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邊緣計算參考架構2.0(中)
  • 點擊數:9366     發布時間:2018-02-24 16:34:00
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異構計算HC(Heterogeneous Computing)是邊緣側關鍵的計算硬件架構。近年來,雖然摩爾定律仍然推動芯片技術不斷取得突破,但物聯網應用的普及帶來了信息量爆炸式增長,而AI技術應用增加了計算的復雜度,這些對計算能力都提出了更高的要求。
關鍵詞:

1.4 功能設計視圖

1.4.1 ECN

1.JPG

圖4 功能視圖:ECN功能分層

(1)基礎資源層

包括網絡、計算和存儲三個基礎模塊。

網絡

SDN(Software-Defined Networking)逐步成為網絡技術發展的主流,其設計理念是將網絡的控制平面與數據轉發平面進行分離,并實現可編程化控制。將SDN應用于邊緣計算,可支持百萬級海量網絡設備的接入與靈活擴展,提供高效低成本的自動化運維管理,實現網絡與安全的策略協同與融合。

網絡聯接需要滿足傳輸時間確定性與數據完整性。國際標準組織IEEE制訂了TSN(Time-Sensitive Networking)系列標準,針對實時優先級、時鐘等關鍵服務定義了統一的技術標準,是工業以太聯接未來的發展方向。

計算

異構計算HC(Heterogeneous Computing)是邊緣側關鍵的計算硬件架構。近年來,雖然摩爾定律仍然推動芯片技術不斷取得突破,但物聯網應用的普及帶來了信息量爆炸式增長,而AI技術應用增加了計算的復雜度,這些對計算能力都提出了更高的要求。計算要處理的數據種類也日趨多樣化,邊緣設備既要處理結構化數據,同時也要處理非結構化的數據。同時,隨著ECN節點包含了更多種類和數量的計算單元,成本成為了關注點。

為此,業界提出將不同類型指令集和不同體系架構的計算單元協同起來的新計算架構,即異構計算,以充分發揮各種計算單元的優勢,實現性能、成本、功耗、可移植性等方面的均衡。

同時,以深度學習為代表的新一代AI在邊緣側應用還需要新的技術優化。當前,即使在推理階段對一副圖片的處理也往往需要超過10億次的計算量,標準的深度學習算法顯然是不適合邊緣側的嵌入式計算環境。業界正在進行的優化方向包括自頂向下的優化,即把訓練完的深度學習模型進行壓縮來降低推理階段的計算負載;同時,也在嘗試自底向上的優化,即重新定義一套面向邊緣側嵌入系統環境的算法架構。

存儲

數字世界需要實時跟蹤物理世界動態變化,并按照時間序列存儲完整的歷史數據。新一代時序數據庫TSDB(Time Series Database)是存放時序數據(包含數據的時間戳等信息)的數據庫,并且需要支持時序數據的快速寫入、持久化、多緯度的聚合查詢等基本功能。為了確保數據的準確和完整性,時序數據庫需要不斷插入新的時序數據,而不是更新原有數據。面臨了如下的典型挑戰:

時序數據寫入:支持每秒鐘上千萬上億數據點的寫入。

時序數據讀取:支持在秒級對上億數據的分組聚合運算。

成本敏感:由海量數據存儲帶來的是成本問題。如何更低成本地存儲這些數據是時序數據庫需要解決的重中之重。

(2)虛擬化層

虛擬化技術降低了系統開發和部署成本,已經開始從服務器應用場景向嵌入式系統應用場景滲透。典型的虛擬化技術包括裸金屬(Bare Metal)架構和主機(Host)架構,前者是虛擬化層的虛擬機管理器(Hypervisor)等功能直接運行在系統硬件平臺上,然后再運行操作系統和虛擬化功能。后者是虛擬化層功能運行在主機操作系統上。前者有更好的實時性,智能資產和智能網關一般采用該方式。

(3)EVF(Edge Virtualization Function)層EVF是將功能軟件化和服務化,并且與專有的硬件平臺解耦。基于虛擬化技術,在同一個硬件平臺上,可以縱向將硬件、系統和特定的EVF等按照業務進行組合,虛擬化出多個獨立的業務區間并彼此隔離。ECN的業務可擴展性能夠降低CapEx并延長系統的生命周期。

EVF可以靈活組合與編排,能夠在不同硬件平臺、不同設備上靈活遷移和彈性擴展,實現資源的動態調度和業務敏捷。

EVF層提供如下可裁剪的多個基礎服務:

分布式的聯接計算Fabric服務;

OPC UA服務;

實時流式數據分析服務;

時序數據庫服務;

策略執行服務;

安全服務。

ECN關鍵技術:

(1)軟件定義網絡(SDN)

SDN采用與傳統網絡截然不同的控制架構,將網絡控制平面和轉發平面分離,采用集中控制替代原有分布式控制,并通過開放和可編程接口實現“軟件定義”。SDN不僅是新技術,而且變革了網絡建設和運營的方式:從應用的角度構建網絡,用IT的手段運營網絡。

SDN架構包括控制器、南/北向接口,以及應用層的各類應用和基礎設施層的各種網元。其中最重要的是SDN控制器,它實現對基礎設施層的轉發策略的配置和管理,支持基于多種流表的轉發控制。

SDN對邊緣計算的獨特價值:

支持海量聯接

支持百萬級海量網絡設備的接入與靈活擴展,能夠集成和適配多廠商網絡設備的管理。

模型驅動的策略自動化

提供靈活的網絡自動化與管理框架,能夠將基礎設施和業務發放功能服務化,實現智能資產、智能網關、智能系統的即插即用,大大降低對網絡管理人員的技能要求。

端到端的服務保障

對端到端的GRE、L2TP、IPSec、Vxlan等隧道服務進行業務發放,優化Qos調度,滿足端到端帶寬、時延等關鍵需求,實現邊緣與云的業務協同。

架構開放

將集中的網絡控制以及網絡狀態信息開放給智能應用,應用可以靈活快速地驅動網絡資源的調度。

當前,邊緣計算SDN技術已經成功應用于智能樓宇、智慧電梯等多個行業場景。

(2)低時延網絡(TSN)

標準以太網技術已經廣泛應用,具有傳輸速率高、拓撲靈活、傳輸距離遠、成本有效等優點。同時,以太網技術由于傳統Qos機制約束、CSMA/CD沖突檢測機制約束等無法保證實時性、確定性等行業關鍵需求。業界對標準以太網技術進行了優化,并提出了多種工業實時以太網技術的商業實現,多種商業實現并存的格局給互聯互操作帶來了障礙和挑戰。

近年,IEEE802.1定義了TSN(Time Sensitive Network)技術標準,旨在推動實時以太網的標準化和互通,最終實現OT和ICT采用“一張網”,并帶來如下價值:

確定性: μs級時延、低于500ns級抖動;

接口帶寬大于1Gbps,滿足工業機器視覺等場景的大帶寬需求;

通過多路徑或冗余路徑實現可靠的數據傳輸;

與S D N技術相結合,實現對T S N網絡和非TSN網絡的統一調度管理 。

TSN設計理念是在標準的以太網物理層之上,在MAC層提供統一的低時延隊列調度機制、資源預留機制、時鐘同步機制、路徑控制機制、配置管理模型等,能實現與標準以太網的互聯互通。

當前,TSN已經建立起良好的產業協作生態,包括:IEEE負責標準制定,Avnu Alliance負責互通認證,以ECC和IIC為代表的產業組織正在通過Testbed等活動進行產業示范和推廣。

(3)異構計算(HC)

異構計算架構旨在協同和發揮各種計算單元的獨特優勢:CPU擅長對系統進行控制、任務分解、調度;GPU具有強大的浮點和向量計算能力,擅長矩陣和矢量運算等并行計算;FPGA具有硬件可編程和低延時等優勢;ASIC具有功耗低、性能高,成本有效等優勢。

異構計算目標是整合同一個平臺上分立的處理單元使之成為緊密協同的整體來協同處理不同類型的計算負荷。同時通過開放統一的編程接口,實現軟件跨多種平臺。

異構計算架構的關鍵技術包括:

內存處理優化

傳統架構下,不同計算單元間傳遞數據需要數據復制,不僅占用處理器資源,還同時占據了大量的系統總線帶寬。異構計算讓多個計算單元實現內存統一尋址,任何處理單元的數據可以輕易地被其它處理單元所訪問,不必將數據復制一份到對方的內存區域中,大大提高了系統性能。

任務調度優化

各種計算單元從過去主從關系變為平等的伙伴關系,可以根據任務情況,動態地確定最適合的計算單元來運行工作負載。涉及了調度算法、指令集、編譯器等一系列的架構優化。

集成工具鏈

為應用程序員提供了硬件、軟件接口、基本的運行時環境,封裝并隱藏了內存一致性,任務調度管理等復雜的底層細節,支持架構參數優化和任務調度優化,將應用移植工作量最小化。面向AI應用,開放集成多種AI訓練和推理平臺,兼容多廠商計算單元。

目前異構計算在芯片設計和邊緣計算平臺設計上都有應用。在芯片方面,整合了CPU+GPU資源,能夠實現視頻編解碼加速。在計算平臺方面,利用CPU+FPGA(或GPU)實現人工智能的功能已經被應用于智能交通以及智能機器人等領域。

(4)時序數據庫 (TSDB)

海量數據的高效寫入、查詢及分布式存儲是時序數據庫面臨的關鍵挑戰。其關鍵技術包括:

分布式存儲

分布式存儲首先要考慮的是如何將數據分布到多臺機器上面,也就是分片問題。分片可以基于時間戳+Tag+分級。將一定時間范圍內的相同Tag(一個或多個字段相同的數據)并符合一定分級條件的數據作為相同分片存在相同機器上。存儲前可以對數據進行壓縮處理,既提高數據寫入效率,又節省存儲空間。

分級存儲

時序數據的時間戳是一種非常合適的分級依據,越近期的數據查詢得越多,是熱數據;越久以前的數據查詢得越少,是冷數據。同時,分級往往結合存儲成本等因素,將每個級別的數據存儲在不同成本的存儲介質(內存、HDD、SSD)上。

基于分片的查詢優化

查詢時,根據查詢條件查詢所有的數據分片,所有的分片按照時間戳合并形成原始數據結果,當查詢條件包含聚合運算時,會根據時間采樣窗口對數據進行聚合運算,最后返回運算結果。

除了商業版本外,業界已經有大量的開源時序數據庫,如:opentsdb,kairosDB,influxdb等。數據庫除了需要滿足上述性能挑戰外,很重要的是提供行業數據建模與可視化工具,支持與行業應用系統的快速集成。

1.4.2 業務Fabric

業務Fabric是模型化的工作流,由多種類型的功能服務按照一定邏輯關系組成和協作,實現特定的業務需求,是對業務需求的數字化表示。

服務的模型,包括服務名稱、執行或提供什么樣的功能,服務間的嵌套、依賴、繼承等關系,每個服務的輸入與輸出,以及Qos、安全、可靠性等服務約束。

服務的類型不僅包括邊緣計算提供的通用服務,還包括垂直行業所定義的特定行業服務。

業務Fabric的主要價值包括:

聚集業務流程,屏蔽技術細節,幫助業務部門、開發部門、部署運營部門等建立有效合作;

和OICT基礎設施、硬件平臺等解耦,實現跨技術平臺,支撐業務敏捷;

作為業務描述性模型,可繼承、可復用,能夠實現快速建模。

業務Fabric功能包括:

定義工作流和工作負載;

可視化呈現;

語義檢查和策略沖突檢查;

業務Fabric、服務等模型的版本管理。

摘自《自動化博覽》2018年2月刊

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