Ao desenvolver uma infraestrutura de rede, eles geralmente consideram a computação local ou a computação em nuvem. Mas essas duas opções e suas combinações são poucas. Por exemplo, o que devo fazer se não posso recusar a computação em nuvem, mas não tenho largura de banda suficiente ou o tráfego é muito caro?
Adicione um link intermediário que realizará parte dos cálculos no limite da rede local ou no processo de produção. Esse conceito periférico é chamado Edge Computing. O conceito complementa o modelo atual de nuvem de uso de dados e, neste artigo, consideraremos o equipamento necessário e exemplos de tarefas para ele.
Níveis de computação de borda
Suponha que você tenha vários sensores instalados em sua casa: um termômetro, um higrômetro, um sensor de luz, vazamentos e muito mais. O controlador lógico processa as informações recebidas deles, implementa cenários de automação, emite telemetria processada para o serviço em nuvem e recebe scripts de automação atualizados e firmware novo. Assim, os cálculos locais são realizados diretamente nas instalações, mas o equipamento é monitorado a partir de um nó que combina muitos desses dispositivos.
Este é um exemplo de um sistema muito simples de computação de fronteira, mas todos os três níveis de computação de borda já estão visíveis:
- Dispositivos de IoT: gere "dados brutos" e transmita-os através de vários protocolos.
- Nós periféricos: processam dados nas imediações das fontes de informação e agem como repositórios de dados temporários.
- Serviços em nuvem: oferecem funções de gerenciamento para dispositivos periféricos e IoT, executam armazenamento e análise de dados a longo prazo. Além disso, eles oferecem suporte à integração com outros sistemas corporativos.
O próprio conceito de computação Edge faz parte de um grande ecossistema que otimiza o fluxo do processo. Inclui hardware (servidores de rack e borda) e partes de rede e software (por exemplo, a plataforma
Codex AI Suite para o desenvolvimento de algoritmos de IA). Como o "gargalo" pode ser formado durante a criação, transferência e processamento de "big data" e limita o desempenho de todo o sistema, essas partes devem ser compatíveis entre si.
Recursos do servidor de borda
No nível do nó periférico, o Edge Computing usa servidores de borda, instalados diretamente onde as informações são produzidas. Geralmente, são salas de produção ou técnicas nas quais você não pode instalar um rack de servidor e garantir a limpeza. Assim, os servidores de limite são executados em gabinetes compactos à prova de poeira e umidade com uma faixa de temperatura estendida; eles não podem ser montados em rack. Sim, esse servidor pode ser facilmente pendurado em âncoras de
fita adesiva
dupla face em algum lugar embaixo da escada ou na sala dos fundos.
Como os Servidores de Borda são colocados fora dos data centers seguros, eles têm requisitos de segurança física mais altos. São fornecidos recipientes de proteção para eles:
No nível de trabalho com dados nos servidores de limite, são fornecidas criptografia de disco e carregamento seguro. A criptografia em si ocupa 2-3% da energia da computação, mas os servidores de borda geralmente usam processadores Xeon D com um módulo de aceleração AES integrado que minimiza a perda de energia.
Quando servidores de borda são usados
Com a Computação de borda, apenas dados impossíveis ou irracionalmente processados de maneira diferente são enviados ao data center para processamento. Assim, os servidores de borda são usados quando necessário:
- Uma abordagem flexível à segurança, pois no caso da Edge Computing, você pode configurar a transferência para o data center central de informações pré-processadas e preparadas;
- Proteção contra perda de informações, pois em caso de perda de comunicação com o centro, os nós locais acumularão informações;
- Economizando no tráfego, isso é conseguido processando a maior parte das informações no local.
Computação de borda para economizar tráfego
A empresa dinamarquesa Maersk, uma das principais transportadoras de carga do mundo, decidiu reduzir o consumo de combustível de seus navios e reduzir a poluição do ar.
Para resolver esse problema, foi utilizada a tecnologia
Siemens EcoMain Suite , sensores nos motores e nos principais componentes do navio, além de um servidor BullSequana Edge local para computação no local.
Graças aos sensores, o sistema EcoMain Suite monitora constantemente o status dos nós críticos do navio e seu desvio da norma calculada anteriormente. Isso permite diagnosticar rapidamente uma falha e localizá-la no nó do problema. Como a telemetria é constantemente transmitida “para o centro”, o técnico de serviço pode executar a análise remotamente e fazer recomendações à tripulação de bordo. E a principal questão aqui é a quantidade de dados e quanto transmitir ao data center central.
Como conectar uma Internet com fio barata a um navio de contêiner marítimo é muito problemático, transferir uma grande quantidade de dados brutos para um servidor central é muito caro. No servidor central do BullSequana S200, o modelo lógico geral do navio é calculado e o processamento de dados e o controle direto são transferidos para o servidor local. Como resultado, a implementação desse sistema valeu a pena em três meses.
Computação de borda para economizar recursos
Outro exemplo de computação de fronteira é a análise de vídeo. Assim, uma das tarefas locais do ciclo de produção no fabricante de equipamentos para gases técnicos Air Liquide é o controle de qualidade dos cilindros de gás de pintura. Foi realizado manualmente e durou cerca de 7 minutos por cilindro.
Para acelerar esse processo, a pessoa foi substituída por um bloco de 7 câmeras de alta resolução. As câmeras pegam o balão de vários lados, gerando cerca de 1 GB de vídeo por minuto. O vídeo é enviado ao servidor de borda do BullSequana Edge com a Nvidia T4 a bordo, na qual a rede neural, treinada para procurar defeitos, analisa o fluxo on-line. Como resultado, o tempo médio de inspeção foi reduzido de alguns minutos para alguns segundos.
Computação de borda em análise
As atrações da Disneylândia não são apenas divertidas, mas também um objeto técnico complexo. Então, na "Montanha Russa" instalou cerca de 800 sensores diferentes. Eles constantemente enviam dados sobre a operação da atração para o servidor, e o servidor local processa esses dados, calcula a probabilidade de falha da atração e sinaliza isso para o data center central.
Com base nesses dados, a probabilidade de uma falha técnica é determinada e o reparo preventivo é iniciado. A atração continua a funcionar até o final do dia útil e, enquanto isso, uma ordem de reparo já foi emitida, e os trabalhadores rapidamente reparam a atração à noite.
BullSequana Edge
Os servidores BullSequana Edge fazem parte de uma grande infraestrutura para trabalhar com "big data", já foram testados com Microsoft Azure e Siemens MindSphere, VMware WSX e possuem certificados NVidia NGC / EGX. Esses servidores foram projetados especificamente para computação de limite e estão disponíveis nos gabinetes de fator de forma U2 para instalação em um rack padrão, em um trilho DIN, em uma parede e em uma versão montada no chão.
O BullSequana Edge é construído em uma placa-mãe proprietária e no processador Intel Xeon D-2187NT. Eles suportam a instalação de até 512 GB de RAM, 2 SSDs de 960 GB ou 2 HDDs de 8 ou 14 TB. Também neles você pode instalar 2 GPU Nvidia T4 16 GB para trabalhar com vídeo; Módulos Wi-fi, LoRaWAN e 4G; até 2 módulos SFP de 10 gigabits. Nos próprios servidores, um sensor de tampa aberta já está instalado, conectado ao BMC, que controla o módulo IPMI. Pode ser configurado para desligar automaticamente a energia quando o sensor é acionado.
As especificações técnicas completas dos servidores BullSequana Edge podem ser encontradas
aqui . Se você estiver interessado nos detalhes, teremos o maior prazer em responder às nossas perguntas nos comentários.