Výber praktických nástrojov a zdrojov pre Edge Computing: Urýchlite svoju cestu k okrajovým výpočtom

Edge computing sa čoraz viac stáva kľúčovou technológiou v oblastiach ako internet vecí (IoT), umelá inteligencia (AI) a Web3. Presúva výpočtový výkon na okraj, kde vznikajú dáta, čím znižuje latenciu, zvyšuje efektivitu a zlepšuje bezpečnosť. Tento článok vám prináša výber praktických nástrojov a zdrojov, ktoré vám pomôžu lepšie porozumieť a aplikovať edge computing.

I. Základné porozumenie a návrh architektúry Edge Computing

Predtým, ako sa ponoríme do nástrojov, si zopakujme niektoré základné koncepty edge computingu. Hlavnou myšlienkou edge computingu je spracovanie dát v blízkosti zdroja dát, čím sa zabráni prenosu všetkých dát do cloudu, čo znižuje požiadavky na šírku pásma siete a latenciu. Typická architektúra edge computingu môže zahŕňať nasledujúce vrstvy:

1. Vrstva zariadení: Koncové zariadenia, ktoré generujú dáta, ako sú senzory, kamery, priemyselné riadiace zariadenia atď.
2. Vrstva okrajových uzlov: Okrajové servery alebo brány, ktoré sa nachádzajú v blízkosti zariadení a sú zodpovedné za zber, spracovanie a analýzu dát.
3. Vrstva cloudu: Poskytuje centralizovanú správu, ukladanie a analytické schopnosti, zvyčajne sa používa na spracovanie komplexných úloh, ktoré okrajové uzly nedokážu zvládnuť.

Praktické rady:

• Pochopenie potrieb: Pred návrhom architektúry edge computingu si ujasnite váš prípad použitia a konkrétne potreby. Napríklad pre aplikácie monitorovania v reálnom čase, ktoré vyžadujú nízku latenciu, musia mať okrajové uzly silný výpočtový výkon.
• Bezpečnosť: Bezpečnosť okrajových uzlov je mimoriadne dôležitá. Uistite sa, že používate vhodné bezpečnostné opatrenia, ako je šifrovanie dát, autentifikácia a riadenie prístupu.
• Škálovateľnosť: Architektúra edge computingu by mala byť dobre škálovateľná, aby sa s rastom podnikania dali ľahko pridávať nové okrajové uzly.

Odporúčané zdroje:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot zdieľal referenčnú architektúru edge computingu od spoločnosti Intel. Táto architektúra poskytuje modulárny prístup k návrhu, ktorý môže pomôcť podnikom budovať škálovateľné a bezpečné riešenia edge computingu. Pozrite si odkaz: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Prečo edge computing nie je nová vec》: Článok zdieľaný @KGlovesLinux vysvetľuje vývoj konceptu „edge computing“, čo pomáha pochopiť podstatu edge computingu. Pozrite si odkaz: https://bit.ly/4rLYVwe
• Riešenia edge computingu od MiTAC: @embedded_comp spomenul, že MiTAC predstavil škálovateľné priemyselné riešenia edge computingu. Môžete sledovať produktovú radu MiTAC a zistiť, ako ich implementujú v priemyselnej oblasti.

II. Platformy a rámce Edge Computing

Výber vhodnej platformy a rámca edge computingu je kľúčový pre úspešné nasadenie aplikácií edge computingu. Tu je niekoľko populárnych možností:

1. Kubernetes (K8s): Faktický štandard pre orchestráciu kontajnerov, ktorý sa dá použiť na nasadenie a správu kontajnerizovaných aplikácií na okrajových uzloch. K3s je odľahčená verzia Kubernetes, ktorá je vhodnejšia pre okrajové prostredia s obmedzenými zdrojmi.
2. EdgeX Foundry: Otvorená platforma edge computingu, ktorá poskytuje flexibilný rámec, ktorý sa dá použiť na pripojenie a správu rôznych okrajových zariadení.
3. AWS IoT Greengrass: Umožňuje spúšťať funkcie AWS Lambda na lokálnych zariadeniach a bezpečne interagovať s cloudom.
4. Azure IoT Edge: Umožňuje nasadiť a spúšťať služby Azure, ako sú Azure Machine Learning a Azure Stream Analytics, na okrajových zariadeniach.

Odporúčané nástroje:

• K3s: Odľahčený Kubernetes, veľmi vhodný na nasadenie kontajnerizovaných aplikácií na okrajových zariadeniach s obmedzenými zdrojmi.

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

  Tip: Použitie K3s môže zjednodušiť nasadenie a správu okrajových uzlov a zlepšiť prenositeľnosť a rozšíriteľnosť aplikácií.
• EdgeX Foundry: Otvorená platforma pre okrajové výpočty, vhodná pre scenáre, ktoré vyžadujú pripojenie rôznych zariadení a protokolov. Tip: EdgeX Foundry poskytuje bohaté API a SDK, ktoré uľahčujú integráciu rôznych zariadení a aplikácií.
• Eclipse IoT: Eclipse poskytuje rôzne IoT a okrajové výpočtové projekty, vrátane Kura, Paho a Californium. Tieto projekty vám môžu pomôcť rýchlo vybudovať riešenia pre okrajové výpočty.

III. Bezpečnostné nástroje a stratégie pre okrajové výpočty

Distribuovaná povaha okrajových výpočtov prináša nové bezpečnostné výzvy. Ochrana bezpečnosti okrajových uzlov a dát je mimoriadne dôležitá.

Osvedčené postupy:

• Overenie identity zariadenia: Uistite sa, že iba autorizované zariadenia sa môžu pripojiť k okrajovej sieti.
• Šifrovanie dát: Šifrujte dáta prenášané a uložené na okrajových uzloch.
• Riadenie prístupu: Implementujte prísne zásady riadenia prístupu, ktoré obmedzujú prístup k citlivým dátam.
• Správa zraniteľností: Pravidelne aktualizujte softvér a firmvér okrajových uzlov, aby ste opravili bezpečnostné zraniteľnosti.
• Detekcia narušenia: Nasaďte systém detekcie narušenia na monitorovanie škodlivej aktivity v okrajovej sieti.

Odporúčané zdroje:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow zdieľa 6 bezpečnostných stratégií pre okrajové výpočty od TechTarget, ktoré pokrývajú šifrovanie dát, riadenie prístupu, správu zariadení a ďalšie. Pozrite si odkaz: http://bit.ly/3h7NL1M
• Diskusia Thales DigiSec o bezpečnosti 5G SA: @ThalesDigiSec zdôrazňuje dôležitosť používania vyhradených segmentov, pokročilej bezpečnosti a okrajových výpočtov v 5G SA a spomína identitu pripravenú na PQC. To zdôrazňuje potrebu bezpečných okrajových výpočtov. Pozrite si odkaz: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Okrajové výpočty a umelá inteligencia

Okrajové výpočty poskytujú nové možnosti pre umelú inteligenciu. Spustením modelov AI na okrajových uzloch je možné dosiahnuť odvodzovanie a rozhodovanie v reálnom čase bez prenosu dát do cloudu.

Scenáre použitia:

• Inteligentné monitorovanie: Spustite modely rozpoznávania tvárí a detekcie objektov na okrajových uzloch, aby ste dosiahli monitorovanie a alarmovanie v reálnom čase.
• Autonómne riadenie: Spustite modely vnímania a rozhodovania vo vozidlách, aby ste dosiahli funkcie autonómneho riadenia.
• Priemyselná automatizácia: Spustite modely predikcie porúch a optimalizácie na výrobných linkách, aby ste zvýšili efektivitu výroby.

Odporúčané nástroje:

• TensorFlow Lite: Odľahčená verzia TensorFlow, ktorá môže spúšťať modely AI na okrajových zariadeniach.

  # Ukážkový kód TensorFlow Lite (zjednodušený)
  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: Mobilná verzia PyTorch, ktorú možno použiť na nasadenie modelov PyTorch na okrajových zariadeniach.
• OpenVINO™ Toolkit: Toolkit vyvinutý spoločnosťou Intel na optimalizáciu a nasadenie modelov AI, ktorý dokáže dosiahnuť najlepší výkon na okrajových zariadeniach Intel.
• AI nástrojový reťazec a systémové moduly od spoločnosti Arrow Electronics: @Arrow_dot_com spomenul ich AI nástrojový reťazec a systémové moduly, ktorých cieľom je urýchliť vývoj a zvýšiť efektivitu okrajových výpočtov. Zistite viac: http://arw.li/6018hJZys

Tipy:

• Optimalizácia modelu: Optimalizujte modely AI pre obmedzenia zdrojov okrajových zariadení, znížte veľkosť modelu a výpočtovú zložitosť.
• Kvantifikácia modelu: Preveďte modely s pohyblivou desatinnou čiarkou na modely s celými číslami, aby ste znížili využitie pamäte a výpočtové náklady.

V. Aplikácie okrajových výpočtov v internete vecí (IoT) a priemyselnom internete vecí (IIoT)

Kombinácia okrajových výpočtov s internetom vecí a priemyselným internetom vecí podnietila mnoho nových aplikačných scenárov.

Aplikačné scenáre:

• Inteligentné poľnohospodárstvo: Používajte senzory na zber údajov, ako je vlhkosť pôdy a teplota, analyzujte ich prostredníctvom okrajových uzlov, aby ste dosiahli presné zavlažovanie a hnojenie.
• Inteligentná výroba: Používajte senzory na monitorovanie stavu zariadení na výrobnej linke, predikujte poruchy a vykonávajte preventívnu údržbu prostredníctvom okrajových uzlov.
• Inteligentné mestá: Používajte senzory na zber údajov, ako je dopravný tok a kvalita ovzdušia, analyzujte ich prostredníctvom okrajových uzlov, aby ste optimalizovali správu mesta a prevádzku dopravy.

Odporúčané nástroje:

• Bezpečnostná priemyselná IoT brána od spoločnosti Lantronix: @lantronix poskytuje priemyselné IoT brány na digitalizáciu distribuovaných aktív s viditeľnosťou a kontrolou v reálnom čase. Pozrite si odkazy: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) a https://bit.ly/49UV6yy (Európa, Blízky východ a Afrika)
• EdgeEssentials od spoločnosti 4C Analytics: @4CAnalytics odporúča EdgeEssentials, ktorý poskytuje stav každej úlohy a stroja v závode v reálnom čase a pomáha objaviť skrytú produktivitu. Zistite viac: https://bit.ly/4m0Qbif
• Riešenia okrajových výpočtov odporúčané spoločnosťou IoTBreakthrough: @IoTBreakthrough zdieľa 7 najlepších riešení okrajových výpočtov pre zariadenia IoT. Pozrite si odkaz: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Tipy:

• Predspracovanie údajov: Predspracujte údaje zo senzorov na okrajových uzloch, napríklad filtrujte šum, korigujte odchýlky atď., aby ste zlepšili kvalitu údajov.
• Analýza v reálnom čase: Vykonávajte analýzu v reálnom čase na okrajových uzloch, napríklad detekciu anomálií, predikciu trendov atď., aby ste včas zistili problémy a prijali opatrenia.

VI. Web3 a okrajové výpočtyOkrajové výpočty môžu poskytnúť rýchlejšie rýchlosti, nižšiu latenciu a vyššiu bezpečnosť pre aplikácie Web3.

Aplikačné scenáre:

• Decentralizované úložisko: Ukladanie dát na okrajových uzloch, realizácia decentralizovaného úložiska, zvýšenie dostupnosti a bezpečnosti dát.
• Decentralizované výpočty: Priraďovanie výpočtových úloh okrajovým uzlom, realizácia decentralizovaných výpočtov, zvýšenie efektivity výpočtov a škálovateľnosti.
• Okrajová AI + Web3: Napríklad @GaySimonej spomenul využitie AI na rozpoznávanie vzorov šálok kávy pre latte art, čo demonštruje inovatívne aplikácie okrajovej AI v prostredí Web3.

Upozornenia:

• Kombinácia Web3 + okrajové výpočty je v súčasnosti v ranom štádiu, výber vhodnej platformy a technologického zásobníka je kľúčový.
• Je potrebné venovať pozornosť technológiám, ako je decentralizovaná identita (DID), aby sa zabezpečila autentifikácia identity používateľa a ochrana súkromia dát v prostredí okrajových výpočtov. @its_EveWeb3 spomenul dôležitosť identity, inteligencie a likvidity vo Web3, čo úzko súvisí s okrajovými výpočtami.

Sedem, Zhrnutie

Okrajové výpočty sú rýchlo sa rozvíjajúca oblasť, plná príležitostí a výziev. Výberom vhodných nástrojov a zdrojov a kombináciou so skutočnými aplikačnými scenármi môžete vytvoriť efektívne, bezpečné a škálovateľné riešenia okrajových výpočtov. Dúfame, že vám tento článok poskytol užitočné informácie a usmernenia, a prajeme vám úspech na ceste okrajových výpočtov!Zapamätajte si, neustále vzdelávanie a prax sú kľúčové pre zvládnutie technológií okrajových výpočtov. Veľa šťastia!