Kung nag-develop sa usa ka imprastraktura sa network, kasagaran nga gikonsiderar sa usa ang lokal nga kompyuter o cloud computing. Apan kining duha ka mga kapilian ug ang ilang mga kombinasyon gamay ra. Pananglitan, unsa ang buhaton kung dili ka makabalibad sa cloud computing, apan walay igong bandwidth o ang trapiko mahal kaayo?
Pagdugang usa ka intermediate nga maghimo bahin sa mga kalkulasyon sa sulud sa lokal nga network o proseso sa produksiyon. Kini nga konsepto sa kilid gitawag nga Edge Computing. Ang konsepto nagsangkap sa kasamtangan nga modelo sa paggamit sa datos sa panganod, ug niining artikuloha atong tan-awon ang gikinahanglan nga hardware ug panig-ingnan nga mga buluhaton alang niini.
Mga lebel sa Edge computing
Ingnon ta nga adunay usa ka bug-os nga hugpong sa mga sensor nga na-install sa balay: usa ka thermometer, usa ka hygrometer, usa ka sensor sa kahayag, usa ka sensor sa pagtulo, ug uban pa. Ang lohikal nga controller nagproseso sa impormasyon nga nadawat gikan kanila, nagpatuman sa mga senaryo sa automation, nag-isyu sa giproseso nga telemetry sa serbisyo sa panganod ug nakadawat sa updated nga mga senaryo sa automation ug bag-ong firmware gikan niini. Sa ingon, ang lokal nga pag-compute gihimo direkta sa site, apan ang mga kagamitan gikontrol gikan sa usa ka node nga naghiusa sa daghang ingon nga mga aparato.
Kini usa ka pananglitan sa usa ka yano kaayo nga sistema sa edge computing, apan kini nagpakita na sa tanan nga tulo ka lebel sa edge computing:
- Mga aparato sa IoT: paghimo og "hilaw nga datos" ug ipadala kini sa lainlaing mga protocol.
- Edge nodes: Iproseso ang datos nga duol sa mga tinubdan sa impormasyon ug molihok isip temporaryo nga mga tindahan sa datos.
- Mga serbisyo sa panganod: nagtanyag mga gimbuhaton sa pagdumala para sa peripheral ug IoT nga mga aparato, paghimo ug dugay nga pagtipig sa datos ug pagtuki. Dugang pa, gisuportahan nila ang panagsama sa ubang mga sistema sa korporasyon.
Ang konsepto sa Edge computing mismo bahin sa usa ka dako nga ekosistema nga nag-optimize sa proseso sa teknolohiya. Naglakip kini sa hardware (rack ug edge server), ug mga bahin sa network ug software (pananglitan, plataporma alang sa pagpalambo sa mga algorithm sa AI). Tungod kay ang mga bottleneck mahimong motungha sa panahon sa paghimo, pagpadala ug pagproseso sa dagkong datos ug limitahan ang pasundayag sa tibuuk nga sistema, kini nga mga bahin kinahanglan nga magkatugma sa usag usa.
Mga bahin sa edge server
Sa lebel sa edge node, ang Edge Computing naggamit sa mga edge server nga direkta nga gibutang kung diin gihimo ang kasayuran. Kasagaran kini mga produksiyon o teknikal nga lugar diin imposible nga ma-install ang usa ka rack sa server ug masiguro ang kalimpyo. Busa, ang mga server sa edge gibutang sa mga compact, dust- ug moisture-proof nga mga kaso nga adunay taas nga temperatura; dili kini ibutang sa usa ka rack. Oo, ang ingon nga server dali nga magbitay sa mga double-sided tape nga mga angkla sa usa ka dapit sa ilawom sa hagdanan o sa utility room.
Tungod kay ang mga edge server gi-install sa gawas sa luwas nga mga sentro sa datos, sila adunay mas taas nga pisikal nga mga kinahanglanon sa seguridad. Ang mga proteksiyon nga sudlanan gihatag alang kanila:
Sa lebel sa pagproseso sa datos, ang mga edge server naghatag og disk encryption ug luwas nga pag-boot. Ang pag-encrypt mismo naggamit sa 2-3% sa gahum sa pag-compute, apan ang mga edge server kasagarang naggamit sa mga processor sa Xeon D nga adunay built-in nga AES acceleration module, nga nagpamenos sa pagkawala sa kuryente.
Kanus-a Gamiton ang Mga Edge Server
Uban sa Edge Computing, ang data center makadawat alang sa pagproseso lamang sa mga datos nga imposible o dili makatarunganon nga iproseso sa bisan unsang paagi. Busa, ang mga edge server gigamit kung gikinahanglan:
- Flexible nga pamaagi sa seguridad, tungod kay sa kaso sa Edge Computing mahimo nimong i-configure ang pagbalhin sa pre-processed ug andam nga impormasyon ngadto sa central data center;
- Proteksyon batok sa pagkawala sa kasayuran, tungod kay kung nawala ang komunikasyon sa sentro, ang mga lokal nga node magtigum og kasayuran;
- Ang pagtipig sa trapiko makab-ot pinaagi sa pagproseso sa kadaghanan sa impormasyon sa site.
Edge computing aron makadaginot sa trapiko
Ang Danish nga kompanya nga Maersk, usa sa mga nanguna sa maritime cargo nga transportasyon sa kalibutan, nakahukom sa pagpakunhod sa konsumo sa gasolina sa mga barko niini ug pagpakunhod sa mga emisyon sa mga pollutant ngadto sa atmospera.
Ang teknolohiya gigamit sa pagsulbad niini nga problema , mga sensor sa mga makina ug mga nag-unang sangkap sa barko, ingon man usa ka lokal nga server sa BullSequana Edge alang sa on-site computing.
Salamat sa mga sensor, ang sistema sa EcoMain Suite kanunay nga nagmonitor sa kahimtang sa mga kritikal nga sangkap sa barko ug ang ilang pagtipas gikan sa usa ka pre-calculated nga pamatasan. Gitugotan ka niini nga dali nga mahibal-an ang usa ka sayup ug i-localize kini hangtod sa node sa problema. Tungod kay ang telemetry kanunay nga gipasa "ngadto sa sentro", ang usa ka technician sa serbisyo makahimo sa pagtuki sa layo ug maghimo mga rekomendasyon sa mga tripulante sa board. Ug ang panguna nga pangutana dinhi kung pila ang datos ug kung unsang gidaghanon ang ibalhin sa sentro nga sentro sa datos.
Tungod kay ang pagkonektar sa barato nga wired Internet sa usa ka barko nga sudlanan sa dagat problema kaayo, ang pagbalhin sa daghang hilaw nga datos sa usa ka sentral nga server mahal kaayo. Sa sentral nga server sa BullSequana S200, ang kinatibuk-ang lohikal nga modelo sa barko gikalkula, ug ang pagproseso sa datos ug direktang kontrol gibalhin sa lokal nga server. Ingon usa ka sangputanan, ang pagpatuman sa kini nga sistema nagbayad sa kaugalingon sa tulo ka bulan.
Edge computing aron makadaginot sa mga kahinguhaan
Ang laing pananglitan sa edge computing mao ang video analytics. Busa, alang sa tiggama sa mga ekipo alang sa teknikal nga mga gas Air Liquide, usa sa mga lokal nga buluhaton sa siklo sa produksiyon mao ang pagkontrol sa kalidad sa pagpintal sa mga silindro sa gas. Gibuhat kini nga mano-mano ug gikuha mga 7 minuto matag silindro.
Aron mapadali kini nga proseso, ang tawo gipulihan sa usa ka bloke sa 7 nga high-definition nga mga video camera. Ang mga camera nag-film sa balloon gikan sa daghang mga kilid, nga nagmugna mga 1 GB nga video matag minuto. Ang video gipadala ngadto sa BullSequana Edge server uban sa Nvidia T4 sakay, diin ang usa ka neural network nga gibansay sa pagpangita sa mga depekto nag-analisar sa sapa online. Ingon usa ka sangputanan, ang kasagaran nga oras sa pag-inspeksyon gikunhoran gikan sa pipila ka minuto ngadto sa pipila ka segundo.
Edge computing sa analytics
Ang mga rides sa Disneyland dili lamang makalingaw, apan usab komplikado nga teknikal nga mga butang. Busa, mga 800 ka lain-laing mga sensor ang na-install sa "Roller Coaster". Kanunay nilang ipadala ang datos mahitungod sa operasyon sa atraksyon ngadto sa server, ug ang lokal nga server nagproseso niini nga datos, nagkalkula sa kalagmitan sa pagkapakyas sa atraksyon ug nagpahibalo niini ngadto sa sentro nga sentro sa datos.
Pinasukad sa kini nga datos, ang posibilidad sa usa ka teknikal nga kapakyasan gitino ug ang pagpugong sa pag-ayo gilunsad. Ang atraksyon nagpadayon sa paglihok hangtud sa katapusan sa adlaw sa pagtrabaho, ug sa kasamtangan ang usa ka order sa pag-ayo gipagawas na, ug ang mga trabahante dali nga nag-ayo sa atraksyon sa gabii.
BullSequana Edge
Ang mga server sa BullSequana Edge bahin sa usa ka dako nga imprastraktura alang sa pagtrabaho sa "dako nga datos"; nasulayan na sila sa mga platform sa Microsoft Azure ug Siemens MindSphere, VMware WSX ug adunay mga sertipiko sa NVidia NGC / EGX. Kini nga mga server gidisenyo ilabina alang sa edge computing ug anaa sa U2 form factor chassis sa standard rack, DIN rail, wall ug tower mount options.
Ang BullSequana Edge gitukod sa usa ka proprietary motherboard ug usa ka Intel Xeon D-2187NT processor. Gisuportahan nila ang pag-install hangtod sa 512 GB nga RAM, 2 SSD nga 960 GB o 2 HDD nga 8 o 14 TB. Mahimo usab nila i-install ang 2 Nvidia T4 16 GB GPUs alang sa pagproseso sa video; Wi-fi, LoRaWAN ug 4G modules; hangtod sa 2 10-Gigabit SFP modules. Ang mga server mismo adunay na-install nga sensor sa pagbukas sa taklob, nga konektado sa BMC nga nagkontrol sa IPMI module. Mahimo kini nga ma-configure aron awtomatiko nga mapalong ang gahum kung ma-trigger ang usa ka sensor.
Ang bug-os nga teknikal nga mga detalye alang sa mga server sa BullSequana Edge makit-an sa . Kung interesado ka sa mga detalye, malipay kami nga tubagon ang among mga pangutana sa mga komento.
Source: www.habr.com