Что такое edge computing
Недавно мы писали о том, как нефтегазовая отрасль использует IoT для размещения сотен и тысяч датчиков на своих объектах. При таком количестве входных данных, которые передают все эти многочисленные IoT устройства, уже нецелесообразно передавать данные в облако или общий ЦоД для обработки: какие-то механизмы анализа и реагирования на данные с IoT можно реализовать локально, в месте где эта телеметрия снимается, и собственно данные производятся. То есть, под термином «Edge Computing» или «Граничные вычисления» подразумевается не какая-то физическая граница, не какая-то абстрактная типа «передовой край технологий», а то, что все действия происходят «где-то там, на земле», а не в локальном ЦОДе и не в облаке.
К типичным примерам граничных вычислений относятся:
То есть то, что долго/дорого/бессмысленно передавать куда-то, загружая каналы связи в то время, когда приложение работает «в реальном времени». Кроме того, в определённом смысле локальная обработка данных экономит средства за счёт сокращения объёмов данных, передаваемых и хранимых в облачном расположении. Концепция Edge computing появилась благодаря экспоненциальному росту устройств IoT, которые подключаются к интернету либо для получения информации из облака, либо для доставки данных обратно в облако. И многие устройства Интернета вещей генерируют огромные объемы данных в ходе своей работы, которые по своей сути остаются ненужными после их обработки.
Подумайте об устройствах, которые следят за производственным оборудованием на заводе, или подключенной к интернету видеокамере, которая отправляет видеозапись в реальном времени из удаленного офиса. В то время как одно устройство, производящее данные, может передавать их по сети довольно легко, с ростом числа таких устройств уже возникают проблмы с задержками. Вместо одной видеокамеры, передающей живые кадры, умножьте их на сотни или тысячи устройств. Не только качество пострадает из-за задержки, но и затраты на пропускную способность могут быть огромными.
Периферийное вычислительное оборудование и службы помогают решить эту проблему, являясь локальным источником обработки и хранения данных для многих из этих систем. Пограничный шлюз, например, может обрабатывать данные с пограничного устройства,а затем отправлять только нужные данные обратно через облако, уменьшая потребность в пропускной способности каналов связи. Или он может отправлять данные обратно на пограничное устройство в случае потребностей приложения, работающего в реальном времени.
Что относится к устройствам Edge
Вообще, здесь нет ничего нового: с точки зрения «железа» оборудование для Edge Computing больше напоминает олдскульное железо, созданное до эпохи виртуализации и перехода в облака. К устройствам «Edge» могут относиться и смартфон, и ноутбук, и датчики IoT и настольный сервер, и микроволновая печь. Естественно, если у вас есть пограничный ноутбук, то у вас должен быть и пограничный сетевой шлюз, с помощью которого осуществляется связь локальной сети объекта с облаком и централизованным дата-центром. Как несложно догадаться, это обычный себе сетевой шлюз, скорее всего с интегрированным контроллером управления точками доступа Wi-Fi.
Чем отличается Edge-оборудование?
То есть, Edge-оборудование отличает:
Ярким примером Edge-сервера можно считать Lenovo ThinkSystem SE350:
Практически, современные процессоры стали настолько мощными, что на Edge Computing можно выносить не только складской учёт, но и бухгалтерию, создание отчётов, обработку телеметрии и даже задачи машинного обучения на готовых моделях, или там, где использование GPU нецелесообразно.
Для многих компаний использование облака нецелесообразно из-за высоких затрат на каналы данных. Все чаще самым большим преимуществом Edge Computing является возможность обрабатывать и хранить данные быстрее, чем в облаке, что позволяет создавать более эффективные приложения в реальном времени.
Когда-то давно смартфон, сканирующий лицо человека, должен был бы запустить алгоритм распознавания лиц через облачную службу, что заняло бы много времени. С помощью модели граничных вычислений алгоритм может работать локально на пограничном сервере или шлюзе или даже в самом смартфоне, учитывая растущую мощность смартфонов. Такие приложения, как виртуальная и дополненная реальность, самоуправляемые автомобили, умные города и даже системы автоматизации зданий, требуют быстрой обработки и реагирования.
Такие компании, как NVIDIA, признали необходимость большей обработки «на земле», поэтому мы видим новые системные модули, которые включают в себя функции искусственного интеллекта. Последний модуль компании Jetson Xavier NX, например, меньше, чем кредитная карта, и может быть встроен в более мелкие устройства, такие как дроны, роботы и медицинские устройства. Алгоритмы искусственного интеллекта требуют больших вычислительных мощностей, поэтому большинство из них работают через облачные сервисы.
Конфиденциальность и безопасность
Однако, как и в случае со многими новыми технологиями, решение одной проблемы может привести к возникновению других. По мере роста числа устройств IoT крайне важно понимать потенциальные проблемы безопасности вокруг этих устройств и чтобы убедиться, что эти системы могут быть защищены. Это включает в себя проверку того, что данные зашифрованы, и что используются правильные методы контроля доступа и даже туннелирование VPN.
А как насчет 5G?
По всему миру операторы развертывают беспроводные технологии 5G, которые обещают преимущества высокой пропускной способности и низкой задержки для приложений. Вместо того, чтобы просто предлагать более быстрые скорости и говорить компаниям продолжать обработку данных в облаке, многие операторы связи разрабатывают стратегии пограничных вычислений в своих развертываниях 5G, чтобы обеспечить более быструю обработку данных на объектах режиме реального времени, что особенно важно для мобильных устройств, автомобилей и роботов.
Очевидно, что в то время как первоначальная цель edge computing заключалась в снижении затрат на пропускную способность для устройств IoT на больших расстояниях, рост приложений реального времени, требующих локальной обработки и хранения данных, будет стимулировать развитие технологии в ближайшие годы.
Где и как применяются граничные серверы
При разработке сетевой инфраструктуры обычно рассматривают либо локальные вычисления, либо облачные. Но этих двух вариантов и их комбинаций мало. Например, что делать, если от облачных вычислений отказаться нельзя, а пропускной способности не хватает или трафик стоит слишком дорого?
Добавить промежуточное звено, которое выполнит часть вычислений на границе локальной сети или производственного процесса. Эта периферийная концепция называется Edge Computing — «граничные вычисления». Концепция дополняет текущую облачную модель использования данных, и в этой статье мы рассмотрим необходимое оборудование и примеры задач для него.
Уровни edge computing
Допустим, у вас дома установлена целая куча датчиков: термометр, гигрометр, датчик освещения, протечек и прочее. Логический контроллер обрабатывает поступающую от них информацию, реализует сценарии автоматизации, выдает облачному сервису обработанную телеметрию и получает от него обновленные сценарии автоматизации и свежие прошивки. Таким образом, непосредственно на объекте выполняются локальные вычисления, но оборудование контролируется из узла, объединяющего множество таких устройств.
Это пример очень простой системы граничных вычислений, но на нем уже видны все три уровня edge computing:
Особенности граничных серверов
На уровне периферийных узлов в Edge Computing используют граничные серверы, которые ставят непосредственно там, где производится информация. Обычно это производственные или технические помещения, в которых нельзя установить серверную стойку и обеспечить чистоту. Таким образом, граничные серверы выполняются в компактных пыле- и влагозащищенных корпусах с расширенным температурным диапазоном, их нельзя поставить в стойку. Да, такой сервер спокойно может висеть на двухстороннем скотче анкерах где-нибудь под лестницей или в подсобке.
Так как граничные серверы ставятся вне защищенных ЦОД, у них выше требования к физической безопасности. Для них предусматривают защитные контейнеры:
На уровне работы с данными в граничных серверах предусмотрено шифрование дисков и защищенная загрузка. Само шифрование отнимает 2-3% вычислительной мощности, но в граничных серверах обычно используют процессоры Xeon D со встроенным модулем ускорения AES, который минимизирует потери мощности.
Когда применяются граничные серверы
При Edge Computing в дата-центр поступают на обработку лишь те данные, которые невозможно или нерационально обрабатывать по-другому. Таким образом, граничные серверы применяют, когда требуется:
Edge computing для экономии трафика
Датская компания Maersk — один из лидеров морских грузовых перевозок в мире — решила сократить потребление топлива у своих судов и снизить выбросы загрязняющих веществ в атмосферу.
Для решения этой проблемы использовалась технология Siemens EcoMain Suite, датчики на двигателях и основных узлах корабля, а также локальный сервер BullSequana Edge для вычислений «на месте».
Благодаря датчикам система EcoMain Suite постоянно мониторит состояние критических узлов корабля и их отклонение от заранее вычисленной нормы. Это позволяет быстро диагностировать неисправность и локализовать ее вплоть до проблемного узла. Так как телеметрия постоянно передается «в центр», сервисный техник может выполнить анализ удаленно и дать рекомендации бортовой команде. И главный вопрос тут — сколько данных и в каком объеме передавать на центральный ЦОД.
Так как подключить дешевый проводной интернет к морскому контейнеровозу весьма проблематично, передача большого объема сырых данных на центральный сервер получается слишком дорогой. На центральном сервере BullSequana S200 просчитывается общая логическая модель корабля, а обработка данных и непосредственное управление передается локальному серверу. Как результат, внедрение этой системы окупилось за три месяца.
Edge computing для экономии ресурсов
Еще один пример граничных вычислений — это видеоаналитика. Так, у производителя оборудования для технических газов Air Liquide одной из локальных задач производственного цикла является контроль качества окраски газовых баллонов. Он осуществлялся вручную и составлял около 7 минут на один баллон.
Чтобы ускорить этот процесс, человека заменили блоком из 7 видеокамер высокого разрешения. Камеры снимают баллон с нескольких сторон, генерируя около 1 ГБ видео в минуту. Видео отправляется на граничный сервер BullSequana Edge c Nvidia T4 на борту, на котором нейронная сеть, натренированная на поиск дефектов, анализирует стрим в онлайн-режиме. В результате среднее время на осмотр сократилось с нескольких минут до нескольких секунд.
Edge computing в аналитике
Аттракционы в Диснейленде — это не только веселье, но и сложный технический объект. Так, на «Американской горке» установлено порядка 800 различных датчиков. Они постоянно отправляют на сервер данные о работе аттракциона, а локальный сервер обрабатывает эти данные, вычисляет вероятность выхода аттракциона из строя и сигнализирует об этом на центральный ЦОД.
На основе этих данных определяется вероятность технического отказа и запускается превентивный ремонт. Аттракцион продолжает работать до конца рабочего дня, а тем временем уже оформлен наряд на ремонт, и рабочие оперативно чинят аттракцион ночью.
BullSequana Edge
Серверы BullSequana Edge являются частью большой инфраструктуры для работы с «большими данными», они уже протестированы с платформами Microsoft Azure и Siemens MindSphere, VMware WSX и имеют сертификаты NVidia NGC/EGX. Эти серверы разработаны специально для граничных вычислений и выпускаются в корпусах форм-фактора U2 в вариантах для установки в стандартную стойку, на DIN-рейку, на стену и в напольном исполнении.
BullSequana Edge построены на материнской плате собственной разработки и процессоре Intel Xeon D-2187NT. Они поддерживают установку до 512 Гб оперативной памяти, 2 SSD по 960 Гб либо 2 HDD по 8 или 14ТБ. Также в них можно установить 2 GPU Nvidia T4 16 ГБ для работы с видео; Wi-fi, LoRaWAN и 4G модули; до 2-х 10-гигабитных модулей SFP. В самих серверах уже установлен датчик открытия крышки, который подключен к BMC, управляющему модулем IPMI. Его можно настроить на автоматическое отключение питания при срабатывании датчика.
Полностью технические характеристики серверов BullSequana Edge можно найти по ссылке. Если вам интересны подробности, мы будем рады ответить на наши вопросы в комментариях.
Edge computing: почему об этой технологии следует узнать немедленно?
Миллионы “умных” сенсоров и других IoT-устройств будут генерировать сотни зеттабайт данных. Edge computing поможет компаниям переварить эту гору информации
Казалось бы, термин «облачные вычисления» (cloud computing) только недавно вписался в обиход, а на горизонте появилась ещё одна модель компьютинга — на сей раз это edge computing (периферийные, или граничные вычисления), иногда его ещё называют fog computing (туманные вычисления). В общих чертах под этой технологией подразумевается отдаленный мониторинг и обработка данных непосредственно на IoT-девайсах. Edge computing может показаться новинкой, но на самом деле принцип его работы иллюстрируют смартфоны, планшеты, сенсоры, робототехника, автоматизированные линии, производственные цеха, массивно-распределенная аналитика — устройства и технологии точечных вычислений «на местах». Мери Шаклет из TechRepublic систематизировала информацию об граничных вычислениях в виде руководства, которое поможет лучше понять, что это такое и для чего они нужны.
Об edge computing вкратце
Что такое граничные вычисления? Самое важное отличие граничных вычислений от облачных заключается в том, что сбор и анализ данных проводится не в централизованной вычислительной среде, такой как ЦОД, а в том месте, где происходит генерация потоков данных. Источниками данных служат цифровые устройства (не обязательно находящиеся в одной локации), которые затем передают эти данные в режиме реального времени (зависит от ситуации, передача информации может быть отложена) в центральный репозиторий.
В чем заключается их значимость? Эксперты прогнозируют, что к 2020 г. в мире будет насчитываться больше 5 млн. «умных» сенсоров и других IoT-устройств, которые будут генерировать по меньшей мере 507,5 Зб данных. Edge computing поможет компаниям переварить эту гору информации.
На что простирается их влияние? IoT и граничные вычисления будут применяться во многих отраслях промышленности, включая больницы, сети розничной торговли и поставщиков логистических услуг. Директора предприятий, бизнес-лидеры и руководители производств — вот тот круг заинтересованных лиц, которым предстоит принять решение о внедрении edge computing.
Как долго ждать внедрения технологии? Многие компании не ждут и уже развернули edge computing в рамках своих IoT-стратегий. Вероятность того, что скорость развертывания будет расти, довольно велика.
Как начать прямо сейчас? На рынке присутствуют решения как для локальной установки решений для граничных вычислений, так и подписные сервисы облачных провайдеров.
Об edge computing развернуто
Что такое граничные вычисления?
Это вычислительные ресурсы (например, серверы, СХД, ПО и сетевые подключения), которые развертываются по периметру предприятия. Для этого большинство организаций проводит децентрализацию вычислительных ресурсов, часть из которых переводится из центральных ЦОДов на удаленные объекты типа офисов, торговых точек, клиник или заводов.
Примечательно, что некоторые ИТ-специалисты не различают разницу между граничными и традиционными распределенными вычислениями, которые предназначаются для распараллеливания вычислительных мощностей между ЦОДами и офисами, и существуют несколько десятилетий. Разница между ними состоит в том, что edge computing привязан к данным IoT, которые собираются с удаленных датчиков, смартфонов, планшетов и машин. Затем эти данные анализируются и результаты передаются персоналу на местах.
Ещё один способ применения edge computing — мониторинг сетевой безопасности, эта технология крайне эффективна в плане предотвращения вирусных атак или распространения вредоносного ПО. В случае обнаружения атаки образцы вируса помещаются в карантин, что предотвращает угрозу компрометации всей сети предприятия.
Другие методы применения граничных вычислений можно классифицировать следующим образом:
• менеджеры по управлению инфраструктурой организации применяют средства граничных вычислений и IoT для мониторинга технического состояния зданий и их безопасности;
• производители полупроводников и электроники используют IoT и edge computing для мониторинга качества чипов на протяжении всего производственного цикла;
• при помощи этой технологии продуктовые гипермаркеты отслеживают цепочку поставщиков, контролируя условия хранения и транспортировки скоропортящихся продуктов. Прослеживается соблюдение температурного режима хранения, уровней влажности, бережность транспортировки и др.;
• оснащенные IoT-датчиками грузовики помогают горнодобывающим компаниям контролировать маршруты своих автомобилей и состояние грузов, это особенно актуально при транспортировке в отдаленные районы. В этом случае edge computing выступает в качестве «стража порядка», предотвращая хищение транзитных грузов для последующей перепродажи на черном рынке;
• логистика — ещё один профиль деятельности, где нашел применение метод граничных вычислений. В комбинации с сетью IoT-оборудования он предназначен для отслеживания перемещения товарных запасов в сортировочных цехах и в складских помещениях;
• ритейлерам технология нужна для сбора данных по продажам во всех торговых точках. Затем эти данные передаются в ERP-системы для дальнейшего учета и анализа;
• в лечебных учреждениях периферийный компьютинг используется в качестве локальной платформы для сбора информации и формирования отчетности в операционных;
• промышленные цеха, заводские помещения. На этих объектах новая технология занимается сбором данных о работе оборудования, станков, конвейеров и оповещает персонал, когда какое-то оборудование готовится выйти из строя. Комплекс edge computing, сеть IoT и заводские информационные системы способны информировать руководителей производства о том, все ли операции проводятся по установленному графику. Собранная информация может по необходимости передаваться в корпоративный ЦОД для дальнейшего анализа бизнес-менеджерами и ключевыми руководителями.
Какова роль ИТ-служб в работе IoT-систем? Какие сложности их преследуют?
Ответы на эти вопросы заключаются в следующем:
• датчики и мобильные устройства, развернутые на удаленных объектах по схеме edge computing, должны надлежащим образом эксплуатироваться и обслуживаться;
• администраторы сетей несут ответственность за обеспечение безопасности работы оборудования и обязаны выявлять случаи вторжения в IoT-сеть или подмену сенсоров;
• в случае необходимости ИТ-служба уполномочена обучить операторов IoT-оборудования правильной работе с ним;
• частая корректировка запущенных на IoT бизнес-процессов и координация с руководством; последнее особо важно, поскольку именно от ИТ-службы зависит создание налаженного канала связи для передачи данных (как правило, через Интернет), анализ которых может повлечь за собой смену стратегических планов компании.
В чем заключается значимость edge computing?
Уже мало у кого возникают сомнения, что «умные» датчики, сенсоры, камеры, пульты управления, панели инструментов, сети, шлюзы заполнят промышленные объекты, улицы, офисные помещения, будут следить за правопорядком, контролировать транспортные потоки и делать множество других вещей, о которых нам только предстоит узнать. По прогнозам экспертов, к 2023 г. объем рынка IoT достигнет 724,2 млрд. долл. К тому времени количество генерируемой IoT-устройствами информации будет исчисляться сотнями зеттабайтов, и отвечать за их «отработку» будет именно edge computing.
Ценная информация — лакомый кусок для всех, и предприятия — не исключение. Данные с датчиков, смартфонов, машин и других интеллектуальных устройств, которые находятся вне прямой видимости корпоративных штаб-квартир, — это неструктурированная информация, которая выбивается из привычной схемы потребления: её нельзя скопом отправить в корпоративный ЦОД и ждать, когда она будет обработана и на выходе будет получено ожидаемое. Дело в том, что объем генерируемой IoT информации слишком велик, он накапливается в режиме реального времени и может попросту «забить» канал передачи данных предприятия, будь то Интернет или частная сеть.
Чтобы предотвратить подобное, организации переносят свои ИТ-ресурсы на «край» — туда, где происходит постоянная миграция данных. Для их сбора оборудуются средства локальной коммутации, которые устраняют необходимость отправки всей или части информации в корпоративный ЦОД. Минуя его, технические специалисты и менеджеры получают доступ к оперативной аналитике на удаленных объектах, тем самым повышая ценность принимаемых решений.
Важно найти баланс между стоимостью IoT-систем и их эффективностью, но уже очевидно, что наилучший результат edge computing демонстрирует в области автоматизации. Например, на сборочных линиях, где датчики могут выявлять проблемы с оборудованием и инфраструктурой, предотвращая остановку дорогостоящего конвейера. Еще один пример — установка датчиков, которые отслеживают износ железнодорожного полотна. Своевременная замена изношенных участков позволит избежать внештатных ситуаций типа изменения расписания поездов, не говоря уже о сохранности человеческих жизней.
Каковы сферы влияния edge computing?
Граничные вычисления в разрезе управления входящими IoT-данными повлияют практически на все компании почти в каждой отрасли экономики и госсектора. Edge computing охватит все сферы деятельности, начиная с автоматизации пропускного контроля и сбора данных о качестве производимых товаров, мониторинга движения транспортных средств и заканчивая роботизацией заводов и дистанционной хирургией.
Косвенным указанием о приближении IoT-эры являются модули и дополнительные возможности для сбора или анализа IoT-данных, которые встраивают в свой софт поставщики ПО. Впрочем, это не значит, что предприятиям следует незамедлительно покупать дорогостоящие ПО и IoT-сети, — многие из этих ресурсов предлагается по более низким ценам облачными провайдерами.
Как долго ждать внедрения технологии?
Можно ли говорить о том, что edge computing проник в коммерческий сектор экономики? Исследование, проведенное Tech Pro Research в 2016 г., показало, что к внедрению IoT в сочетании с технологией граничных вычислений приступило больше половины опрошенных. В их числе были как компании СМБ, так и крупные предприятия. Некоторые вендоры отметили, что занимаются внедрением edge computing, руководствуясь собственными IoT-стратегиями. В любом случае, даже если тот или иной вендор не нацелен на немедленное внедрение, в его дорожной карте все равно должны быть намеки или даже выработанная стратегия по развертыванию edge computing.
В случае, если эти условия соблюдены, остается перейти ко второму этапу — найти поставщика ИТ-услуг, который предлагает услуги по развертыванию IoT-инфраструктуры. Для этого поставщики — особенно это касается крупных — предоставляют базовые сервисы, включая услуги хранения, серверные мощности, виртуальные сети, пропускные каналы и IoT-устройства. Наличие облачных служб позволит предприятиям любых размеров сдвигать свои компьютерные мощности и хранилища данных поближе «к краю». Нужно иметь в виду, что облачные вендоры имеют необходимую экспертизу для развертывания IoT-сервисов — остается лишь подобрать нужные.
Как приступить к внедрению edge computing прямо сейчас?
Есть два способа реализации концепции граничных вычислений на предприятии: установка физического оборудования, в т. ч. серверов и устройств сбора данных онпремис, а также облачные решения. И те, и другие предлагаются такими поставщиками, как Intel, IBM, Nokia, Motorola, General Electric, Cisco или Microsoft. Помимо них на рынке имеются поставщики, специализирующиеся на поставке вертикальных решений и ИТ-приложений для защиты граничной сети, мониторинга, логистики и автоматизации производства. ИТ-поставщики помимо оборудования, ПО и сетей оказывают консультационные услуги по их настройке и правильному внедрению.
Переход к edge computing лучше всего предварить детальным анализом, очертив потребности в коммуникационной архитектуре для гладкого приема и обработки данных IoT в режиме реального времени; выстроить канал транспортировки отсортированной информации в центральный ЦОД.
Некоторые эксперты уже высказали свое мнение по поводу граничных вычислений. К примеру, аналитик Gartner Томас Битман считает, что «edge computing „съест“ облако». «Сегодня облачные вычисления пожирают ЦОДы предприятий, на облако приходится все больше и больше нагрузок, но есть еще одна тенденция, которая переместит рабочие нагрузки, данные и стоимость бизнеса далеко от облака. И эта тенденция — переход к edge computing. Она еще более важная и сильная, чем когда-то было в случае с облачными вычислениями», — уверен он.