Статья

Что там, за облаками?

Schneider Electric
мобильная версия
, Текст: Мария Сысойкина

Облачные технологии не стали абсолютно универсальным инструментом для решения любых ИТ-задач. Это привело к развитию специализированных технологий, одна из которых периферийные вычисления. О том, какие задачи решает Edge Computing, рассказывает технический директор подразделения IT Division компании Schneider Electric Алексей Соловьев.

Облака оправдали надежды

«Цикл хайпа» (Hype cycle) в ИТ-индустрии хорошо известен. Этот термин введен в употребление компанией Gartner. Новая технология проходит через пять фаз: Инновационный триггер – Пик завышенных ожиданий – Преодоления разочарования – Подъем понимания – Плато продуктивности. Это было и с облачными технологиями. Как и любая потенциально прорывная идея, они прошли через все эти стадии. Но магнитуда, с которой менялось отношение к ним сообщества, была во много раз больше. Крупные производители ПО и вычислительной техники вкладывали существенные средства в маркетинг, постоянно подогревали интерес к облакам со стороны заказчиков. При этом доходило до утверждений, что, в какой-то момент времени, ИТ превратятся в джина, раба лампы, как электричество. То есть заказчики будут получать все ИТ-сервисы «из розетки» и платить по мере потребления, а классическая ИТ-инфраструктура уйдет в прошлое, как ветряные мельницы. Может быть, это и правда, и такой день действительно наступит. Но сегодня мы прекрасно видим, что классические технологии не исчезли, а стали сосуществовать с новыми, и каждая из них используется для решения определенных задач заказчика. Одной из технологий, которая сегодня бурно развивается, – это технология периферийных вычислений или Edge Computing. При текущем уровне технологического развития, Edge Computing связывает «облака» и классические решения в гибридную ИТ среду, позволяя пользователям реализовать максимальную ценность обеих технологий и минимизировать их «специфику».

Если верить Gartner, облачные технологии миновали период завышенных ожиданий еще в 2010 г. Но в нашей стране это произошло позже. В случае с облаками, ситуация еще и существенно усложнилась спецификой российского законодательства и нормами безопасности, принятыми у большинства крупных заказчиков, особенно государственных и с государственным участием. Несмотря на сложности реализации технология виртуализации и, в какой-то степени, частное облако прочно вошли нашу жизнь, но не стали панацеей. Заказчики столкнулись с ограничениями, которые необходимо решать с помощью принципиально других технологий. Мы видим, что наряду с запросами на инженерную инфраструктуру для классических дата-центров компании обращаются к нам в Schneider Electric за решениями для создания распределенной сети вычислительных узлов (Edge Computing).

Облака для интернета вещей

Интернет вещей – еще одна технология, о которой все говорят. Промышленный интернет вещей предъявляет дополнительные требования к инфраструктуре, и это приводит к дополнительным затратам. Безусловно, облачка могут решить часть задач, но есть и ряд ограничений.

Представим себе производственное предприятие. В цехах работают разнообразные станки, двигатели, приводы. При этом часть оборудования оснащено стандартными средствами мониторинга, а часть – доукомплектована датчиками, средствами контроля среды, протечки, вибрации, задымления и т.д.

Все эти датчики генерируют трафик, который необходимо подвергнуть первичной обработке, чтобы на их основе получить информацию (Пирамида DIKW: данные – информация – знания – мудрость), что позволило бы принять правильные управленческие решения, либо, в случае контроля состояния оборудования, избежать технического сбоя и простоя предприятия из-за выхода из строя, например, конвейера.

Алексей Соловьев: Edge Computing связывает «облака» и классические решения в гибридную ИТ среду, позволяя пользователям реализовать максимальную ценность обеих технологий и минимизировать их «специфику».

Такие данные можно направить непосредственно в центральный ЦОД, и обрабатывать в частном облаке заказчика. Но у большинства крупных предприятий ЦОД может располагаться в головном офисе в крупном городе, а производственное предприятие – в удаленном регионе. Чтобы передать данные в центр, на производственной площадке придется разместить, как минимум, контроллеры, шлюзы, сетевое оборудование, средства обеспечения безопасности и контроля доступа, то есть – создать базовую ИТ-инфраструктуру, часто – в неподготовленных помещениях.

Речь идет не столько о дороговизне решения, а о том, что существенно повышается зависимость предприятия от надежности и пропускной способности каналов передачи данных. К примеру, в феврале 2017 г. ЦЕРН ввел в эксплуатацию третий оптический канал передачи данных с пропускной способностью в 100 Gb/s для передачи данных с датчиков в резервный ЦОД, расположенный на расстоянии 1800 км. Это, конечно, экстремальный случай, но на ряде объектов объективно существуют ограничения на каналы передачи данных. А вот устройств, которые данные генерируют, может быть достаточно много. Такая ситуация встречается повсеместно.

Решением стали уже упомянутые периферийные вычисления, или Edge Computing, которые превратились в целое направление.

В случае использования концепции периферийных вычислений возникает иерархия вычислительных узлов, при этом обработка первичных «сырых» данных происходит на удаленном объекте, непосредственно в месте их создания. А в центральные узлы – полноценные ЦОД передаются уже обработанные данные. Это существенно снижает нагрузку на каналы передачи данных, увеличивает скорость их обработки и повышает общую надежность системы. К примеру, локальные узлы могут собирать информацию с датчиков о состоянии узлов и агрегатов, в результате анализа идентифицировать нештатные ситуации, и передавать в центр только необходимую информацию для принятия дальнейших решений о действиях по их ликвидации. Если отклонение от целевых параметров отсутствует, может передаваться только базовая информация о штатной работе всех систем. При этом подобная конфигурация не исключает применение облачных технологий в ЦОДе.

При этом в цехах использование беспроводных сетей может быть ограничено и по соображениям безопасности, и из-за присутствия большого количества металлических конструкций. Прокладка витой пары до каждого датчика сложна и дорога. В таком случае используются более дешевые датчики, поддерживающие NFC. Данные собираются сотрудником предприятия (обходчиком с мобильным устройством), а затем выгружаются на локальный вычислительный узел для первичной обработки, и только после этого направляются в центральный ЦОД для использования в более сложных аналитических системах организации.

Как создается инфраструктура Edge Computing

Инфраструктура на конечных узлах внешне выглядит проще. Но, на самом деле, работать подобным системам приходится часто в условиях, далеких от идеальных. Schneider Electric обладает огромным опытом в построении ИТ-инфраструктуры в самых разнообразных условиях, зачастую совершенно неподходящих для размещения ИТ-оборудования. Так, например, недавно мы представили рынку ИБП APC Smart-UPS On-Line малой мощности – 1000–1500 ВА, оснащенные Li-Ion аккумуляторами. Подобные решения компактны, обеспечивают быструю зарядку аккумуляторов и толерантны к температурным колебаниям в отличие от классических систем со свинцово-кислотными батареями. Это дало возможность формировать защищенную по электропитанию инфраструктуру на стороне сбора и первичной обработки информации. Также не могу не отметить микро-ЦОДы SmartBunker– серверный шкаф, формирующий надежную и безопасную инженерную инфраструктуру локального вычислительного узла для работы в любых условиях, будь это подготовленная серверная комната, офисное помещение или промышленное производство. Для развертывания крупных периферийных вычислительных узлов в сжатые сроки и в любых условиях, предлагаются решения высокой заводской готовности, такие как помещения физической защиты, контейнерные и NON-ISO модули в большом ассортименте исполнений и назначения. Накопленный опыт позволяет нам в Schneider Electric разрабатывать и постоянно пополнять пул проверенных решений, и всегда подходить к решению задач, связанных с Edge Computing, с большой гибкостью, т.к. каждая из них по-своему уникальна.