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让物联网边缘自行管理

边缘计算,物联网设备,物联网

当今的物联网客户期望以边缘计算的成本和延迟目标,实现集中式云架构的冗余性、灵活性和可扩展性。如果远程解决方案需要较高的可靠性,那么它应该具有很高的应变能力。如果某个端点失去连接,它应能继续运行,直至重新建立连接;断电不应意味着数据丢失。

但是,物联网边缘节点会带来单点故障,因为连接丢失、电源不稳定或硬件故障可以在任何给定时间导致端点停机。与云数据中心不同,物联网边缘节点的分布式特性意味着如果发生故障,IT 人员可能无法在数天或几周内做出响应。

随着企业的期望值继续与边缘的现实情况相结合,物联网系统架构师正在通过超融合基础设施 (HCI) 找到一个中间地带。

云和边缘计算的最大优点

HCI 是一种物联网架构,可将类似数据中心的资源推向边缘(图 1)。通过让类似数据中心的计算、网络和存储资源更靠近边缘应用程序,或将这些资源直接移到边缘节点,HCI 可以在分布式端点中实现云的性能。

超融合基础设施填补了边缘节点和数据中心平台之间的技术空白。(来源:NodeWeaver)
图 1。超融合基础设施填补了边缘节点和数据中心平台之间的技术空白。(来源:NodeWeaver

HCI 硬件的示例包括基于英特尔® 酷睿 或英特尔凌动® 处理器的高性能边缘网关;移动边缘计算基站将在 5G 网络中占主导地位;采用英特尔® 至强® 处理器的 uCPE 服务器已经部署在本地物联网用例中。请阅读 SD-WAN 和 uCPE:简介,了解更多信息。

这些平台由于支持多核处理器、高容量存储和虚拟化技术,在远程物联网部署中越来越受欢迎。它们的优点:

  • 通过在虚拟机 (VM) 中托管冗余工作负载来防止硬件故障
  • 能够在边缘执行分析,因此即使云连接丢失,也能继续正常操作
  • 未来有机会用新的应用程序和服务更新边缘部署

当然,大多数 HCI 平台不支持开箱即用的 OT 要求。例如,远程物联网边缘部署通常需要:

  • 如果存在系统故障、增补或变动,能够自动重新配置或自我修复
  • 即使整个物理节点出现故障,也能继续操作
  • 裸机性能与本机硬件媲美,即使对于在虚拟机中运行的应用程序亦是如此

实现这些可靠性和性能功能需要智能软件。NodeWeaver 边缘集群执行平台是能将这些功能带到在边缘运行的 HCI 系统的解决方案之一。

让节点自行管理

NodeWeaver 是一个编排和管理解决方案,它将多个端点“编织”成一个大型的、虚拟化的边缘计算基础设施。这意味着工作负载可以部署在完全独立的物理节点上的虚拟机中,因此,如果一个端点出现故障,其应用程序可以继续在基础设施中的其他地方运行。

除在 x86 目标上裸机运行的操作系统外,每一个节点还集成了分布式文件系统、软件定义网络 (SDN) 和虚拟化组件(图 2)。整个堆栈只消耗 4 GB 的内存,因此适用于大多数 HCI 系统。

NodeWeaver 建立了一个冗余的、虚拟化的边缘计算基础设施,提高了可靠性。(来源:NodeWeaver)
图 2。NodeWeaver 建立了一个冗余的、虚拟化的边缘计算基础设施,提高了可靠性。(来源:NodeWeaver

虚拟网络用于将这些节点连接成集群,每个集群可由 2 到 25个节点组成。然后,分布式文件系统从一个节点复制应用程序数据(或“区块”),并将其传输到其他节点上的虚拟机中,在此过程中,文件系统会随机将区块分配给性能最佳且可用存储空间最大的节点。

为了确保区块始终可用,NodeWeaver 会运行一个进程来检查整个集群。如果该进程发现区块丢失或损坏,它会指示文件系统编排程序在集群的其他位置复制一个新的区块。因此,假设存储驱动器出现故障,NodeWeaver 可以通过在另一个正常运行的资源上实例化新区块来“修复”系统。无需用户干预。

通过这一进程,NodeWeaver 还可以发现已添加的新资源或管理员是否对现有资源做出了更改。

自动实时虚拟化

如前所述,NodeWeaver 可以跨物理和地理分布的节点创建完全虚拟化的环境。因此,需要注意的是,应用程序并不会将节点视为单独的资源。相反,它们把整个基础设施视为一个资源池。

但是,这并不意味着每个节点上都有无限的资源可用。

NodeWeaver 使用自主负载平衡程序,确保工作负载在此环境中得到有效执行。负载均衡程序采用了一种称为动态适应的功能,该功能会持续对集群中运行的各种工作负载进行基准测试。然后,根据服务质量 (QoS) 要求,将工作负载安排在最高效的可用硬件上。此硬件可以包括基于 x86 的 CPU、GPU、FPGA,甚至是英特尔® Movidius 加速器。

此外,底层 NodeWeaver 操作系统提供软实时保证,允许以近乎裸机的性能执行工作负载。同样,无需人工干预。

人工智能能否进一步实现边缘的自动化?

为了满足物联网客户对冗余性、灵活性和可扩展性的期望,物联网系统架构师必须在设计端点时考虑到云功能。这不仅可以消除单点故障,还能实现即使在没有本地 IT 支持的情况下也能无限运行的自主边缘环境。

但是,如果加入人工智能,这些自主边缘环境还能实现什么呢?平台可以监视硬件一段时间的性能,并预测驱动器或软件何时出现故障,使维护技术人员能够相应地优化其服务安排。像 NodeWeaver 这样的平台已经开始集成能实现这一点的概率引擎。

让边缘自行管理。

作者简介

Brandon is a long-time contributor to insight.tech going back to its days as Embedded Innovator, with more than a decade of high-tech journalism and media experience in previous roles as Editor-in-Chief of electronics engineering publication Embedded Computing Design, co-host of the Embedded Insiders podcast, and co-chair of live and virtual events such as Industrial IoT University at Sensors Expo and the IoT Device Security Conference. Brandon currently serves as marketing officer for electronic hardware standards organization, PICMG, where he helps evangelize the use of open standards-based technology. Brandon’s coverage focuses on artificial intelligence and machine learning, the Internet of Things, cybersecurity, embedded processors, edge computing, prototyping kits, and safety-critical systems, but extends to any topic of interest to the electronic design community. Drop him a line at techielew@gmail.com, DM him on Twitter @techielew, or connect with him on LinkedIn.

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