Banner: Edge AI dengan NVIDIA Jetson

Edge AI dengan NVIDIA Jetson: Checklist

Menjalankan CV di edge itu soal keseimbangan: akurasi vs latensi, performa vs konsumsi daya, dan stabilitas jangka panjang. Berikut checklist produksi agar deployment Jetson berjalan mulus.

Performa Model & Optimisasi

  • Export ke ONNX → TensorRT, uji FP16/INT8 (kalibrasi representatif).
  • Profil latensi p50/p95 & throughput di resolusi produksi.
  • Gunakan batch kecil (1–4) untuk real-time; hindari jitter.
  • Kurangi post-processing berat; pilih arsitektur anchor-free bila cocok.

Power & Thermal

  • PSU stabil + headroom 30%; gunakan UPS jika perlu.
  • Pastikan heatsink/fan memadai; uji throttling pada ambient tinggi.
  • Set nvpmodel sesuai target konsumsi & performa.

Penyimpanan & Media

  • Pakai media yang industrial-grade (eMMC/SSD) untuk write endurance.
  • Rotasi log & batasi retensi; pisahkan partisi untuk data & OS.
  • Hati-hati dengan corruption saat power loss; pertimbangkan journaling FS.

OS, Kernel, dan Driver

  • Lock versi L4T/JetPack; dokumentasikan dependency.
  • Uji kompatibilitas kamera (V4L2/GStreamer), codec, dan driver.
  • Nonaktifkan servis yang tidak perlu untuk mengurangi jitter.

Deployment & Update

  • Gunakan container (Docker) untuk reproduktibilitas.
  • Siapkan OTA update dengan rollback aman.
  • Konfigurasikan device provisioning & identitas unik per node.

Observabilitas

  • Log terstruktur + metrics (latensi, fps, suhu, memori/VRAM).
  • Tracing untuk jalur kritikal (capture → inferensi → output).
  • Alarm/alert untuk anomali (drop FPS, suhu tinggi, kamera offline).

Reliability & Fallback

  • Mode degradasi: turunkan resolusi/model bila resource menipis.
  • Auto-restart untuk proses penting; watchdog kesehatan.
  • Buffer antrian & retry untuk output ke jaringan tidak stabil.

Keamanan

  • Aktifkan secure boot / signed image bila memungkinkan.
  • Enkripsi at-rest (data sensitif) & in-transit (TLS); harden SSH.
  • Least-privilege untuk servis & container; audit log akses.

Checklist Ringkas

  • Model ONNX→TensorRT (FP16/INT8) ✔
  • Profil latensi/throughput di hardware target ✔
  • Power supply + UPS ✔
  • Heatsink/fan memadai, uji throttling ✔
  • Media storage industrial-grade ✔
  • Rotasi log & retensi ✔
  • Lock JetPack & dependency ✔
  • Containerized + OTA rollback ✔
  • Metrics/Tracing/Alert aktif ✔
  • Degraded mode & watchdog ✔
  • Secure boot / TLS / hardening ✔
  • Provisioning identitas per device ✔
Uji soak test minimal 24–72 jam untuk menangkap issue laten (memory leak, thermal creep, network flap).

FAQ

Model apa yang cocok untuk Jetson Nano/Orin Nano? Mulai dari varian YOLO ringan (quantized). Untuk kasus kompleks, pertimbangkan varian transformer yang dioptimalkan—uji trade-off latensi.

Butuh GPU eksternal? Tidak untuk Jetson. Namun untuk training atau orchestrasi skala besar, gunakan server/GPU cloud.

Bagaimana jika kamera sering putus? Tambahkan health check per stream, retry backoff, dan alarm; log reason code (device, kabel, driver).

Edge Jetson Deployment Observability