Quando si sviluppa un'infrastruttura di rete, di solito si considerano sia i calcoli locali che quelli basati sul cloud. Tuttavia, ci sono poche opzioni e le loro combinazioni. Ad esempio, cosa fare se non è possibile rinunciare al calcolo cloud, ma la larghezza di banda non è sufficiente o il traffico è troppo costoso?
Aggiungi un intermediario che esegua parte dei calcoli ai confini della rete locale o del processo produttivo. Questo concetto periferico è conosciuto come Edge Computing. La concezione integra attualmente il modello cloud di utilizzo dei dati, e in questo articolo esamineremo l'hardware necessario e esempi di applicazioni per esso.
Livelli di edge computing
Immagina di avere a casa un gran numero di sensori: un termometro, un igrometro, un sensore di luminosità, perdite e altro ancora. Un controllore logico elabora le informazioni ricevute, implementa scenari di automazione, fornisce un servizio cloud con telemetria elaborata e riceve da esso scenari di automazione aggiornati e nuovi firmware. In questo modo, vengono eseguiti calcoli locali direttamente sul sito, ma l'attrezzatura è controllata da un nodo che unisce più di questi dispositivi.
Questo è un esempio molto semplice di un sistema di edge computing, ma dimostra già tutti e tre i livelli dell'edge computing:
- Dispositivi IoT: generano 'dati grezzi' e li trasmettono attraverso vari protocolli.
- Nodi periferici: elaborano i dati in prossimità delle fonti di informazione e agiscono come magazzini temporanei di dati.
- Servizi cloud: offrono funzioni di gestione sia per i nodi periferici che per i dispositivi IoT, eseguono archiviazione a lungo termine e analisi dei dati. Inoltre, supportano l'integrazione con altri sistemi aziendali.
Il concetto stesso di Edge computing fa parte di un'ampia ecosistema che ottimizza il processo tecnologico. Include sia parti hardware (server rack e server edge) che progettazione e software (ad esempio, la piattaforma per lo sviluppo di algoritmi AI). Poiché un '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 di nodi periferici nel Edge Computing, si utilizzano server edge che vengono installati direttamente dove vengono generate le informazioni. Di solito si trovano in strutture produttive o tecniche, dove non è possibile installare rack server e garantire pulizia. Pertanto, i server edge sono realizzati in contenitori compatti e resistenti alla polvere e all'umidità, con un ampio intervallo di temperatura, e non possono essere montati in rack. Sì, un tale server può tranquillamente essere appeso con nastro adesivo a doppia faccia o ancorato da qualche parte sotto una scala o in un magazzino.
Poiché i server edge sono installati al di fuori dei centri di elaborazione dati protetti, hanno requisiti più elevati in termini di sicurezza fisica. Sono previsti contenitori protettivi per loro:
A livello di gestione dei dati, i server edge prevedono la crittografia dei dischi e un avvio protetto. La crittografia stessa consuma il 2-3% della potenza di calcolo, ma nei server edge di solito si utilizzano processori Xeon D con modulo di accelerazione AES integrato, che minimizza le perdite di potenza.
Quando si utilizzano server edge
Nel Edge Computing, al centro dati vengono inviati per l'elaborazione solo quei dati che non possono essere elaborati in altro modo o sarebbe irrazionale farlo. Pertanto, i server edge vengono utilizzati quando è necessario:
- Un approccio flessibile alla sicurezza, poiché nel caso dell'Edge Computing è possibile configurare la trasmissione di informazioni elaborate e pronte al centro dati 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, che viene raggiunto grazie all'elaborazione della maggior parte delle informazioni in loco.
Edge computing per risparmiare traffico
L'azienda danese Maersk, uno dei leader mondiali nel trasporto marittimo di carichi, ha deciso di ridurre il consumo di carburante delle sue navi e diminuire le emissioni di sostanze inquinanti nell'atmosfera.
Per affrontare questo problema, è stata utilizzata la tecnologia , con sensori sui motori e sui principali nodi della nave, oltre a un server locale BullSequana Edge per l'elaborazione '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 permette di diagnosticare rapidamente un guasto e di localizzarlo fino al nodo problematico. Poiché la telemetria viene costantemente trasmessa "al centro", il tecnico di servizio può eseguire un'analisi da remoto e fornire raccomandazioni all'equipaggio di bordo. La questione principale qui è quante informazioni e in quale volume trasmettere al centro di dati centrale.
Poiché connettere un internet cablato economico a una nave porta-container è piuttosto problematico, la trasmissione di grandi volumi di dati grezzi al server centrale risulta troppo costosa. Sul server centrale BullSequana S200 viene calcolato un modello logico complessivo della nave, mentre l'elaborazione dei dati e il controllo diretto vengono trasferiti su un server locale. Come risultato, l'implementazione di questo sistema si è ripagata in tre mesi.
Edge computing per il risparmio delle risorse
Un altro esempio di edge computing è l'analisi video. Ad esempio, per il produttore di attrezzature per gas tecnici Air Liquide, uno dei compiti locali del ciclo produttivo consiste nel controllo della qualità della verniciatura dei bombole di gas. Questo era effettuato manualmente e richiedeva circa 7 minuti per ogni bombola.
Per accelerare questo processo, l'operatore è stato sostituito da un'unità composta da 7 telecamere ad alta risoluzione. Le telecamere riprendono la bombola 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 per rilevare difetti analizza lo stream 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 a Disneyland non sono solo divertimento, ma anche oggetti tecnologici complessi. Ad esempio, sulle "Montagne russe americane" sono installati circa 800 sensori diversi. Questi inviano costantemente dati sulle operazioni dell'attrazione al server, mentre il server locale elabora queste informazioni, calcola la probabilità di guasto dell'attrazione e invia un segnale al centro di dati centrale.
Sulla base di questi dati, viene determinata la probabilità di un guasto tecnico e viene avviata la manutenzione preventiva. L'attrazione continua a funzionare fino alla fine della giornata lavorativa, mentre nel frattempo è già stato aperto un ordine di riparazione e i tecnici riparano rapidamente l'attrazione durante la 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, Siemens MindSphere e VMware WSX e sono certificati NVidia NGC/EGX. Questi server sono progettati specificamente per edge computing e sono disponibili in case di formato U2, in varianti per montaggio in rack standard, su guida DIN, a parete e a pavimento.
I BullSequana Edge sono costruiti su una scheda madre progettata internamente e su un processore Intel Xeon D-2187NT. Supportano l'installazione fino a 512 GB di memoria RAM, 2 SSD da 960 GB o 2 HDD da 8 o 14 TB. È possibile inoltre installare 2 GPU Nvidia T4 da 16 GB per lavorare con video; moduli Wi-Fi, LoRaWAN e 4G; fino a 2 moduli SFP da 10 gigabit. Nei server è già presente un sensore di apertura della copertura, collegato al BMC, modulo di gestione IPMI. Può essere impostato per spegnere automaticamente l'alimentazione quando il sensore viene attivato.
Le specifiche tecniche complete dei server BullSequana Edge possono essere trovate su . Se sei interessato a ulteriori dettagli, saremo lieti di rispondere alle tue domande nei commenti.
Fonte: habr.com
