Пры распрацоўцы сеткавай інфраструктуры звычайна разглядаюць альбо лакальныя вылічэнні, альбо хмарныя. Але гэтых двух варыянтаў і іх камбінацый мала. Напрыклад, што рабіць, калі ад хмарных вылічэнняў адмовіцца нельга, а прапускной здольнасці бракуе ці трафік каштуе занадта дорага?
Дадаць прамежкавае звяно, якое выканае частку вылічэнняў на мяжы лакальнай сеткі ці вытворчага працэсу. Гэтая перыферыйная канцэпцыя называецца Edge Computing - "межавыя вылічэнні". Канцэпцыя дапаўняе бягучую хмарную мадэль выкарыстання дадзеных, і ў гэтым артыкуле мы разгледзім неабходнае абсталяванне і прыклады задач для яго.
Узроўні edge computing
Дапушчальны, у вас хаты ўсталяваная цэлая куча датчыкаў: тэрмометр, гігрометр, датчык асвятлення, працёкаў і іншае. Лагічны кантролер апрацоўвае інфармацыю, якая паступае ад іх, рэалізуе сцэнары аўтаматызацыі, выдае хмарнаму сэрвісу апрацаваную тэлеметрыю і атрымлівае ад яго абноўленыя сцэнары аўтаматызацыі і свежыя прашыўкі. Такім чынам, непасрэдна на аб'екце выконваюцца лакальныя вылічэнні, але абсталяванне кантралюецца з вузла, які аб'ядноўвае мноства такіх прылад.
Гэта прыклад вельмі простай сістэмы межавых вылічэнняў, але на ім ужо бачныя ўсе тры ўзроўня edge computing:
- IoT-прылады: генеруюць "волкія дадзеныя" і перадаюць іх па розных пратаколах.
- Перыферыйныя вузлы: апрацоўваюць дадзеныя ў непасрэднай блізкасці ад крыніц інфармацыі і дзейнічаюць у якасці часавых сховішчаў дадзеных.
- Хмарныя сэрвісы: прапануюць функцыі кіравання як для перыферыйных, так і для IoT-прылад, выконваюць доўгатэрміновае захоўванне і аналіз дадзеных. Акрамя таго, яны падтрымліваюць інтэграцыю з іншымі карпаратыўнымі сістэмамі.
Сама па сабе канцэпцыя Edge computing з'яўляецца часткай вялікай экасістэмы, якая аптымізуе тэхналагічны працэс. Яна ўключае ў сябе як апаратную (стоечныя і гранічныя серверы), так і сеткавую і софтавую часткі (напрыклад, платформа для распрацоўкі алгарытмаў ІІ). Бо "бутэлькавае рыльца" можа ўтварыцца пры стварэнні, перадачы і апрацоўцы "вялікіх дадзеных" і абмежаваць прадукцыйнасць усёй сістэмы, гэтыя часткі павінны быць сумяшчальныя паміж сабой.
Асаблівасці межавых сервераў
На ўзроўні перыферыйных вузлоў у Edge Computing выкарыстоўваюць гранічныя серверы, якія ставяць непасрэдна там, дзе робіцца інфармацыя. Звычайна гэта вытворчыя ці тэхнічныя памяшканні, у якіх нельга ўсталяваць серверную стойку і забяспечыць чысціню. Такім чынам, межавыя серверы выконваюцца ў кампактных пыла-і влагозащищенных карпусах з пашыраным тэмпературным дыяпазонам, іх нельга паставіць у стойку. Так, такі сервер спакойна можа вісець на двухбаковым скотчы анкерах дзе-небудзь пад усходамі або ў падсобцы.
Так як гранічныя серверы ставяцца па-за абароненымі ЦАД, у іх вышэй патрабаванні да фізічнай бяспекі. Для іх прадугледжваюць ахоўныя кантэйнеры:
На ўзроўні працы з дадзенымі ў межавых серверах прадугледжана шыфраванне дыскаў і абароненая загрузка. Само шыфраванне адымае 2-3% вылічальнай магутнасці, але ў межавых серверах звычайна выкарыстоўваюць працэсары Xeon D з убудаваным модулем паскарэння AES, які мінімізуе страты магутнасці.
Калі прымяняюцца гранічныя серверы
Пры Edge Computing у дата-цэнтр паступаюць на апрацоўку толькі тыя дадзеныя, якія немагчыма ці нерацыянальна апрацоўваць па-іншаму. Такім чынам, межавыя серверы ўжываюць, калі патрабуецца:
- Гнуткі падыход да бяспекі, бо ў выпадку Edge Computing можна наладзіць перадачу ў цэнтральны ЦАД загадзя апрацаванай і падрыхтаванай інфармацыі;
- Абарона ад страты інфармацыі, бо пры страце сувязі з цэнтрам лакальныя вузлы будуць назапашваць інфармацыю;
- Эканомія на трафіку, яна дасягаецца дзякуючы апрацоўцы асноўнага масіву інфармацыі на месцы.
Edge computing для эканоміі трафіку
Дацкая кампанія Maersk – адзін з лідэраў марскіх грузавых перавозак у свеце – вырашыла скараціць спажыванне паліва ў сваіх судоў і знізіць выкіды забруджвальных рэчываў у атмасферу.
Для вырашэння гэтай праблемы выкарыстоўвалася тэхналогія , датчыкі на рухавіках і асноўных вузлах карабля, а таксама лакальны сервер BullSequana Edge для вылічэнняў "на месцы".
Дзякуючы датчыкам сістэма EcoMain Suite увесь час маніторыць стан крытычных вузлоў карабля і іх адхіленне ад загадзя вылічанай нормы. Гэта дазваляе хутка дыягнаставаць няспраўнасць і лакалізаваць яе аж да праблемнага вузла. Бо тэлеметрыя ўвесь час перадаецца «у цэнтр», сэрвісны тэхнік можа выканаць аналіз выдалена і даць рэкамендацыі бартавой камандзе. І галоўнае пытанне тут - колькі дадзеных і ў якім аб'ёме перадаваць на цэнтральны ЦАД.
Бо падлучыць танны правадны інтэрнэт да марскога кантэйнеравоз вельмі праблематычна, перадача вялікага аб'ёму волкіх дадзеных на цэнтральны сервер атрымліваецца занадта дарагі. На цэнтральным серверы BullSequana S200 пралічваецца агульная лагічная мадэль карабля, а апрацоўка даных і непасрэднае кіраванне перадаецца лакальнаму серверу. Як вынік, укараненне гэтай сістэмы акупілася за тры месяцы.
Edge computing для эканоміі рэсурсаў
Яшчэ адзін прыклад межавых вылічэнняў - гэта відэааналітыка. Так, у вытворцы абсталявання для тэхнічных газаў Air Liquide адной з лакальных задач вытворчага цыклу з'яўляецца кантроль якасці афарбоўкі газавых балонаў. Ён ажыццяўляўся ўручную і складаў каля 7 хвілін на адзін балон.
Каб паскорыць гэты працэс, чалавека замянілі блокам з 7 відэакамер высокага дазволу. Камеры здымаюць балон з некалькіх бакоў, генеруючы каля 1 ГБ відэа ў хвіліну. Відэа адпраўляецца на межавы сервер BullSequana Edge c Nvidia T4 на борце, на якім нейронавая сетка, натрэніраваная на пошук дэфектаў, аналізуе стрым у анлайн-рэжыме. У выніку сярэдні час на агляд скараціўся з некалькіх хвілін да некалькіх секунд.
Edge computing у аналітыцы
Атракцыёны ў Дыснэйлэндзе - гэта не толькі весялосць, але і складаны тэхнічны аб'ект. Так, на "Амерыканскай горцы" ўстаноўлена каля 800 розных датчыкаў. Яны ўвесь час адпраўляюць на сервер дадзеныя аб працы атракцыёну, а лакальны сервер апрацоўвае гэтыя дадзеныя, вылічае верагоднасць выйсця атракцыёну з ладу і сігналізуе пра гэта на цэнтральны ЦАД.
На аснове гэтых дадзеных вызначаецца верагоднасць тэхнічнай адмовы і запускаецца прэвентыўны рамонт. Атракцыён працягвае працаваць да канца працоўнага дня, а тым часам ужо аформлены ўбор на рамонт, і працоўныя аператыўна чыняць атракцыён уначы.
BullSequana Edge
Серверы BullSequana Edge з'яўляюцца часткай вялікай інфраструктуры для працы з "вялікімі дадзенымі", яны ўжо пратэставаны з платформамі Microsoft Azure і Siemens MindSphere, VMware WSX і маюць сертыфікаты NVidia NGC/EGX. Гэтыя серверы распрацаваны спецыяльна для межавых вылічэнняў і выпускаюцца ў карпусах формаў-фактару U2 у варыянтах для ўсталёўкі ў стандартную стойку, на DIN-рэйку, на сцяну і ў падлогавым выкананні.
BullSequana Edge пабудаваны на матчыным поплатку ўласнай распрацоўкі і працэсары Intel Xeon D-2187NT. Яны падтрымліваюць усталёўку да 512 Гб аператыўнай памяці, 2 SSD па 960 Гб альбо 2 HDD па 8 ці 14ТБ. Таксама ў іх можна ўсталяваць 2 GPU Nvidia T4 16 ГБ для працы з відэа; Wi-fi, LoRaWAN і 4G модулі; да 2-х 10-гігабітных модуляў SFP. У саміх серверах ужо ўсталяваны датчык адкрыцця вечка, які падлучаны да BMC, кіраўніку модулем IPMI. Яго можна наладзіць на аўтаматычнае адключэнне харчавання пры спрацоўванні датчыка.
Цалкам тэхнічныя характарыстыкі сервераў BullSequana Edge можна знайсці па . Калі вам цікавыя падрабязнасці, мы будзем рады адказаць на нашыя пытанні ў каментарах.
Крыніца: habr.com