Praktyczne narzędzia i zasoby dla Edge Computing: Przyspiesz swoją podróż w obliczeniach brzegowych

Edge Computing staje się coraz bardziej podstawową technologią w dziedzinach takich jak Internet Rzeczy (IoT), sztuczna inteligencja (AI) i Web3. Przesuwa moc obliczeniową na brzeg, gdzie powstają dane, zmniejszając w ten sposób opóźnienia, zwiększając wydajność i poprawiając bezpieczeństwo. Ten artykuł zawiera wybór praktycznych narzędzi i zasobów, które pomogą Ci lepiej zrozumieć i zastosować Edge Computing.

I. Podstawowe zrozumienie i projektowanie architektury Edge Computing

Zanim zagłębimy się w narzędzia, najpierw przypomnijmy sobie kilka podstawowych koncepcji Edge Computing. Podstawową ideą Edge Computing jest przetwarzanie danych w pobliżu źródła danych, unikając przesyłania wszystkich danych do chmury, co zmniejsza zapotrzebowanie na przepustowość sieci i opóźnienia. Typowa architektura Edge Computing może obejmować następujące warstwy:

1. Warstwa urządzeń: Urządzenia końcowe, które generują dane, takie jak czujniki, kamery, urządzenia sterowania przemysłowego itp.
2. Warstwa węzłów brzegowych: Serwery brzegowe lub bramy zlokalizowane w pobliżu urządzeń, odpowiedzialne za zbieranie, przetwarzanie i analizowanie danych.
3. Warstwa chmury: Zapewnia scentralizowane zarządzanie, przechowywanie i możliwości analizy, zwykle używane do obsługi złożonych zadań, których węzły brzegowe nie mogą obsłużyć.

Praktyczne porady:

• Zrozumienie potrzeb: Przed zaprojektowaniem architektury Edge Computing, zdefiniuj swój przypadek użycia i konkretne potrzeby. Na przykład, w przypadku aplikacji monitoringu w czasie rzeczywistym, które wymagają niskich opóźnień, węzeł brzegowy musi mieć potężną moc obliczeniową.
• Bezpieczeństwo: Bezpieczeństwo węzłów brzegowych jest najważniejsze. Upewnij się, że zastosowano odpowiednie środki bezpieczeństwa, takie jak szyfrowanie danych, uwierzytelnianie i kontrola dostępu.
• Skalowalność: Architektura Edge Computing powinna być dobrze skalowalna, aby można było łatwo dodawać nowe węzły brzegowe wraz z rozwojem firmy.

Rekomendowane zasoby:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot wspomniał o architekturze referencyjnej Edge Computing firmy Intel. Ta architektura zapewnia modułowe podejście do projektowania, które może pomóc firmom w budowaniu skalowalnych i bezpiecznych rozwiązań Edge Computing. Zobacz link: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Dlaczego Edge Computing nie jest nowością》: Artykuł udostępniony przez @KGlovesLinux wyjaśnia ewolucję koncepcji „Edge Computing”, pomagając zrozumieć istotę Edge Computing. Zobacz link: https://bit.ly/4rLYVwe
• Rozwiązania Edge Computing firmy MiTAC: @embedded_comp wspomniał, że MiTAC zaprezentował skalowalne przemysłowe rozwiązania Edge Computing. Możesz zwrócić uwagę na linię produktów MiTAC, aby dowiedzieć się więcej o ich praktykach w dziedzinie przemysłu.

II. Platformy i ramy Edge Computing

Wybór odpowiedniej platformy i ramy Edge Computing jest kluczem do pomyślnego wdrożenia aplikacji Edge Computing. Oto kilka popularnych opcji:

1. Kubernetes (K8s): Standard de facto w orkiestracji kontenerów, może być używany do wdrażania i zarządzania aplikacjami skonteneryzowanymi na węzłach brzegowych. K3s to lekka wersja Kubernetes, bardziej odpowiednia dla środowisk brzegowych o ograniczonych zasobach.
2. EdgeX Foundry: Otwarta platforma Edge Computing, która zapewnia elastyczną ramę, która może być używana do łączenia i zarządzania różnymi urządzeniami brzegowymi.
3. AWS IoT Greengrass: Umożliwia uruchamianie funkcji AWS Lambda na urządzeniach lokalnych i bezpieczną interakcję z chmurą.
4. Azure IoT Edge: Umożliwia wdrażanie i uruchamianie usług Azure, takich jak Azure Machine Learning i Azure Stream Analytics, na urządzeniach brzegowych.

Rekomendowane narzędzia:* K3s: Lekka wersja Kubernetes, idealna do wdrażania aplikacji kontenerowych na urządzeniach brzegowych o ograniczonych zasobach. bash # Instalacja K3s (przykład) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Wskazówka: Użycie K3s może uprościć wdrażanie i zarządzanie węzłami brzegowymi, zwiększając przenośność i skalowalność aplikacji.

• EdgeX Foundry: Otwarta platforma obliczeń brzegowych, odpowiednia dla scenariuszy wymagających podłączenia wielu urządzeń i protokołów. Wskazówka: EdgeX Foundry oferuje bogate API i SDK, które ułatwiają integrację różnych urządzeń i aplikacji.
• Eclipse IoT: Eclipse oferuje różne projekty IoT i obliczeń brzegowych, w tym Kura, Paho i Californium. Projekty te mogą pomóc w szybkim budowaniu rozwiązań obliczeń brzegowych.

III. Narzędzia i strategie bezpieczeństwa obliczeń brzegowych

Rozproszona natura obliczeń brzegowych stwarza nowe wyzwania związane z bezpieczeństwem. Ochrona węzłów brzegowych i danych jest niezwykle ważna.

Najlepsze praktyki:

• Uwierzytelnianie urządzeń: Upewnij się, że tylko autoryzowane urządzenia mogą łączyć się z siecią brzegową.
• Szyfrowanie danych: Szyfruj dane przesyłane i przechowywane w węzłach brzegowych.
• Kontrola dostępu: Wdróż rygorystyczne zasady kontroli dostępu, ograniczając dostęp do poufnych danych.
• Zarządzanie lukami w zabezpieczeniach: Regularnie aktualizuj oprogramowanie i firmware węzłów brzegowych, naprawiając luki w zabezpieczeniach.
• Wykrywanie włamań: Wdróż systemy wykrywania włamań, monitorując złośliwą aktywność w sieci brzegowej.

Rekomendowane zasoby:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow udostępnił 6 strategii bezpieczeństwa obliczeń brzegowych od TechTarget, obejmujących szyfrowanie danych, kontrolę dostępu, zarządzanie urządzeniami itp. Zobacz link: http://bit.ly/3h7NL1M
• Dyskusja Thales DigiSec na temat bezpieczeństwa 5G SA: @ThalesDigiSec podkreślił znaczenie używania dedykowanych plasterków, zaawansowanego bezpieczeństwa i obliczeń brzegowych w 5G SA, wspominając o gotowości PQC. Podkreśla to potrzebę bezpiecznych obliczeń brzegowych. Zobacz link: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Obliczenia brzegowe i sztuczna inteligencja

Obliczenia brzegowe oferują nowe możliwości dla sztucznej inteligencji. Uruchamiając modele AI na węzłach brzegowych, można osiągnąć wnioskowanie i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym bez przesyłania danych do chmury.

Scenariusze zastosowań:

• Inteligentny monitoring: Uruchamianie modeli rozpoznawania twarzy i wykrywania obiektów na węzłach brzegowych w celu realizacji monitoringu i alarmowania w czasie rzeczywistym.
• Autonomiczna jazda: Uruchamianie modeli percepcji i podejmowania decyzji w pojazdach w celu realizacji funkcji autonomicznej jazdy.
• Automatyzacja przemysłowa: Uruchamianie modeli przewidywania awarii i optymalizacji na liniach produkcyjnych w celu poprawy wydajności produkcji.

Rekomendowane narzędzia:

• TensorFlow Lite: Lekka wersja TensorFlow, którą można uruchamiać na urządzeniach brzegowych.

  # Przykładowy kod TensorFlow Lite (uproszczony)
  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: Mobilna wersja PyTorch, która może być używana do wdrażania modeli PyTorch na urządzeniach brzegowych.
• OpenVINO™ Toolkit: Zestaw narzędzi opracowany przez Intel, służący do optymalizacji i wdrażania modeli AI, który może osiągnąć optymalną wydajność na urządzeniach brzegowych Intel.
• Łańcuch narzędzi AI i moduły System on Modules firmy Arrow Electronics: @Arrow_dot_com wspomniał o swoim łańcuchu narzędzi AI i modułach systemowych, których celem jest przyspieszenie rozwoju i poprawa wydajności przetwarzania brzegowego. Dowiedz się więcej: http://arw.li/6018hJZys

Wskazówki:

• Optymalizacja modelu: Optymalizuj modele AI pod kątem ograniczeń zasobów urządzeń brzegowych, zmniejszając rozmiar modelu i złożoność obliczeniową.
• Kwantyzacja modelu: Konwertuj modele zmiennoprzecinkowe na modele całkowitoliczbowe, zmniejszając zużycie pamięci i koszty obliczeniowe.

V. Zastosowania przetwarzania brzegowego w Internecie Rzeczy (IoT) i Przemysłowym Internecie Rzeczy (IIoT)

Połączenie przetwarzania brzegowego z Internetem Rzeczy i Przemysłowym Internetem Rzeczy doprowadziło do powstania wielu nowych scenariuszy zastosowań.

Scenariusze zastosowań:

• Inteligentne rolnictwo: Używaj czujników do zbierania danych, takich jak wilgotność gleby, temperatura itp., analizuj je za pomocą węzłów brzegowych, aby osiągnąć precyzyjne nawadnianie i nawożenie.
• Inteligentna produkcja: Używaj czujników do monitorowania stanu urządzeń na linii produkcyjnej, używaj węzłów brzegowych do przewidywania awarii i konserwacji zapobiegawczej.
• Inteligentne miasta: Używaj czujników do zbierania danych, takich jak natężenie ruchu, jakość powietrza itp., analizuj je za pomocą węzłów brzegowych, aby zoptymalizować zarządzanie miastem i ruch.

Rekomendowane narzędzia:

• Bezpieczna przemysłowa brama IoT firmy Lantronix: @lantronix oferuje przemysłową bramę IoT do digitalizacji rozproszonych zasobów, zapewniającą widoczność i kontrolę w czasie rzeczywistym. Zobacz link: https://bit.ly/4teos2j (Ameryka) i https://bit.ly/49UV6yy (Europa, Bliski Wschód i Afryka)
• EdgeEssentials firmy 4C Analytics: @4CAnalytics poleca EdgeEssentials, który zapewnia status w czasie rzeczywistym każdego zadania i maszyny w fabryce, pomagając odkryć ukrytą produktywność. Dowiedz się więcej: https://bit.ly/4m0Qbif
• Rozwiązania przetwarzania brzegowego rekomendowane przez IoTBreakthrough: @IoTBreakthrough udostępnił 7 najlepszych rozwiązań przetwarzania brzegowego dla urządzeń IoT. Zobacz link: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Wskazówki:

• Wstępne przetwarzanie danych: Wstępnie przetwarzaj dane z czujników w węzłach brzegowych, takie jak filtrowanie szumów, korygowanie odchyleń itp., aby poprawić jakość danych.
• Analiza w czasie rzeczywistym: Przeprowadzaj analizę w czasie rzeczywistym w węzłach brzegowych, takie jak wykrywanie anomalii, prognozowanie trendów itp., aby na czas wykryć problemy i podjąć działania.

VI. Web3 i przetwarzanie brzegowePrzetwarzanie brzegowe może zapewnić szybsze działanie, mniejsze opóźnienia i większe bezpieczeństwo dla aplikacji Web3.

Scenariusze zastosowań:

• Zdecentralizowane przechowywanie danych: Przechowywanie danych na węzłach brzegowych w celu realizacji zdecentralizowanego przechowywania, poprawy dostępności i bezpieczeństwa danych.
• Zdecentralizowane obliczenia: Przydzielanie zadań obliczeniowych do węzłów brzegowych w celu realizacji zdecentralizowanych obliczeń, poprawy wydajności obliczeniowej i skalowalności.
• Edge AI + Web3: Na przykład @GaySimonej wspomniał o wykorzystaniu sztucznej inteligencji do rozpoznawania wzorów na filiżankach kawy do sztuki latte art, co pokazuje innowacyjne zastosowanie Edge AI w środowisku Web3.

Uwagi:

• Obecnie połączenie Web3 + przetwarzanie brzegowe jest wciąż we wczesnej fazie, wybór odpowiedniej platformy i stosu technologicznego jest kluczowy.
• Należy zwrócić uwagę na technologie takie jak zdecentralizowana tożsamość (DID), aby zapewnić uwierzytelnianie tożsamości użytkowników i ochronę prywatności danych w środowisku przetwarzania brzegowego. @its_EveWeb3 wspomniał o znaczeniu tożsamości, inteligencji i płynności w Web3, co jest ściśle związane z przetwarzaniem brzegowym.

7. Podsumowanie

Przetwarzanie brzegowe to szybko rozwijająca się dziedzina, pełna możliwości i wyzwań. Wybierając odpowiednie narzędzia i zasoby oraz łącząc je z rzeczywistymi scenariuszami zastosowań, możesz zbudować wydajne, bezpieczne i skalowalne rozwiązania przetwarzania brzegowego. Mam nadzieję, że ten artykuł dostarczył Ci przydatnych informacji i wskazówek. Życzę Ci sukcesów na drodze przetwarzania brzegowego! Pamiętaj, ciągła nauka i praktyka są kluczem do opanowania technologii edge computing.祝你好运！