Al desarrollar una infraestructura de red, normalmente se considera la computación local o la computación en la nube. Pero estas dos opciones y sus combinaciones son pocas. Por ejemplo, ¿qué hacer si no se puede rechazar la computación en la nube, pero no hay suficiente ancho de banda o el tráfico es demasiado caro?
Agregue un intermediario que realizará parte de los cálculos en el borde de la red local o del proceso de producción. Este concepto de borde se llama Edge Computing. El concepto complementa el modelo actual de uso de datos en la nube y en este artículo veremos el hardware necesario y tareas de ejemplo para ello.
Niveles de computación de borde
Digamos que tienes un montón de sensores instalados en casa: un termómetro, un higrómetro, un sensor de luz, un sensor de fugas, etc. El controlador lógico procesa la información recibida de ellos, implementa escenarios de automatización, envía telemetría procesada al servicio en la nube y recibe escenarios de automatización actualizados y firmware nuevo. Por lo tanto, la computación local se realiza directamente en el sitio, pero el equipo se controla desde un nodo que combina muchos de estos dispositivos.
Este es un ejemplo de un sistema de computación de borde muy simple, pero ya muestra los tres niveles de computación de borde:
- Dispositivos IoT: generan “datos sin procesar” y los transmiten a través de varios protocolos.
- Nodos de borde: procesan datos muy cerca de fuentes de información y actúan como almacenes de datos temporales.
- Servicios en la nube: ofrecen funciones de gestión tanto para dispositivos periféricos como de IoT, realizan almacenamiento y análisis de datos a largo plazo. Además, soportan la integración con otros sistemas corporativos.
El concepto de Edge Computing en sí es parte de un gran ecosistema que optimiza el proceso tecnológico. Incluye tanto hardware (servidores en rack y perimetrales) como partes de red y software (por ejemplo, servidores de plataforma). para desarrollar algoritmos de IA). Dado que pueden surgir cuellos de botella durante la creación, transmisión y procesamiento de big data y limitar el rendimiento de todo el sistema, estas partes deben ser compatibles entre sí.
Características de los servidores perimetrales
A nivel de nodo perimetral, Edge Computing utiliza servidores perimetrales que se ubican directamente donde se produce la información. Por lo general, se trata de locales técnicos o de producción en los que es imposible instalar un bastidor de servidores y garantizar la limpieza. Por lo tanto, los servidores perimetrales están alojados en cajas compactas, a prueba de polvo y humedad con un rango de temperatura ampliado; no se pueden colocar en un bastidor. Sí, un servidor de este tipo se puede colgar fácilmente de anclajes de cinta de doble cara en algún lugar debajo de las escaleras o en el cuarto de servicio.
Dado que los servidores perimetrales se instalan fuera de los centros de datos seguros, tienen mayores requisitos de seguridad física. Para ellos se proporcionan contenedores protectores:
En el nivel de procesamiento de datos, los servidores perimetrales proporcionan cifrado de disco y arranque seguro. El cifrado en sí consume entre un 2% y un 3% de la potencia informática, pero los servidores perimetrales suelen utilizar procesadores Xeon D con un módulo de aceleración AES integrado, que minimiza la pérdida de energía.
Cuándo utilizar servidores perimetrales
Con Edge Computing, el centro de datos recibe para procesar solo aquellos datos que son imposibles o irracionales de procesar de cualquier otra manera. Así, los servidores perimetrales se utilizan cuando es necesario:
- Enfoque flexible de la seguridad, ya que en el caso de Edge Computing se puede configurar la transferencia de información preprocesada y preparada al centro de datos central;
- Protección contra pérdida de información, ya que si se pierde la comunicación con el centro, los nodos locales acumularán información;
- Se logran ahorros de tráfico procesando la mayor parte de la información en el sitio.
Computación perimetral para ahorrar tráfico
La empresa danesa Maersk, una de las líderes en transporte marítimo de carga del mundo, ha decidido reducir el consumo de combustible de sus barcos y reducir las emisiones de contaminantes a la atmósfera.
Se utilizó tecnología para resolver este problema. , sensores en los motores y componentes principales del barco, así como un servidor BullSequana Edge local para informática in situ.
Gracias a los sensores, el sistema EcoMain Suite monitorea constantemente el estado de los componentes críticos del barco y su desviación de una norma previamente calculada. Esto le permite diagnosticar rápidamente una falla y localizarla hasta el nodo problemático. Dado que la telemetría se transmite constantemente "al centro", un técnico de servicio puede realizar análisis de forma remota y hacer recomendaciones a la tripulación de a bordo. Y la pregunta principal aquí es cuántos datos y en qué volumen transferir al centro de datos central.
Dado que conectar Internet por cable barato a un barco portacontenedores es muy problemático, transferir una gran cantidad de datos sin procesar a un servidor central es demasiado caro. En el servidor central BullSequana S200 se calcula el modelo lógico general del barco y el procesamiento de datos y el control directo se transfieren al servidor local. Como resultado, la implementación de este sistema se amortizó en tres meses.
Computación perimetral para ahorrar recursos
Otro ejemplo de informática de punta es el análisis de vídeo. Así, para el fabricante de equipos para gases técnicos Air Liquide, una de las tareas locales del ciclo de producción es el control de calidad del pintado de las bombonas de gas. Se realizó manualmente y tardó unos 7 minutos por cilindro.
Para acelerar este proceso, la persona fue reemplazada por un bloque de 7 cámaras de video de alta definición. Las cámaras filman el globo desde varios lados, generando aproximadamente 1 GB de vídeo por minuto. El vídeo se envía al servidor BullSequana Edge con Nvidia T4 a bordo, donde una red neuronal entrenada para buscar defectos analiza la transmisión en línea. Como resultado, el tiempo medio de inspección se redujo de varios minutos a varios segundos.
Computación de borde en análisis
Las atracciones de Disneyland no sólo son divertidas, sino también complejas instalaciones técnicas. Así, en la “Montaña Rusa” están instalados unos 800 sensores diferentes. Envían constantemente datos sobre el funcionamiento de la atracción al servidor, y el servidor local procesa estos datos, calcula la probabilidad de que la atracción falle y lo envía al centro de datos central.
A partir de estos datos se determina la probabilidad de que se produzca una avería técnica y se inician las reparaciones preventivas. La atracción sigue funcionando hasta el final de la jornada laboral y, mientras tanto, ya se ha emitido una orden de reparación y los trabajadores reparan rápidamente la atracción por la noche.
Borde Toro Sequana
Los servidores BullSequana Edge forman parte de una gran infraestructura para trabajar con “big data”, ya han sido probados con las plataformas Microsoft Azure y Siemens MindSphere, VMware WSX y cuentan con certificados NVidia NGC/EGX. Estos servidores están diseñados específicamente para informática de vanguardia y están disponibles en chasis de factor de forma U2 en opciones de montaje en rack estándar, riel DIN, pared y torre.
BullSequana Edge está construido sobre una placa base patentada y un procesador Intel Xeon D-2187NT. Admiten instalación de hasta 512 GB de RAM, 2 SSD de 960 GB o 2 HDD de 8 o 14 TB. También pueden instalar 2 GPU Nvidia T4 de 16 GB para procesamiento de vídeo; Módulos Wi-Fi, LoRaWAN y 4G; hasta 2 módulos SFP de 10 Gigabit. Los propios servidores ya tienen instalado un sensor de apertura de tapa, que está conectado al BMC que controla el módulo IPMI. Se puede configurar para apagar automáticamente la energía cuando se activa un sensor.
Las especificaciones técnicas completas para los servidores BullSequana Edge se pueden encontrar en . Si está interesado en los detalles, estaremos encantados de responder nuestras preguntas en los comentarios.
Fuente: habr.com