Python Edge Computing: การสร้างระบบประมวลผลแบบกระจายสำหรับผู้ใช้งานทั่วโลก

Edge computing กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการประมวลผลข้อมูลของเราอย่างรวดเร็ว โดยย้ายการคำนวณเข้าใกล้แหล่งกำเนิดข้อมูลมากขึ้น แนวทางนี้มีข้อดีที่สำคัญ โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ต้องการความหน่วงแฝงต่ำ ความพร้อมใช้งานสูง และการใช้แบนด์วิดท์อย่างมีประสิทธิภาพ Python ซึ่งมีความอเนกประสงค์และไลบรารีที่กว้างขวาง เป็นผู้เล่นคนสำคัญในวิวัฒนาการนี้ คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้จะเจาะลึกถึงบทบาทของ Python ใน edge computing โดยเน้นที่ระบบประมวลผลแบบกระจายและผลกระทบในระดับโลก

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Edge Computing

Edge computing เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลที่ 'ขอบ' ของเครือข่าย ใกล้กับที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ซึ่งตรงกันข้ามกับการประมวลผลบนคลาวด์แบบดั้งเดิมที่ข้อมูลจะถูกส่งไปยังศูนย์ข้อมูลส่วนกลาง 'ขอบ' อาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแตเซ็นเซอร์ในโรงงานห่างไกลในเยอรมนี ไปจนถึงโทรศัพท์มือถือในอินเดีย หรือกล้องวงจรปิดในบราซิล การเปลี่ยนแปลงนี้ให้ประโยชน์มากมาย:

• ลดความหน่วงแฝง: การประมวลผลข้อมูลในพื้นที่ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการรับข้อมูลเชิงลึกหรือดำเนินการ
• ประสิทธิภาพแบนด์วิดท์ที่ดีขึ้น: เฉพาะข้อมูลที่จำเป็นเท่านั้นที่จะถูกส่งไปยังคลาวด์ ซึ่งช่วยลดปริมาณการใช้ข้อมูลบนเครือข่าย
• เพิ่มความน่าเชื่อถือ: อุปกรณ์เอดจ์สามารถทำงานได้อย่างอิสระ แม้จะมีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ไม่ต่อเนื่อง
• ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น: ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนสามารถประมวลผลได้ในพื้นที่ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการเปิดเผยข้อมูล

Edge computing กำลังขับเคลื่อนนวัตกรรมในภาคส่วนต่างๆ ทั่วโลก ได้แก่:

• การผลิตอัจฉริยะ: การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และการควบคุมคุณภาพโดยใช้เซ็นเซอร์และ AI บนเอดจ์
• การดูแลสุขภาพ: การติดตามผู้ป่วยและการวินิจฉัยแบบเรียลไทม์ในพื้นที่ห่างไกล
• การขนส่ง: ระบบขับขี่อัตโนมัติและระบบจัดการจราจร
• ค้าปลีก: ประสบการณ์ลูกค้ารายบุคคลและการจัดการสินค้าคงคลัง

บทบาทของ Python ใน Edge Computing

Python ได้กลายเป็นภาษาชั้นนำสำหรับ edge computing โดยมีปัจจัยขับเคลื่อนดังนี้:

• ใช้งานง่าย: ไวยากรณ์ที่ชัดเจนของ Python ทำให้ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน ซึ่งช่วยเร่งการพัฒนา
• ไลบรารีที่หลากหลาย: ไลบรารีจำนวนมาก เช่น NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow และ PyTorch เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และ AI
• ความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์ม: Python ทำงานได้อย่างราบรื่นบนระบบปฏิบัติการต่างๆ รวมถึงระบบที่พบบนอุปกรณ์เอดจ์
• ชุมชนขนาดใหญ่: ชุมชนที่มีชีวิตชีวาให้การสนับสนุน บทช่วยสอน และทรัพยากรโอเพนซอร์สมากมาย
• ความยืดหยุ่นในการปรับใช้: Python สามารถปรับใช้บนอุปกรณ์เอดจ์ที่มีทรัพยากรจำกัดได้อย่างง่ายดาย

คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ Python เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาระบบประมวลผลแบบกระจายที่เอดจ์

ระบบประมวลผลแบบกระจายที่เอดจ์

ระบบประมวลผลแบบกระจายที่เอดจ์เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกันหลายเครื่องที่ทำงานร่วมกันเพื่อประมวลผลข้อมูล สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้สามารถประมวลผลแบบขนาน ทนทานต่อความผิดพลาด และปรับขนาดได้ พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้:

สถานการณ์: โครงการเมืองอัจฉริยะในเมืองอย่างสิงคโปร์ โดยใช้เครือข่ายเซ็นเซอร์ที่กว้างขวางเพื่อตรวจสอบการไหลเวียนของการจราจร คุณภาพอากาศ และความปลอดภัยสาธารณะ

นี่คือวิธีที่ Python สามารถนำมาใช้ในระบบดังกล่าว:

1. การรวบรวมข้อมูล: สคริปต์ Python ที่ทำงานบนอุปกรณ์เอดจ์แต่ละตัว (เช่น กล้องจราจร เซ็นเซอร์คุณภาพอากาศ) จะรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ ไลบรารีเช่น `pyserial` และ `RPi.GPIO` (สำหรับ Raspberry Pi) มีประโยชน์ที่นี่
2. การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น: อุปกรณ์แต่ละตัวทำการล้างและประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น (เช่น การกรองสัญญาณรบกวน การแปลงหน่วย) ไลบรารีเช่น NumPy และ Pandas มีความสำคัญอย่างยิ่งที่นี่
3. การรวมข้อมูล: ข้อมูลที่ประมวลผลแล้วจะถูกรวบรวมจากอุปกรณ์หลายเครื่อง ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์เอดจ์ส่วนกลางหรือระบบ peer-to-peer
4. การวิเคราะห์ข้อมูลและการอนุมาน: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ฝึกโดยใช้ไลบรารีเช่น scikit-learn หรือ TensorFlow จะถูกนำไปใช้บนอุปกรณ์เอดจ์หรือเซิร์ฟเวอร์เอดจ์เพื่อระบุความแออัดของการจราจร ตรวจจับมลพิษที่พุ่งสูงขึ้น หรือระบุกิจกรรมที่น่าสงสัย
5. การดำเนินการแบบเรียลไทม์: จากการวิเคราะห์ จะมีการดำเนินการตามเวลาจริง (เช่น การปรับสัญญาณไฟจราจร การแจ้งเตือนบริการฉุกเฉิน)

องค์ประกอบสำคัญของระบบกระจายที่ใช้ Python

• อุปกรณ์เอดจ์: อุปกรณ์เหล่านี้คืออุปกรณ์ที่รวบรวมและประมวลผลข้อมูลที่ต้นทาง (เช่น เซ็นเซอร์ กล้อง ตัวควบคุมอุตสาหกรรม)
• เซิร์ฟเวอร์เอดจ์: สิ่งเหล่านี้เป็นจุดศูนย์กลางสำหรับการประมวลผลและจัดการข้อมูลจากอุปกรณ์เอดจ์หลายเครื่อง และยังสามารถทำหน้าที่เป็นเกตเวย์สู่คลาวด์ได้อีกด้วย
• โปรโตคอลการสื่อสาร: เทคโนโลยีเช่น MQTT, CoAP และ HTTP ถูกใช้สำหรับการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์เอดจ์และเซิร์ฟเวอร์ ไลบรารี Python เช่น `paho-mqtt` ช่วยอำนวยความสะดวกในการโต้ตอบเหล่านี้
• การจัดเก็บข้อมูล: ฐานข้อมูลเช่น SQLite หรือที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ถูกนำมาใช้เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลที่ประมวลผลแล้ว
• การจัดการและการประสานงาน: เครื่องมือเช่น Docker และ Kubernetes (ที่ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์เอดจ์) ใช้ในการจัดการและปรับใช้แอปพลิเคชันทั่วทั้งเครือข่ายเอดจ์

ตัวอย่างการใช้งานจริงและกรณีศึกษา

1. เกษตรอัจฉริยะในเคนยา

การประยุกต์ใช้: การตรวจสอบสภาพดิน ระดับน้ำ และรูปแบบสภาพอากาศแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการชลประทานและผลผลิตพืช สคริปต์ Python ที่ทำงานบนอุปกรณ์ Raspberry Pi พร้อมเซ็นเซอร์ที่แนบมาจะรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และให้คำแนะนำแก่เกษตรกร ระบบใช้ MQTT สำหรับการสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลางและจัดเก็บข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์

ประโยชน์: เพิ่มผลผลิตพืช ลดการใช้น้ำ และปรับปรุงความสามารถในการทำกำไรสำหรับเกษตรกรชาวเคนยา นอกจากนี้ยังช่วยให้การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลดีขึ้นและลดผลกระทบจากสภาพอากาศที่ไม่เอื้ออำนวย

2. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในโรงงานผลิตของเยอรมนี

การประยุกต์ใช้: การตรวจสอบเครื่องจักรอุตสาหกรรม (เช่น หุ่นยนต์ เครื่อง CNC) โดยใช้เซ็นเซอร์และสคริปต์ Python เพื่อตรวจจับความผิดปกติและคาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น อุปกรณ์เอดจ์ที่ใช้ Python จะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และความดัน จากนั้นวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ฝึกไว้ล่วงหน้า หากพบความผิดปกติใด ๆ ระบบจะแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่ซ่อมบำรุงทันที

ประโยชน์: ลดเวลาหยุดทำงาน เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และลดต้นทุนการบำรุงรักษา ป้องกันความล้มเหลวร้ายแรงและปรับปรุงอายุการใช้งานของอุปกรณ์

3. ค้าปลีกอัจฉริยะในบราซิล

การประยุกต์ใช้: วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าในร้านค้าแบบเรียลไทม์ สคริปต์ Python บนอุปกรณ์เอดจ์ (เช่น กล้อง ชุดเซ็นเซอร์) รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของลูกค้า การโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ และรูปแบบการซื้อของ ข้อมูลนี้ใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ เช่น การจัดวางผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุด การปรับพนักงาน และโปรโมชั่นส่วนบุคคล

ประโยชน์: ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น ยอดขายที่เหมาะสมที่สุด และการดำเนินงานร้านค้าที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดจะช่วยปรับปรุงความสามารถในการทำกำไร

4. การติดตามสัตว์ป่าในออสเตรเลีย

การประยุกต์ใช้: การติดตั้งกล้องดักถ่ายภาพและเซ็นเซอร์พร้อมระบบจดจำภาพและการตรวจจับสัตว์ที่ใช้ Python เพื่อติดตามประชากรสัตว์ป่าและที่อยู่อาศัยของพวกมัน อุปกรณ์เอดจ์จะประมวลผลภาพในพื้นที่ ซึ่งช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ส่งและปรับปรุงการตอบสนองของความพยายามในการอนุรักษ์ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานบนอุปกรณ์เอดจ์สามารถระบุสัตว์และส่งสัญญาณเตือนได้

ประโยชน์: ช่วยให้สามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นกับประชากรสัตว์ป่าได้เร็วขึ้น ให้ข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของสัตว์ และช่วยในความพยายามในการอนุรักษ์สัตว์ป่า

การสร้างระบบ Python Edge Computing ของคุณเอง: คู่มือทีละขั้นตอน

นี่คือคำแนะนำเชิงปฏิบัติเพื่อเริ่มต้นกับ Python edge computing:

1. เลือกฮาร์ดแวร์ของคุณ:
   • อุปกรณ์เอดจ์: Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano หรือคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยวอื่นๆ เป็นตัวเลือกยอดนิยม พิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น กำลังการประมวลผล หน่วยความจำ ตัวเลือกการเชื่อมต่อ (Wi-Fi, Ethernet, cellular) และการใช้พลังงาน
   • เซ็นเซอร์: เลือกเซ็นเซอร์ที่เหมาะสมกับการใช้งานของคุณ (เช่น อุณหภูมิ ความดัน ความชื้น การเคลื่อนไหว ภาพ)
2. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ:
   • ติดตั้ง Python: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้ง Python (เวอร์ชัน 3.7 หรือสูงกว่า) แนะนำให้ใช้ Anaconda สำหรับการจัดการแพ็คเกจ
   • ติดตั้งไลบรารี: ใช้ `pip` เพื่อติดตั้งไลบรารีที่จำเป็น (เช่น `numpy`, `pandas`, `scikit-learn`, `tensorflow`, `paho-mqtt`, `RPi.GPIO`)
   • เลือก IDE: VS Code, PyCharm หรือ IDE ที่คล้ายกันสามารถปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนาของคุณได้อย่างมาก
3. พัฒนาสคริปต์ Python:
   • การรวบรวมข้อมูล: เขียนสคริปต์เพื่อรวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ของคุณโดยใช้ไลบรารีเช่น `pyserial` หรือ `RPi.GPIO`
   • การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น: ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นโดยใช้ไลบรารีเช่น NumPy และ Pandas
   • การวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง: ฝึกและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการวิเคราะห์ (โดยใช้ Scikit-learn, TensorFlow หรือ PyTorch) พิจารณาการปรับโมเดลให้เหมาะสมสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด
   • การสื่อสาร: ใช้โปรโตคอลการสื่อสารโดยใช้ไลบรารีเช่น `paho-mqtt` หรือ `requests` เพื่อส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์เอดจ์หรืออุปกรณ์อื่น ๆ
4. ปรับใช้และทดสอบสคริปต์ของคุณ:
   • ปรับใช้กับอุปกรณ์เอดจ์: ถ่ายโอนสคริปต์ Python และ dependency ที่จำเป็นไปยังอุปกรณ์เอดจ์ของคุณ
   • การกำหนดค่า: กำหนดการตั้งค่าเครือข่าย การเชื่อมต่อเซ็นเซอร์ และพารามิเตอร์อื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง
   • การทดสอบและการดีบัก: ทดสอบแอปพลิเคชันของคุณอย่างละเอียด ตรวจสอบการไหลของข้อมูลและประสิทธิภาพ ดีบักปัญหาใด ๆ โดยการตรวจสอบบันทึกและวิเคราะห์พฤติกรรมของระบบ
5. พิจารณาการใช้ Containerization (ทางเลือก):
   • Docker: สร้างคอนเทนเนอร์สำหรับแอปพลิเคชันของคุณโดยใช้ Docker เพื่อให้แน่ใจว่าการทำงานจะสอดคล้องกันในอุปกรณ์เอดจ์ต่างๆ Docker ช่วยลดความซับซ้อนในการปรับใช้และการจัดการโดยการรวมแอปพลิเคชัน dependency และการกำหนดค่าไว้ในคอนเทนเนอร์
6. การปรับขนาดและการเพิ่มประสิทธิภาพ:
   • การตรวจสอบ: ใช้เครื่องมือตรวจสอบเพื่อติดตามประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันเอดจ์ของคุณ
   • การเพิ่มประสิทธิภาพ: ปรับโค้ดของคุณให้มีประสิทธิภาพ การใช้ทรัพยากร และการใช้พลังงานให้เหมาะสม สำรวจเทคนิคต่างๆ เช่น model pruning, quantization และ hardware acceleration
   • การปรับขนาด: พิจารณาใช้เครื่องมือเช่น Kubernetes เพื่อประสานงานและจัดการการปรับใช้ในเครือข่ายอุปกรณ์เอดจ์ขนาดใหญ่

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

แม้ว่า edge computing จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีความท้าทายหลายประการที่ต้องพิจารณา:

• ข้อจำกัดด้านทรัพยากร: อุปกรณ์เอดจ์มักมีกำลังการประมวลผล หน่วยความจำ และอายุการใช้งานแบตเตอรี่ที่จำกัด การเพิ่มประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญ
• ความปลอดภัย: อุปกรณ์เอดจ์เป็นเป้าหมายที่เป็นไปได้สำหรับการโจมตีทางไซเบอร์ ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง รวมถึงการเข้ารหัส การรับรองความถูกต้อง และการควบคุมการเข้าถึง
• การเชื่อมต่อ: การเชื่อมต่อเครือข่ายอาจไม่น่าเชื่อถือในบางสภาพแวดล้อมของเอดจ์ ออกแบบระบบเพื่อรองรับการเชื่อมต่อที่ไม่ต่อเนื่อง โดยใช้การแคชในพื้นที่และความสามารถในการประมวลผลแบบออฟไลน์
• การจัดการข้อมูล: การจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นที่เอดจ์อาจมีความซับซ้อน พัฒนากลยุทธ์การจัดเก็บและเรียกค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
• การปรับใช้และการจัดการ: การปรับใช้และจัดการแอปพลิเคชันบนอุปกรณ์เอดจ์จำนวนมากต้องมีการวางแผนและการประสานงานอย่างรอบคอบ พิจารณาใช้เครื่องมือเช่น Docker และ Kubernetes เพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการเหล่านี้
• ขนาดและความซับซ้อนของโมเดล: การปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่บนอุปกรณ์เอดจ์เป็นสิ่งที่ท้าทาย พิจารณาเทคนิคการปรับโมเดลให้เหมาะสม เช่น pruning, quantization และ transfer learning

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำไปใช้ทั่วโลก

เพื่อปรับใช้ระบบ Python edge computing ทั่วโลกให้ประสบความสำเร็จ โปรดคำนึงถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

• การสร้างมาตรฐาน: ปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรมและโปรโตคอลแบบเปิดเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถทำงานร่วมกันได้ระหว่างแพลตฟอร์มและอุปกรณ์ต่างๆ
• ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล โดยปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง เช่น GDPR (ยุโรป), CCPA (แคลิฟอร์เนีย สหรัฐอเมริกา) และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลระดับภูมิภาคและระดับประเทศอื่นๆ ทั่วโลก
• การปรับให้เข้ากับท้องถิ่น: ปรับแอปพลิเคชันของคุณให้เข้ากับภูมิภาคและวัฒนธรรมที่แตกต่างกัน โดยพิจารณาถึงการสนับสนุนภาษา รูปแบบสกุลเงิน และกฎระเบียบท้องถิ่น
• ความสามารถในการปรับขนาด: ออกแบบระบบที่สามารถปรับขนาดเพื่อรองรับปริมาณข้อมูลและฐานผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้นในสถานที่ทางภูมิศาสตร์ต่างๆ
• การทำงานร่วมกัน: ส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างทีมที่อยู่ในภูมิภาคต่างๆ โดยใช้ระบบควบคุมเวอร์ชัน (เช่น Git) และเครื่องมือสื่อสาร (เช่น Slack, Microsoft Teams)
• เอกสาร: จัดทำเอกสารที่ละเอียดและเข้าถึงได้ในหลายภาษาเพื่อช่วยนักพัฒนา ผู้ใช้ และผู้ดูแลระบบทั่วโลก
• พิจารณาเขตเวลาและปัจจัยทางภูมิรัฐศาสตร์: คำนึงถึงความแตกต่างของเขตเวลา เวลาออมแสง และข้อพิจารณาทางการเมืองที่อาจเกิดขึ้นเมื่อวางแผนการปรับใช้ของคุณ

สรุป: Python ที่เอดจ์ – อนาคตคือตอนนี้

Python ช่วยให้องค์กรต่างๆ ทั่วโลกสามารถสร้างระบบ edge computing ที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพ โดยการใช้ประโยชน์จากความอเนกประสงค์ ไลบรารีที่หลากหลาย และชุมชนที่กระตือรือร้นของ Python นักพัฒนาสามารถสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมในอุตสาหกรรมต่างๆ ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มาปลดล็อกศักยภาพมหาศาลในการปรับปรุงประสิทธิภาพ เพิ่มความปลอดภัย และแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ อนาคตของการประมวลผลข้อมูลกำลังเคลื่อนไปสู่เอดจ์ และ Python กำลังเป็นผู้นำ

โดยการนำกลยุทธ์และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ระบุไว้ในคู่มือนี้ไปใช้ องค์กรทั่วโลกสามารถควบคุมศักยภาพทั้งหมดของระบบประมวลผลแบบกระจายที่ใช้ Python เพื่อเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานและตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล

ยอมรับการเปลี่ยนแปลงสู่เอดจ์ – โอกาสนั้นไร้ขีดจำกัด