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Échelle du mur du bord: une nouvelle approche d'un vieux problème

Cet article fait partie d'une série sur le sujet de l'informatique de pointe rendue possible grâce au financement d'Intel. Cette couverture reste entièrement indépendante, et Intel n’a pas indiqué comment cet article a été rapporté ou écrit.

Quiconque a déjà étendu un réseau comprend le problème, actuel ou à venir, des innombrables déploiements de bord alimentant maintenant l'Internet des objets (IoT).

Pour illustrer cela, supposons qu'une caméra IP envoie un flux vidéo 4K à votre serveur Edge. Oui, il utilise beaucoup de bande passante, mais vous l'aviez prévu avant de le déployer il y a deux ans. Maintenant, votre application a besoin d'une deuxième caméra. Soudainement, les besoins en bande passante des deux caméras sont supérieurs à ceux que votre réseau de périphérie peut fournir. Vous avez frappé un mur. Vos ressources sont saturées et ne sont plus en mesure de répondre aux exigences de performance.

Et ne pensez pas que cela concerne uniquement les caméras et le trafic de surveillance. Il s’agit de l’explosion de types de nœuds, des thermostats et sonnettes de porte aux capteurs de chimie du sang et aux étiquettes d’identification bio-implantables. Il s’agit de concevoir de nouvelles applications pour tous ces nœuds et de trouver des moyens de fusionner des flux de données disparates en de nouvelles sources d’information. La montée en puissance des applications d'intelligence artificielle contribuera à amplifier ces informations, mais au détriment de la demande croissante du réseau.

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Ci-dessus: les villes intelligentes ne sont que l'un des nombreux domaines de croissance pour le déploiement de l'IdO dans les années à venir. Source de l'image: Getty Images.

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Parler de «croissance exponentielle de l'IdO» est devenu pratiquement un cliché, mais peu de gens semblent discuter de ce qu'il faut faire lorsque toutes ces données de nœud surchargent les ressources d'infrastructure périphériques.

Pas votre problème de noeud habituel

Dans les centres de données, il s'agit d'un problème de longue date avec une solution assez simple: le service informatique surveille les niveaux d'utilisation de l'infrastructure de serveur sur les ressources de calcul, de stockage et de réseau. Une fois que l'utilisation dépasse les seuils, le service informatique jette plus de matériel sur les racks de serveurs et tout redevient normal. Mais ce n’est pas si facile avec les réseaux de périphérie.

«Les centres de traitement de l’information ont traité et résolu ces problèmes dans des environnements fermés et isolés», a déclaré Toby McClean, vice-président Adlink de la technologie et de l’innovation IoT. «Au bord, cependant, vous avez un environnement beaucoup plus diversifié, étendu et hétérogène. Dans un centre de données homogène, toute charge de travail peut être redirigée vers n'importe quelle ressource, n'est-ce pas? Sur le bord, vous avez des serveurs de calcul mobiles et fixes, des commutateurs, des passerelles, tous dotés de capacités et de ressources différentes. Comment déplacez-vous les charges de travail pour libérer des ressources? Ce n’est pas simple, car chaque charge de travail ne peut pas aller à tous les nœuds. ”

De plus, réduire les ressources de bord n’est pas simplement une affaire de métal. C’est autant, sinon plus, de logiciel que de matériel. Mesurer les exigences logicielles est facile lorsqu'une application s'exécute de manière isolée, mais de plus en plus, ce n'est pas ainsi que fonctionnent les systèmes de périphérie. Les applications peuvent coopérer les unes avec les autres, y compris sur des zones géographiques différentes. Même des modules de la même application peuvent avoir des modules complètement différents installés. Comment déterminez-vous les besoins en ressources, alors?

Parfois, la réponse est moins critique car la solution de périphérie est telle qu’il faut du temps et du budget pour envoyer des données dans le cloud et / ou le datacenter. En substance, la charge peut être absorbée au niveau du cœur du réseau.

Cependant, il s’agit de plus en plus d’un monde en temps réel. IDC prédit «en raison de l’inclusion de données dans nos flux de travail professionnels et dans nos flux de vie personnels… près de 30% de Global Datasphere sera en temps réel d’ici 2025». pour traitement. Considérez ce que signifierait un délai de deux secondes entre action et action pour une conduite autonome. Non, dans ces 30% de scénarios, sinon beaucoup plus, les ressources de pointe sont autonomes, ce qui ajoute encore plus de pression sur la nécessité d’agrandir.

La topologie compte

Sans surprise, il n'y a pas de solution simple pour la réduction des contours. Les besoins d'un réseau de bord sur un site de fabrication seront très différents de ceux d'un peloton de l'armée hors réseau à l'arrière d'un véhicule tout terrain tactique.

Dans le premier cas, les stratégies de dimensionnement peuvent très bien faire écho à celles trouvées dans les datacenters. «Si je passe du point final à un ordinateur, quel qu'il soit, qui doit se connecter au réseau», a déclaré Stephen Mellor, CTO de l'Industrial Internet Consortium, un groupe voué à la promotion du développement et des meilleures pratiques de l'industrie. IdO. "Une fois connecté au réseau, vous pouvez évoluer en continuant d’ajouter des nœuds périphériques."

Mais, at-il noté, si vous n’avez pas de connectivité, comme dans un champ pétrolier éloigné ou un déploiement militaire lointain, il s’agit alors de la bande passante du point final au réseau. «Et si cela signifie que vous utilisez la 4G ou même le satellite, vous devrez peut-être faire face aux pannes de connectivité et prendre davantage de décisions au plus près des appareils. Vous aurez besoin de suffisamment de puissance de calcul pour gérer la charge maximale que votre application peut raisonnablement espérer. "

Mellor a fait remarquer que l’un des moyens de garantir une puissance de calcul suffisante en périphérie consiste à répartir les charges depuis le point de terminaison de l’IoT jusqu’au cloud, sans se concentrer sur le placement des calculs uniquement dans le centre de données. Il conseille aux gens d'employer gravité des données pour vous assurer que les données et le calcul de ces données se trouvent à l'emplacement le moins cher possible, même si cela peut nécessiter une orchestration complexe.

McClean d’Adlink offre le même conseil, en soulignant qu’une infrastructure périphérique évolutive doit être conçue dès le départ de sorte que les charges de travail puissent être facilement déplacées de manière à optimiser l’utilisation des ressources. Adlink fabrique une gamme de périphériques et de serveurs IoT, avec des plates-formes allant des boîtiers de processeur Intel Atom bas de gamme aux systèmes à double lame Xeon. McClean a noté que de nombreuses personnes abordent ces gammes de produits en envisageant une hiérarchie pyramidale pour leurs réseaux périphériques, avec quelques systèmes très puissants au premier plan. Cependant, il prévient que ce type d’approche pyramidale rend en pratique un rééquilibrage de la charge particulièrement difficile. Au lieu de cela, McClean a déclaré qu'Adlink préconisait davantage une infrastructure peer-to-peer de style maillé.

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Ci-dessus: topologie maillée. Image de Jellyfishteam via Wikimedia Commons, réutilisée sans modification. Sous licence Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International.

«La majeure partie des flux de données dans ces systèmes IoT se fait par le biais de systèmes basés sur des courtiers, qui ont tendance à se prêter beaucoup à la hiérarchie. Vous avez un ensemble d'éléments qui collectent des données, qui sont ensuite pompés dans un concentrateur ou une passerelle, qui sont ensuite filtrés, agrégés et envoyés au niveau suivant, et ainsi de suite. Avec peer-to-peer, aucun courtier ne se trouve au milieu. Les systèmes se parlent directement les uns aux autres. Le middleware que vous déployez détermine si c'est compliqué ou facile à gérer », a déclaré McClean.

Est moins plus?

Selon Michele Pelino, analyste principal pour l’Internet des objets et la mobilité des entreprises chez Forrester, les entreprises pourraient résoudre leurs problèmes de mise à l’échelle plus en passant par un changement de mentalité que par des mises à niveau matérielles. Elle souligne les coûts élevés liés à l'envoi de données vers et depuis le bord, ainsi qu'à leur stockage dans des centres de données.

«Nous devons de plus en plus prendre des décisions au niveau du capteur sur le terrain», a déclaré Pelino. «Qu'il s'agisse d'une éolienne ou d'un navire de guerre se déplaçant d'un point A à un point B, le point final doit décider quelles informations sont suffisamment importantes pour être envoyées au centre de données et ne les envoyer que. Une partie du traitement de l'IA doit se faire au niveau du capteur, littéralement à cet appareil. ”

Pelino pointe vers Amazon AWS Greengrass et de Microsoft Azure IoT Edge comme exemples précoces de la manière dont les principaux fournisseurs de cloud travaillent pour activer les capacités de l'IA dans les nœuds périphériques, même en l'absence de connectivité Internet. Le traitement Edge des charges de travail des périphériques IoT peut permettre des réponses plus rapides aux conditions changeantes sur le terrain, une indépendance au moins à court terme des services de connexion et une réduction des coûts totaux de données. Selon le périphérique de bord, il peut y avoir des problèmes d’énergie supplémentaires, car même l’intelligence artificielle la plus élémentaire supporte une charge de calcul qui consommera plus de puissance. Les entreprises devront donc déterminer si les économies réalisées ailleurs compensent les coûts liés à l'indépendance de la périphérie.

Au niveau le plus élémentaire, cependant, même un peu d’intelligence permettra aux capteurs de déterminer s’il ya eu un changement d’état (au-delà du seuil défini) depuis la dernière mesure. Si ce n’est pas le cas, il n’ya aucune raison de supporter les coûts d’envoi d’un nouvel ensemble de données. Magnifiés sur des centaines, voire des milliers, d'appareils IoT, les avantages financiers de ne pas envoyer de données inutiles peuvent être énormes.

Pensez-y comme si Marie Kondo utilisait vos données IoT. Si ces données ne suscitent pas de joie, ou du moins de valeur, laissez-les aller.

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Ci-dessus: Marie Kondo suscite la joie, ici avec des chemises plutôt que des données de bord. Source de l'image: Getty Images.

Bien que cela puisse paraître désinvolte, cela marque un changement de mentalité par rapport aux approches de données traditionnelles, où les conservateurs semblent gagner. Diffusez tout cela. Rangez le tout. Vous ne savez jamais quand ces morceaux pourraient être utiles… un jour.

Au bord, cependant, de telles méthodes peuvent ne pas évoluer.

"Nous n'avons pas atteint la saturation (sur le bord) en soi", a déclaré Pelino. «Mais je pense que nous reconnaissons que nous le ferons. Ça arrive. C’est le monde connecté dans lequel nous allons évoluer, surtout que la 5G offre beaucoup plus de possibilités de diffusion et d’analyse de vidéos. La quantité de données va croître de manière exponentielle avec ces réseaux. "

En bref, il n’existe pas de réponse simple sur la manière d’améliorer les performances de pointe si et au moment où elles se heurtent à un mur dans le prochain déluge de données – à moins que ce ne soit le cas: remettez en cause les anciennes hypothèses et méthodes. L'infrastructure hiérarchique n'est peut-être pas la meilleure topologie, même lors d'une mise à niveau. La collecte et la sauvegarde d'un maximum de données peuvent être contre-productives. C'est une nouvelle fois, et il n'y a pas de saints commandements pour l'exploitation d'un réseau périphérique évolutif. Continuez à poser des questions.

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