Pri razvijanju mrežne infrastrukture obično se razmatraju ili lokalna računala ili oblačna. Međutim, ova dva izbora i njihove kombinacije su nedovoljne. Na primjer, što učiniti ako se ne može odustati od obradnih kapaciteta u oblaku, a propusnost nije dovoljna ili su troškovi prometa previsoki?
Dodajte međučlan koji će izvršiti dio izračuna na granici lokalne mreže ili proizvodnog procesa. Ova perifernijska koncepcija naziva se Edge Computing — „granična računala“. Ova koncepcija dopunjuje trenutni oblačni model korištenja podataka, a u ovom ćemo članku razmotriti potrebnu opremu i primjere zadataka za nju.
Razine edge computing-a
Pretpostavimo da u svom domu imate puno senzora: termometar, higrometar, senzor svjetlosti, detektor propuštanja i slično. Logički kontroler obrađuje informacije koje od njih dolaze, provodi scenarije automatizacije, šalje obrađenu telemetriju oblačnom servisu i prima od njega ažurirane scenarije automatizacije i nove firmware. Tako se izravno na objektu izvode lokalni izračuni, ali oprema se kontrolira iz čvora koji okuplja mnoge takve uređaje.
Ovo je primjer vrlo jednostavnog sustava graničnog računalstva, ali već su vidljive sve tri razine edge computing-a:
- IoT uređaji: generiraju „sirove podatke“ i šalju ih putem raznih protokola.
- Periferni čvorovi: obrađuju podatke u neposrednoj blizini izvora informacija i djeluju kao privremena skladišta podataka.
- Oblačne usluge: nude funkcije upravljanja za periferne i IoT uređaje, izvode dugoročno skladištenje i analizu podataka. Osim toga, podržavaju integraciju s drugim korporativnim sustavima.
Sama koncepcija Edge computing-a dio je velike ekosustava koja optimizira tehnološki proces. Uključuje i hardverski (rack i granični serveri), kao i mrežni i softverski dio (na primjer, platforma za razvoj AI algoritama). Kako bi se izbjeglo stvaranje „uske grla“ tijekom stvaranja, prijenosa i obrade „velikih podataka“ te ograničenje performansi cijelog sustava, ove komponente moraju biti međusobno kompatibilne.
Značajke rubnih poslužitelja
Na razini perifernih čvorova u Edge Computingu koriste se rubni poslužitelji, koji se postavljaju izravno tamo gdje se generira informacija. Obično se radi o proizvodnim ili tehničkim prostorima gdje nije moguće instalirati poslužiteljsku staju i osigurati čistoću. Tako rubni poslužitelji dolaze u kompaktno dizajniranim kućištima otpornim na prašinu i vlagu s proširenim temperaturnim rasponom, a ne mogu se postaviti u staju. Da, takav poslužitelj može mirno visjeti na dvostranoj ljepljivoj traci negdje ispod stepenica ili u skladištu.
Budući da se rubni poslužitelji postavljaju izvan zaštićenih podatkovnih centara, imaju veće zahtjeve za fizičku sigurnost. Za njih se osiguravaju zaštitni kontejneri:
Na razini obrade podataka rubni poslužitelji predviđaju enkripciju diskova i zaštitu od učitavanja. Sama enkripcija oduzima 2-3% računalne moći, ali se u rubnim poslužiteljima obično koriste Xeon D procesori s ugrađenim modulom za ubrzanje AES-a, što minimizira gubitke u moći.
Kada se koriste rubni poslužitelji
Kod Edge Computinga u podatkovni centar dolaze na obradu samo oni podaci koje nije moguće ili nije racionalno obraditi na drugi način. Tako se rubni poslužitelji koriste kada je potrebno:
- Fleksibilan pristup sigurnosti, jer u slučaju Edge Computinga možete unaprijed postaviti prijenos obrađenih i pripremljenih informacija u središnji podatkovni centar;
- Zaštita od gubitka podataka, jer će lokalni čvorovi akumulirati informacije u slučaju gubitka veze s centrom;
- Ušteda troškova prometa, koja se postiže obradom glavnog skupa informacija na licu mjesta.
Edge computing za uštedu prometa
Danska kompanija Maersk — jedan od vodećih svjetskih pružatelja pomorskog teretnog prijevoza — odlučila je smanjiti potrošnju goriva svojih brodova i smanjiti emisiju zagađivača u atmosferu.
Za rješenje ovog problema korištena je tehnologija , senzori na motorima i glavnim čvorovima broda, kao i lokalni poslužitelj BullSequana Edge za računalstvo „na licu mjesta”.
Zahvaljujući senzorima, sustav EcoMain Suite neprekidno prati stanje kritičnih dijelova broda i njihova odstupanja od unaprijed izračunate norme. To omogućava brzu dijagnostiku kvarova i njihovo lociranje do problematičnog dijela. Pošto se telemetrija neprekidno šalje "u centar", servisni tehničar može provesti analizu na daljinu i dati preporuke posadi. A glavno pitanje ovdje je — koliko podataka i u kojem obimu prenositi u središnji podatkovni centar.
Budući da je povezivanje jeftinog žičnog interneta na morski kontejnerski brod prilično problematično, prijenos velikog broja sirovih podataka na središnji poslužitelj postaje preskup. Na središnjem poslužitelju BullSequana S200 izračunava se ukupni logički model broda, a obrada podataka i neposredno upravljanje prebačeno je na lokalni poslužitelj. Kao rezultat, implementacija ovog sustava isplatila se za tri mjeseca.
Edge computing za uštedu resursa
Još jedan primjer graničnih računalnih operacija je videoanalitika. Tako, kod proizvođača opreme za tehničke plinove Air Liquide, jedna od lokalnih zadaća proizvodnog ciklusa je kontrola kvalitete bojenja plinskih boca. Ona se provodila ručno i trajala je otprilike 7 minuta po boci.
Kako bi se ubrzao ovaj proces, čovjeka je zamijenila jedinica od 7 visokorezolucionih kamera. Kamere snimaju bocu s nekoliko strana, generirajući oko 1 GB videa u minuti. Video se šalje na granični poslužitelj BullSequana Edge s Nvidia T4 ugrađenim, na kojem neuronjska mreža obučena za prepoznavanje kvarova analizira streaming u stvarnom vremenu. Kao rezultat, prosječno vrijeme pregleda smanjeno je s nekoliko minuta na nekoliko sekundi.
Edge computing u analitici
Atrakcije u Disneylandu nisu samo zabava, već i složen tehnički objekt. Tako je na "Američkoj planini" instalirano oko 800 različitih senzora. Oni neprekidno šalju podatke o radu atrakcije na poslužitelj, a lokalni poslužitelj obrađuje te podatke, izračunava vjerojatnost kvara atrakcije i signalizira to središnjem podatkovnom centru.
Na temelju ovih podataka određuje se vjerojatnost tehničkog kvara i pokreće se preventivno održavanje. Atrakcija nastavlja raditi do kraja radnog dana, dok je već izdan nalog za popravak, a radnici brzo saniraju atrakciju noću.
BullSequana Edge
Serveri BullSequana Edge dio su velike infrastrukture za rad s "velikim podacima", već su testirani s platformama Microsoft Azure i Siemens MindSphere, VMware WSX i imaju certifikate NVidia NGC/EGX. Ovi serveri su posebno dizajnirani za rubna računalstva i dolaze u U2 faktorima oblika, dostupni su za standardne rack instalacije, montažu na DIN-rail, zid i u podnom obliku.
BullSequana Edge su izrađeni na matičnoj ploči vlastitog dizajna i procesoru Intel Xeon D-2187NT. Podržavaju do 512 GB RAM-a, 2 SSD-a po 960 GB ili 2 HDD-a po 8 ili 14 TB. Također, moguće je instalirati 2 GPU Nvidia T4 od 16 GB za rad s videom; Wi-Fi, LoRaWAN i 4G moduli; do 2 10-gigabits SFP modula. U samim serverima već je ugrađen senzor za otvaranje poklopca, koji je povezan s BMC-om, upravljačkim modulom IPMI. Može se postaviti na automatsko isključivanje napajanja kada se senzor aktivira.
Potpune tehničke specifikacije servera BullSequana Edge možete pronaći na . Ako vas zanimaju detalji, rado ćemo odgovoriti na vaša pitanja u komentarima.
Izvor: habr.com
