При разработката на мрежова инфраструктура обикновено се разглеждат или локални изчисления, или облачни. Но тези два варианта и техните комбинации са малко. Например, какво да се прави, ако отказът от облачни изчисления не е възможен, а пропускната способност не е достатъчна или трафикът е твърде скъп?
Добавете междинен елемент, който ще извърши част от изчисленията на границата на локалната мрежа или производствения процес. Тази периферийна концепция се нарича Edge Computing — „гранични изчисления“. Концепцията допълва настоящата облачна модел на използване на данни, и в тази статия ще разгледаме необходимото оборудване и примери за задачи за него.
Нива на edge computing
Представете си, че у вас вкъщи е инсталирана цяла купчина сензори: термометри, хигрометри, сензори за осветление, течове и др. Логическият контролер обработва информацията, получена от тях, реализира сценарии за автоматизация, предава на облачната услуга обработената телеметрия и получава от нея обновени сценарии за автоматизация и нови фърмуери. По този начин на самия обект се извършват локални изчисления, но оборудването се контролира от узел, който обединява множество такива устройства.
Това е пример за много проста система на гранични изчисления, но в нея вече са видими всички три нива на edge computing:
- IoT-устройства: генерират „необработени данни“ и ги предават по различни протоколи.
- Периферийни възли: обработват данните в непосредствена близост до източниците на информация и действат като временно хранилище на данни.
- Облачни услуги: предлагат функции за управление както за периферийни, така и за IoT-устройства, извършват дългосрочно съхранение и анализ на данни. Освен това, те поддържат интеграция с други корпоративни системи.
Самата концепция за Edge computing е част от голяма екосистема, оптимизираща технологичния процес. Тя включва както хардуерна (рационални и гранични сървъри), така и мрежова и софтуерна част (например платформа за разработване на AI алгоритми). Понеже „бутилочното гърло“ може да възникне при създаването, предаването и обработката на „големи данни“ и да ограничи производителността на цялата система, тези части трябва да са съвместими помежду си.
Характеристики крайни сървъри
На ниво крайни възли в Edge Computing се използват крайни сървъри, които се поставят директно там, където се генерира информация. Обикновено това са производствени или технически помещения, където не може да се инсталира сървърна рафта и да се осигури чистота. По този начин, крайните сървъри се предлагат в компактни прахо- и влагозащитени кутии с разширен температурен диапазон и не могат да се поставят в рафта. Да, такъв сървър спокойно може да виси на двустранна лента под стълбище или в помощно помещение.
Тъй като крайните сървъри се поставят извън защитени ЦОД, те имат по-високи изисквания за физическа сигурност. За тях са предвидени защитни контейнери:
На ниво работа с данни в крайните сървъри е предвидено криптиране на дисковете и защитено зареждане. Самото криптиране отнема 2-3% от изчислителните мощности, но в крайните сървъри обикновено се използват процесори Xeon D с вграден модул за ускоряване на AES, който минимизира загубите на мощност.
Кога се използват крайни сървъри
При Edge Computing в дата-центъра постъпват на обработка само тези данни, които е невъзможно или нецелесъобразно да се обработват по друг начин. Така че крайните сървъри се прилагат, когато е необходимо:
- Гъвкав подход към сигурността, тъй като при Edge Computing можете да настроите предаване в централния 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 информация на място.
Edge computing за икономия на трафик
Датската компания Maersk — един от лидерите в морските товари в света — реши да намали разходите за гориво на своите кораби и да намали емисиите на замърсители в атмосферата.
За решаване на този проблем бе използвана технологията , сензори на двигателите и основни възли на кораба, както и локален сървър BullSequana Edge за изчисления 'на място'.
Благодарение на датчици, системата EcoMain Suite постоянно следи състоянието на критичните възли на кораба и тяхното отклонение от предварително изчислената норма. Това позволява бързо диагностициране на неизправности и локализиране на проблема до конкретния възел. Тъй като телеметрията постоянно се предава "в центъра", сервизният техник може да извърши анализ дистанционно и да даде препоръки на бордния екип. Основният въпрос тук е колко данни и в какъв обем да се предават на централния ЦОД.
Тъй като свързването на евтин жичен интернет към морски контейнеровоз е доста проблематично, предаването на голям обем сурови данни на централния сървър е прекалено скъпо. На централния сървър BullSequana S200 се изчислява общата логическа модел на кораба, а обработката на данни и непосредственото управление се предават на локалния сървър. В резултат на това внедряването на тази система се изплати за три месеца.
Edge computing за икономия на ресурси
Друг пример за гранични изчисления е видеонаблюдението. Например, при производителя на оборудване за технически газове Air Liquide една от местните задачи в производствения цикъл е контролът на качеството на боядисването на газовите бутилки. Това се извършваше ръчно и отнемаше около 7 минути на бутилка.
За да се ускори този процес, човекът е заменен с блок от 7 високоефективни видеокамери. Камерите заснемат бутилката от няколко страни, генерирайки около 1 ГБ видео в минута. Видео материалът се изпраща на граничния сървър BullSequana Edge с Nvidia T4 на борда, на който невронна мрежа, обучена за откриване на дефекти, анализира потока в реално време. В резултат на това средното време за проверка е намалено от няколко минути до няколко секунди.
Edge computing в анализа
Атракционите в Дисниленд не са само забавление, но и сложен технически обект. Например, на "Американската влакче" са инсталирани около 800 различни датчика. Те постоянно изпращат на сървера данни за работата на атракцията, а локалният сървър обработва тези данни, изчислява вероятността за повреда на атракцията и сигнализира за това на централния ЦОД.
На базата 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 е вече оформен наряд за ремонт и работниците ускорено 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 Microsoft Azure и Siemens MindSphere, VMware WSX и имат сертификати NVidia NGC/EGX. Тези сървъри са проектирани специално за гранични изчисления и се произвеждат в корпуси форм-фактор U2 в варианти за инсталиране в стандартни стелажи, на DIN шина, на стена и в подов вариант.
BullSequana Edge са изградени на собствена платка и процесор Intel Xeon D-2187NT. Те поддържат инсталиране на до 512 ГБ оперативна памет, 2 SSD с капацитет 960 ГБ или 2 HDD с 8 или 14 ТБ. Също така, в тях могат да бъдат инсталирани 2 GPU Nvidia T4 16 ГБ за работа с видео; модули Wi-Fi, LoRaWAN и 4G; до 2 модула SFP с 10 гигабита. В самите сървъри вече е инсталиран сензор за отваряне на капака, който е свързан с BMC, управляващия модул IPMI. Той може да бъде настроен да изключва захранването автоматично при задействане на сензора.
Пълните технически характеристики на сървърите BullSequana Edge можете да намерите на . Ако имате интересни подробности, ние ще се радваме да отговорим на вашите въпроси в коментарите.
Източник: habr.com
