边缘计算工程师、物联网网关开发人员、边缘节点应用开发者、需要掌握边缘智能技术的研发人员。
理解边缘计算的概念(靠近数据源的计算、存储、网络)。
掌握物联网网关的硬件架构与软件功能(协议转换、本地处理、云端协同)。
能够独立完成基于边缘计算平台的物联网网关开发与边缘应用部署。
边缘计算概述:边缘计算的诞生背景(云计算延迟、带宽成本、数据隐私);边缘计算的定义与价值(实时响应、带宽节省、隐私保护);边缘计算与云计算、雾计算的对比;边缘计算的应用场景(工业互联网、智慧城市、自动驾驶)。
物联网网关架构:物联网网关在物联网体系中的位置(连接端侧与云端);网关的硬件架构(主控CPU、多模通信模块、存储、接口);网关的软件功能(设备接入、协议转换、数据过滤、本地规则、边缘智能)。
边缘计算平台:主流边缘计算平台(EdgeX Foundry、AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge、华为IEF、阿里云Link IoT Edge);平台的功能对比与选型。
EdgeX Foundry基础:EdgeX Foundry的架构(微服务架构、设备服务、核心服务、支持服务、应用服务);EdgeX Foundry的部署方式(Docker容器化);核心微服务的功能(metadata、data、command)。
协议转换实现:网关作为协议转换器的角色;南向协议(Modbus、OPC UA、CAN、BACnet、MQTT、BLE)的接入;北向协议(MQTT、CoAP)与云平台的对接;协议转换引擎的设计。
本地数据处理:数据过滤(去除冗余数据);数据聚合(计算平均值、最大值、最小值);数据缓存(网络中断时暂存数据);本地告警规则(阈值触发、事件触发);边缘数据分析的轻量化实现。
边缘AI推理:边缘AI的应用场景(人脸识别、异常检测);模型压缩与量化(TensorFlow Lite、ONNX Runtime);在网关上部署推理引擎;摄像头视频流的实时分析。
AWS IoT Greengrass应用:AWS IoT Greengrass的架构;Greengrass Core的部署;Lambda函数在边缘的运行;本地影子与云同步;本地MQTT broker的实现。
Azure IoT Edge应用:Azure IoT Edge的架构(Edge Agent、Edge Hub、Modules);模块的创建与部署;运行时环境(容器化);流分析在边缘的实现。
网关的云端协同:网关与云平台的双向通信;设备管理(远程配置、远程升级);数据同步策略;边缘规则与云端规则的协同。
网关安全性:网关面临的安全威胁(物理攻击、网络攻击);安全启动(Secure Boot);存储加密;TLS通信;访问控制与防火墙;容器隔离技术。
综合实战项目:基于开源平台(EdgeX Foundry)或商业平台(AWS IoT Greengrass)的物联网网关开发,包含南向Modbus设备接入、协议转换、本地数据过滤与聚合、北向MQTT云端上报、边缘AI推理模型部署。