EdgeX Platform Requirements 平台要求

亿琪软件 博士生 2024-02-14 10:01:13

本文提供了 EdgeX Foundry Platform Requerements 平台运行最低要求建议。

EdgeX Foundry 在下面将统一简称为 EdgeX。

  • CPU 处理器
  • 内存
  • 存储
  • 操作系统

本文内容大部分来自官方文档:EdgeX Platfrom Requirements

平台要求

EdgeX Foundry 是一个与操作系统 (OS) 和硬件 (HW) 无关的物联网边缘平台。目前建议平台最低使用要求如下:

CPU 处理器

建议至少使用多核心处理器,至少硬件系统要求可以跑通 Docker。比如:1Ghz 以上,这取决于您的业务系统计算量。

内存

内存:在考虑 EdgeX 平台的内存时至少 1 GB ,请考虑数据库的使用 - Redis 是当前的默认设置。 Redis 是一种开源(BSD 许可)内存中数据结构存储,在 EdgeX 中用作数据库和消息代理。 Redis 是持久的,仅使用持久性来恢复状态; Redis 操作的唯一数据是内存中的。 Redis 使用多种技术来优化内存利用率。 Antirez 和 Redis Labs 撰写了许多有关底层细节的文章(见下面的列表)。这些策略不断发展。在考虑系统架构时,请考虑数据将在边缘存在并消耗内存(物理或物理 + 虚拟)多长时间。当然,您也可以将 Redis 替换成其他的数据库。

存储

硬盘空间:至少需要 3 GB 空间来运行 EdgeX Foundry 容器,但您可能需要更多空间,比如:临时文件、日志记录级别等,具体取决于传感器和设备数据的保留时间。建议至少启动大约 32GB 的存储空间。SSD 是首选驱动器类型。

操作系统

EdgeX Foundry 已在许多系统上成功运行,包括但不限于以下系统:

  • Windows 7 及更高版本
  • Ubuntu 桌面/服务器 14 及更高版本
  • Ubuntu Core 16 及更高版本
  • Mac OS X

当然,对于实际生产环境中,我们建议您使用 Linux 内核的非图形化界面系统。

重要提示

  • EdgeX Foundry 可在 Linux、Unix、MacOS、Windows 等各种发行版和/或版本上运行。但是,社区仅支持 amd64 (x86-64) 和 arm64 架构上的平台。

  • EdgeX Foundry 将预构建的工件作为 Docker 镜像发布。详情请参阅快速入门系列文章。

  • EdgeX 可以在 armhf(32位) 架构上运行,但这需要用户从源代码构建自己的可执行文件。EdgeX 官方不正式支持 armhf。

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内容概要:本文针对孤岛微电网在运行中面临的功率分配不均、电压频率波动等问题,提出了一种基于多智能体一致性演化的自适应虚拟阻抗容错控制与二次稳态补偿机制,并通过Simulink平台进行仿真实现。研究采用多智能体系统(MAS)框架,将各分布式电源建模为具备局部信息交互能力的智能体,利用一致性算法实现全局协同控制;结合自适应虚拟阻抗技术动态调节等效输出阻抗,有效克服线路阻抗差异导致的有功与无功功率耦合问题,提升功率均分精度;同时设计二次控制补偿环节,消除一次下垂控制引入的静态偏差,恢复电压和频率至额定水平。该机制具备良好的容错能力,在部分节点发生故障或通信中断时可自动重构控制结构,维持系统稳定运行,适用于高可靠性和自治性要求的孤岛微电网场景。; 适合人群:具备电力系统、自动化或电气工程等相关专业背景,熟悉微电网控制、多智能体系统理论及现代控制方法的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为孤岛微电网提供高精度、强鲁棒性的分布式协同控制解决方案;②解决传统下垂控制中存在的功率分配不准与电能质量下降问题;③实现系统在故障扰动下的自主容错与快速恢复,提升微电网的自愈能力与运行可靠性。; 阅读建议:建议读者结合Simulink仿真模型深入理解控制策略的实现细节,重点关注多智能体通信拓扑构建、一致性协议设计、虚拟阻抗自适应律以及二次补偿控制器的参数整定方法,同时可通过修改故障场景和通信条件进行对比实验,全面掌握该机制的动态响应特性与适应范围。
内容概要:本文围绕“2026年华为杯E题”展开,聚焦于复杂场景下的多模态情感识别问题,提供一套完整的数学建模与算法设计解决方案,涵盖解题思路、代码实现与论文撰写指导,并持续更新优化。该资源隶属于“荔枝科研社”这一综合性科研服务平台,内容涉及智能优化算法、机器学习与深度学习、图像处理、路径规划、通信技术、信号处理、电力系统管理等多个前沿技术领域,主要采用MATLAB和Python作为开发工具,强调对实际科研与竞赛问题的建模仿真与算法优化,具有较强的实践性和应用价值。; 适合人群:具备一定编程基础和科研能力,从事或有意参与数学建模、人工智能、自动化、电气工程等相关领域的研究生、高校学生及科研工作者,尤其适合备战“华为杯”等高水平学科竞赛的参赛者。; 使用场景及目标:①为“2026年华为杯E题”参赛者提供系统性的解题思路、高质量代码参考与论文写作模板;②支持科研人员在多模态情感识别、深度学习建模、智能优化等领域开展算法验证与系统仿真研究;③辅助高校教师教学与学生自主学习,提升复杂工程问题的建模能力与编程实践水平。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源与在线目录进行系统性学习,优先选择与自身研究方向契合的技术模块,动手运行并调试代码,尝试复现论文成果,同时关注微信公众号“荔枝科研社”以获取最新资料更新与技术动态。

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