{"id":54228,"date":"2019-12-21T00:00:00","date_gmt":"2019-12-20T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/gde-i-kak-primenyayutsya-granichnye-servery"},"modified":"2020-02-18T14:02:13","modified_gmt":"2020-02-18T11:02:13","slug":"gde-i-kak-primenyayutsya-granichnye-servery","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/gde-i-kak-primenyayutsya-granichnye-servery","title":{"rendered":"D\u00f3nde y c\u00f3mo se aplican los servidores de borde","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"D\u00f3nde y c\u00f3mo se aplican los servidores de borde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/c4f3df5c9efe4875512386e5519340a5.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAl desarrollar una infraestructura de red, generalmente se consideran c\u00e1lculos locales o en la nube. Sin embargo, estas dos opciones y sus combinaciones son limitadas. Por ejemplo, \u00bfqu\u00e9 hacer si no se puede renunciar a los c\u00e1lculos en la nube, pero el ancho de banda no es suficiente o el tr\u00e1fico es demasiado costoso?<\/p>\n<p>Agregar un intermediario que realice parte de los c\u00e1lculos en el borde de la red local o del proceso de producci\u00f3n. Este concepto perif\u00e9rico se llama Edge Computing, es decir, 'c\u00e1lculos en el borde'. El concepto complementa el modelo actual de uso de datos en la nube, y en este art\u00edculo veremos el hardware necesario y ejemplos de tareas para \u00e9l.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Niveles de edge computing<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"D\u00f3nde y c\u00f3mo se aplican los servidores de borde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/3e7668732a316af6c36afb3d8b946607.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSupongamos que en su hogar tiene un mont\u00f3n de sensores: un term\u00f3metro, un higr\u00f3metro, un sensor de luz, de fugas, entre otros. Un controlador l\u00f3gico procesa la informaci\u00f3n que recibe de ellos, implementa escenarios de automatizaci\u00f3n, env\u00eda a un servicio en la nube telemetr\u00eda procesada y recibe de este escenarios de automatizaci\u00f3n actualizados y nuevos firmwares. As\u00ed, se realizan c\u00e1lculos locales directamente en el objeto, pero el hardware se controla desde un nodo que une muchos de estos dispositivos.\u00a0<\/p>\n<p>Este es un ejemplo de un sistema muy simple de c\u00e1lculos en el borde, pero en \u00e9l ya se pueden ver los tres niveles de edge computing:<\/p>\n<ul>\n<li>Dispositivos IoT: generan 'datos en crudo' y los transmiten a trav\u00e9s de diversos protocolos.\u00a0<\/li>\n<li>Nodos perif\u00e9ricos: procesan datos en proximidad a las fuentes de informaci\u00f3n y act\u00faan como espacios de almacenamiento temporales.<\/li>\n<li>Servicios en la nube: ofrecen funciones de gesti\u00f3n tanto para dispositivos perif\u00e9ricos como para IoT, realizan almacenamiento a largo plazo y an\u00e1lisis de datos. Adem\u00e1s, soportan la integraci\u00f3n con otros sistemas corporativos.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEl mismo concepto de Edge computing es parte de un gran ecosistema que optimiza el proceso tecnol\u00f3gico. Incluye tanto componentes de hardware (servidores de rack y de borde) como partes de red y software (por ejemplo, la plataforma<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/atos.net\/ru\/russia\/products\/codex-ai-suite\"> Codex AI Suite<\/a><\/noindex> 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 s\u00ed.<\/p>\n<h2>Caracter\u00edsticas de los servidores perimetrales<\/h2>\n<p>\nA nivel de nodos perif\u00e9ricos en Edge Computing se utilizan servidores perimetrales, que se colocan directamente donde se genera la informaci\u00f3n. Normalmente, estos son espacios de producci\u00f3n o t\u00e9cnicas, donde no se puede instalar un rack de servidores ni garantizar limpieza. As\u00ed, 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. S\u00ed, un servidor as\u00ed puede estar colgado con cinta adhesiva de doble cara o anclajes en alg\u00fan lugar debajo de una escalera o en un cuarto de \u00fatiles.<\/p>\n<p>Debido a que los servidores perimetrales se colocan fuera de los centros de datos protegidos, tienen mayores requisitos de seguridad f\u00edsica. Se prev\u00e9n contenedores de protecci\u00f3n para ellos:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"D\u00f3nde y c\u00f3mo se aplican los servidores de borde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/e38f5460732cf0c44702e4e3dbcd97cc.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nA nivel de trabajo con datos en los servidores perimetrales se prev\u00e9 la encriptaci\u00f3n de discos y el arranque seguro. La propia encriptaci\u00f3n consume entre un 2-3% de la potencia de c\u00e1lculo, pero en los servidores perimetrales generalmente se utilizan procesadores Xeon D con un m\u00f3dulo incorporado de aceleraci\u00f3n AES, que minimiza las p\u00e9rdidas de potencia.<\/p>\n<h2>Cu\u00e1ndo se aplican los servidores perimetrales<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"D\u00f3nde y c\u00f3mo se aplican los servidores de borde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/a5724cef018cb5478f3a77be3ac97847.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEn Edge Computing, solo se env\u00edan al centro de datos para su procesamiento los datos que no se pueden o no son razonables de procesar de otra manera. As\u00ed, los servidores perimetrales se utilizan cuando se requiere:<\/p>\n<ul>\n<li>Un enfoque flexible a la seguridad, ya que en el caso de Edge Computing se puede configurar la transmisi\u00f3n al centro de datos central de informaci\u00f3n procesada y preparada previamente;\u00a0\n<\/li>\n<li>Protecci\u00f3n contra la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n, ya que en caso de p\u00e9rdida de conexi\u00f3n con el centro, los nodos locales acumular\u00e1n informaci\u00f3n;\u00a0\n<\/li>\n<li>Ahorro en el tr\u00e1fico, que se logra gracias al procesamiento de la mayor parte de la informaci\u00f3n en el lugar.\u00a0\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>Edge computing para el ahorro de tr\u00e1fico<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"D\u00f3nde y c\u00f3mo se aplican los servidores de borde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/e0a85558ced9a87776423cba06659bda.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nLa empresa danesa Maersk \u2014 uno de los l\u00edderes en el transporte mar\u00edtimo de carga en el mundo \u2014 decidi\u00f3 reducir el consumo de combustible de sus barcos y disminuir las emisiones de contaminantes a la atm\u00f3sfera.\u00a0<\/p>\n<p>Para resolver este problema se utiliz\u00f3 la tecnolog\u00eda <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/new.siemens.com\/global\/en\/markets\/marine\/innovations.html\">Siemens EcoMain Suite<\/a><\/noindex>, sensores en los motores y en los nodos principales del barco, as\u00ed como el servidor local BullSequana Edge para c\u00e1lculos \"en el lugar\".\u00a0<\/p>\n<p>Gracias a los sensores, el sistema EcoMain Suite monitorea constantemente el estado de los nodos cr\u00edticos del barco y su desviaci\u00f3n de la norma previamente calculada. Esto permite diagnosticar r\u00e1pidamente fallos y localizarlos hasta el nodo problem\u00e1tico. Dado que la telemetr\u00eda se transmite constantemente \"al centro\", el t\u00e9cnico de servicio puede realizar un an\u00e1lisis de forma remota y ofrecer recomendaciones al equipo a bordo. Y la pregunta principal aqu\u00ed es: \u00bfcu\u00e1ntos datos y en qu\u00e9 volumen se deben transmitir al centro de datos central?\u00a0<\/p>\n<p>Dado que conectar Internet por cable barato a un buque portacontenedores es bastante complicado, la transmisi\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos en bruto al servidor central resulta demasiado costosa. En el servidor central BullSequana S200 se calcula el modelo l\u00f3gico general del barco, mientras que el procesamiento de datos y el control directo se transfieren al servidor local. Como resultado, la implementaci\u00f3n de este sistema se recuper\u00f3 en un plazo de tres meses.<\/p>\n<h2>Edge computing para ahorrar recursos<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"D\u00f3nde y c\u00f3mo se aplican los servidores de borde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/0ea8fb0bccf0cdb79ef23e1346876884.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nOtro ejemplo de computaci\u00f3n en el borde es la videoanal\u00edtica. De este modo, en el fabricante de equipos para gases t\u00e9cnicos Air Liquide, una de las tareas locales del ciclo de producci\u00f3n es el control de calidad del pintado de los cilindros de gas. Este proceso se realizaba manualmente y duraba aproximadamente 7 minutos por cilindro.<\/p>\n<p>Para acelerar este proceso, se reemplaz\u00f3 al ser humano con un bloque de 7 c\u00e1maras de video de alta resoluci\u00f3n. Las c\u00e1maras graban el cilindro desde varios \u00e1ngulos, generando alrededor de 1 GB de video por minuto. El video se env\u00eda 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 inspecci\u00f3n se redujo de varios minutos a varios segundos.<\/p>\n<h2>Edge computing en anal\u00edtica<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"D\u00f3nde y c\u00f3mo se aplican los servidores de borde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/469c0b33b65da66cc3f5ecac3dcb1bb8.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nLas atracciones en Disneylandia no son solo diversi\u00f3n, sino tambi\u00e9n un objeto t\u00e9cnico complejo. Por ejemplo, en la \"Monta\u00f1a Rusa Americana\" hay alrededor de 800 sensores diferentes instalados. Estos env\u00edan constantemente al servidor datos sobre el funcionamiento de la atracci\u00f3n, y el servidor local procesa estos datos, calcula la probabilidad de que la atracci\u00f3n falle y env\u00eda se\u00f1ales al centro de datos central.\u00a0<\/p>\n<p>Con base en estos datos, se determina la probabilidad de fallo t\u00e9cnico y se inicia el mantenimiento preventivo. La atracci\u00f3n contin\u00faa funcionando hasta el final de la jornada laboral, y mientras tanto ya se ha emitido una orden de reparaci\u00f3n, y los trabajadores reparan la atracci\u00f3n r\u00e1pidamente durante la noche.\u00a0<\/p>\n<h2>BullSequana Edge\u00a0<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"D\u00f3nde y c\u00f3mo se aplican los servidores de borde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/72006ca009c56e573453bf2fa0189b14.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nLos 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 est\u00e1n dise\u00f1ados espec\u00edficamente para computaci\u00f3n en el borde y se presentan en cajas de formato U2 en variantes para instalaci\u00f3n en rack est\u00e1ndar, en riel DIN, montados en la pared y en versi\u00f3n de piso.\u00a0<\/p>\n<p>Los BullSequana Edge est\u00e1n construidos sobre una placa base de dise\u00f1o propio y un procesador Intel Xeon D-2187NT. Admiten la instalaci\u00f3n de hasta 512 GB de RAM, 2 SSD de 960 GB o 2 HDD de 8 o 14 TB. Adem\u00e1s, se pueden instalar 2 GPU Nvidia T4 de 16 GB para trabajo con video; m\u00f3dulos Wi-fi, LoRaWAN y 4G; hasta 2 m\u00f3dulos SFP de 10 gigabits. Los propios servidores ya cuentan con un sensor de apertura de tapa, que est\u00e1 conectado al BMC, un m\u00f3dulo de control IPMI. Se puede configurar para apagar autom\u00e1ticamente la alimentaci\u00f3n al activarse el sensor.\u00a0<\/p>\n<p>Las especificaciones t\u00e9cnicas completas de los servidores BullSequana Edge se pueden encontrar en <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/atos.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/BullSequana-Edge.pdf\">el enlace<\/a><\/noindex>. Si desea m\u00e1s detalles, estaremos encantados de responder a sus preguntas en los comentarios.<br \/>\n<br \/>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/bull\/blog\/481120\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043b\u0438\u0431\u043e \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043b\u0438\u0431\u043e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435. \u041d\u043e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0434\u0432\u0443\u0445 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