Edge Computing Praktiska verktyg och resurser: Accelerera din resa inom edge computing

Edge computing blir alltmer en kärnteknologi inom områden som Internet of Things (IoT), artificiell intelligens (AI) och Web3. Det flyttar datorkraften till kanten där data genereras, vilket minskar latens, ökar effektiviteten och förbättrar säkerheten. Den här artikeln kommer att ge dig ett urval av praktiska verktyg och resurser för att hjälpa dig att bättre förstå och tillämpa edge computing.

Ett. Grundläggande förståelse och arkitekturdesign för edge computing

Innan vi dyker ner i verktygen, låt oss först granska några grundläggande begrepp inom edge computing. Kärnan i edge computing är att bearbeta data nära datakällan, vilket undviker att överföra all data till molnet, vilket minskar kraven på nätverksbandbredd och latens. En typisk edge computing-arkitektur kan innehålla följande lager:

1. Enhetslager: Terminalutrustning som sensorer, kameror, industriella styrenheter etc. som genererar data.
2. Edge-nodlager: Edge-servrar eller gateways som finns nära enheterna och ansvarar för att samla in, bearbeta och analysera data.
3. Molnlager: Ger centraliserad hantering, lagring och analys, vanligtvis används för att hantera komplexa uppgifter som edge-noder inte kan hantera.

Praktiska råd:

• Förstå behoven: Innan du designar en edge computing-arkitektur, klargör dina användningsscenarier och specifika behov. Till exempel, för realtidsövervakningsapplikationer som kräver låg latens, måste edge-noden ha kraftfull datorkraft.
• Säkerhet: Säkerheten för edge-noder är avgörande. Se till att vidta lämpliga säkerhetsåtgärder, såsom datakryptering, autentisering och åtkomstkontroll.
• Skalbarhet: Edge computing-arkitekturen bör ha god skalbarhet för att enkelt lägga till nya edge-noder när verksamheten växer.

Resursrekommendationer:

• Edge Computing Reference Architecture (Intel): @Inteliot nämnde Intels edge computing-referensarkitektur. Denna arkitektur ger en modulär designmetod som kan hjälpa företag att bygga skalbara och säkra edge computing-lösningar. Se länk: http://intel.ly/30n3NNg
• 《Varför edge computing inte är något nytt》: @KGlovesLinux delade en artikel som förklarar utvecklingen av konceptet "edge computing", vilket hjälper till att förstå kärnan i edge computing. Se länk: https://bit.ly/4rLYVwe
• MiTACs edge computing-lösningar: @embedded_comp nämnde att MiTAC visade upp skalbara industriella edge computing-lösningar. Du kan vara uppmärksam på MiTACs produktlinje för att lära dig mer om deras praxis inom det industriella området.

Två. Edge Computing-plattformar och ramverk

Att välja rätt edge computing-plattform och ramverk är nyckeln till att framgångsrikt driftsätta edge computing-applikationer. Här är några populära val:

1. Kubernetes (K8s): De facto-standarden för containerorkestrering, som kan användas för att driftsätta och hantera containeriserade applikationer på edge-noder. K3s är en lättviktsversion av Kubernetes, mer lämpad för resursbegränsade edge-miljöer.
2. EdgeX Foundry: En öppen källkods-edge computing-plattform som ger ett flexibelt ramverk som kan användas för att ansluta och hantera olika edge-enheter.
3. AWS IoT Greengrass: Låter dig köra AWS Lambda-funktioner på lokala enheter och interagera säkert med molnet.
4. Azure IoT Edge: Låter dig driftsätta och köra Azure-tjänster, som Azure Machine Learning och Azure Stream Analytics, på edge-enheter.

Verktygsrekommendationer:* K3s: En lättvikts Kubernetes, perfekt för att driftsätta containeriserade applikationer på resursbegränsade enheter i kanten av nätverket (edge). bash # Installera K3s (exempel) curl -sfL https://get.k3s.io | sh - Tips: Användning av K3s kan förenkla driftsättning och hantering av edge-noder, vilket förbättrar applikationers portabilitet och skalbarhet.

• EdgeX Foundry: En öppen källkods-plattform för edge computing, lämplig för scenarier som kräver anslutning av flera enheter och protokoll. Tips: EdgeX Foundry tillhandahåller rika API:er och SDK:er, vilket gör det enkelt att integrera olika enheter och applikationer.
• Eclipse IoT: Eclipse tillhandahåller olika IoT- och edge computing-projekt, inklusive Kura, Paho och Californium. Dessa projekt kan hjälpa dig att snabbt bygga edge computing-lösningar.

III. Säkerhetsverktyg och strategier för edge computing

Edge computings distribuerade natur medför nya säkerhetsutmaningar. Att skydda edge-noder och datas säkerhet är avgörande.

Bästa praxis:

• Enhetsautentisering: Se till att endast auktoriserade enheter kan ansluta till edge-nätverket.
• Datakryptering: Kryptera data som överförs och lagras på edge-noder.
• Åtkomstkontroll: Implementera strikta åtkomstkontrollpolicyer för att begränsa åtkomsten till känslig data.
• Sårbarhetshantering: Uppdatera programvara och firmware på edge-noder i tid för att åtgärda säkerhetsbrister.
• Intrångsdetektering: Distribuera intrångsdetekteringssystem för att övervaka skadlig aktivitet i edge-nätverket.

Resursrekommendationer:

• 6 Edge Computing Security Strategies (TechTarget): @RecipeGrow delade 6 edge computing-säkerhetsstrategier från TechTarget, som täcker datakryptering, åtkomstkontroll, enhetshantering och mer. Se länk: http://bit.ly/3h7NL1M
• Thales DigiSec diskussion om 5G SA-säkerhet: @ThalesDigiSec betonade vikten av att använda dedikerade segment, avancerad säkerhet och edge computing i 5G SA, och nämnde PQC-redo identitet. Detta understryker behovet av säker edge computing. Se länk: http://thls.co/w1yC50Y5ZhB

IV. Edge Computing och Artificiell Intelligens

Edge computing ger nya möjligheter för artificiell intelligens. Genom att köra AI-modeller på edge-noder kan realtidsinferens och beslutsfattande uppnås utan att data behöver överföras till molnet.

Användningsområden:

• Intelligent övervakning: Kör ansiktsigenkännings- och objektidentifieringsmodeller på edge-noder för att uppnå realtidsövervakning och larm.
• Autonom körning: Kör sensor- och beslutsmodeller i fordon för att uppnå autonoma körfunktioner.
• Industriell automation: Kör felprediktions- och optimeringsmodeller på produktionslinjer för att förbättra produktionseffektiviteten.

Verktygsrekommendationer:

• TensorFlow Lite: En lättviktsversion av TensorFlow som kan köra AI-modeller på edge-enheter.

  # TensorFlow Lite exempelkod (förenklad)
  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: PyTorchs mobila version, som kan användas för att distribuera PyTorch-modeller på enheter i utkanten av nätverket (edge devices).
• OpenVINO™ Toolkit: Ett verktygspaket utvecklat av Intel för att optimera och distribuera AI-modeller, vilket kan ge optimal prestanda på Intels edge-enheter.
• Arrow Electronics AI-verktygskedja och System on Modules: @Arrow_dot_com nämnde deras AI-verktygskedja och systemmoduler, som syftar till att påskynda utvecklingen och förbättra effektiviteten i edge computing. Läs mer: http://arw.li/6018hJZys

Tips:

• Modelloptimering: Optimera AI-modeller för resursbegränsningarna hos edge-enheter, minska modellstorleken och beräkningskomplexiteten.
• Modellkvantisering: Konvertera flyttalsmodeller till heltalsmodeller för att minska minnesanvändningen och beräkningskostnaderna.

Fem. Edge Computing i Internet of Things (IoT) och Industrial Internet of Things (IIoT)

Kombinationen av edge computing med IoT och IIoT har gett upphov till många nya applikationsscenarier.

Applikationsscenarier:

• Smart jordbruk: Använd sensorer för att samla in data som jordfuktighet, temperatur etc., analysera dem via edge-noder för att uppnå exakt bevattning och gödsling.
• Smart tillverkning: Använd sensorer för att övervaka utrustningsstatus på produktionslinjen, använd edge-noder för att förutsäga fel och utföra förebyggande underhåll.
• Smarta städer: Använd sensorer för att samla in data som trafikflöde, luftkvalitet etc., analysera dem via edge-noder för att optimera stadsförvaltning och trafikdrift.

Verktygsrekommendationer:

• Lantronix säkra industriella IoT-gateways: @lantronix tillhandahåller industriella IoT-gateways för digitalisering av distribuerade tillgångar, med realtidsinsyn och kontroll. Se länkarna: https://bit.ly/4teos2j (Amerika) och https://bit.ly/49UV6yy (Europa, Mellanöstern och Afrika)
• 4C Analytics EdgeEssentials: @4CAnalytics rekommenderade EdgeEssentials, som ger realtidsstatus för varje jobb och maskin i fabriken, vilket hjälper till att upptäcka dold produktivitet. Läs mer: https://bit.ly/4m0Qbif
• IoTBreakthroughs rekommenderade edge computing-lösningar: @IoTBreakthrough delade 7 topprankade edge computing-lösningar för IoT-enheter. Se länk: https://iottechnews.com/news/7-top-edg

Tips:

• Dataförbehandling: Förbehandla sensordata på edge-noder, t.ex. filtrera brus, korrigera avvikelser etc., för att förbättra datakvaliteten.
• Realtidsanalys: Utför realtidsanalys på edge-noder, t.ex. anomalidetektion, trendprognoser etc., för att snabbt upptäcka problem och vidta åtgärder.

Sex. Web3 och Edge ComputingEdge Computing kan ge Web3-applikationer snabbare hastighet, lägre latens och högre säkerhet.

Applikationsscenarier:

• Decentraliserad lagring: Lagra data på edge-noder för att uppnå decentraliserad lagring och förbättra datatillgänglighet och säkerhet.
• Decentraliserad beräkning: Tilldela beräkningsuppgifter till edge-noder för att uppnå decentraliserad beräkning och förbättra beräkningseffektivitet och skalbarhet.
• Edge AI + Web3: Till exempel, @GaySimonej nämnde användningen av AI för att identifiera kaffekoppsmönster för latte art, vilket visar den innovativa tillämpningen av edge AI i en Web3-miljö.

Saker att notera:

• Kombinationen av Web3 och edge computing är fortfarande i ett tidigt skede, och det är avgörande att välja rätt plattform och teknikstack.
• Uppmärksamhet måste ägnas åt tekniker som decentraliserad identitet (DID) för att säkerställa användarautentisering och datasekretess i edge computing-miljöer. @its_EveWeb3 nämnde vikten av identitet, intelligens och likviditet i Web3, vilket är nära relaterat till edge computing.

7. Sammanfattning

Edge computing är ett snabbt växande område fullt av möjligheter och utmaningar. Genom att välja rätt verktyg och resurser, och kombinera dem med praktiska applikationsscenarier, kan du bygga effektiva, säkra och skalbara edge computing-lösningar. Jag hoppas att den här artikeln har gett dig lite användbar information och vägledning, och jag önskar dig framgång på din resa inom edge computing!Kom ihåg, kontinuerlig inlärning och praktik är nyckeln till att bemästra edge computing-teknik. Lycka till!