Al desarrollar una infraestructura de red, generalmente se consideran cálculos locales o en la nube. Sin embargo, estas dos opciones y sus combinaciones son limitadas. Por ejemplo, ¿qué hacer si no se puede renunciar a los cálculos en la nube, pero el ancho de banda no es suficiente o el tráfico es demasiado costoso?
Agregar un intermediario que realice parte de los cálculos en el borde de la red local o del proceso de producción. Este concepto periférico se llama Edge Computing, es decir, 'cálculos en el borde'. El concepto complementa el modelo actual de uso de datos en la nube, y en este artículo veremos el hardware necesario y ejemplos de tareas para él.
Niveles de edge computing
Supongamos que en su hogar tiene un montón de sensores: un termómetro, un higrómetro, un sensor de luz, de fugas, entre otros. Un controlador lógico procesa la información que recibe de ellos, implementa escenarios de automatización, envía a un servicio en la nube telemetría procesada y recibe de este escenarios de automatización actualizados y nuevos firmwares. Así, se realizan cálculos locales directamente en el objeto, pero el hardware se controla desde un nodo que une muchos de estos dispositivos.
Este es un ejemplo de un sistema muy simple de cálculos en el borde, pero en él ya se pueden ver los tres niveles de edge computing:
- Dispositivos IoT: generan 'datos en crudo' y los transmiten a través de diversos protocolos.
- Nodos periféricos: procesan datos en proximidad a las fuentes de información y actúan como espacios de almacenamiento temporales.
- Servicios en la nube: ofrecen funciones de gestión tanto para dispositivos periféricos como para IoT, realizan almacenamiento a largo plazo y análisis de datos. Además, soportan la integración con otros sistemas corporativos.
El mismo concepto de Edge computing es parte de un gran ecosistema que optimiza el proceso tecnológico. Incluye tanto componentes de hardware (servidores de rack y de borde) como partes de red y software (por ejemplo, la plataforma para el desarrollo de algoritmos de IA). Dado que puede producirse un 'cuello de botella' al crear, transferir y procesar 'grandes datos', limitando el rendimiento de todo el sistema, estas partes deben ser compatibles entre sí.
Características de los servidores perimetrales
A nivel de nodos periféricos en Edge Computing se utilizan servidores perimetrales, que se colocan directamente donde se genera la información. Normalmente, estos son espacios de producción o técnicas, donde no se puede instalar un rack de servidores ni garantizar limpieza. Así, los servidores perimetrales se presentan en carcasas compactas protegidas contra el polvo y la humedad, con un rango de temperatura ampliado; no se pueden colocar en rack. Sí, un servidor así puede estar colgado con cinta adhesiva de doble cara o anclajes en algún lugar debajo de una escalera o en un cuarto de útiles.
Debido a que los servidores perimetrales se colocan fuera de los centros de datos protegidos, tienen mayores requisitos de seguridad física. Se prevén contenedores de protección para ellos:
A nivel de trabajo con datos en los servidores perimetrales se prevé la encriptación de discos y el arranque seguro. La propia encriptación consume entre un 2-3% de la potencia de cálculo, pero en los servidores perimetrales generalmente se utilizan procesadores Xeon D con un módulo incorporado de aceleración AES, que minimiza las pérdidas de potencia.
Cuándo se aplican los servidores perimetrales
En Edge Computing, solo se envían al centro de datos para su procesamiento los datos que no se pueden o no son razonables de procesar de otra manera. Así, los servidores perimetrales se utilizan cuando se requiere:
- Un enfoque flexible a la seguridad, ya que en el caso de Edge Computing se puede configurar la transmisión al centro de datos central de información procesada y preparada previamente;
- Protección contra la pérdida de información, ya que en caso de pérdida de conexión con el centro, los nodos locales acumularán información;
- Ahorro en el tráfico, que se logra gracias al procesamiento de la mayor parte de la información en el lugar.
Edge computing para el ahorro de tráfico
La empresa danesa Maersk — uno de los líderes en el transporte marítimo de carga en el mundo — decidió reducir el consumo de combustible de sus barcos y disminuir las emisiones de contaminantes a la atmósfera.
Para resolver este problema se utilizó la tecnología , sensores en los motores y en los nodos principales del barco, así como el servidor local BullSequana Edge para cálculos "en el lugar".
Gracias a los sensores, el sistema EcoMain Suite monitorea constantemente el estado de los nodos críticos del barco y su desviación de la norma previamente calculada. Esto permite diagnosticar rápidamente fallos y localizarlos hasta el nodo problemático. Dado que la telemetría se transmite constantemente "al centro", el técnico de servicio puede realizar un análisis de forma remota y ofrecer recomendaciones al equipo a bordo. Y la pregunta principal aquí es: ¿cuántos datos y en qué volumen se deben transmitir al centro de datos central?
Dado que conectar Internet por cable barato a un buque portacontenedores es bastante complicado, la transmisión de grandes volúmenes de datos en bruto al servidor central resulta demasiado costosa. En el servidor central BullSequana S200 se calcula el modelo lógico general del barco, mientras que el procesamiento de datos y el control directo se transfieren al servidor local. Como resultado, la implementación de este sistema se recuperó en un plazo de tres meses.
Edge computing para ahorrar recursos
Otro ejemplo de computación en el borde es la videoanalítica. De este modo, en 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 los cilindros de gas. Este proceso se realizaba manualmente y duraba aproximadamente 7 minutos por cilindro.
Para acelerar este proceso, se reemplazó al ser humano con un bloque de 7 cámaras de video de alta resolución. Las cámaras graban el cilindro desde varios ángulos, generando alrededor de 1 GB de video por minuto. El video se envía al servidor de borde BullSequana Edge con Nvidia T4 a bordo, donde una red neuronal, entrenada para detectar defectos, analiza el flujo en tiempo real. Como resultado, el tiempo promedio de inspección se redujo de varios minutos a varios segundos.
Edge computing en analítica
Las atracciones en Disneylandia no son solo diversión, sino también un objeto técnico complejo. Por ejemplo, en la "Montaña Rusa Americana" hay alrededor de 800 sensores diferentes instalados. Estos envían constantemente al servidor datos sobre el funcionamiento de la atracción, y el servidor local procesa estos datos, calcula la probabilidad de que la atracción falle y envía señales al centro de datos central.
Con base en estos datos, se determina la probabilidad de fallo técnico y se inicia el mantenimiento preventivo. La atracción continúa funcionando hasta el final de la jornada laboral, y mientras tanto ya se ha emitido una orden de reparación, y los trabajadores reparan la atracción rápidamente durante la noche.
BullSequana Edge
Los servidores BullSequana Edge son parte de una gran infraestructura para el trabajo con "big data", ya han sido probados con plataformas como Microsoft Azure y Siemens MindSphere, VMware WSX y cuentan con certificaciones de NVidia NGC/EGX. Estos servidores están diseñados específicamente para computación en el borde y se presentan en cajas de formato U2 en variantes para instalación en rack estándar, en riel DIN, montados en la pared y en versión de piso.
Los BullSequana Edge están construidos sobre una placa base de diseño propio y un procesador Intel Xeon D-2187NT. Admiten la instalación de hasta 512 GB de RAM, 2 SSD de 960 GB o 2 HDD de 8 o 14 TB. Además, se pueden instalar 2 GPU Nvidia T4 de 16 GB para trabajo con video; módulos Wi-fi, LoRaWAN y 4G; hasta 2 módulos SFP de 10 gigabits. Los propios servidores ya cuentan con un sensor de apertura de tapa, que está conectado al BMC, un módulo de control IPMI. Se puede configurar para apagar automáticamente la alimentación al activarse el sensor.
Las especificaciones técnicas completas de los servidores BullSequana Edge se pueden encontrar en . Si desea más detalles, estaremos encantados de responder a sus preguntas en los comentarios.
Fuente: habr.com
