Quan es desenvolupa una infraestructura de xarxa, normalment es té en compte la informàtica local o la informàtica en núvol. Però aquestes dues opcions i les seves combinacions són poques. Per exemple, què fer si no podeu rebutjar la computació en núvol, però no hi ha prou amplada de banda o el trànsit és massa car?
Afegiu un intermedi que realitzarà part dels càlculs a la vora de la xarxa local o del procés de producció. Aquest concepte de vora s'anomena Edge Computing. El concepte complementa el model actual d'ús de dades al núvol, i en aquest article veurem el maquinari necessari i les tasques d'exemple per a això.
Nivells de computació de punta
Suposem que tens un munt de sensors instal·lats a casa: un termòmetre, un higròmetre, un sensor de llum, un sensor de fuites, etc. El controlador lògic processa la informació rebuda d'ells, implementa escenaris d'automatització, emet telemetria processada al servei al núvol i rep escenaris d'automatització actualitzats i firmware nou. Així, la informàtica local es realitza directament al lloc, però l'equip es controla des d'un node que combina molts d'aquests dispositius.
Aquest és un exemple d'un sistema informàtic de vora molt senzill, però ja mostra els tres nivells d'informàtica de vora:
- Dispositius IoT: generen “dades en brut” i les transmeten a través de diversos protocols.
- Nodes Edge: processen les dades molt a prop de les fonts d'informació i actuen com a magatzems de dades temporals.
- Serveis al núvol: ofereixen funcions de gestió tant per a dispositius perifèrics com IoT, realitzen emmagatzematge i anàlisi de dades a llarg termini. A més, admeten la integració amb altres sistemes corporatius.
El concepte d'Edge computing en si mateix forma part d'un gran ecosistema que optimitza el procés tecnològic. Inclou tant maquinari (servidors bastidors i perifèrics) com peces de xarxa i programari (per exemple, plataforma per desenvolupar algorismes d'IA). Com que poden sorgir colls d'ampolla durant la creació, transmissió i processament de grans dades i limitar el rendiment de tot el sistema, aquestes parts han de ser compatibles entre si.
Característiques dels servidors perifèrics
A nivell de node perifèric, Edge Computing utilitza servidors perifèrics que es col·loquen directament on es produeix la informació. Normalment es tracta de locals de producció o tècnics en els quals és impossible instal·lar un bastidor de servidors i garantir la neteja. Així, els servidors perifèrics s'allotgen en caixes compactes, a prova de pols i humitat amb un rang de temperatures estès; no es poden col·locar en un bastidor. Sí, aquest servidor es pot penjar fàcilment en ancoratges de cinta de doble cara en algun lloc sota les escales o al safareig.
Com que els servidors perifèrics s'instal·len fora dels centres de dades segurs, tenen requisits de seguretat física més alts. Es proporcionen contenidors de protecció per a ells:
A nivell de processament de dades, els servidors perifèrics proporcionen xifratge de disc i arrencada segura. El xifratge en si consumeix entre el 2 i el 3% de la potència de càlcul, però els servidors perifèrics solen utilitzar processadors Xeon D amb mòdul d'acceleració AES integrat, que minimitza la pèrdua d'energia.
Quan utilitzar servidors Edge
Amb Edge Computing, el centre de dades rep per processar només aquelles dades que són impossibles o irracionals de processar d'una altra manera. Així, els servidors perifèrics s'utilitzen quan es requereix:
- Enfocament flexible de la seguretat, ja que en el cas de l'Edge Computing es pot configurar la transferència d'informació preprocessada i preparada al centre de dades central;
- Protecció contra la pèrdua d'informació, ja que si es perd la comunicació amb el centre, els nodes locals acumularan informació;
- L'estalvi de trànsit s'aconsegueix processant la major part de la informació al lloc.
Informàtica perifèrica per estalviar trànsit
L'empresa danesa Maersk, un dels líders mundials en transport marítim de càrrega, ha decidit reduir el consum de combustible dels seus vaixells i reduir les emissions de contaminants a l'atmosfera.
La tecnologia es va utilitzar per resoldre aquest problema , sensors als motors i components principals de la nau, així com un servidor local BullSequana Edge per a la informàtica in situ.
Gràcies als sensors, el sistema EcoMain Suite controla constantment l'estat dels components crítics de la nau i la seva desviació d'una norma precalculada. Això us permet diagnosticar ràpidament un error i localitzar-lo fins al node problema. Atès que la telemetria es transmet constantment "al centre", un tècnic de servei pot realitzar anàlisis a distància i fer recomanacions a la tripulació a bord. I la pregunta principal aquí és quantes dades i en quin volum transferir al centre de dades central.
Com que connectar Internet per cable barat a un vaixell portacontenidors marítim és molt problemàtic, transferir una gran quantitat de dades en brut a un servidor central és massa car. Al servidor central BullSequana S200, es calcula el model lògic general de la nau i el processament de dades i el control directe es transfereixen al servidor local. Com a resultat, la implantació d'aquest sistema es va amortitzar en tres mesos.
Informàtica perifèrica per estalviar recursos
Un altre exemple d'informàtica de punta és l'anàlisi de vídeo. Així, per al fabricant d'equips per a gasos tècnics Air Liquide, una de les tasques locals del cicle de producció és el control de qualitat de la pintura de les bombones de gas. Es va realitzar manualment i va trigar uns 7 minuts per cilindre.
Per accelerar aquest procés, la persona va ser substituïda per un bloc de 7 càmeres de vídeo d'alta definició. Les càmeres filmen el globus des de diverses cares, generant uns 1 GB de vídeo per minut. El vídeo s'envia al servidor BullSequana Edge amb Nvidia T4 a bord, on una xarxa neuronal entrenada per buscar defectes analitza el flux en línia. Com a resultat, el temps mitjà d'inspecció es va reduir de diversos minuts a diversos segons.
Informàtica de punta en analítica
Les atraccions a Disneyland no només són divertides, sinó també objectes tècnics complexos. Així, s'instal·len uns 800 sensors diferents a la "montanya russa". Envien constantment dades sobre el funcionament de l'atracció al servidor, i el servidor local processa aquestes dades, calcula la probabilitat que l'atracció falli i ho indica al centre de dades central.
A partir d'aquestes dades, es determina la probabilitat d'una fallada tècnica i es posen en marxa reparacions preventives. L'atracció continua funcionant fins al final de la jornada laboral, i mentrestant ja s'ha emès una ordre de reparació, i els treballadors reparen ràpidament l'atracció a la nit.
BullSequana Edge
Els servidors BullSequana Edge formen part d'una gran infraestructura per treballar amb "big data"; ja s'han provat amb les plataformes Microsoft Azure i Siemens MindSphere, VMware WSX i tenen certificats NVidia NGC/EGX. Aquests servidors estan dissenyats específicament per a la informàtica de punta i estan disponibles en xassís de factor de forma U2 amb opcions de muntatge en bastidor estàndard, carril DIN, paret i torre.
BullSequana Edge està construït sobre una placa base patentada i un processador Intel Xeon D-2187NT. Admeten la instal·lació de fins a 512 GB de RAM, 2 SSD de 960 GB o 2 HDD de 8 o 14 TB. També poden instal·lar 2 GPU Nvidia T4 de 16 GB per al processament de vídeo; mòduls Wi-Fi, LoRaWAN i 4G; fins a 2 mòduls SFP de 10 Gigabit. Els propis servidors ja tenen instal·lat un sensor d'obertura de la tapa, que està connectat al BMC que controla el mòdul IPMI. Es pot configurar per apagar automàticament l'alimentació quan s'activa un sensor.
Les especificacions tècniques completes dels servidors BullSequana Edge es poden trobar a . Si esteu interessats en els detalls, estarem encantats de respondre les nostres preguntes als comentaris.
Font: www.habr.com