Lors de la conception d'une infrastructure réseau, on envisage généralement soit le calcul local, soit le cloud. Mais ces deux options et leurs combinaisons sont limitées. Par exemple, que faire si on ne peut pas se passer des calculs cloud, mais que la bande passante est insuffisante ou que le trafic coûte trop cher ?
Ajouter un maillon intermédiaire qui effectuera une partie des calculs à la périphérie du réseau local ou du processus de production. Ce concept périphérique s'appelle Edge Computing — « calcul à la périphérie ». Ce concept complète le modèle cloud actuel d'utilisation des données, et dans cet article, nous examinerons l'équipement nécessaire et des exemples d'applications pour celui-ci.
Niveaux de l'edge computing
Supposons que vous ayez chez vous tout un tas de capteurs : un thermomètre, un hygromètre, un capteur de lumière, de fuites, etc. Un contrôleur logique traite les informations qui en proviennent, exécute des scénarios d'automatisation, envoie à un service cloud des télémetries traitées et reçoit de celui-ci des scénarios d'automatisation mis à jour et des mises à jour de firmware. Ainsi, des calculs locaux sont effectués directement sur le site, mais l'équipement est contrôlé depuis un nœud qui relie plusieurs de ces dispositifs.
C'est un exemple de système très simple de calcul à la périphérie, mais on y voit déjà les trois niveaux de l'edge computing :
- Dispositifs IoT : génèrent des « données brutes » et les transmettent par divers protocoles.
- Nœuds périphériques : traitent les données à proximité des sources d'informations et agissent comme des espaces de stockage temporaires.
- Services cloud : offrent des fonctions de gestion tant pour les nœuds périphériques que pour les dispositifs IoT, réalisent le stockage à long terme et l'analyse des données. De plus, ils permettent l'intégration avec d'autres systèmes d'entreprise.
Le concept même de Edge computing fait partie d'un grand écosystème, optimisant le processus technologique. Il comprend des parties matérielles (serveurs rack et edge), ainsi que des éléments réseau et logiciels (par exemple, la plateforme pour le développement d'algorithmes d'IA). Étant donné qu'un « goulot d'étranglement » peut se former lors de la création, du transfert et du traitement de « grandes données » et limiter la performance de l'ensemble du système, ces parties doivent être compatibles entre elles.
Caractéristiques des serveurs Edge
Au niveau des nœuds périphériques dans le Edge Computing, on utilise des serveurs Edge qui sont placés directement là où les informations sont produites. Généralement, il s'agit de locaux de production ou techniques où il n'est pas possible d'installer une armoire serveur et d'assurer la propreté. Ainsi, les serveurs Edge sont réalisés dans des boîtiers compacts résistants à la poussière et à l'humidité avec une plage de température étendue, ils ne peuvent pas être placés dans une armoire. Oui, un tel serveur peut très bien être suspendu avec du ruban adhésif double face quelque part sous un escalier ou dans une arrière-salle.
Étant donné que les serveurs Edge sont installés en dehors des centres de données protégés, leurs exigences en matière de sécurité physique sont plus élevées. Des conteneurs de protection sont prévus pour eux :
Au niveau du traitement des données dans les serveurs Edge, un chiffrement des disques et un démarrage sécurisé sont prévus. Le chiffrement lui-même consomme 2-3 % de puissance de calcul, mais dans les serveurs Edge, on utilise généralement des processeurs Xeon D avec un module d'accélération AES intégré, qui minimise les pertes de puissance.
Quand les serveurs Edge sont-ils utilisés
Lors du Edge Computing, seules les données qui ne peuvent pas ou ne sont pas rationnelles à traiter autrement arrivent au centre de données pour traitement. Ainsi, les serveurs Edge sont utilisés lorsqu'il est nécessaire :
- Une approche flexible en matière de sécurité, car dans le cas du Edge Computing, il est possible de configurer la transmission d'informations préalablement traitées et préparées vers le centre de données central ;
- Protection contre la perte d'informations, car en cas de perte de connexion avec le centre, les nœuds locaux conserveront les informations ;
- Économie de bande passante, réalisée grâce au traitement de la majorité des données sur place.
Edge computing pour économiser la bande passante
L'entreprise danoise Maersk — l'un des leaders du transport maritime de marchandises dans le monde — a décidé de réduire la consommation de carburant de ses navires et de diminuer les émissions de polluants dans l'atmosphère.
Pour résoudre ce problème, la technologie a été utilisée , capteurs sur les moteurs et les composants principaux du navire, ainsi qu'un serveur local BullSequana Edge pour des calculs « sur site ».
Grâce aux capteurs, le système EcoMain Suite surveille en permanence l'état des points critiques du navire et leurs écarts par rapport aux normes préalablement calculées. Cela permet de diagnostiquer rapidement les pannes et de localiser le problème jusqu'au composant défectueux. Étant donné que la télémétrie est constamment transmise « au centre », le technicien de service peut effectuer une analyse à distance et donner des recommandations à l'équipe à bord. La question principale ici est de savoir combien de données et dans quel volume transmettre au centre de données central.
Puisqu'il est très compliqué de connecter Internet filaire bon marché à un porte-conteneurs, la transmission d'un grand volume de données brutes au serveur central devient trop coûteuse. Sur le serveur central BullSequana S200, un modèle logique global du navire est calculé, et le traitement des données et le contrôle direct sont transférés au serveur local. En conséquence, l'implémentation de ce système a été rentabilisée en trois mois.
L'informatique en périphérie pour des économies de ressources
Un autre exemple d'informatique en périphérie est l'analyse vidéo. Ainsi, chez le fabricant d'équipements pour les gaz techniques Air Liquide, l'une des tâches locales dans le cycle de production est le contrôle de la qualité de la peinture des bouteilles de gaz. Cela se faisait manuellement et prenait environ 7 minutes par bouteille.
Pour accélérer ce processus, l'homme a été remplacé par un bloc de 7 caméras haute résolution. Les caméras capturent la bouteille sous plusieurs angles, générant environ 1 Go de vidéo par minute. La vidéo est envoyée sur le serveur périphérique BullSequana Edge avec Nvidia T4 à bord, sur lequel un réseau neuronal, entraîné à détecter les défauts, analyse le flux en mode en ligne. En conséquence, le temps moyen d'examen a été réduit de plusieurs minutes à quelques secondes.
L'informatique en périphérie dans l'analyse
Les attractions à Disneyland ne sont pas seulement du plaisir, mais aussi des objets techniques complexes. Par exemple, sur les montagnes russes, environ 800 capteurs différents sont installés. Ils envoient en permanence des données sur le fonctionnement de l'attraction au serveur, et le serveur local traite ces données, calcule la probabilité de panne de l'attraction et signale cela au centre de données central.
Sur la base de ces données, la probabilité de panne technique est déterminée et un entretien préventif est lancé. L'attraction continue de fonctionner jusqu'à la fin de la journée de travail, tandis qu'un ordre de réparation a déjà été émis et que les ouvriers réparent rapidement l'attraction la nuit.
BullSequana Edge
Les serveurs BullSequana Edge font partie d'une grande infrastructure dédiée au Big Data, ayant déjà été testés avec les plateformes Microsoft Azure et Siemens MindSphere, VMware WSX et possédant des certifications NVidia NGC/EGX. Ces serveurs sont conçus spécifiquement pour le edge computing et sont disponibles en boîtiers de format U2, pouvant être installés en rack standard, sur rail DIN, au mur et en version sur pied.
Les BullSequana Edge sont construits sur une carte mère conçue en interne et un processeur Intel Xeon D-2187NT. Ils supportent jusqu'à 512 Go de mémoire vive, 2 SSD de 960 Go ou 2 HDD de 8 ou 14 To. Ils peuvent également accueillir 2 GPU Nvidia T4 de 16 Go pour le travail vidéo ; des modules Wi-Fi, LoRaWAN et 4G ; jusqu'à 2 modules SFP de 10 gigabits. Les serveurs intègrent déjà un capteur d'ouverture de couvercle, connecté au BMC, qui gère le module IPMI. Ce capteur peut être configuré pour couper automatiquement l'alimentation lorsque le capteur est déclenché.
Toutes les spécifications techniques des serveurs BullSequana Edge peuvent être trouvées sur . Si vous êtes intéressé par des détails, nous serions ravis de répondre à vos questions dans les commentaires.
Source : habr.com
