Nello sviluppo dell'infrastruttura di rete, di solito si considerano sia i calcoli locali che quelli cloud. Ma ci sono pochi di questi due opzioni e delle loro combinazioni. Ad esempio, cosa fare se non si può rinunciare ai calcoli cloud, ma la larghezza di banda non è sufficiente o il traffico è troppo costoso?
Aggiungere un anello intermedio che esegua alcuni calcoli al confine della rete locale o del processo produttivo. Questo concetto periferico è noto come Edge Computing — «calcolo ai confini». Il concetto arricchisce l'attuale modello cloud di utilizzo dei dati, e in questo articolo esamineremo l'hardware necessario e alcuni esempi di applicazioni per esso.
Livelli di edge computing
Supponiamo che a casa tua ci siano un sacco di sensori: termometro, igrometro, sensore di luminosità, perdite, e altro. Un controllore logico elabora le informazioni che riceve da essi, realizza scenari di automazione, invia al servizio cloud la telemetria elaborata e riceve da esso scenari di automazione aggiornati e firmware recenti. In questo modo, vengono eseguiti calcoli locali direttamente sul sito, ma l'attrezzatura è controllata da un nodo che unisce molti di questi dispositivi.
Questo è un esempio di un sistema molto semplice di calcolo ai confini, ma già mostra tutti e tre i livelli di edge computing:
- Dispositivi IoT: generano «dati grezzi» e li trasmettono tramite diversi protocolli.
- Nodi periferici: elaborano i dati in prossimità delle fonti informative e fungono da memorie temporanee dei dati.
- Servizi cloud: offrono funzioni di gestione sia per i nodi periferici che per i dispositivi IoT, effettuano archiviazione a lungo termine e analisi dei dati. Inoltre, supportano l'integrazione con altri sistemi aziendali.
Il concetto di Edge computing è parte di un grande ecosistema che ottimizza i processi tecnologici. Include sia componenti hardware (server rack e server di confine) che parti di rete e software (ad esempio, piattaforma per lo sviluppo di algoritmi di IA). Poiché il «collo di bottiglia» può formarsi durante la creazione, il trasferimento e l'elaborazione di «big data» e limitare le prestazioni dell'intero sistema, queste parti devono essere compatibili tra loro.
Caratteristiche dei server edge
A livello dei nodi periferici in Edge Computing si utilizzano server edge, che vengono collocati direttamente dove viene generata l'informazione. Di solito si tratta di ambienti industriali o tecnici, nei quali non è possibile installare un rack server e garantire la pulizia. Pertanto, i server edge sono realizzati in case compatti con protezione da polvere e umidità e un ampio intervallo di temperatura, non possono essere collocati in un rack. Sì, un server del genere può tranquillamente essere appeso con nastro biadesivo, ancorato da qualche parte sotto una scala o in un magazzino.
Poiché i server edge sono posti al di fuori dei data center protetti, hanno requisiti più elevati per la sicurezza fisica. Per loro sono previsti contenitori di protezione:
A livello di elaborazione dei dati nei server edge è prevista la crittografia dei dischi e l'avvio protetto. La crittografia stessa consuma il 2-3% della potenza di calcolo, ma nei server edge si utilizzano generalmente processori Xeon D con moduli di accelerazione AES integrati, che minimizzano le perdite di potenza.
Quando vengono utilizzati i server edge
Durante l'Edge Computing, nel data center vengono inviati per l'elaborazione solo i dati che non possono essere o non è razionale elaborare in altro modo. Pertanto, i server edge sono utilizzati quando è necessario:
- Un approccio flessibile alla sicurezza, poiché nel caso dell'Edge Computing è possibile configurare la trasmissione di informazioni già elaborate e preparate al data center centrale;
- Protezione contro la perdita di informazioni, poiché in caso di perdita di connessione con il centro, i nodi locali accumuleranno informazioni;
- Risparmio sul traffico, ottenuto grazie all'elaborazione della massa principale delle informazioni sul posto.
Edge computing per risparmiare traffico
L'azienda danese Maersk, uno dei leader mondiale nel trasporto marittimo di merci, ha deciso di ridurre il consumo di carburante delle proprie navi e abbattere le emissioni inquinanti nell'atmosfera.
Per risolvere questo problema è stata utilizzata la tecnologia , sensori sui motori e sui principali nodi della nave, nonché un server locale BullSequana Edge per calcoli "in loco".
Grazie ai sensori, il sistema EcoMain Suite monitora costantemente lo stato dei nodi critici della nave e le loro deviazioni rispetto alla norma calcolata in anticipo. Questo consente di diagnosticare rapidamente un guasto e di localizzarlo fino al nodo problematico. Poiché la telemetria viene continuamente trasmessa al «centro», il tecnico di servizio può eseguire un'analisi da remoto e fornire raccomandazioni all'equipaggio a bordo. E la questione principale qui è: quanto e quali dati trasmettere al centro dei dati centrale.
Poiché collegare una connessione internet cablata economica a un container marittimo è piuttosto problematico, la trasmissione di un grande volume di dati grezzi al server centrale risulta troppo costosa. Sul server centrale BullSequana S200 viene calcolato il modello logico complessivo della nave, mentre l'elaborazione dei dati e il controllo diretto vengono trasferiti a un server locale. Di conseguenza, l'implementazione di questo sistema si è ripagata in tre mesi.
Edge computing per il risparmio di risorse
Un altro esempio di edge computing è l'analitica video. Così, per il produttore di attrezzature per gas tecnici Air Liquide, uno dei compiti locali del ciclo produttivo è il controllo della qualità della verniciatura dei serbatoi di gas. Questo processo veniva eseguito manualmente e richiedeva circa 7 minuti per ogni serbatoio.
Per accelerare questo processo, l'uomo è stato sostituito da un blocco di 7 telecamere ad alta risoluzione. Le telecamere riprendono il serbatoio da più angolazioni, generando circa 1 GB di video al minuto. Il video viene inviato al server edge BullSequana con Nvidia T4 a bordo, dove una rete neurale, addestrata a rilevare difetti, analizza lo streaming in tempo reale. Di conseguenza, il tempo medio per l'ispezione è stato ridotto da diversi minuti a pochi secondi.
Edge computing nell'analisi
Le attrazioni di Disneyland non sono solo divertenti, ma anche complesse opere tecniche. Ad esempio, sulle montagne russe sono installati circa 800 sensori diversi. Questi inviano costantemente al server dati sul funzionamento dell'attrazione, e il server locale elabora queste informazioni, calcolando la probabilità di malfunzionamenti e inviando un segnale al centro dei dati centrale.
Sulla base di questi dati viene determinata la probabilità di guasti tecnici e avviata la manutenzione preventiva. L'attrazione continua a funzionare fino alla fine della giornata lavorativa, mentre nel frattempo è già stata emessa un'ordinanza per la riparazione e i lavoratori stanno rapidamente riparando l'attrazione di notte.
BullSequana Edge
I server BullSequana Edge fanno parte di una grande infrastruttura per lavorare con i 'big data', sono già stati testati con le piattaforme Microsoft Azure e Siemens MindSphere, VMware WSX e hanno certificazioni NVidia NGC/EGX. Questi server sono progettati specificamente per il calcolo di confine e sono disponibili in case di formato U2 per l'installazione in rack standard, su guida DIN, a parete e in versione da terra.
I BullSequana Edge sono costruiti su una scheda madre di progettazione propria e su un processore Intel Xeon D-2187NT. Supportano l'installazione di fino a 512 GB di RAM, 2 SSD da 960 GB o 2 HDD da 8 o 14 TB. È possibile installare anche 2 GPU Nvidia T4 da 16 GB per il lavoro con i video; moduli Wi-Fi, LoRaWAN e 4G; fino a 2 moduli SFP da 10 gigabit. Nei server è già presente un sensore di apertura del coperchio, collegato al BMC che gestisce il modulo IPMI. Può essere configurato per disattivare automaticamente l'alimentazione quando il sensore viene attivato.
È possibile trovare le specifiche tecniche complete dei server BullSequana Edge su . Se siete interessati a ulteriori dettagli, saremo felici di rispondere alle vostre domande nei commenti.
Fonte: habr.com
