Kus ja kuidas kasutatakse piiriservereid

Võrguinfrastruktuuri arendamisel kaalutakse tavaliselt kas kohalikke arvutusi või pilve. Kuid neid kahte varianti ja nende kombinatsioone on vähe. Näiteks, mida teha, kui pilve arvutustest loobuda ei saa, kuid ribalaiusest ei piisa või liiklus on liiga kallis?

Lisada vahepealne lüli, mis teostab osa arvutustest kohaliku võrgu või tootmisprotsessi piiril. Seda servaaluste kontseptsiooni nimetatakse Edge Computing — „piirarvutused“. Kontseptsioon täiendab olemasolevat pilveandmete kasutusmudelit, ja selles artiklis vaatleme vajalikke seadmeid ja näidisülesandeid selle jaoks.

Edge computing tasemed

Oletame, et teil on kodus terve hulk andureid: termomeeter, hügromeeter, valgustuse andur, leketuvastajad jne. Loogiline kontroller töötleb neist saadud teavet, rakendab automatiseerimise stsenaariume, edastab pilveteenusele töödeldud telemeetriat ning saab sealt uuendatud automatiseerimise stsenaariume ja värsked püsivara uuendused. Nii teostatakse objektil kohalikud arvutused, kuid seadmeid kontrollitakse keskuses, mis ühendab selliseid seadmeid. 

See on näide väga lihtsast piirirakenduste süsteemist, kuid selles on juba nähtavad kõik kolm edge computing taset:

• IoT-seadmed: genereerivad „tooreid andmeid“ ja edastavad neid erinevate protokollide kaudu. 
• Piiralused: töötlevad andmeid vahetult informatsiooni allikate lähedal ja toimivad ajutiste andmesalvestustena.
• Pilveteenused: pakuvad juhtimisfunktsioone nii piirialuste kui ka IoT-seadmete jaoks, teevad pikaajalist andmete säilitamist ja analüüsi. Lisaks toetavad nad integreerimist teiste ettevõttesüsteemidega. 

Piirarvutuste kontseptsioon ise on osa suurest ökosüsteemist, mis optimeerib tehnoloogilisi protsesse. See hõlmab nii riistvarapoolt (riiuliserverid ja piiriserverid) kui ka võrgupoolt ja tarkvara (näiteks platvorm Codex AI Suite tehis AI algoritmide arendamiseks). Kuna "pudeli kael" võib tekkida suurte andmete loomise, edastamise ja töötlemise käigus ning piirata kogu süsteemi jõudlust, peavad need osad olema omavahel ühilduvad.

Piiriserverite omadused

Servcomputing tasandil kasutatakse piiriservereid, mis paigaldatakse otse sinna, kus teavet genereeritakse. Need on tavaliselt tootmis- või tehnilised ruumid, kus serveririiulit ei saa paigaldada ja puhtust tagada. Seega on piiriserverid kompaktses, tolmu- ja niiskuskindlates korpustes, millel on lai temperatuurivahemik, ja neid ei saa riiulisse paigutada. Jah, selline server võib rahulikult riputada kahepoolsel teibi ankurduses kuskil trepi all või laos.

Kuna piiriserverid paigaldatakse väljaspool kaitstud andmekeskusi, on nende füüsilise turvalisuse nõuded kõrgemad. Neile on ette nähtud kaitsekonteinerid:

Andmetega töötamise tasandil on piiriserverites ette nähtud kettade krüpteerimine ja kaitstud käivitus. Krüpteerimine võtab enda alla 2-3% arvutuslikust võimsusest, kuid piiriserverites kasutatakse tavaliselt Xeon D protsessoreid, millel on sisseehitatud AES-i kiirusmodul, mis minimeerib võimekuse kadu.

Kui piiriservereid rakendatakse

Servcomputing puhul saadetakse andmekeskusesse töötlemiseks vaid need andmed, mida ei saa või ei ole mõistlik teisiti töödelda. Seega rakendatakse piiriservereid, kui on vaja:

• Paindlikku lähenemist turvalisusele, kuna servcomputingu korral saab seadistada andmete edastamise keskse andmekeskusesse eelnevalt töödeldud ja ettevalmistatud teabega; 
• Teabe kaotsimineku kaitset, kuna keskusega ühenduse kadumise korral kohalikud sõlmed koguvad teavet; 
• Trafiku kokkuhoidu, see saavutatakse põhiandmete kohapealse töötlemisega. 

Servcomputing trafiku kokkuhoiuks

Taani ettevõte Maersk — üks maailma juhtivaid merekaubaveo ettevõtteid — otsustas vähendada oma laevade kütuse tarbimist ja vähendada keskkonna saasteheiteid. 

Selle probleemi lahendamiseks kasutati tehnoloogiat Siemens EcoMain Suite, andurid mootorites ja laeva peamistel komponentidel, samuti kohaliku serveri BullSequana Edge jaoks arvutamiseks "kohapeal". 

Tänu anduritele jälgib süsteem EcoMain Suite pidevalt laeva kriitiliste komponentide seisundit ja nende kõrvalekaldeid eelnevalt arvutatud normist. See võimaldab kiiresti diagnoosida rikke ja lokaliseerida probleemi kuni probleemse komponendini. Kuna telemeetriat edastatakse pidevalt "keskusesse", saab teenindustehnik teha analüüsi kaugelt ja anda soovitusi pardameeskonnale. Ja peamine küsimus on — kui palju andmeid ja mis mahus tuleks keskse andmekeskusesse edastada. 

Kuna odava kaabliühenduse loomine merelaevadele on väga keeruline, tekivad keskserverisse suurte toorandmete edastamine liiga kalliks. Keskserveris BullSequana S200 arvutatakse laeva üldine loogiline mudel, samas kui andmete töötlemine ja otsene juhtimine antakse kohaliku serveri hooleks. Tulemusena tasus selle süsteemi rakendamine end kolme kuu jooksul.

Äärmuslik arvutus ressursside säästmiseks

Veel üks näide äärmuslikest arvutustest on videote analüüs. Näiteks tehniliste gaaside seadmete tootjal Air Liquide on tootmisprotsessi kohalike ülesannete hulgas gaasiballoonide värvimise kvaliteedi kontroll. See toimus käsitsi ja ühe ballooni kohta kulus keskmiselt umbes 7 minutit.

Selle protsessi kiirendamiseks asendati inimene seitsme kõrglahutusega kaameraga. Kaamerad filmivad ballooni mitmest küljest, genereerides umbes 1 GB videot minutis. Video saadetakse äärmuslikku serverisse BullSequana Edge koos Nvidia T4-ga, millel on treenitud närvivõrk defektide tuvastamiseks, analüüsib voogu reaalajas. Tulemuseks on keskmise kontrolli aeg vähenenud mitmest minutist mitme sekundini.

Äärmuslik arvutus analüütikas

Atraktiivsus Disneylandis ei ole mitte ainult lõbu, vaid ka keeruline tehniline objekt. Näiteks "Ameerika mägedes" on paigaldatud umbes 800 erinevat andurit. Need saadavad pidevalt serverisse andmeid atraktiivsuse töö kohta, samas kui kohaliku serveri kaudu töödeldakse neid andmeid, arvutades välja tõenäosuse, et atraktsioon võib rikki minna, ja anname sellest märku keskse andmekeskuse kaudu. 

Selle teabe põhjal määratakse tehnilise rikke tõenäosus ja käivitatakse ennetav remont. Atraktiivne seade töötab kuni tööpäeva lõpuni, samas kui remont on juba dokumenteeritud ja töötajad parandavad seadet öösel. 

BullSequana Edge 

BullSequana Edge serverid on osa suurest infrastruktuurist suurte andmete töötlemiseks ja need on juba testitud Microsoft Azure'i ja Siemens MindSphere'i, VMware WSX-i platvormidega ning omavad NVidia NGC/EGX sertifikaate. Need serverid on spetsiaalselt loodud ääreline arvutuste jaoks ja neid toodetakse U2 vormiteguriga korpustes, mis on mõeldud paigaldamiseks standardkappi, DIN-railile, seinale ja põrandamudelina. 

BullSequana Edge on ehitatud oma disainiga emaplaadile ja Intel Xeon D-2187NT protsessorile. Need toetavad kuni 512 GB töötava mälu installimist, 2 SSD-d mahuga 960 GB või 2 HDD-d mahuga 8 või 14 TB. Lisaks saab installida 2 Nvidia T4 16 GB GPU-d video töötlemiseks; Wi-Fi, LoRaWAN ja 4G moodulid; kuni 2 10-gigabitist SFP moodulit. Igas serveris on juba paigaldatud kate avamise sensor, mis on ühendatud BMC-iga, mis juhib IPMI moodulit. Seda saab seadistada toiteautomaatikaks sensorite aktiveerimise korral. 

BullSequana Edge serverite täielike tehniliste omaduste leidmiseks külastage lingil. Kui olete huvitatud üksikasjadest, vastame me meeleldi teie küsimustele kommentaarides.

Allikas: habr.com