Võrgu infrastruktuuri arendamisel kaalutakse tavaliselt kas kohalikku arvutust või pilveteenuseid. Kuid neid kahte varianti ja nende kombinatsioone on vähe. Näiteks, mida teha, kui pilvearvutustest loobuda ei saa, kuid ribalaius on liiga väike või liiklus on liiga kallis?
Lisage vaheaste, mis teostab osa arvutustest kohaliku võrgu või tootmisprotsessi piiril. Seda servaarvutuse kontseptsiooni nimetatakse Edge Computing ehk "piirivõrgu arvutamine". See kontseptsioon täiendab olemasolevat pilveandmete mudelit ja selles artiklis vaatleme vajalikku riistvara ning näiteid ülesannetest selle jaoks.
Edge computing tasemed
Võtame näiteks, et kodus on teil palju Sensoreid: termomeeter, hügromeeter, valgusandur, leketuvastajad ja muud. Loogikakontroller töötleb nendest saadud teavet, rakendab automatiseerimise stsenaariume, edastab pilveteenusele töödeldud telemeetriat ja saab tagasi uuendatud automatiseerimise stsenaariumid ning värsked püsivara. Nii teostatakse objekti peal lokaalsed arvutused, kuid seadmeid hallatakse sõlme kaudu, mis ühendab mitmeid selliseid seadmeid.
See on näide väga lihtsast piiriarvutuste süsteemist, kuid juba on nähtavad kõik kolm taset edge computing:
- IoT-seadmed: genereerivad "toored andmed" ja edastavad neid erinevate protokollide kaudu.
- Servaseotud sõlmed: töötlevad andmeid otseselt allikate läheduses ja toimivad ajutiste andmehoidlatena.
- Pilveteenused: pakuvad haldustoiminguid nii serva- kui IoT-seadmete jaoks, teostavad pikaajalist andmete salvestamist ja analüüsi. Lisaks toetavad nad integratsiooni teiste ettevõtte süsteemidega.
Edge computing'i kontseptsioon on osa suurest ökosüsteemist, mis optimeerib tehnoloogilisi protsesse. See hõlmab nii riistvara (serverid ja ääre-serverid) kui ka võrgu- ja tarkvarakomponente (näiteks platvorme algoritmide arendamiseks). AI algoritmide arendamiseks). Kuna suurte andmete loomisel, edastamisel ja töötlemisel võib tekkida „pudelikael“, mis piirab kogu süsteemi jõudlust, peavad need osad omavahel sobima.
Ääre-serverite omadused
Äärekomponendi tasandil kasutatakse Edge Computingus ääre-servereid, mis paigutatakse just sinna, kus teavet genereeritakse. Need asuvad tavaliselt tootmis- või tehnilistes ruumides, kus serveririiuli paigaldamine ja puhtuse tagamine ei ole võimalik. Seega on ääre-serverid kompaktses tolmu- ja niiskuskindlates korpustes, millel on lai temperatuurivahemik, ja neid ei saa paigutada riiulisse. Jah, selline server võib kenasti riputada kahepoolse teibi ankurduspunktide külge kuskil trepi all või abiruumi.
Kuna piiril olevad serverid on paigaldatud väljaspool kaitstud andmekeskusi, peavad nad järgima kõrgemaid füüsilise turvalisuse nõudeid. Nende jaoks on ette nähtud kaitsekonteinerid:
Andmete töötlemise tasandil piiril olevates serverites on ette nähtud kettade krüpteerimine ja turvaline käivitamine. Krüpteerimine vähendab protsessorite võimsust 2-3%, kuid piiril olevates serverites kasutatakse tavaliselt Xeon D protsessoreid, millel on AES-i kiiruskaardimoodul, mis minimeerib võimu kaotusi.
Kui kasutatakse piiril olevate serverite
Edge Computing tõukab andmeid andmekeskusesse töötlemiseks vaid nendel andmetel, mida ei saa muul viisil või pole mõistlik töösse võtta. Seega kasutatakse piiril olevaid servereid siis, kui on vajalik:
- Paindlik lähenemine turvalisusele, kuna Edge Computing'i puhul saab ette seada kesktasandi andmekeskusesse edastatava ettevalmistatud ja töödeldud teabe;
- Kaitse teabe kadumise eest, kuna ühenduse kadumise korral koguvad kohalikud sõlmed teavet;
- Trahvi säästmine, mis saavutatakse põhiandmete töötlemise kaudu kohapeal.
Edge computing trafiku säästmiseks
Taani ettevõte Maersk on üks maailma juhtivaid meretranspordi ettevõtteid, kes otsustas vähendada oma laevade kütusekasutust ja vähendada heitkoguseid atmosfääri.
Selle probleemi lahendamiseks kasutati tehnoloogiat , andureid mootoreid ning laeva põhikomponente, samuti kohalikku BullSequana Edge serverit kohapealsete arvutuste tegemiseks.
Tänu anduritele jälgib EcoMain Suite pidevalt laeva kriitiliste komponentide seisundit ja nende kõrvalekaldeid eelnevalt arvutatud normist. See võimaldab kiiresti diagnoosida rikke ja lokaliseerida selle probleemse komponendini. Kuna telemeetria edastatakse pidevalt „keskusesse“, saab teenindustehnik teha analüüsi kaugelt ja anda soovitusi meeskonnale. Peamine küsimus on - kui palju andmeid ja millises mahus edastada kesksele andmekeskusele.
Kuna odava kaabliühenduse loomine mereteenuse konteinerlaevaga on äärmiselt keeruline, on suurte tooredate andmete edastamine keskserverisse liiga kallis. BullSequana S200 keskserveris arvutatakse laeva üldine loogiline mudel ning andmete töötlemine ja otsene juhtimine antakse edasi kohalikule serverile. Tulemuseks on see, et süsteemi rakendamine tasus end ära kolme kuu jooksul.
Serva arvutamine ressursside säästmiseks
Veel üks näide serva arvutamisest on videote analüüs. Näiteks tehniliste gaaside varustaja Air Liquide kohalike tootmisprotsesside ülesanne on gaasiballoonide värvimise kvaliteedi kontroll. See toimus käsitsi ja võttis umbes 7 minutit ühe ballooni kohta.
Selle protsessi kiirendamiseks asendati inimene seitsme kõrglahutuskaameraga. Kaamerad filmivad ballooni erinevatest nurkadest, genereerides umbes 1 GB videot minutis. Video saadetakse servakontsernile BullSequana Edge, millel on pardal Nvidia T4, kus närvivõrk, mis on välja koolitatud defektide otsimiseks, analüüsib voogu reaalajas. Tulemuseks on keskmise kontrolli aeg lühenenud minutite pealt sekunditeni.
Servarvutus analüütikas
Disneylendist tehtavad atraktsioonid ei ole vaid lõbu, vaid ka keeruline tehniline objekt. Näiteks „Ameerika mägedel“ on ligi 800 erinevat andurit. Need edastavad pidevalt serverisse andmeid atraktsiooni töö kohta, samas kui kohalik server töötleb neid andmeid, arvutab tõenäosuse, et atraktsioon võib rikkeks minna, ja teavitab sellest keskset andmekeskust.
Nende andmete põhjal määratakse tehnilise rikke tõenäosus ja käivitatakse ennetav remont. Atraktsioon töötab edasi kuni tööpäeva lõpuni, samal ajal kui remondi tööplaan on juba koostatud ning töötajad parandavad atraktsiooni öösel.
BullSequana Edge
BullSequana Edge serverid on osa laiemast infrastruktuurist „suure andmete“ töötlemiseks. Need on juba testitud Microsoft Azure'i ja Siemens MindSphere'i, VMware WSX-iga ning neil on NVidia NGC/EGX sertifikaadid. Need serverid on spetsiaalselt loodud servaarvutamiseks ja neid toodetakse U2 formaadikorpustes, mis on mõeldud paigaldamiseks standardsetesse rack-ide, DIN-raudtele, seinale ja põrandaversioonina.
BullSequana Edge on ehitatud enda kujundatud emaplaadile ja Intel Xeon D-2187NT protsessorile. Need toetavad kuni 512 GB RAM-i paigaldamist, 2 SSD-d, igaühe maht 960 GB või 2 HDD, mille maht on 8 või 14 TB. Samuti on võimalik paigaldada 2 Nvidia T4 16 GB GPU-d videotöötluseks; Wi-Fi, LoRaWAN ja 4G moodulid; kuni 2 10-gigabitist SFP moodulit. Serverites on juba paigaldatud katte avamise andur, mis on ühendatud BMC-ga, mis haldab IPMI moodulit. Seda saab seadistada automaatseks toiteväljalülitamiseks anduri aktiveerimisel.
BullSequana Edge serverite täielikud tehnilised omadused leiate aadressilt . Kui teid huvitavad üksikasjad, oleme valmis vastama teie küsimustele kommentaarides.
Allikas: habr.com
