Turing Pi - セルフホスト型アプリケーションおよびサービス用のクラスター ボード

Turing Pi は、データセンターのラックの原理に基づいて、コンパクトなマザーボード上にのみ構築されたセルフホスト アプリケーション用のソリューションです。 このソリューションは、アプリケーションとサービスのローカル開発とホスティングのためのローカル インフラストラクチャの構築に焦点を当てています。 一般的には、エッジ専用の AWS EC2 のようなものです。

私たち少人数の開発者チームは、エッジでベアメタル クラスターを構築するためのソリューションを作成することを決定し、プロジェクト Turing Pi と名付けました。 この製品はスクラッチ プロジェクトとして始まりましたが、現在ではコンセプトをテストするために、Red Hat、Rancher (SUSE)、Toyota Connected、Sony、Electrolux、Facebook の開発部門から注文されており、10 人未満の開発者が参加しています。募集中です。

しかし、すべては発見から始まりました。

製品発見

あるとき、私たちは人間が何も発明していないことに気づきました。 私たちはこの世界に存在するすべてのものを発見します。 いくつかの部品を組み合わせて製品の新しい特性を得ることができることを発見したり、法則を発見してそれらを再度組み合わせたりします。 何も思いつきませんが、調べているうちに発見することはできます。 私の意見では、発明は絶え間ない観察、実験、探索と知識の組み合わせの結果です。

過去 XNUMX 年間、私はアマチュア ホームラボ運動が勢いを増すのを見てきました (リソース subreddit)、自己ホスト型 (リソース subreddit и 素晴らしい自己ホスト型)、シングルボード コンピューター、Raspberry Pi などのシングルボード コンピューター上でコンテナーを実行することへの関心が高まるにつれて、シングルボード コンピューターのクラスターを組み立てる動きが増えています。 Kubernetesの考え方は徐々にそこに移行しつつあります。 エッジ/IoTに焦点を当てたその軽量バージョンであるk3sがすでに登場しています。 大手ファーストフード チェーン Chick-fil-A は、キッチンに Kubernetes クラスターを導入した世界初の企業の XNUMX つです kubectl サンドイッチを作ってください.

私は、これを雪だるま式に見ています。あるテクノロジーが別のテクノロジーを包み込み、より複雑なシステムを作成することです。 同時に、そこには混沌はなく、テクノロジーによるフラクタルのようなものです。 私にとって、人生の中でもかなり困難な時期の XNUMX つで、アマチュア開発者がシングルボード コンピューターから組み立てたクラスターに価値を見出し、クラスター ボードの作成に取り組み始めました。

現在、当社のクラスター ボードは非常にシンプルで、主にクラウド ネイティブ テクノロジを愛し、新しいことを学び、実験する人を対象としています。

ビルディングブロック

では、解決策とは何か、本質とは何か。 重要なのは、従来のサーバーよりも安価にエッジ インフラストラクチャを組み立てることができるコンストラクター、ビルディング ブロック (Building Blocks) を提供することです。かさばる金属製の箱を使用せずにモバイルで、サーバー ルームなどの特別な動作条件を必要とせず、エネルギー効率が高く、用語で標準化されています。モジュールの数を増やし、数十、数百のコンピューティング ノード (プロセッサー) にわたって迅速に拡張する機能を備えています。

クラスターボード

Mini ITX ボードは、オンボード ネットワークを使用して複数のコンピューティング モジュールを接続し、周辺機器インターフェイスとモジュールの制御を提供します。

コンピューティングモジュール

プロセッサーと RAM、オプションでオペレーティング システムを保存するためのフラッシュ メモリーを備えた SO-DIMM フォーム ファクターのボード

Turing V2 の予想構成の XNUMX つ

クラスターボードとコンピューティングモジュールを組み合わせることで、たとえば 20 個以上のプロセッサ (以下の例) を備えた、静音かつ低消費電力のインフラストラクチャを簡単に構築できます。 クラスターボード自体が使用量の効率を高めます。 比較用のクラスターの例

SBCベース*

24 CPU
投稿者: アフカム・アズィーズ

Turing Piベース

21 CPU
著者 th3st0rmtr00p3r

* SBC - シングルボードコンピュータ

Rancher Labs の共同創設者であり、k3s の作者である彼は、このアプローチに無関心ではありませんでした。

ビルディングブロックの詳細については、以下を参照してください。

コンピューティングモジュール

概念実証のために、Raspberry Pi コンピューティング モジュールを選択しました。これは、始めるのに理想的な構成です。 RPi コミュニティは活発で、ソフトウェアに問題はありません。モジュール自体は SO-DIMM フォーマット (6 x 3 cm) で、手頃な価格で、4 コア CPU、1 GB RAM、およびオプションのフラッシュ メモリを搭載しています。 OS およびその他のシステムのニーズに応じて 8、16、または 32 GB。 このフォームファクタは、産業用 IoT ソリューションでよく使用されます。

Raspberry Pi 1/3/3+ コンピューティング モジュール

しかし、CM3 モデルには重大な制限もあります。 1 GB RAM と最大 100 Mbps の USB ハブ経由のイーサネット。 したがって、Turing の 4 番目のバージョンは、Raspberry Pi 8 とモジュールごとに最大 XNUMX GB の RAM をサポートします。 以下は、アクセラレーテッド コンピューティング タスク用の Nvidia Jetson モジュールの例です。 おそらく、いくつかの技術的な問題を解決できれば、第 XNUMX バージョンでサポートされるでしょう。その後、モジュールを混在させることができます。

Nvidia Jetson コンピューティング モジュール

モジュールには、一見しただけでは明らかではない最も重要な機能が含まれています。 一般的なコンピューティングから機械学習中心のコンピューティングまで、さまざまなタイプのタスクに対応する、異なる CPU、RAM、および eMMC のセットを備えた同様のフォーム ファクターで他のモジュールを作成する機能。 これは AWS EC2 インスタンスに非常に似ていますが、エッジのみを対象としています。 この場合、クラスターボードは変更されないか、または若干の変更が加えられます。

クラスターボード

これは、マザーボードまたはベースボードと呼ぶこともでき、かなり新しい方向性であり、現在、そのようなソリューションを製造するメーカーはそれほど多くなく、まだエントリーレベルにありますが、その中には、Pine64、MiniNodes、Clover Pi、Bitscope Blade、PicoCluster (SBC クラスター) があります。 ）。 クラスター ボードは、モジュールをネットワークに接続し、電力を供給し、クラスター管理バス (クラスター管理バス) を提供します。少なくともこのバスを追加することを決定し、定着したようです。

フロント

戻る

バックプレーン帯域幅 12 Gbps
eMMC のないモジュール用の SD スロット。たとえば、SD を備えたいくつかのモジュールを保持して、ノード データにすばやくアクセスできます。

クラスター ボードは、モジュールのネットワーク接続と外部ネットワークへのアクセスを保証するスイッチ チップに基づいています。 現在のバージョンでは、アンマネージド スイッチを使用しています。 本格的な研究開発を行う時間はありませんでしたが、第 XNUMX バージョンでは優れたマネージド スイッチを選択しました。 「ルーターとしてのマスターノード」モードで設定してネットワークをボードに分散することが可能です。これは、より高いレベルのセキュリティと外部アクセスからの作業者の隔離が必要な場合であり、その場合は、マスターノード上の DHCP サーバー。

アプリケーション

現在のバージョンは実験的であり、クラスターとは何かを学習したり、ソフトウェアを操作したり、組織内で仮説をテストしたり、新しいアイデアを探したりするための入門レベルのソリューションとして位置付けています。一般に、これはライト バージョンです。

まずは、Y Combinator で私たちについて読んでおり、ベストセラー書籍『Ansible for DevOps』の著者である素晴らしい Jeff Girling 氏のシリーズをお勧めします。 彼は非常にインスピレーションを受け、クラスタリング一般のアイデアから始まり、ボードの操作、Kubernetes の検討、インストールできるソフトウェアの実践例まで、6 部構成のレビューを作成しました。

クラスターへの k3s のインストールに関するシリーズ

一般に、クラスタリングと Kubernetes について一般的にアクセシブルな言語で説明されている最初のものから見ることをお勧めします。 そしてコミュニティからのいくつかの写真

次は何ですか？

まず第一に、本当に面白かったと思います。 これは完全にオリジナルのコンテンツであり、地平線の向こう側を見る試みです。 次に、Turing V2 の設計についての後編を書く予定です。 製品の検索がどのように行われたか、論理的な判断、重要な主な特性の検索。 この記事には初期のものから最終のものまでの製品スケッチが含まれています。 XNUMX 番目の記事は、企業で製品とその開発を担当する製品サイエンティストにとって特に興味深いものです。

そしておそらく、非常に長い文章が読まれることになるでしょう。

出所： habr.com