{"id":97403,"date":"2020-10-18T02:42:36","date_gmt":"2020-10-18T00:42:36","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/turing-pi-klasternaya-plata-dlya-self-hosted-prilozhenij-i-servisov"},"modified":"2020-10-18T02:42:36","modified_gmt":"2020-10-18T00:42:36","slug":"turing-pi-klasternaya-plata-dlya-self-hosted-prilozhenij-i-servisov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/administrirovanie\/turing-pi-klasternaya-plata-dlya-self-hosted-prilozhenij-i-servisov","title":{"rendered":"Turing Pi \u2014 carte de cluster pour applications et services auto-h\u00e9berg\u00e9s","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Turing
\n
\nTuring Pi est une solution pour les applications auto-h\u00e9berg\u00e9es bas\u00e9e sur le principe des racks dans un centre de donn\u00e9es, mais sur une carte m\u00e8re compacte. Cette solution est ax\u00e9e sur la cr\u00e9ation d'une infrastructure locale pour le d\u00e9veloppement local et l'h\u00e9bergement d'applications et de services. En gros, c'est comme AWS EC2 mais pour l'edge.<\/p>\n

Nous sommes une petite \u00e9quipe de d\u00e9veloppeurs qui a d\u00e9cid\u00e9 de cr\u00e9er une solution pour construire des clusters bare-metal \u00e0 l'edge et nous avons nomm\u00e9 le projet Turing Pi. Le produit a commenc\u00e9 de mani\u00e8re artisanale, mais maintenant, pour tester nos concepts, il a \u00e9t\u00e9 command\u00e9 par des d\u00e9partements de d\u00e9veloppement chez Red Hat, Rancher (SUSE), Toyota Connected, Sony, Electrolux, Facebook, et nous avons pr\u00e8s de 10 000 d\u00e9veloppeurs int\u00e9ress\u00e9s. <\/p>\n

Mais tout a commenc\u00e9 par une d\u00e9couverte.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

D\u00e9couverte du produit<\/h2>\n

\nUn jour, j'ai fait l'id\u00e9e que nous ne cr\u00e9ons rien. Toutes les choses qui existent dans ce monde, nous les d\u00e9couvrons. Nous d\u00e9couvrons que certaines parties peuvent \u00eatre combin\u00e9es, cr\u00e9ant ainsi de nouvelles propri\u00e9t\u00e9s pour les produits, ou d\u00e9couvrons des lois et les combinons \u00e0 nouveau. On ne peut rien inventer, mais on peut d\u00e9couvrir en enqu\u00eatant. \u00c0 mon avis, une invention est le r\u00e9sultat d'observations constantes, d'exp\u00e9rimentations et de la recherche + combinaison de connaissances.<\/p>\n

Au cours de la derni\u00e8re d\u00e9cennie, j'ai observ\u00e9 comment le mouvement des amateurs de homelab (ressource subreddit<\/a><\/noindex>), mineurs auto-h\u00e9berg\u00e9s (ressources subreddit<\/a><\/noindex> et awesome-selfhosted<\/a><\/noindex>), et les ordinateurs monocarte ont pris de l'ampleur, avec un int\u00e9r\u00eat croissant pour le lancement de conteneurs sur des ordinateurs monocarte comme le Raspberry Pi, et le mouvement des clusters d'ordinateurs monocarte. Petit \u00e0 petit, l'id\u00e9e de Kubernetes s'y int\u00e8gre aussi. Une version l\u00e9g\u00e8re de Kubernetes, k3s, orient\u00e9e vers l'Edge\/IOT, est d\u00e9j\u00e0 apparue. Une grande cha\u00eene de restauration rapide, Chick-fil-A, est l'une des premi\u00e8res au monde \u00e0 avoir install\u00e9 des clusters Kubernetes dans ses cuisines. kubectl make me a sandwich<\/a><\/noindex>. <\/p>\n

Je le vois comme une boule de neige, une technologie se superposant \u00e0 une autre, cr\u00e9ant un syst\u00e8me plus complexe. Il n'y a pas de chaos, mais plut\u00f4t un fraktal technologique. \u00c0 un moment de ma vie o\u00f9 les choses \u00e9taient assez compliqu\u00e9es, j'ai vu la valeur des clusters assembl\u00e9s par des d\u00e9veloppeurs amateurs et j'ai commenc\u00e9 \u00e0 travailler sur la cr\u00e9ation d'une carte de cluster.<\/p>\n

Aujourd'hui, notre carte de cluster est tr\u00e8s simple et est principalement destin\u00e9e \u00e0 ceux qui aiment les technologies cloud native, \u00e0 apprendre de nouvelles choses et \u00e0 exp\u00e9rimenter.<\/p>\n

Blocs de construction (Building Blocks)<\/h2>\n

\nAlors, que repr\u00e9sente cette solution, quelle est son essence. L'essence est de fournir un constructeur, des blocs de construction (Building Blocks) \u00e0 partir desquels il est possible de constituer une infrastructure edge moins co\u00fbteuse que sur des serveurs classiques, mobile sans de volumineux bo\u00eetiers m\u00e9talliques, peu exigeante en conditions d'exploitation sp\u00e9ciales comme celles des serveurs, \u00e9co\u00e9nerg\u00e9tique, standardis\u00e9e en termes de modules et avec la possibilit\u00e9 d'une mont\u00e9e en charge rapide sur des dizaines et des centaines d'unit\u00e9s de calcul (processeurs).<\/p>\n

Carte de cluster (Clusterboard)<\/b><\/p>\n

La carte Mini ITX relie plusieurs modules de calcul via un r\u00e9seau int\u00e9gr\u00e9, offrant des interfaces p\u00e9riph\u00e9riques et un contr\u00f4le sur les modules<\/p>\n

Module de calcul (Compute Module)<\/b><\/p>\n

Carte au format SO-DIMM contenant un processeur et de la m\u00e9moire vive, avec \u00e9ventuellement de la m\u00e9moire flash pour le stockage du syst\u00e8me d'exploitation<\/p>\n

\"Turing
\nUne des configurations pr\u00e9vues pour la version Turing V2<\/p>\n

\"Turing<\/p>\n

En combinant la carte de cluster et les modules de calcul, il est facile de cr\u00e9er une infrastructure par exemple avec 20+ processeurs (exemples ci-dessous), silencieuse et \u00e0 faible consommation d'\u00e9nergie. La carte de cluster augmente l'efficacit\u00e9 de l'espace utilis\u00e9. Exemples de clusters pour comparaison<\/p>\n

Bas\u00e9 sur SBC*
\n\"Turing
\n24 CPU\u2019s
\nAuteur Afkham Azeez<\/p>\n

Bas\u00e9 sur Turing Pi
\n\"Turing
\n21 CPU\u2019s
\nAuteur th3st0rmtr00p3r<\/a><\/noindex><\/p>\n

* SBC \u2014 Single Board Computer<\/p>\n

Le co-fondateur de Rancher Labs et auteur de k3s n'a pas \u00e9t\u00e9 indiff\u00e9rent \u00e0 cette approche<\/p>\n

\"Turing
\n
\nPassons maintenant aux blocs de construction.<\/p>\n

Module de Calcul (Compute Module)<\/h2>\n

\nPour v\u00e9rifier le concept, nous avons choisi le Raspberry Pi Compute Module qui est la configuration id\u00e9ale pour commencer. La communaut\u00e9 RPi est active, il n'y a pas de probl\u00e8mes de logiciels, le module lui-m\u00eame est au format SO-DIMM (6 x 3 cm), \u00e0 un prix abordable, et poss\u00e8de \u00e0 bord un processeur 4 c\u0153urs, 1 Go de RAM et \u00e9ventuellement une m\u00e9moire flash de 8, 16 ou 32 Go pour le syst\u00e8me d'exploitation et d'autres besoins syst\u00e8me. Un tel format est souvent utilis\u00e9 dans les solutions IoT industrielles.<\/p>\n

Raspberry Pi 1\/3\/3+ Compute Module<\/b><\/p>\n

\"Turing
\n
\nMais le mod\u00e8le CM3 a de s\u00e9rieuses limitations \u2014 1 Go de RAM max et l'Ethernet via un HUB USB avec une vitesse maximale de 100 Mbps. C'est pourquoi la deuxi\u00e8me version de Turing va supporter le Raspberry Pi 4 et jusqu'\u00e0 8 Go de m\u00e9moire vive par module. Voici un exemple de modules Nvidia Jetson pour les t\u00e2ches de calcul acc\u00e9l\u00e9r\u00e9. Il est possible qu'ils soient pris en charge dans la deuxi\u00e8me version, si nous r\u00e9solvons certains d\u00e9fis techniques, alors nous pourrons m\u00e9langer les modules.<\/p>\n

Modules de calcul Nvidia Jetson<\/b><\/p>\n

\"Turing
\n
\nLes modules cachent la possibilit\u00e9 la plus importante, qui n'est pas \u00e9vidente au premier abord. La possibilit\u00e9 de cr\u00e9er d'autres modules dans un format similaire avec diff\u00e9rentes configurations de CPU, RAM et eMMC, pour diff\u00e9rents types de t\u00e2ches, allant du calcul g\u00e9n\u00e9ral aux calculs intensifs en apprentissage automatique. C'est tr\u00e8s semblable aux instances AWS EC2, mais uniquement pour l'edge. De plus, la carte de cluster reste inchang\u00e9e ou avec des modifications mineures.<\/p>\n

Carte de cluster (Clusterboard)<\/h2>\n

\nOn peut aussi l'appeler carte m\u00e8re ou carte de base, un domaine encore relativement nouveau et le nombre de fabricants de telles solutions est actuellement limit\u00e9 et au stade initial, parmi lesquels Pine64, MiniNodes, Clover Pi, Bitscope Blade, PicoCluster (clusters SBC). La carte de cluster relie les modules via un r\u00e9seau, fournit l'alimentation et d\u00e9gage un bus de gestion de cluster (Cluster Management Bus), en tout cas, nous avons d\u00e9cid\u00e9 d\u2019ajouter ce bus et il semble qu'il ait \u00e9t\u00e9 adopt\u00e9.<\/p>\n

Front
\n\"Turing<\/p>\n

Back
\n\"Turing<\/p>\n

Bande passante du Backplane 12 Gbps
\nSlots SD pour modules sans eMMC, par exemple, il est possible de maintenir quelques modules avec SD pour un acc\u00e8s rapide aux donn\u00e9es du n\u0153ud<\/p>\n

La carte de cluster repose sur une puce switch pour assurer la connexion r\u00e9seau entre les modules et l'acc\u00e8s au r\u00e9seau externe. Dans la version actuelle, nous utilisons un unmanaged switch car nous n'avons pas eu le temps de r\u00e9aliser une recherche et d\u00e9veloppement compl\u00e8te, mais pour la deuxi\u00e8me version, nous avons choisi un bon managed switch. Une configuration en mode 'noeud ma\u00eetre comme routeur' est possible pour distribuer le r\u00e9seau sur la carte, si un niveau de s\u00e9curit\u00e9 et d'isolation plus \u00e9lev\u00e9 des travailleurs par rapport \u00e0 l'acc\u00e8s externe est requis ; dans ce cas, il est \u00e9galement n\u00e9cessaire d'avoir un serveur DHCP sur le noeud ma\u00eetre.<\/p>\n

Application<\/h2>\n

\nLa version actuelle est exp\u00e9rimentale et nous la positionnons comme une solution d'entr\u00e9e de gamme pour d\u00e9couvrir ce que sont les clusters, travailler avec le logiciel ou tester des hypoth\u00e8ses dans les organisations, chercher de nouvelles id\u00e9es ; en gros, c'est une version Lite.<\/p>\n

Pour commencer, nous recommandons la s\u00e9rie de l'incroyable Jeff Geerling, qui a entendu parler de nous sur Y Combinator ; il est l'auteur du best-seller Ansible for DevOps. Il a \u00e9t\u00e9 tellement inspir\u00e9 qu'il a r\u00e9alis\u00e9 une s\u00e9rie de 6 \u00e9pisodes, allant de l'id\u00e9e de la clustering en g\u00e9n\u00e9ral \u00e0 des exemples pratiques de travail avec la carte, de l'apprentissage de Kubernetes et des logiciels pouvant \u00eatre install\u00e9s.<\/p>\n

S\u00e9rie sur l'installation de k3s sur le cluster<\/b>
\n

\r\n \"Lire\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center><\/p>\n

Je recommande en fait de regarder \u00e0 partir du premier \u00e9pisode, o\u00f9 il parle en g\u00e9n\u00e9ral de la clustering et de Kubernetes dans un langage accessible. Et il y a aussi quelques images de la communaut\u00e9.<\/p>\n

\"Turing
\n<\/p>\n

Et apr\u00e8s ?<\/h2>\n

\nTout d'abord, j'esp\u00e8re sinc\u00e8rement que cela a \u00e9t\u00e9 int\u00e9ressant. C'est un contenu enti\u00e8rement original, une tentative de regarder au-del\u00e0 de l'horizon. Deuxi\u00e8mement, je pr\u00e9vois d'\u00e9crire une seconde partie sur la conception de Turing V2. Comment s'est d\u00e9roul\u00e9e la recherche du produit, les raisonnements logiques, la recherche des principales caract\u00e9ristiques qui sont importantes. L'article contiendra des croquis du produit du plus ancien au plus final. Le deuxi\u00e8me article sera particuli\u00e8rement int\u00e9ressant pour les chefs de produits, ceux qui sont responsables des produits et de leur d\u00e9veloppement dans les entreprises.<\/p>\n

Et il y a de fortes chances que ce soit un v\u00e9ritable long article.
\n
Source : habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

Turing Pi \u044d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f self-hosted \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0443 rack \u0441\u0442\u043e\u0435\u043a \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0435, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0435. \u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a AWS EC2 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f edge. \u041c\u044b \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f bare-metal \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432 edge 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