Подборка полезных инструментов и ресурсов для Edge Computing: ускорьте свое путешествие в мир граничных вычислений

Edge Computing (граничные вычисления) все больше становится ключевой технологией в таких областях, как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI) и Web3. Он переносит вычислительные мощности на границу, где генерируются данные, тем самым снижая задержки, повышая эффективность и усиливая безопасность. Эта статья предоставит вам подборку полезных инструментов и ресурсов, которые помогут вам лучше понять и применять граничные вычисления.

I. Основы понимания и архитектура Edge Computing

Прежде чем углубляться в инструменты, давайте вспомним некоторые основные концепции граничных вычислений. Основная идея граничных вычислений заключается в обработке данных рядом с источником данных, избегая передачи всех данных в облако, тем самым снижая требования к пропускной способности сети и задержки. Типичная архитектура граничных вычислений может включать следующие уровни:

1. Уровень устройств: Датчики, камеры, промышленные контроллеры и другие конечные устройства, генерирующие данные.
2. Уровень граничных узлов: Граничные серверы или шлюзы, расположенные рядом с устройствами, отвечающие за сбор, обработку и анализ данных.
3. Облачный уровень: Предоставляет централизованное управление, хранение и аналитические возможности, обычно используется для обработки сложных задач, которые не могут быть обработаны граничными узлами.

Практические советы:

• Понимание потребностей: Прежде чем проектировать архитектуру граничных вычислений, определите свой сценарий использования и конкретные потребности. Например, для приложений мониторинга в реальном времени, требующих низкой задержки, граничные узлы должны обладать мощными вычислительными возможностями.
• Безопасность: Безопасность граничных узлов имеет решающее значение. Убедитесь, что приняты соответствующие меры безопасности, такие как шифрование данных, аутентификация и контроль доступа.
• Масштабируемость: Архитектура граничных вычислений должна обладать хорошей масштабируемостью, чтобы можно было легко добавлять новые граничные узлы по мере роста бизнеса.

Рекомендуемые ресурсы:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot поделился информацией об эталонной архитектуре граничных вычислений Intel. Эта архитектура предлагает модульный подход к проектированию, который может помочь предприятиям создавать масштабируемые и безопасные решения для граничных вычислений. Ссылка для просмотра: http://intel.ly/30n3NNg
• «Почему граничные вычисления не являются чем-то новым»: Статья, которой поделился @KGlovesLinux, объясняет эволюцию концепции «граничных вычислений», что помогает понять суть граничных вычислений. Ссылка для просмотра: https://bit.ly/4rLYVwe
• Решения для граничных вычислений от MiTAC: @embedded_comp упомянул, что MiTAC продемонстрировала масштабируемые решения для промышленных граничных вычислений. Вы можете следить за линейкой продуктов MiTAC, чтобы узнать об их практике в промышленной сфере.

II. Платформы и фреймворки для Edge Computing

Выбор подходящей платформы и фреймворка для граничных вычислений является ключом к успешному развертыванию приложений граничных вычислений. Вот некоторые популярные варианты:

1. Kubernetes (K8s): Фактический стандарт оркестровки контейнеров, который можно использовать для развертывания и управления контейнеризированными приложениями на граничных узлах. K3s — это облегченная версия Kubernetes, которая лучше подходит для граничных сред с ограниченными ресурсами.
2. EdgeX Foundry: Платформа граничных вычислений с открытым исходным кодом, предоставляющая гибкий фреймворк, который можно использовать для подключения и управления различными граничными устройствами.
3. AWS IoT Greengrass: Позволяет запускать функции AWS Lambda на локальных устройствах и безопасно взаимодействовать с облаком.
4. Azure IoT Edge: Позволяет развертывать и запускать службы Azure, такие как Azure Machine Learning и Azure Stream Analytics, на граничных устройствах.

Рекомендуемые инструменты:

• K3s: Легковесный Kubernetes, идеально подходит для развертывания контейнерных приложений на периферийных устройствах с ограниченными ресурсами.

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

  Совет: Использование K3s может упростить развертывание и управление периферийными узлами, повысить переносимость и масштабируемость приложений.
• EdgeX Foundry: Платформа для периферийных вычислений с открытым исходным кодом, подходит для сценариев, требующих подключения различных устройств и протоколов. Совет: EdgeX Foundry предоставляет богатые API и SDK, которые позволяют легко интегрировать различные устройства и приложения.
• Eclipse IoT: Eclipse предоставляет различные проекты IoT и периферийных вычислений, включая Kura, Paho и Californium. Эти проекты могут помочь вам быстро создать решения для периферийных вычислений.

III. Инструменты и стратегии безопасности периферийных вычислений

Распределенный характер периферийных вычислений создает новые проблемы безопасности. Защита периферийных узлов и данных имеет решающее значение.

Лучшие практики:

• Аутентификация устройств: Убедитесь, что только авторизованные устройства могут подключаться к периферийной сети.
• Шифрование данных: Шифруйте данные, передаваемые и хранящиеся на периферийных узлах.
• Контроль доступа: Внедрите строгие политики контроля доступа, ограничивающие доступ к конфиденциальным данным.
• Управление уязвимостями: Своевременно обновляйте программное обеспечение и прошивку периферийных узлов, чтобы исправить уязвимости безопасности.
• Обнаружение вторжений: Разверните систему обнаружения вторжений для мониторинга вредоносной активности в периферийной сети.

Рекомендации по ресурсам:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow поделился 6 стратегиями безопасности периферийных вычислений от TechTarget, охватывающими шифрование данных, контроль доступа, управление устройствами и т. д. Ссылка для просмотра: http://bit.ly/3h7NL1M
• Обсуждение Thales DigiSec о безопасности 5G SA: @ThalesDigiSec подчеркнул важность использования выделенных сегментов, расширенной безопасности и периферийных вычислений в 5G SA, а также упомянул готовность PQC. Это подчеркивает потребность в безопасных периферийных вычислениях. Ссылка для просмотра: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Периферийные вычисления и искусственный интеллект

Периферийные вычисления открывают новые возможности для искусственного интеллекта. Запуская модели ИИ на периферийных узлах, можно реализовать вывод и принятие решений в реальном времени без передачи данных в облако.

Сценарии применения:

• Интеллектуальный мониторинг: Запуск моделей распознавания лиц и обнаружения объектов на периферийных узлах для реализации мониторинга и сигнализации в реальном времени.
• Автономное вождение: Запуск моделей восприятия и принятия решений на транспортных средствах для реализации функций автономного вождения.
• Промышленная автоматизация: Запуск моделей прогнозирования неисправностей и оптимизации на производственных линиях для повышения эффективности производства.

Рекомендуемые инструменты:

• TensorFlow Lite: Легковесная версия TensorFlow, которую можно запускать на периферийных устройствах.

  # Пример кода TensorFlow Lite (упрощенный)
  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: Мобильная версия PyTorch, которую можно использовать для развертывания моделей PyTorch на периферийных устройствах.
• OpenVINO™ Toolkit: Набор инструментов, разработанный Intel, для оптимизации и развертывания моделей ИИ, который может обеспечить оптимальную производительность на периферийных устройствах Intel.
• Инструментарий ИИ и системные модули от Arrow Electronics: @Arrow_dot_com упомянула свои инструментарии ИИ и системные модули, предназначенные для ускорения разработки и повышения эффективности периферийных вычислений. Узнайте больше: http://arw.li/6018hJZys

Советы:

• Оптимизация модели: Оптимизируйте модели ИИ с учетом ограничений ресурсов периферийных устройств, уменьшив размер модели и вычислительную сложность.
• Квантование модели: Преобразуйте модели с плавающей запятой в целочисленные модели, чтобы уменьшить объем памяти и вычислительные затраты.

Пять, применение периферийных вычислений в Интернете вещей (IoT) и промышленном Интернете вещей (IIoT)

Сочетание периферийных вычислений с Интернетом вещей и промышленным Интернетом вещей породило множество новых сценариев применения.

Сценарии применения:

• Умное сельское хозяйство: Используйте датчики для сбора данных о влажности почвы, температуре и т. д., анализируйте их через периферийные узлы для реализации точного орошения и внесения удобрений.
• Умное производство: Используйте датчики для мониторинга состояния оборудования на производственной линии, прогнозируйте неисправности и выполняйте профилактическое обслуживание через периферийные узлы.
• Умный город: Используйте датчики для сбора данных о транспортном потоке, качестве воздуха и т. д., анализируйте их через периферийные узлы для оптимизации управления городом и транспортных операций.

Рекомендуемые инструменты:

• Безопасный промышленный IoT-шлюз от Lantronix: @lantronix предоставляет промышленный IoT-шлюз для оцифровки распределенных активов с функциями видимости и контроля в реальном времени. См. ссылки: https://bit.ly/4teos2j (Америка) и https://bit.ly/49UV6yy (Европа, Ближний Восток и Африка)
• EdgeEssentials от 4C Analytics: @4CAnalytics рекомендует EdgeEssentials, который предоставляет информацию о состоянии каждой работы и машины в режиме реального времени на заводе, помогая выявить скрытую производительность. Узнайте больше: https://bit.ly/4m0Qbif
• Рекомендуемые решения для периферийных вычислений от IoTBreakthrough: @IoTBreakthrough поделился 7 лучшими решениями для периферийных вычислений для устройств IoT. См. ссылку: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Советы:

• Предварительная обработка данных: Предварительно обрабатывайте данные датчиков на периферийных узлах, например, фильтруйте шум, корректируйте смещения и т. д., чтобы повысить качество данных.
• Анализ в реальном времени: Выполняйте анализ в реальном времени на периферийных узлах, например, обнаружение аномалий, прогнозирование тенденций и т. д., чтобы своевременно выявлять проблемы и принимать меры.

Шесть, Web3 и периферийные вычисленияПериферийные вычисления могут обеспечить более высокую скорость, меньшую задержку и повышенную безопасность для приложений Web3.

Сценарии применения:

• Децентрализованное хранилище: Хранение данных на периферийных узлах для реализации децентрализованного хранения, повышения доступности и безопасности данных.
• Децентрализованные вычисления: Распределение вычислительных задач по периферийным узлам для реализации децентрализованных вычислений, повышения эффективности вычислений и масштабируемости.
• Edge AI + Web3: Например, @GaySimonej упомянул об использовании AI для распознавания рисунка кофейной чашки для латте-арта, что демонстрирует инновационное применение Edge AI в среде Web3.

Меры предосторожности:

• В настоящее время сочетание Web3 + периферийные вычисления находится на ранней стадии, поэтому выбор подходящей платформы и технологического стека имеет решающее значение.
• Необходимо обратить внимание на такие технологии, как децентрализованная идентификация (DID), чтобы обеспечить аутентификацию пользователей и защиту конфиденциальности данных в среде периферийных вычислений. @its_EveWeb3 упомянул о важности идентичности, интеллекта и ликвидности в Web3, что тесно связано с периферийными вычислениями.

7. Заключение

Периферийные вычисления - это быстро развивающаяся область, полная возможностей и вызовов. Выбирая подходящие инструменты и ресурсы, а также сочетая их с практическими сценариями применения, вы можете создавать эффективные, безопасные и масштабируемые решения для периферийных вычислений. Надеюсь, эта статья предоставила вам полезную информацию и рекомендации, и желаю вам успехов на пути к периферийным вычислениям!Запомните, непрерывное обучение и практика - ключ к освоению технологий периферийных вычислений. Удачи!