在開發網路基礎設施時，人們通常會考慮本地運算或雲端運算。 但這兩種選擇及其組合很少。 例如，無法拒絕雲端運算，但是頻寬不夠或流量太貴怎麼辦？
增加一個中間體，該中間體將在本地網路或生產過程的邊緣執行部分計算。 這種邊緣概念稱為邊緣運算。 該概念補充了目前的雲端資料使用模型，在本文中，我們將了解其所需的硬體和範例任務。
邊緣運算級
假設您家裡安裝了一大堆感測器：溫度計、濕度計、光感測器、洩漏感測器等。 邏輯控制器處理從它們接收到的信息，實施自動化場景，向雲端服務發出處理後的遙測數據，並從中接收更新的自動化場景和新韌體。 因此，本地計算直接在現場執行，但設備由結合了許多此類設備的節點控制。
這是一個非常簡單的邊緣運算系統的範例，但它已經顯示了邊緣運算的所有三個層級：
- 物聯網設備：產生「原始資料」並透過各種協定傳輸。
- 邊緣節點：處理靠近資訊來源的資料並充當臨時資料儲存。
- 雲端服務：為週邊設備和物聯網設備提供管理功能，執行長期資料儲存和分析。 此外，它們還支援與其他公司係統的整合。
邊緣運算的概念本身就是優化技術流程的大型生態系統的一部分。 它包括硬體（機架和邊緣伺服器）以及網路和軟體部分（例如，平台 用於開發人工智慧演算法）。 由於大數據的創建、傳輸和處理過程中可能會出現瓶頸並限制整個系統的效能，因此這些部分必須相互相容。
邊緣伺服器的特點
在邊緣節點級別，邊緣運算使用直接放置在資訊產生位置的邊緣伺服器。 通常這些是生產或技術場所，無法安裝伺服器機架並確保清潔。 因此，邊緣伺服器安裝在緊湊、防塵、防潮且溫度範圍較廣的機箱中；它們不能放置在機架中。 是的，這樣的服務器可以輕鬆地懸掛在樓梯下或雜物間某處的雙面膠帶錨上。
由於邊緣伺服器安裝在安全資料中心之外，因此具有更高的實體安全要求。 為他們提供了保護容器：
在資料處理層面，邊緣伺服器提供磁碟加密和安全啟動。 加密本身會消耗 2-3% 的運算能力，但邊緣伺服器通常使用內建 AES 加速模組的 Xeon D 處理器，從而最大限度地減少功耗。
何時使用邊緣伺服器
透過邊緣運算，資料中心僅接收並處理那些不可能或不合理以任何其他方式處理的資料。 因此，在需要時使用邊緣伺服器：
- 靈活的安全方法，因為在邊緣運算的情況下，您可以配置將預處理和準備的資訊傳輸到中央資料中心；
- 防止資訊遺失，因為如果與中心的通訊遺失，本地節點將累積資訊；
- 透過在現場處理大量資訊來節省流量。
邊緣運算節省流量
丹麥馬士基公司是世界海上貨物運輸的領導者之一，決定減少其船舶的燃油消耗，並減少向大氣中污染物的排放。
技術被用來解決這個問題 、發動機和船舶主要部件上的傳感器，以及用於現場計算的本地 BullSequana 邊緣伺服器。
借助感測器，EcoMain Suite 系統可以持續監控船舶關鍵部件的狀況及其與預先計算的標準的偏差。 這使您可以快速診斷故障並將其定位到問題節點。 由於遙測資料不斷地傳輸到“中心”，服務技術人員可以遠端進行分析並向船上工作人員提出建議。 這裡的主要問題是有多少數據以及以何種體積傳輸到中央資料中心。
由於將廉價的有線互聯網連接到海運貨櫃船非常成問題，因此將大量原始數據傳輸到中央伺服器的成本太高。 在中央BullSequana S200伺服器上，計算船舶的整體邏輯模型，並將資料處理和直接控制轉移到本地伺服器。 結果，該系統的實施在三個月內就收回了成本。
邊緣運算節省資源
邊緣運算的另一個例子是視訊分析。 因此，對於液化空氣技術氣體設備製造商來說，生產週期的本地任務之一是氣瓶噴漆的品質控制。 它是手動執行的，每個氣缸大約需要 7 分鐘。
為了加快這一過程，該人被替換為由 7 個高清攝影機組成的塊。 攝影機從多個側面拍攝氣球，每分鐘產生約 1 GB 的影片。 影片被發送到搭載 Nvidia T4 的 BullSequana Edge 伺服器，其中經過訓練以搜尋缺陷的神經網路線上分析視訊串流。 結果，平均檢查時間從幾分鐘縮短到幾秒鐘。
分析中的邊緣運算
迪士尼樂園的遊樂設施不僅有趣，而且技術複雜。 因此，「過山車」上安裝了約 800 個不同的感測器。 他們不斷地將有關景點運行的數據發送到伺服器，本地伺服器處理這些數據，計算景點失敗的機率，並將其發送給中央數據中心。
根據這些數據，確定技術故障的可能性並啟動預防性維修。 該景點持續運作至工作日結束，同時已下達搶修指令，工作人員在夜間快速搶修景點。
公牛Sequana Edge
BullSequana 邊緣伺服器是處理「大數據」的大型基礎架構的一部分；它們已經透過 Microsoft Azure 和西門子 MindSphere 平台、VMware WSX 進行了測試，並擁有 NVidia NGC/EGX 憑證。 這些伺服器專為邊緣運算而設計，提供 U2 外形規格機箱、標準機架、DIN 導軌、牆壁和塔式安裝選項。
BullSequana Edge 基於專有主機板和 Intel Xeon D-2187NT 處理器建置。 它們支援安裝高達 512 GB 的 RAM、2 個 960 GB 的 SSD 或 2 個 8 或 14 TB 的 HDD。 他們還可以安裝 2 個 Nvidia T4 16 GB GPU 用於視訊處理； Wi-fi、LoRaWAN 和 4G 模組； 最多 2 個 10 Gb SFP 模組。 伺服器本身已經安裝了蓋子打開感測器，該感測器連接到控制 IPMI 模組的 BMC。 它可以配置為在觸發感測器時自動關閉電源。
BullSequana 邊緣伺服器的完整技術規格可在以下位置找到： 。 如果您對詳細資訊感興趣，我們將很樂意在評論中回答我們的問題。
來源： www.habr.com