Edge Computing 实用工具与资源精选：加速你的边缘计算之旅

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ (IoT), ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਵੈੱਬ3 ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਨਾਰੇ ਵੱਲ ਧੱਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲੇਟੈਂਸੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਤੁਹਾਡੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਅਤੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਲਾਭਦਾਇਕ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੇਗਾ।

一、边缘计算基础理解与架构设计

ਟੂਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੀਏ। ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸਾਰੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣਾ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਪੱਧਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

设备层： ਸੈਂਸਰ, ਕੈਮਰੇ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਕੰਟਰੋਲ ਉਪਕਰਣ, ਆਦਿ, ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟਰਮੀਨਲ ਉਪਕਰਣ।
边缘节点层： ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸਥਿਤ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਐਜ ਸਰਵਰ ਜਾਂ ਗੇਟਵੇ।
云端层： ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਜ ਨੋਡਸ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

实践建议：

理解需求： ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀਆਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਨਿਗਰਾਨੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, ਐਜ ਨੋਡਸ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
安全性： ਐਜ ਨੋਡਸ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਡਾਟਾ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਰਗੇ ਉਚਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਅਪਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।
可扩展性： ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਐਜ ਨੋਡਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।

资源推荐：

Edge Computing Reference Architecture (Intel)： @Inteliot ਦੀ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੇ Intel ਦੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਰੈਫਰੈਂਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ ਮਾਡਿਊਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲਿੰਕ ਦੇਖੋ: http://intel.ly/30n3NNg
《为何边缘计算并非新生事物》: @KGlovesLinux ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਲੇਖ "ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ" ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਤੱਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲਿੰਕ ਦੇਖੋ: https://bit.ly/4rLYVwe
MiTAC 的边缘计算解决方案： @embedded_comp ਨੇ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਕਿ MiTAC ਨੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਉਦਯੋਗਿਕ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਹੱਲ ਦਿਖਾਇਆ। ਉਦਯੋਗਿਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਲਈ MiTAC ਦੀ ਉਤਪਾਦ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

二、边缘计算平台与框架

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਚੁਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਹਨ:

Kubernetes (K8s)： ਕੰਟੇਨਰ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮਿਆਰ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਜ ਨੋਡਸ 'ਤੇ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। K3s Kubernetes ਦਾ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਭਾਰ ਵਾਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ, ਜੋ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਐਜ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ।
EdgeX Foundry： ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜੋ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AWS IoT Greengrass： ਤੁਹਾਨੂੰ AWS Lambda ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Azure IoT Edge： ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ Azure ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Azure Machine Learning ਅਤੇ Azure Stream Analytics।

工具推荐：* K3s: ਹਲਕਾ ਭਾਰ ਵਾਲਾ Kubernetes, ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਕਿਨਾਰੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ। bash # K3s ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - ਟਿਪ: K3s ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਨਾਰੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

EdgeX Foundry: ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਉਹਨਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਟਿਪ: EdgeX Foundry ਅਮੀਰ API ਅਤੇ SDK ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Eclipse IoT: Eclipse ਵੱਖ-ਵੱਖ IoT ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Kura, Paho ਅਤੇ Californium ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਹੱਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਤੀਜਾ, ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੂਲ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ

ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡੀ ਹੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਵੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਕਿਨਾਰੇ ਨੋਡਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ:

ਡਿਵਾਈਸ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ: ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਅਧਿਕਾਰਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਹੀ ਕਿਨਾਰੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਕਿਨਾਰੇ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰੋ।
ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰੋਲ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰੋਲ ਨੀਤੀਆਂ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਨਾਰੇ ਨੋਡਾਂ ਦੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਫਰਮਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਘੁਸਪੈਠ ਖੋਜ: ਕਿਨਾਰੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਘੁਸਪੈਠ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰੋ।

ਸਰੋਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ:

6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow ਨੇ TechTarget ਤੋਂ 6 ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰੋਲ, ਡਿਵਾਈਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਲਿੰਕ ਦੇਖੋ: http://bit.ly/3h7NL1M
Thales DigiSec ਦੁਆਰਾ 5G SA ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ: @ThalesDigiSec ਨੇ 5G SA ਵਿੱਚ ਸਮਰਪਿਤ ਸਲਾਈਸਿੰਗ, ਉੱਨਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ, ਅਤੇ PQC ਤਿਆਰ ਪਛਾਣ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਲਿੰਕ ਦੇਖੋ: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

ਚੌਥਾ, ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ

ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਿਨਾਰੇ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲ ਚਲਾ ਕੇ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼:

ਸਮਾਰਟ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਅਲਾਰਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਨਾਰੇ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਚਲਾਓ।
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ: ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਹਨਾਂ 'ਤੇ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਚਲਾਓ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: ਉਤਪਾਦਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਨੁਕਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮਾਡਲ ਚਲਾਓ।

ਟੂਲ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ:

TensorFlow Lite: ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਭਾਰ ਵਾਲਾ TensorFlow ਸੰਸਕਰਣ, ਜੋ ਕਿਨਾਰੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

# TensorFlow Lite ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ (ਸਰਲ)
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
``````python
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 ਦਾ ਮੋਬਾਈਲ ਵਰਜਨ, ਜਿਸਨੂੰ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਉਪਕਰਣਾਂ 'ਤੇ PyTorch ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
OpenVINO™ Toolkit: Intel ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਟੂਲਕਿੱਟ, ਜੋ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, Intel ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਉਪਕਰਣਾਂ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Arrow Electronics ਦੇ AI ਟੂਲ ਚੇਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਆਨ ਮੋਡੀਊਲ: @Arrow_dot_com ਨੇ ਆਪਣੇ AI ਟੂਲ ਚੇਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਜਾਣੋ: http://arw.li/6018hJZys

ਟਿਪਸ:

ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ: ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀਆਂ ਸਰੋਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਓ।
ਮਾਡਲ ਕੁਆਂਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ: ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੰਟੀਜਰ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ, ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਓ।

ਪੰਜਵਾਂ, ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ (IoT) ਅਤੇ ਇੰਡਸਟਰੀਅਲ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ (IIoT) ਵਿੱਚ ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ

ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ ਅਤੇ ਇੰਡਸਟਰੀਅਲ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਵੇਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼:

ਸਮਾਰਟ ਖੇਤੀਬਾੜੀ: ਮਿੱਟੀ ਦੀ ਨਮੀ, ਤਾਪਮਾਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਸਿੰਚਾਈ ਅਤੇ ਖਾਦ ਪਾਉਣ ਲਈ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਨੋਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ।
ਸਮਾਰਟ ਨਿਰਮਾਣ: ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਨੋਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨੁਕਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ ਵਾਲੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਰੋ।
ਸਮਾਰਟ ਸ਼ਹਿਰ: ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਹਵਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸ਼ਹਿਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਆਵਾਜਾਈ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਨੋਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ।

ਟੂਲ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ:

Lantronix ਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਉਦਯੋਗਿਕ IoT ਗੇਟਵੇ: @lantronix ਡਿਜੀਟਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡੀਆਂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਲਈ ਉਦਯੋਗਿਕ IoT ਗੇਟਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਲਿੰਕ ਦੇਖੋ: https://bit.ly/4teos2j (ਅਮਰੀਕਾ) ਅਤੇ https://bit.ly/49UV6yy (ਯੂਰਪ, ਮੱਧ ਪੂਰਬ ਅਤੇ ਅਫਰੀਕਾ)
4C Analytics ਦਾ EdgeEssentials: @4CAnalytics ਨੇ EdgeEssentials ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਫੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਲੁਕੀ ਹੋਈ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਜਾਣੋ: https://bit.ly/4m0Qbif
IoTBreakthrough ਦੁਆਰਾ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੇ ਹੱਲ: @IoTBreakthrough ਨੇ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ 7 ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੇ ਹੱਲ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ। ਲਿੰਕ ਦੇਖੋ: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

ਟਿਪਸ:

ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਆਦਿ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸਧਾਰਨ ਖੋਜ, ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਆਦਿ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਉਪਾਅ ਕਰੋ।

ਛੇਵਾਂ, Web3 ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਗਣਨਾਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ Web3 ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ, ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼:

ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਸਟੋਰੇਜ: ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਐਜ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰੋ, ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।
ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ: ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਐਜ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪੋ, ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।
ਐਜ AI + Web3: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, @GaySimonej ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕੌਫੀ ਕੱਪ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਾਟੇ ਆਰਟ ਲਈ ਕਰਨਾ, Web3 ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਐਜ AI ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨੀਆਂ:

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, Web3+ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਅਜੇ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ ਚੁਣਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪਛਾਣ (DID) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। @its_EveWeb3 ਨੇ Web3 ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ, ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਤਰਲਤਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।

7. ਸਾਰਾਂਸ਼

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਜੋ ਮੌਕਿਆਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਢੁਕਵੇਂ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਚੁਣ ਕੇ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਹੱਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਲੇਖ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਰਾਹ 'ਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕਾਮਨਾ ਕਰਦਾ ਹਾਂ!ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ!