• nav


Что такое Edge Computing и почему граничные вычисления - это побег из облака

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:

  • Анализ видео с камер наблюдения или других источников
  • Автопилот в автомобиле
  • Управление роботами

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.

Граничные вычисления

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?

"Это у вас в офисе кулеры и кондиционеры, а у нас на объекте и туалета может не быть," - вот этим принципом надо руководствоваться при подходе к Edge Computing. Там, где у вас производится обработка данных, может не просто не быть ЦОД-а, а не быть даже места для установки серверного шкафа. Сервера тоже может не быть, его роль вполне себе может выполнять ноутбук, рабочая станция или смартфон. То есть, если вы помните первые офисы, в которых сервер 1С был установлен прямо в бухгалтерии посреди кабинета, чтобы легче тянуть провода, можете сказать, что эти люди предвидели Edge Computing задолго до того, как оно стало мейнстримом.

То есть, Edge-оборудование отличает:

  • Использование простых интерфейсов (RJ45 для витой пары + WiFi)
  • Компактность, позволяющая размещать устройство хоть на табуретке, хоть на рабочем столе
  • Низкий уровень шума, чтобы работать возле персонала
  • Низкое энергопотребление, потому что постоянным источником электричества может быть генератор или солнечная панель

Ярким примером Edge-сервера можно считать Lenovo ThinkSystem SE350:


Lenovo ThinkSystem SE350

На фотографии сверху вы можете видеть целых три таких сервера, установленные на рабочем столе оператора на складе. Подключение к сети осуществляется по Wi-Fi, и даже антенны сложены, очевидно чтобы их не зацепили и не сломали, а стекирование на обычной стальной пластине - это как казуальный стиль в одежде: чем брутальнее, тем лучше. Что интересно, сервер построен на SoC Intel Xeon 2100, а в нашем обзоре мы рассматривали Xeon-D 2143, и это очень хороший процессор, имеющий до 16 физических ядер + 1 блок AVX2 + южный мост + 10G LAN в одном корпусе (читайте какой стандарт лучше: 10GBase-T или SFP+). 

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.

Почему Edge Computing - новый тренд

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.

"Edge computing значительно эволюционировала со времен изолированных ИТ-центров ROBO [Remote Office Branch Office]", - говорит Куба Столярски, директор по исследованиям IDC, в отчете “прогноз развития глобальной пограничной инфраструктуры (вычислений и хранилищ) на 2019-2023 годы”. "С улучшенной взаимосвязанностью, позволяющей улучшить пограничный доступ к большему количеству основных приложений, а также с новыми IoT и отраслевыми бизнес-прецедентами, пограничная инфраструктура готова стать одним из основных двигателей роста на рынке серверов и хранилищ в течение следующего десятилетия и за его пределами.”


Nvidia NX


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.

Рон Амадео
20/11.2019




ПОХОЖИЕ СТАТЬИ:

Обзор видеокарты Palit GTX 1660 Super: тестируем новинку в задачах вычислений и машинного обучения

Новая серия видеокарт GTX 1660 Super интересна, прежде всего, памятью GDDR6, имеющей высокую пропускную способность. Это именно то, что надо для задач машинного обучения и работы в Tensorflow. Как минимум, вы можете создать собст...

Переход с Intel Xeon на AMD EPYC: развенчиваем мифы, обходим подводные камни

Рядовые сисадмины и крупные IT-директора, когда речь заходит об AMD, задают порой совершенно детские вопросы, а мы на них отвечаем. Совместимость с существующим стэком, снижение TCO, вопросы производительности и поддержки.

...

5 основных отличий рабочей станции от настольного ПК

И маленький компьютер для бухгалтера, и рендер-станцию на 6 видеокарт в понимании производителей ПК можно обозвать словом «Workstation», так что если уж руководство поставило перед вами задачу выбора «Рабочей станции», то чтобы не ...

HyperX Cloud Earbuds – компактная игровая гарнитура

Сегодня речь пойдёт о компактной игровой гарнитуре HyperX Cloud Earbuds, выполненной в виде вкладышей. Такой тип игровых гарнитур пользуется своим спросом, потому что в дороге для игры в приставку (или смартфон) не ...

Секреты профессионалов: как масштабируют ЦОД облачные провайдеры

Вас всегда интересовало, а как операторы ЦОД-ов выбирают и настраивают своё оборудование? Почему, например, они устанавливают сервер «А», а не «Б», на что опираются - на скорость VM или потенциальное их количество в стойке, и как ...


НА ФОРУМЕ ГОВОРЯТ



НОВЫЕ СТАТЬИ
Обзор трёх miniITX корпусов CrownMicro серии CMC-170

Сегодня речь пойдёт о трёх корпусах бренда CrownMicro для сборки ультракомпактных miniITX систем, а именно: CMC-170-113, CMC-170-303 и CMC-170-803. Эти модели имеют стильный дизайн, внешние блоки питания, VESA крепление...

Экспресс-тест видеокарты Palit GeForce RTX 2080 Super в задачах машинного обучения

Если вы выбираете GPU не только для игр, но и для научных расчётов, вам интересно видеть видеокарту с тензорными ядрами и современной памятью GDDR6 объёмом 8 Гб. Благодаря поддержке FP16, в некоторых теслах она показывает...