon av Kubernetes som er bedre egnet for ressursbegrensede edge-miljøer.
2. EdgeX Foundry: En åpen kildekode edge computing-plattform som gir et fleksibelt rammeverk som kan brukes til å koble til og administrere ulike edge-enheter.
3. AWS IoT Greengrass: Lar deg kjøre AWS Lambda-funksjoner på lokale enheter og samhandle sikkert med skyen.
4. Azure IoT Edge: Lar deg distribuere og kjøre Azure-tjenester, som Azure Machine Learning og Azure Stream Analytics, på edge-enheter.

Anbefalte verktøy:* K3s: En lettvekts Kubernetes, ideell for å distribuere containeriserte applikasjoner på ressursbegrensede edge-enheter. bash # Installer K3s (eksempel) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Tips: Bruk av K3s kan forenkle distribusjon og administrasjon av edge-noder, og forbedre applikasjonens portabilitet og skalerbarhet.

• EdgeX Foundry: En åpen kildekode edge computing-plattform, egnet for scenarier som krever tilkobling av flere enheter og protokoller. Tips: EdgeX Foundry tilbyr rike APIer og SDKer, som kan brukes til å enkelt integrere ulike enheter og applikasjoner.
• Eclipse IoT: Eclipse tilbyr ulike IoT- og edge computing-prosjekter, inkludert Kura, Paho og Californium. Disse prosjektene kan hjelpe deg med å raskt bygge edge computing-løsninger.

III. Sikkerhetsverktøy og -strategier for edge computing

Den distribuerte naturen til edge computing gir nye sikkerhetsutfordringer. Det er avgjørende å beskytte sikkerheten til edge-noder og data.

Beste praksis:

• Enhetsautentisering: Sørg for at bare autoriserte enheter kan koble seg til edge-nettverket.
• Datakryptering: Krypter data som overføres og lagres på edge-noder.
• Tilgangskontroll: Implementer strenge tilgangskontrollpolicyer for å begrense tilgangen til sensitive data.
• Sårbarhetsadministrasjon: Oppdater programvare og firmware på edge-noder i tide for å fikse sikkerhetshull.
• Intrusjonsdeteksjon: Implementer et system for inntrengingsdeteksjon for å overvåke ondsinnet aktivitet i edge-nettverket.

Ressursanbefalinger:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow delte 6 edge computing-sikkerhetsstrategier fra TechTarget, som dekker datakryptering, tilgangskontroll, enhetsadministrasjon og mer. Se lenken: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec-diskusjon om 5G SA-sikkerhet: @ThalesDigiSec understreket viktigheten av å bruke dedikerte slices, avansert sikkerhet og edge computing i 5G SA, og nevnte PQC-klar identitet. Dette understreker behovet for sikker edge computing. Se lenken: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Edge computing og kunstig intelligens

Edge computing gir nye muligheter for kunstig intelligens. Ved å kjøre AI-modeller på edge-noder kan man oppnå sanntidsinferens og beslutningstaking uten å måtte overføre data til skyen.

Bruksområder:

• Smart overvåking: Kjør ansiktsgjenkjenning og objektgjenkjenningsmodeller på edge-noder for å oppnå sanntidsovervåking og alarmer.
• Autonom kjøring: Kjør persepsjons- og beslutningsmodeller på kjøretøyer for å oppnå autonome kjørefunksjoner.
• Industriell automatisering: Kjør feilprediksjons- og optimaliseringsmodeller på produksjonslinjer for å forbedre produksjonseffektiviteten.

Verktøyanbefalinger:

• TensorFlow Lite: En lettvektsversjon av TensorFlow som kan kjøre AI-modeller på edge-enheter.

  # TensorFlow Lite eksempelkode (forenklet)
  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: Den mobile versjonen av PyTorch, som kan brukes til å distribuere PyTorch-modeller på edge-enheter.
• OpenVINO™ Toolkit: Et verktøysett utviklet av Intel for å optimalisere og distribuere AI-modeller, og kan oppnå optimal ytelse på Intels edge-enheter.
• Arrow Electronics' AI-verktøykjede og System on Modules: @Arrow_dot_com nevnte deres AI-verktøykjede og systemmoduler, som er designet for å akselerere utviklingen og forbedre effektiviteten av edge computing. Lær mer: http://arw.li/6018hJZys

Tips:

• Modelloptimalisering: Optimaliser AI-modeller for ressursbegrensningene til edge-enheter, reduser modellstørrelsen og beregningskompleksiteten.
• Modellkvantisering: Konverter flyttallsmodeller til heltallsmodeller for å redusere minnebruk og beregningskostnader.

Fem, Edge Computing i Internet of Things (IoT) og Industrial Internet of Things (IIoT)

Kombinasjonen av edge computing med IoT og Industrial IoT har gitt opphav til mange nye applikasjonsscenarier.

Applikasjonsscenarier:

• Smart landbruk: Bruk sensorer til å samle inn data som jordfuktighet og temperatur, analyser dem gjennom edge-noder for å oppnå presis vanning og gjødsling.
• Smart produksjon: Bruk sensorer til å overvåke utstyrsstatusen på produksjonslinjen, og bruk edge-noder for feilprediksjon og forebyggende vedlikehold.
• Smarte byer: Bruk sensorer til å samle inn data som trafikkmengde og luftkvalitet, og analyser dem gjennom edge-noder for å optimalisere byadministrasjon og trafikkdrift.

Verktøyanbefalinger:

• Lantronix' sikre industrielle IoT-gateway: @lantronix tilbyr industrielle IoT-gatewayer for digitalisering av distribuerte ressurser, med sanntidssynlighet og kontrollfunksjoner. Sjekk lenken: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) og https://bit.ly/49UV6yy (Europa, Midtøsten og Afrika)
• 4C Analytics' EdgeEssentials: @4CAnalytics anbefalte EdgeEssentials, som gir sanntidsstatus for hver jobb og maskin i fabrikken, og hjelper til med å oppdage skjult produktivitet. Lær mer: https://bit.ly/4m0Qbif
• IoTBreakthroughs anbefalte edge computing-løsninger: @IoTBreakthrough delte 7 topp edge computing-løsninger for IoT-enheter. Sjekk lenken: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Tips:

• Dataforbehandling: Forbehandle sensordata på edge-noder, for eksempel filtrering av støy, korrigering av skjevheter osv., for å forbedre datakvaliteten.
• Sanntidsanalyse: Utfør sanntidsanalyse på edge-noder, for eksempel anomalideteksjon, trendprediksjon osv., for å oppdage problemer i tide og iverksette tiltak.

Seks, Web3 og Edge ComputingEdge Computing kan gi Web3-applikasjoner raskere hastighet, lavere latens og høyere sikkerhet.

Bruksområder:

• Desentralisert lagring: Lagre data på edge-noder for å oppnå desentralisert lagring, forbedre datatilgjengelighet og sikkerhet.
• Desentralisert databehandling: Tildele databehandlingsoppgaver til edge-noder for å oppnå desentralisert databehandling, forbedre databehandlingseffektivitet og skalerbarhet.
• Edge AI + Web3: For eksempel nevnte @GaySimonej bruken av AI for å gjenkjenne kaffekoppmønstre for latte art, som viser innovative applikasjoner av edge AI i et Web3-miljø.

Viktig å merke seg:

• Kombinasjonen av Web3 og edge computing er fortsatt i en tidlig fase, og det er avgjørende å velge riktig plattform og teknologistack.
• Det er nødvendig å ta hensyn til teknologier som desentralisert identitet (DID) for å sikre brukerautentisering og databeskyttelse i edge computing-miljøet. @its_EveWeb3 nevnte viktigheten av identitet, intelligens og likviditet i Web3, som er nært knyttet til edge computing.

VII. Oppsummering

Edge computing er et raskt voksende felt, fullt av muligheter og utfordringer. Ved å velge de riktige verktøyene og ressursene, og kombinere dem med praktiske bruksområder, kan du bygge effektive, sikre og skalerbare edge computing-løsninger. Håper denne artikkelen har gitt deg nyttig informasjon og veiledning, og ønsker deg lykke til på veien til edge computing!Husk at kontinuerlig læring og praksis er nøkkelen til å mestre edge computing-teknologi. Lykke til!