При розробці інфраструктури мережі зазвичай розглядають або локальні обчислення, або хмарні. Але цих двох варіантів та їх комбінацій мало. Наприклад, що робити, якщо від хмарних обчислень відмовитися не можна, а пропускної спроможності не вистачає чи трафік коштує надто дорого?
Додати проміжну ланку, яка виконає частину обчислень на межі локальної мережі чи виробничого процесу. Ця периферійна концепція називається Edge Computing - "граничні обчислення". Концепція доповнює поточну модель використання даних, і в цій статті ми розглянемо необхідне обладнання та приклади завдань для нього.
Рівні edge computing
Припустимо, у вас вдома встановлена ціла купа датчиків: термометр, гігрометр, датчик освітлення, протікання та інше. Логічний контролер обробляє інформацію, що надходить від них, реалізує сценарії автоматизації, видає хмарному сервісу оброблену телеметрію і отримує від нього оновлені сценарії автоматизації та свіжі прошивки. Таким чином, безпосередньо на об'єкті виконуються локальні обчислення, але обладнання контролюється з вузла, що поєднує безліч таких пристроїв.
Це приклад дуже простої системи граничних обчислень, але на ньому вже видно всі три рівні edge computing:
- IoT-пристрої: генерують «сирі дані» та передають їх за різними протоколами.
- Периферійні вузли: обробляють дані у безпосередній близькості від джерел інформації та діють як тимчасові сховища даних.
- Хмарні послуги: пропонують функції управління як для периферійних, так і для IoT-пристроїв, виконують довгострокове зберігання та аналіз даних. Крім того, вони підтримують інтеграцію з іншими корпоративними системами.
Концепція Edge computing є частиною великої екосистеми, що оптимізує технологічний процес. Вона включає як апаратну (стійкові і граничні сервери), так і мережеву і софтову частини (наприклад, платформа для розробки алгоритмів ІІ). Оскільки «пляшка» може утворитися при створенні, передачі та обробці «великих даних» і обмежити продуктивність всієї системи, ці частини повинні бути сумісні між собою.
Особливості граничних серверів
На рівні периферійних вузлів Edge Computing використовують граничні сервери, які ставлять безпосередньо там, де виробляється інформація. Зазвичай це виробничі чи технічні приміщення, у яких не можна встановити серверну стійку та забезпечити чистоту. Таким чином, граничні сервери виконуються в компактних пило- та вологозахищених корпусах з розширеним температурним діапазоном, їх не можна поставити у стійку. Так, такий сервер спокійно може висіти на двосторонньому скотчі анкерах десь під сходами або в підсобці.
Оскільки граничні сервери ставляться поза захищеними ЦОД, вони вищі вимоги до фізичної безпеки. Для них передбачають захисні контейнери:
На рівні роботи з даними у граничних серверах передбачено шифрування дисків та захищене завантаження. Саме шифрування забирає 2-3% обчислювальної потужності, але у граничних серверах зазвичай використовують процесори Xeon D із вбудованим модулем прискорення AES, який мінімізує втрати потужності.
Коли застосовуються граничні сервери
При Edge Computing в дата-центр надходять на обробку ті дані, які неможливо або нераціонально обробляти по-іншому. Таким чином, граничні сервери застосовують, коли потрібно:
- Гнучкий підхід до безпеки, тому що у випадку Edge Computing можна налаштувати передачу в центральний ЦОД заздалегідь оброблену та підготовлену інформацію;
- Захист від втрати інформації, тому що при втраті зв'язку з центром локальні вузли накопичуватимуть інформацію;
- Економія на трафіку вона досягається завдяки обробці основного масиву інформації на місці.
Edge computing для економії трафіку
Данська компанія Maersk – один із лідерів морських вантажних перевезень у світі – вирішила скоротити споживання палива у своїх суден та знизити викиди забруднюючих речовин в атмосферу.
Для вирішення цієї проблеми використовувалася технологія , датчики на двигунах та основних вузлах корабля, а також локальний сервер BullSequana Edge для обчислень "на місці".
Завдяки датчикам система EcoMain Suite постійно моніторить стан критичних вузлів корабля та їхнє відхилення від заздалегідь обчисленої норми. Це дозволяє швидко діагностувати несправність та локалізувати її аж до проблемного вузла. Оскільки телеметрія постійно передається «в центр», сервісний технік може виконати аналіз віддалено та дати рекомендації бортовій команді. І головне питання тут — скільки даних та в якому обсязі передавати на центральний ЦОД.
Так як підключити дешевий дротовий інтернет до морського контейнеровозу дуже проблематично, передача великого обсягу сирих даних на центральний сервер виходить занадто дорогою. На центральному сервері BullSequana S200 прораховується загальна логічна модель корабля, а обробка даних та безпосереднє керування передається локальному серверу. Як наслідок, впровадження цієї системи окупилося за три місяці.
Edge computing для економії ресурсів
Ще один приклад граничних обчислень – це відеоаналітика. Так, у виробника обладнання для технічних газів Air Liquide одним із локальних завдань виробничого циклу є контроль якості фарбування газових балонів. Він здійснювався вручну та складав близько 7 хвилин на один балон.
Щоб прискорити цей процес, людину замінили блоком із 7 відеокамер високої роздільної здатності. Камери знімають балон із кількох сторін, генеруючи близько 1 ГБ відео за хвилину. Відео відправляється на граничний сервер BullSequana Edge з Nvidia T4 на борту, на якому нейронна мережа, натренована на пошук дефектів, аналізує стриму в онлайн-режимі. В результаті, середній час на огляд скоротився з декількох хвилин до декількох секунд.
Edge computing в аналітиці
Атракціони в Діснейленді - це не тільки веселощі, а й складний технічний об'єкт. Так, на «Американській гірці» встановлено близько 800 різних датчиків. Вони постійно надсилають на сервер дані про роботу атракціону, а локальний сервер обробляє ці дані, обчислює можливість виходу атракціону з ладу і сигналізує про це на центральний ЦОД.
На основі цих даних визначається ймовірність технічної відмови та запускається превентивний ремонт. Атракціон продовжує працювати до кінця робочого дня, а тим часом вже оформлено вбрання на ремонт, і робітники оперативно чинять атракціон уночі.
BullSequana Edge
Сервери BullSequana Edge є частиною великої інфраструктури для роботи з великими даними, вони вже протестовані з платформами Microsoft Azure і Siemens MindSphere, VMware WSX і мають сертифікати NVidia NGC/EGX. Ці сервери розроблені спеціально для граничних обчислень і випускаються в корпусах форм-фактора U2 у варіантах для встановлення у стандартну стійку, на DIN-рейку, на стіну та у підлоговому виконанні.
BullSequana Edge побудовані на материнській платі власної розробки та процесорі Intel Xeon D-2187NT. Вони підтримують встановлення до 512 Гб оперативної пам'яті, 2 SSD по 960 Гб або 2 HDD по 8 або 14ТБ. Також можна встановити 2 GPU Nvidia T4 16 ГБ для роботи з відео; Wi-fi, LoRaWAN та 4G модулі; до 2-х 10-гігабітних модулів SFP. У самих серверах вже встановлено датчик відкриття кришки, який підключений до BMC, що управляє модулем IPMI. Його можна налаштувати на автоматичне вимкнення живлення під час спрацювання датчика.
Повністю технічні характеристики серверів BullSequana Edge можна знайти за . Якщо вам цікаві подробиці, ми будемо раді відповісти на наші запитання у коментарях.
Джерело: habr.com