Nalika ngembangkeun infrastruktur jaringan, hiji biasana mertimbangkeun boh komputasi lokal atawa komputasi awan. Tapi dua pilihan ieu sareng kombinasina sakedik. Salaku conto, naon anu kudu dilakukeun upami anjeun henteu tiasa nampik komputasi awan, tapi henteu cekap rubakpita atanapi lalu lintas mahal teuing?
Nambahkeun hiji panengah nu bakal ngalakukeun bagian tina itungan di ujung jaringan lokal atawa prosés produksi. Konsep ujung ieu disebut Edge Computing. Konsep ieu ngalengkepan modél pamakean data awan ayeuna, sareng dina tulisan ieu urang bakal ningali hardware anu diperyogikeun sareng conto tugas pikeun éta.
Tingkat komputasi tepi
Anggap anjeun gaduh seueur sénsor anu dipasang di bumi: térmométer, hygrometer, sénsor cahaya, sénsor bocor, sareng saterasna. Controller logis ngolah inpormasi anu ditampi ti aranjeunna, ngalaksanakeun skénario automation, ngaluarkeun telemétri anu diolah kana jasa awan sareng nampi skénario automation anu diropéa sareng firmware seger ti dinya. Ku kituna, komputasi lokal dilumangsungkeun langsung dina situs, tapi alat-alat ieu dikawasa ti titik nu ngagabungkeun loba alat sapertos.
Ieu mangrupikeun conto sistem komputasi tepi anu saderhana pisan, tapi parantos nunjukkeun sadaya tilu tingkatan komputasi tepi:
- Alat IoT: ngahasilkeun "data atah" sareng ngirimkeunana kana sababaraha protokol.
- Titik tepi: Ngolah data anu caket sareng sumber inpormasi sareng janten toko data samentawis.
- Ladenan awan: nawiskeun fungsi manajemén pikeun alat periferal sareng IoT, ngalaksanakeun panyimpen sareng analisa data jangka panjang. Salaku tambahan, aranjeunna ngadukung integrasi sareng sistem perusahaan anu sanés.
Konsep komputasi Edge sorangan mangrupikeun bagian tina ékosistem ageung anu ngaoptimalkeun prosés téknologi. Ieu ngawengku duanana hardware (rak jeung ujung server), sarta jaringan jeung software bagian (contona, platform pikeun ngembangkeun algoritma AI). Kusabab bottlenecks tiasa timbul nalika nyiptakeun, pangiriman sareng ngolah data ageung sareng ngabatesan kinerja sadaya sistem, bagian-bagian ieu kedah cocog sareng anu sanés.
Fitur tina server ujung
Dina tingkat titik ujung, Edge Computing ngagunakeun server ujung anu ditempatkeun langsung dimana informasi dihasilkeun. Biasana ieu mangrupikeun tempat produksi atanapi téknis dimana mustahil pikeun masang rak server sareng mastikeun kabersihan. Ku kituna, pangladén tepi disimpen dina kasus kompak, lebu sareng tahan lembab kalayan kisaran suhu anu diperpanjang; aranjeunna henteu tiasa disimpen dina rak. Leres, server sapertos kitu tiasa gampang ngagantung dina jangkar pita dua sisi di handapeun tangga atanapi di ruang utiliti.
Kusabab server ujung dipasang di luar pusat data anu aman, aranjeunna gaduh syarat kaamanan fisik anu langkung luhur. Wadah pelindung disayogikeun pikeun aranjeunna:
Dina tingkat ngolah data, pangladén tepi nyayogikeun énkripsi disk sareng booting aman. Enkripsi sorangan meakeun 2-3% tina kakuatan komputasi, tapi ujung server ilaharna ngagunakeun prosesor Xeon D kalawan diwangun-di modul akselerasi AES, nu ngaminimalkeun leungitna kakuatan.
Iraha Nganggo Server Edge
Kalayan Edge Computing, pusat data ngan ukur nampi pikeun ngolah data anu teu mungkin atanapi irasional pikeun diolah ku cara anu sanés. Janten, pangladén tepi dianggo upami diperyogikeun:
- Pendekatan anu fleksibel pikeun kaamanan, sabab dina kasus Edge Computing anjeun tiasa ngonpigurasikeun transfer inpormasi anu tos diolah sareng disiapkeun ka pusat data sentral;
- Perlindungan tina leungitna inpormasi, sabab upami komunikasi sareng pusat leungit, titik lokal bakal ngumpulkeun inpormasi;
- Penghematan lalu lintas dihontal ku ngolah seueur inpormasi dina situs.
Komputasi tepi pikeun ngahemat lalu lintas
Perusahaan Denmark Maersk, salah sahiji pamimpin transportasi kargo maritim di dunya, parantos mutuskeun pikeun ngirangan konsumsi bahan bakar kapalna sareng ngirangan émisi polutan kana atmosfir.
Téknologi dipaké pikeun ngajawab masalah ieu , sénsor dina mesin sareng komponén utama kapal, ogé server BullSequana Edge lokal pikeun komputasi dina situs.
Hatur nuhun kana sensor, sistem EcoMain Suite terus-terusan ngawas kaayaan komponén kritis kapal sareng panyimpangan tina norma anu tos diitung. Ieu ngamungkinkeun anjeun gancang ngadiagnosa kasalahan sareng ngalokalkeunana ka titik masalah. Kusabab telemétri terus-terusan dikirimkeun "ka pusat", teknisi jasa tiasa ngalakukeun analisa jarak jauh sareng masihan rekomendasi ka awak kapal. Sareng patarosan utama di dieu nyaéta sabaraha data sareng dina volume naon anu kedah ditransfer ka pusat data sentral.
Kusabab nyambungkeun Internet kabel mirah ka kapal wadahna laut pisan masalah, mindahkeun jumlah badag data atah ka server sentral mahal teuing. Dina server BullSequana S200 sentral, model logis sakabéh kapal diitung, sarta ngolah data jeung kontrol langsung ditransferkeun ka server lokal. Hasilna, palaksanaan sistem ieu mayar sorangan dina tilu bulan.
Edge komputasi pikeun ngahemat sumberdaya
conto sejen tina komputasi ujung nyaeta analytics video. Janten, pikeun produsén alat-alat pikeun gas téknis Air Liquide, salah sahiji tugas lokal tina siklus produksi nyaéta kadali kualitas lukisan tabung gas. Éta dilaksanakeun sacara manual sareng nyandak sakitar 7 menit per silinder.
Pikeun ngagancangkeun prosés ieu, jalma éta diganti ku blok 7 kaméra video definisi tinggi. Kaméra ngarekam balon tina sababaraha sisi, ngahasilkeun kira-kira 1 GB video per menit. Video dikirim ka server BullSequana Edge sareng Nvidia T4 dina kapal, dimana jaringan saraf dilatih pikeun milarian cacad nganalisa aliran online. Hasilna, waktos inspeksi rata-rata dikirangan tina sababaraha menit janten sababaraha detik.
Edge komputasi dina analytics
The rides di Disneyland henteu ngan senang, tapi ogé objék teknis kompléks. Ku kituna, ngeunaan 800 sensor béda dipasang dina "Roller Coaster". Aranjeunna terus-terusan ngirimkeun data ngeunaan operasi atraksi ka server, sarta server lokal ngolah data ieu, Etang kamungkinan atraksi gagal, jeung sinyal ieu ka puseur data sentral.
Dumasar data ieu, kamungkinan kagagalan téknis ditangtukeun sareng perbaikan preventif diluncurkeun. Atraksi ieu terus beroperasi nepi ka ahir poé gawé, sarta samentawis éta pesenan perbaikan geus dikaluarkeun, sarta pagawe gancang ngalereskeun atraksi peuting.
BullSequana Tepi
Server BullSequana Edge mangrupikeun bagian tina infrastruktur anu ageung pikeun damel sareng "data ageung"; aranjeunna parantos diuji sareng platform Microsoft Azure sareng Siemens MindSphere, VMware WSX sareng gaduh sertipikat NVidia NGC / EGX. server ieu dirancang husus pikeun komputasi ujung sarta sadia dina chassis faktor formulir U2 dina rak baku, rel DIN, témbok jeung munara Gunung pilihan.
BullSequana Edge diwangun dina motherboard proprietary sareng prosésor Intel Xeon D-2187NT. Aranjeunna ngadukung pamasangan dugi ka 512 GB RAM, 2 SSD tina 960 GB atanapi 2 HDD tina 8 atanapi 14 TB. Éta ogé bisa install 2 Nvidia T4 16 GB GPUs pikeun ngolah video; Wi-fi, LoRaWAN sareng modul 4G; nepi ka 2 10-Gigabit SFP modul. The server sorangan geus dipasang sensor muka tutup, nu disambungkeun ka BMC nu ngatur modul IPMI. Éta tiasa dikonpigurasi pikeun otomatis mareuman kakuatan nalika sensor dipicu.
spésifikasi teknis pinuh pikeun server BullSequana Tepi bisa kapanggih di . Upami anjeun resep kana detil, kami bakal resep ngajawab patarosan kami dina koméntar.
sumber: www.habr.com