ບ່ອນໃດ ແລະວິທີການເຊີບເວີຂອບຖືກໃຊ້

ເມື່ອພັດທະນາໂຄງສ້າງພື້ນຖານເຄືອຂ່າຍ, ປົກກະຕິແລ້ວຄົນຫນຶ່ງຈະພິຈາລະນາຄອມພິວເຕີ້ທ້ອງຖິ່ນຫຼືຄອມພິວເຕີ້ຟັງ. ແຕ່ທັງສອງທາງເລືອກນີ້ແລະການປະສົມຂອງພວກເຂົາແມ່ນມີຫນ້ອຍ. ຕົວຢ່າງ, ຈະເຮັດແນວໃດຖ້າທ່ານບໍ່ສາມາດປະຕິເສດຄອມພິວເຕີ້ຟັງໄດ້, ແຕ່ບໍ່ມີແບນວິດພຽງພໍຫຼືການຈະລາຈອນແພງເກີນໄປ?

ເພີ່ມຕົວກາງທີ່ຈະປະຕິບັດສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການຄິດໄລ່ຢູ່ໃນຂອບຂອງເຄືອຂ່າຍທ້ອງຖິ່ນຫຼືຂະບວນການຜະລິດ. ແນວຄວາມຄິດຂອບນີ້ເອີ້ນວ່າ Edge Computing. ແນວຄວາມຄິດໄດ້ເສີມສ້າງຮູບແບບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຄລາວໃນປະຈຸບັນ, ແລະໃນບົດຄວາມນີ້ພວກເຮົາຈະເບິ່ງຫນ້າວຽກຂອງຮາດແວແລະຕົວຢ່າງທີ່ຕ້ອງການສໍາລັບມັນ.

ລະດັບການຄິດໄລ່ຂອບ

ສົມມຸດວ່າເຈົ້າມີເຊັນເຊີທັງໝົດທີ່ຕິດຕັ້ງຢູ່ເຮືອນ: ເຄື່ອງວັດແທກອຸນຫະພູມ, ເຄື່ອງວັດແທກຄວາມຊຸ່ມຊື່ນ, ເຊັນເຊີແສງ, ເຊັນເຊີຮົ່ວ, ແລະອື່ນໆ. ຕົວຄວບຄຸມຢ່າງມີເຫດຜົນປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບຈາກພວກເຂົາ, ປະຕິບັດສະຖານະການອັດຕະໂນມັດ, ບັນຫາການປະມວນຜົນ telemetry ກັບການບໍລິການຟັງແລະໄດ້ຮັບການປັບປຸງສະຖານະການອັດຕະໂນມັດແລະເຟີມແວສົດຈາກມັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຄອມພິວເຕີ້ທ້ອງຖິ່ນແມ່ນປະຕິບັດໂດຍກົງຢູ່ໃນບ່ອນ, ແຕ່ອຸປະກອນຖືກຄວບຄຸມຈາກ node ທີ່ລວມອຸປະກອນດັ່ງກ່າວຫຼາຍ. 

ນີ້​ແມ່ນ​ຕົວ​ຢ່າງ​ຂອງ​ລະ​ບົບ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ແຂບ​ງ່າຍ​ດາຍ​ຫຼາຍ​, ແຕ່​ວ່າ​ມັນ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ທັງ​ສາມ​ລະ​ດັບ​ຂອງ​ການ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ຂອບ​:

• ອຸປະກອນ IoT: ສ້າງ "ຂໍ້ມູນດິບ" ແລະສົ່ງມັນຜ່ານໂປໂຕຄອນຕ່າງໆ. 
• Edge nodes: ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຢູ່ໃກ້ກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະເຮັດໜ້າທີ່ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຊົ່ວຄາວ.
• ບໍລິການຄລາວ: ສະເຫນີຫນ້າທີ່ຈັດການສໍາລັບອຸປະກອນຕໍ່ຂ້າງແລະ IoT, ປະຕິບັດການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະໃນໄລຍະຍາວ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາສະຫນັບສະຫນູນການເຊື່ອມໂຍງກັບລະບົບອົງກອນອື່ນໆ. 

ແນວຄວາມຄິດຂອງ Edge computing ຕົວຂອງມັນເອງເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງລະບົບນິເວດຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການເຕັກໂນໂລຢີ. ມັນປະກອບມີທັງຮາດແວ (ເຊີບເວີ rack ແລະ edge), ແລະພາກສ່ວນເຄືອຂ່າຍແລະຊອບແວ (ຕົວຢ່າງ, ເວທີ Codex AI Suite ສໍາລັບການພັດທະນາ AI algorithms). ເນື່ອງຈາກຂໍ້ບົກຜ່ອງສາມາດເກີດຂື້ນໃນລະຫວ່າງການສ້າງ, ການຖ່າຍທອດແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະຈໍາກັດການປະຕິບັດຂອງລະບົບທັງຫມົດ, ພາກສ່ວນເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງເຂົ້າກັນໄດ້ກັບກັນແລະກັນ.

ຄຸນນະສົມບັດຂອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອບ

ໃນລະດັບ edge node, Edge Computing ໃຊ້ edge servers ທີ່ວາງໄວ້ໂດຍກົງບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຖືກຜະລິດ. ປົກກະຕິແລ້ວເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການຜະລິດຫຼືສະຖານທີ່ດ້ານວິຊາການທີ່ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະຕິດຕັ້ງ rack ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍແລະຮັບປະກັນຄວາມສະອາດ. ດັ່ງນັ້ນ, ເຊີບເວີແຂບແມ່ນບັນຈຸຢູ່ໃນກໍລະນີທີ່ຫນາແຫນ້ນ, ຂີ້ຝຸ່ນແລະປ້ອງກັນຄວາມຊຸ່ມຊື່ນທີ່ມີລະດັບອຸນຫະພູມທີ່ຂະຫຍາຍ; ພວກມັນບໍ່ສາມາດຖືກວາງໄວ້ໃນ rack. ແມ່ນແລ້ວ, ເຊີບເວີດັ່ງກ່າວສາມາດຫ້ອຍໃສ່ສະມໍເທບສອງດ້ານໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍຢູ່ບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງພາຍໃຕ້ຂັ້ນໄດ ຫຼືໃນຫ້ອງໃຊ້ປະໂຫຍດ.

ເນື່ອງຈາກເຊີບເວີຂອບຖືກຕິດຕັ້ງຢູ່ນອກສູນຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພ, ພວກມັນມີຄວາມຕ້ອງການຄວາມປອດໄພທາງກາຍະພາບສູງກວ່າ. ຖັງປ້ອງກັນແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ພວກເຂົາ:

ໃນລະດັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ເຊີບເວີຂອບສະຫນອງການເຂົ້າລະຫັດດິສກ໌ ແລະ booting ທີ່ປອດໄພ. ການເຂົ້າລະຫັດຕົວມັນເອງໃຊ້ພະລັງງານຄອມພິວເຕີປະມານ 2-3%, ແຕ່ເຊີບເວີຂອບປົກກະຕິໃຊ້ໂປເຊດເຊີ Xeon D ທີ່ມີໂມດູນເລັ່ງ AES ໃນຕົວ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍພະລັງງານ.

ເມື່ອໃຊ້ Edge Servers

ດ້ວຍ Edge Computing, ສູນຂໍ້ມູນໄດ້ຮັບສຳລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ ຫຼື ບໍ່ສົມເຫດສົມຜົນທີ່ຈະປະມວນຜົນດ້ວຍວິທີອື່ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ເຊີບເວີຂອບແມ່ນໃຊ້ເມື່ອຕ້ອງການ:

• ວິທີການທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການຮັກສາຄວາມປອດໄພ, ນັບຕັ້ງແຕ່ໃນກໍລະນີຂອງ Edge Computing ທ່ານສາມາດກໍາຫນົດຄ່າການໂອນຂໍ້ມູນກ່ອນການປຸງແຕ່ງແລະການກະກຽມໃຫ້ກັບສູນຂໍ້ມູນສູນກາງ; 
• ການປ້ອງກັນການສູນເສຍຂໍ້ມູນ, ເນື່ອງຈາກວ່າຖ້າຫາກວ່າການສື່ສານກັບສູນໄດ້ຖືກສູນເສຍ, nodes ທ້ອງຖິ່ນຈະສະສົມຂໍ້ມູນຂ່າວສານ; 
• ການປະຫຍັດການຈະລາຈອນແມ່ນບັນລຸໄດ້ໂດຍການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌. 

Edge ຄອມພິວເຕີເພື່ອຊ່ວຍປະຢັດການຈະລາຈອນ

ບໍລິສັດ ເດນມາກ Maersk, ເຊິ່ງເປັນໜຶ່ງໃນບັນດາຜູ້ນຳດ້ານການຂົນສົ່ງສິນຄ້າທາງທະເລໃນໂລກ, ໄດ້ຕັດສິນໃຈຫຼຸດຜ່ອນການບໍລິໂພກນ້ຳມັນຂອງກຳປັ່ນຂອງຕົນ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການປ່ອຍມົນລະພິດອອກສູ່ບັນຍາກາດ. 

ເຕັກໂນໂລຊີໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້ Siemens EcoMain Suite, ເຊັນເຊີກ່ຽວກັບເຄື່ອງຈັກແລະອົງປະກອບຕົ້ນຕໍຂອງເຮືອ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງ BullSequana Edge ທ້ອງຖິ່ນສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ຢູ່ໃນສະຖານທີ່. 

ຂໍຂອບໃຈກັບເຊັນເຊີ, ລະບົບ EcoMain Suite ຕິດຕາມສະພາບຂອງອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງເຮືອຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການ deviation ຂອງພວກມັນຈາກມາດຕະຖານທີ່ຄິດໄລ່ກ່ອນ. ອັນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດວິນິດໄສຄວາມຜິດໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະຕັ້ງມັນລົງໄປຫາຈຸດບັນຫາ. ເນື່ອງຈາກ telemetry ໄດ້ຖືກຖ່າຍທອດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ "ໄປຫາສູນກາງ", ນັກວິຊາການບໍລິການສາມາດປະຕິບັດການວິເຄາະຫ່າງໄກສອກຫຼີກແລະເຮັດໃຫ້ຄໍາແນະນໍາກັບລູກເຮືອຢູ່ເທິງເຮືອ. ແລະຄໍາຖາມຕົ້ນຕໍຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນຂໍ້ມູນຫຼາຍປານໃດແລະໃນປະລິມານໃດທີ່ຈະໂອນໄປຫາສູນຂໍ້ມູນສູນກາງ. 

ເນື່ອງຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດແບບມີສາຍລາຄາຖືກກັບເຮືອບັນທຸກທະເລແມ່ນມີບັນຫາຫຼາຍ, ການໂອນຂໍ້ມູນດິບຈໍານວນຫລາຍໄປຫາເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍກາງແມ່ນລາຄາແພງເກີນໄປ. ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງ BullSequana S200 ສູນກາງ, ຮູບແບບທີ່ມີເຫດຜົນໂດຍລວມຂອງເຮືອໄດ້ຖືກຄິດໄລ່, ແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນແລະການຄວບຄຸມໂດຍກົງຖືກໂອນໄປຫາເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທ້ອງຖິ່ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການປະຕິບັດລະບົບນີ້ຈ່າຍໃຫ້ຕົວເອງໃນສາມເດືອນ.

Edge ຄອມພິວເຕີເພື່ອຊ່ວຍປະຢັດຊັບພະຍາກອນ

ຕົວຢ່າງອື່ນຂອງຄອມພິວເຕີ້ຂອບແມ່ນການວິເຄາະວິດີໂອ. ດັ່ງນັ້ນ, ສໍາລັບຜູ້ຜະລິດອຸປະກອນສໍາລັບອາຍແກັສທາງວິຊາການ Air Liquide, ຫນຶ່ງໃນວຽກງານທ້ອງຖິ່ນຂອງວົງຈອນການຜະລິດແມ່ນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຂອງການແຕ້ມຮູບທໍ່ອາຍແກັສ. ມັນໄດ້ຖືກປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງແລະໃຊ້ເວລາປະມານ 7 ນາທີຕໍ່ກະບອກ.

ເພື່ອເລັ່ງຂະບວນການນີ້, ບຸກຄົນໄດ້ຖືກທົດແທນດ້ວຍຕັນຂອງ 7 ກ້ອງຖ່າຍຮູບວິດີໂອຄວາມລະອຽດສູງ. ກ້ອງຖ່າຍຮູບປູມເປົ້າຈາກຫຼາຍດ້ານ, ສ້າງວິດີໂອປະມານ 1 GB ຕໍ່ນາທີ. ວິດີໂອຖືກສົ່ງໄປຫາເຊີບເວີ BullSequana Edge ກັບ Nvidia T4 ຢູ່ເທິງເຮືອ, ບ່ອນທີ່ເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອຄົ້ນຫາຂໍ້ບົກພ່ອງຈະວິເຄາະການຖ່າຍທອດອອນໄລນ໌. ດັ່ງນັ້ນ, ເວລາກວດກາສະເລ່ຍຫຼຸດລົງຈາກຫຼາຍນາທີເປັນຫຼາຍວິນາທີ.

Edge ຄອມພິວເຕີໃນການວິເຄາະ

ການຂີ່ລົດຢູ່ທີ່ Disneyland ບໍ່ພຽງແຕ່ມີຄວາມມ່ວນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນວັດຖຸເຕັກນິກທີ່ສັບສົນ. ດັ່ງນັ້ນ, ປະມານ 800 ເຊັນເຊີທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ຖືກຕິດຕັ້ງຢູ່ໃນ "Roller Coaster". ພວກເຂົາເຈົ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສົ່ງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການດໍາເນີນງານຂອງຄວາມດຶ່ງດູດກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ, ແລະເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທ້ອງຖິ່ນປະມວນຜົນຂໍ້ມູນນີ້, ຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການດຶງດູດການລົ້ມເຫຼວ, ແລະສົ່ງສັນຍານນີ້ໄປຫາສູນຂໍ້ມູນສູນກາງ. 

ອີງຕາມຂໍ້ມູນນີ້, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວທາງດ້ານເຕັກນິກແມ່ນຖືກກໍານົດແລະການສ້ອມແປງປ້ອງກັນໄດ້ຖືກເປີດຕົວ. ສະຖານ​ທີ່​ດຶງ​ດູດ​ດັ່ງກ່າວ​ສືບ​ຕໍ່​ດຳ​ເນີນ​ໄປ​ຈົນ​ຮອດ​ທ້າຍ​ວັນ​ເຮັດ​ວຽກ, ​ໃນ​ຂະນະ​ນັ້ນ​ໄດ້​ອອກ​ຄຳ​ສັ່ງ​ສ້ອມ​ແປງ​ແລ້ວ, ​ແລະ ບັນດາ​ຄົນ​ງານ​ໄດ້​ສ້ອມ​ແປງ​ສະຖານ​ທີ່​ທ່ອງ​ທ່ຽວ​ໃນ​ຕອນ​ກາງຄືນ​ຢ່າງ​ວ່ອງ​ໄວ. 

BullSequana Edge 

ເຊີບເວີ BullSequana Edge ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂະຫນາດໃຫຍ່ສໍາລັບການເຮັດວຽກກັບ "ຂໍ້ມູນໃຫຍ່"; ພວກເຂົາໄດ້ຮັບການທົດສອບແລ້ວກັບແພລະຕະຟອມ Microsoft Azure ແລະ Siemens MindSphere, VMware WSX ແລະມີໃບຢັ້ງຢືນ NVidia NGC / EGX. ເຊີບເວີເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບໂດຍສະເພາະສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ຂອບແລະມີຢູ່ໃນ U2 form factor chassis ໃນ rack ມາດຕະຖານ, DIN rail, wall ແລະ tower mount options. 

BullSequana Edge ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນເມນບອດທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງແລະໂປເຊດເຊີ Intel Xeon D-2187NT. ພວກເຂົາສະຫນັບສະຫນູນການຕິດຕັ້ງເຖິງ 512 GB ຂອງ RAM, 2 SSDs ຂອງ 960 GB ຫຼື 2 HDD ຂອງ 8 ຫຼື 14 TB. ພວກເຂົາຍັງສາມາດຕິດຕັ້ງ 2 Nvidia T4 16 GB GPUs ສໍາລັບການປຸງແຕ່ງວິດີໂອ; Wi-Fi, LoRaWAN ແລະໂມດູນ 4G; ເຖິງ 2 ໂມດູນ 10-Gigabit SFP. ເຊີບເວີເອງມີເຊັນເຊີເປີດຝາແລ້ວ, ເຊິ່ງເຊື່ອມຕໍ່ກັບ BMC ທີ່ຄວບຄຸມໂມດູນ IPMI. ມັນສາມາດຖືກຕັ້ງຄ່າໃຫ້ປິດໄຟໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອເຊັນເຊີຖືກກະຕຸ້ນ. 

ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະດ້ານວິຊາການຢ່າງເຕັມທີ່ສໍາລັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ BullSequana Edge ສາມາດພົບໄດ້ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່. ຖ້າທ່ານສົນໃຈໃນລາຍລະອຽດ, ພວກເຮົາຍິນດີທີ່ຈະຕອບຄໍາຖາມຂອງພວກເຮົາໃນຄໍາເຫັນ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com