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课程培训
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边缘计算架构设计与应用实战课程
边缘计算架构设计与应用实战课程 培训对象云计算工程师、IoT平台架构师、工业互联网技术人员、网络工程师、边缘计算应用开发人员、智能制造/智慧城市项目负责人，以及需要构建边云协同架构的技术人员。 培训目标通过本课程的系统学习，学员将能够：
培训内容一、边缘计算概述与发展趋势：边缘计算的起源与定义（为什么需要边缘计算），边缘计算与云计算、雾计算的关系与区别，边缘计算的核心价值（低延迟、带宽节省、数据隐私、本地自治），边缘计算的演进历程与发展趋势，典型应用场景全景（工业互联网、自动驾驶、智慧城市、新零售、智能家居）。 二、边缘计算参考架构：ECC/ECC 4.0参考架构，工业互联网联盟（IIC）边缘计算参考架构，ETSI MEC（多接入边缘计算）架构，边缘计算与5G的融合架构，开源边缘计算项目全景（LF Edge、EdgeX、KubeEdge、Baetyl），企业级边缘计算架构设计原则。 三、边缘硬件与基础设施：边缘节点的硬件选型（嵌入式设备、工业PC、边缘服务器），主流边缘硬件平台（树莓派、NVIDIA Jetson、Intel NUC、FPGA），边缘操作系统的选择与裁剪（Linux、Ubuntu Core、Windows IoT），边缘网关与工业控制器的集成，边缘数据采集与协议转换（Modbus、OPC UA、Profibus、MQTT）。 四、边缘计算软件平台：边缘计算软件栈分层架构（基础设施层、运行时层、应用层、管理协同层），主流边缘计算平台对比分析，边缘计算平台选型决策矩阵（功能覆盖度、生态活跃度、学习曲线、企业适配性）。 五、EdgeX Foundry平台深度：EdgeX Foundry项目背景与社区生态，EdgeX架构详解（微服务架构、南北向接口、设备服务、核心服务、支持服务、应用服务），EdgeX的部署与配置（Docker Compose快速部署、Kubernetes部署），设备服务的开发与接入（虚拟设备模拟、真实设备接入），应用服务的配置与数据转发，规则引擎的应用，EdgeX的安全组件与密钥管理。 六、KubeEdge云边协同平台：KubeEdge的诞生背景与架构设计（云端组件、边缘组件），KubeEdge的核心功能（边云协同、离线自治、设备管理、轻量化），KubeEdge的安装与部署（CloudCore、EdgeCore），边缘节点纳管与应用部署，边缘设备的物模型接入与管理，边云消息通道与数据同步机制，边缘节点自治与故障恢复。 七、Baetyl开源边缘计算框架：百度Baetyl的前世今生与开源历程，Baetyl架构设计（中心管理、边缘计算、函数计算），Baetyl的安装部署与配置管理，函数计算在边缘端的应用，Baetyl与百度智能云的协同，Baetyl在智慧零售、智慧城市中的应用案例。 八、边云协同架构设计：边云协同的核心维度（资源协同、数据协同、智能协同、业务协同、服务协同），数据协同设计（边缘预处理、云端聚合分析），控制协同设计（本地实时控制、云端策略下发），模型协同设计（云端训练、边缘推理、增量学习），应用协同设计（微服务拆分与部署策略），离线自治与断网续传机制设计。 九、边缘AI与推理加速：边缘AI的应用场景（缺陷检测、人脸识别、行为分析），边缘AI的技术栈（推理框架、模型压缩、硬件加速），主流边缘推理框架（TensorFlow Lite、ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT），模型轻量化技术（量化、剪枝、蒸馏），边缘推理应用的开发与部署流程，GPU/NPU/TPU在边缘端的调用与优化。 十、边缘数据采集与预处理：工业现场数据采集（PLC、传感器、RFID），视频流数据的接入与处理（RTSP、ONVIF），音频数据的采集与处理，边缘数据预处理（过滤、清洗、聚合、格式转换），时序数据的边缘存储（InfluxDB、TimescaleDB），边缘数据上云的策略设计（实时上云、批量上云、事件触发上云）。 十一、边缘计算网络技术：边缘网络的组网架构，时间敏感网络（TSN）基础与应用，5G与边缘计算的融合（MEC），边缘节点的网络配置（VPN、专线、4G/5G），边缘网络QoS保障策略，边缘网络的安全隔离与访问控制。 十二、边缘计算安全体系：边缘计算的安全挑战（物理安全、网络安全、数据安全、应用安全），边缘节点身份认证与访问控制，边缘数据加密存储与传输，可信执行环境（TEE）在边缘的应用，边缘容器安全（镜像扫描、运行时安全），边缘安全运维（漏洞扫描、入侵检测、日志审计）。 十三、边缘计算运维监控：边缘节点的监控指标体系（CPU、内存、磁盘、网络、温度），边缘监控系统的选型（Prometheus + Node Exporter + Grafana），边缘日志采集与分析（Filebeat + ELK），边缘应用的远程运维（SSH隧道、堡垒机），边缘节点的批量管理与配置下发，边缘设备的固件远程升级（OTA）。 十四、智能制造边缘计算实践：智能工厂的边缘计算架构，工业质检边缘AI应用（缺陷检测模型部署），设备预测性维护的边缘实现（振动数据分析），生产过程的实时控制与优化，工业边缘与MES/ERP的集成。 十五、智慧城市与零售边缘计算实践：智慧交通边缘节点（路侧感知单元），视频监控的边缘智能分析（车牌识别、违停检测），智慧零售的边缘应用（客流统计、货架识别），边缘与城市大脑的协同机制，多级边缘节点的数据汇聚与联动。 十六、边缘计算项目实战：从需求分析、架构设计、平台选型到部署实施的全流程演练，边缘数据采集模块开发（模拟设备接入），边缘AI推理应用开发（图像分类或缺陷检测模型部署），边缘数据上云配置（MQTT/Kafka转发），边缘节点监控与运维系统搭建，项目成果展示与验收标准。
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