При разработването на мрежова инфраструктура обикновено се разглеждат или локални изчисления, или облачни. Но тези два варианта и комбинациите им са недостатъчни. Например, какво да направим, ако трябва да се откажем от облачните изчисления, а пропускната способност не е достатъчна или трафикът е твърде скъп?
Добавете междинно звено, което да извърши част от изчисленията на границата на локалната мрежа или производствения процес. Тази периферна концепция се нарича Edge Computing — „гранични изчисления“. Концепцията допълва настоящия облачен модел на използване на данни и в тази статия ще разгледаме необходимото оборудване и примери за задачи за него.
Нива на edge computing
Предположим, че у вас у дома е инсталирана цяла купчина сензори: термометър, хигрометър, сензор за осветление, сензор за течове и т.н. Логическият контролер обрабатыва информацията, постъпваща от тях, реализира сценарии за автоматизация, изпраща на облачния сервис обработената телеметрия и получава от него актуализирани сценарии за автоматизация и нови фърмуери. По този начин, на самия обект се извършват локални изчисления, но оборудването се контролира от възел, който обединява множество подобни устройства.
Това е пример за много проста система на гранични изчисления, но в нея вече се виждат всичките три нива на edge computing:
- IoT устройства: генерират „сурови данни“ и ги предават по различни протоколи.
- Периферни възли: обработват данни в непосредствена близост до източниците на информация и действат като временно хранилище на данни.
- Облачни услуги: предлагат функции за управление както за периферни, така и за IoT устройства, извършват дългосрочно съхранение и анализ на данни. Освен това, те поддържат интеграция с други корпоративни системи.
Самата концепция Edge computing е част от голямата екосистема, оптимизираща технологичния процес. Тя включва както хардуерна (стойкови и гранични сървъри), така и мрежова и софтуерна част (например, платформа за разработка на AI алгоритми). Тъй като „бутилочното гърло“ може да се образува при създаването, предаването и обработката на „големи данни“ и да ограничи производителността на цялата система, тези части трябва да бъдат съвместими помежду си.
Характеристики гранични сървъри
На ниво на периферийните възли в Edge Computing се използват гранични сървъри, които се поставят директно там, където се произвежда информация. Обикновено това са производствени или технически помещения, в които не може да се инсталира сървърна стена и да се осигури чистота. Така граничните сървъри са изработени в компактни прахо- и влагоустойчиви корпуси с разширен температурен диапазон, не могат да бъдат поставени в стена. Да, такъв сървър спокойно може да бъде залепен с двустранно тиксо на анкери, някъде под стълбището или в помощно помещение.
Тъй като граничните сървъри се поставят извън защитени ЦОД, изискванията за физическа безопасност при тях са по-високи. За тях се предвиждат защитни контейнери:
На ниво работа с данни в граничните сървъри е предвидено шифроване на дисковете и защитено зареждане. Самото шифроване отнема 2-3% изчислителна мощ, но в граничните сървъри обикновено се използват процесори Xeon D със вграден модул за ускорение на AES, който минимизира загубите в мощността.
Кога се използват гранични сървъри
При Edge Computing в дата центъра постъпват за обработка само онези данни, които не е възможно или не е рационално да се обработват по друг начин. Така граничните сървъри се прилагат, когато е необходимо:
- Гъвкав подход към безопасността, тъй като в случай на Edge Computing е възможно да се настрои предаването в централното ЦОД предварително обработена и подготвена информация;
- Защита от загуба на информация, тъй като при загуба на връзка с центъра местните възли ще натрупват информация;
- Икономия на трафик, която се постига благодарение на обработката на основната част от информацията на място.
Edge computing за икономия на трафик
Датската компания Maersk — един от лидерите в корабните товарни превози в света — реши да намали потреблението на гориво на корабите си и да снижите емисиите на замърсителите в атмосферата.
За решаването на този проблем се използва технологията , сензори на двигателите и основните възли на кораба, както и локален сървър BullSequana Edge за изчисления "на място".
Благодарение на сензорите, системата EcoMain Suite постоянно следи състоянието на критичните точки на кораба и техните отклонения от предварително изчислените норми. Това позволява бързо диагностициране на неизправности и локализиране на проблема до конкретен узел. Тъй като телеметрията постоянно се изпраща "в центъра", сервизният техник може да извърши анализ от разстояние и да предостави препоръки на бордовия екип. И основният въпрос тук е — колко данни и какъв обем да се предават на централния ЦОД.
Тъй като свързването на евтин кабелен интернет към морски контейнеровоз е доста сложно, предаването на голям обем сурови данни на централния сървър става твърде скъпо. На централния сървър BullSequana S200 се извършва общо логическо моделиране на кораба, а обработката на данните и непосредственото управление се предават на локалния сървър. В резултат на това внедряването на тази система се изплати в рамките на три месеца.
Edge computing за икономия на ресурси
Още един пример за гранични изчисления е видеоанализът. Така, производителят на оборудване за технически газове Air Liquide една от локалните задачи в производствения процес е контролът на качеството на боядисването на газовите бутилки. Той се е извършвал ръчно и е отнемал около 7 минути на бутилка.
За да ускори този процес, човекът е бил заменен с блок от 7 видеокамери с висока разделителна способност. Камерите снимат бутилката от няколко страни, генерирайки около 1 GB видео в минута. Видеото се изпраща на граничния сървър BullSequana Edge с Nvidia T4 на борда, където невронна мрежа, обучена да търси дефекти, анализира потока в онлайн режим. В резултат на това средното време за оглед е намалено от няколко минути до няколко секунди.
Edge computing в аналитиката
Атракционите в Дисниленд са не само забавление, но и сложен технически обект. Например, на "Американската планина" са инсталирани около 800 различни сензора. Те постоянно изпращат на сървъра данни за работата на атракциона, а локалният сървър обработва тези данни, изчислява вероятността за повреждане на атракциона и сигнализира за това на централния ЦОД.
На основа на тези данни се определя вероятността за технически отказ и се стартира превантивен ремонт. Атракцията продължава да работи до края на работния ден, а междувременно вече е оформен наряд за ремонт и работниците бързо ремонтират атракцията през нощта.
BullSequana Edge
Сървърите BullSequana Edge са част от голямата инфраструктура за работа с големи данни. Те вече са тествани с платформите на Microsoft Azure и Siemens MindSphere, VMware WSX и притежават сертификати NVidia NGC/EGX. Тези сървъри са проектирани специално за гранични изчисления и се предлагат в корпуси форм-фактор U2 в варианти за инсталация в стандартен шкаф, на DIN шина, на стена и в подов вариант.
BullSequana Edge са изградени на собствена платка и процесор Intel Xeon D-2187NT. Те поддържат инсталация на до 512 ГБ оперативна памет, 2 SSD по 960 ГБ или 2 HDD по 8 или 14 ТБ. Също така, в тях могат да се инсталират 2 GPU Nvidia T4 с 16 ГБ за работа с видео; модулите Wi-Fi, LoRaWAN и 4G; до 2 десетгигабитни модула SFP. В самите сървъри вече е инсталиран сензор за отваряне на капака, който е свързан с BMC, управляващ модула IPMI. Може да бъде настроен за автоматично изключване на захранването при задействане на сензора.
Пълните технически спецификации на сървърите BullSequana Edge можете да намерите на . Ако се интересувате от подробности, ще се радваме да отговорим на вашите въпроси в коментарите.
Източник: habr.com
