JavaScript is currently disabled.Please enable it for a better experience of Jumi.

När molnet är för långt borta och enheten har för klen processor kommer kanten – edge – till undsättning. Den distribuerade beräkningskraften skapar nya möjligheter men ökar också komplexiteten, två aspekter som forskare på Rise och LTU försöker bemästra.

– Modellen med att trycka all data till ett centralt moln skalar inte, man måste distribuera computelagret på något sätt. Det är det som driver edge computing, säger Emil Svanberg.

Han är projektledare för den testbädd inom edge som forskningsinstitutet Rise byggt tillsammans med Luleå tekniska universitet.

Emil Svanberg

– En del av vår strävan är att ”nöta ner” kanterna, att hitta sätt som gör det enklare för applikationsutvecklare.

Det blir snabbt en mångdimensionell ekvation när applikationen har tillgång till beräk-ningskraft i molnet, på kanten och lokalt plus att svarstiderna kan vara ett viktigt randvillkor, eller att det finns krav på att bara använda grön energi.

– Om man också vill minimera nätverkstrafiken blir det en väldigt komplex fråga hur man ska schemalägga och orkestrera allt. Det är den typen av projekt vi är på väg in i.

Många förknippar nog edge med 5G och det är inte fel. När fördröjningarna i radiokommunikationen krymper till millisekunder går det att placera edgeservrar i mobilnäten och använda dem för realtidstillämpningar.

Men edge fungerar lika bra i andra typer av nät.

– Vi har också en del av den distribuerade testbädden i en fabriksmiljö där det inte finns 5G – det är trådbunden access eller wifi – så vi använder gärna begreppet ”multiaccess edge computing”.

Testbädden består av ett litet virtualiserat beräkningskluster med vanliga Dellservrar och GPU:er från Nvidia. Det finns en mjukvarustack (open source) med Linux i form av Ubuntu plus Open Nebula som är en europeisk virtualiseringslösning. Sedan finns Kubernetes och virtuella maskiner som exekveringsmiljö.

– Det är en maskin med gans­ka normala prestanda i sig, men den sitter strategiskt placerad i en nod i Telias 5G-nät på LTU.

Det som gör den till en edge-nod är det går att routa ut trafiken – så kallad local breakout – utan att gå via det bakomliggande corenätet.

– Det är en funktion som LTU köpt av Telia och dessutom har vi valt att uppgradera till 5G Stand Alone.

Även om det inte är nödvändigt för att få fördröjningar nedåt några millisekunder – det får man ändå eftersom beräkningsklustret finns så nära radionätet – så öppnar det andra dörrar.

– Man får tillgång till fler nätverkstjänster som edgesystemet kan komma att dra nytta av.

Det kan handla om positionsdata eller att användaren förflyttar sig längre sträckor.

– Säg att vi exekverar en tjänst på en edgenode och ska flytta den utan avbrott till en ny. Vi håller på att forska på det men har inte svaret än.

Att bara duplicera tjänsten på de edgeservrar som ligger närmast i nätet är inte en rimlig strategi, lösningen måste vara mycket energi- och resurseffektivare för att vara kommersiellt gångbar.

– Kanske kan vi abonnera på en notifiering som talar om att nu närmar man sig en annan basstation och kan förbereda för flytt. Mobilnätet är bra på det – roaming – men inte för tjänster.

En annan del av forskningen handlar om att göra det smidigt och enkelt för applikationer att avgöra vad som ska exekveras var, om det ska köras i molnet eller i edge.

– Det måste fungera utan att varje utvecklare ska vara fullt insatt hur allt ser ut. Där pågår mycket forskning.

Ytterligare frågor är hur små man kan göra edgenoderna, hur tätt de behöver sitta och om man behöver ta hänsyn till lands­gränser.

– Rent teoretiskt kan det finns en massa olika storlekar, en i gatlyktan, en lite större i elskåpet, en i kvarteret, en i stadsdelen och så vidare.

Motsvarande frågor gäller för mjukvarustacken, hur man driver den effektivt.

Artikeln är tidigare publicerad i magasinet Elektroniktidningen.
Prenumerera kostnadsfritt!

– Det finns lite exempel från konsumentsidan, stora spelplattformar som gjort uppgörelser med operatörer om att ha resurser längre ut i näten. Man kan kalla det för någon slags kommersiell edge men det är en bit ifrån att varenda konsument har en virtuell GPU 5 ms bort i mobilnätet

 

En handfull experiment

  • AI- och robotikgruppen på LTU tittar på beräkningshierarkin, från det lokala som måste ske ombord på det autonoma fordonet, exempelvis en drönare, till nästa nivå där navigering kan ske på edgeservern. De utvecklar också avancerade algoritmer för hur man delar på jobbet.
  • Företaget Thingwave utvecklar bergbultar med sensorer, i praktiken en IoT-plattform. För att upptäcka seismiska händelser strömmas stora mängder tidssynkroniserad data till en edgenod som gör analyser och presenterar en helhetsbild över vad som hänt.
  • Företaget FieldRobotiX är ytterligare ett drönarexempel. De har 3D-lidar och videosenso-rer i drönaren men kör inferenserna för objektklassificeringen i edgenoden.
  • Ett annat exempel är en mixerfunktion på en edgeserver utvecklad för musiker som fy-siskt sitter på olika platser men ska repetera ihop.
  • Ett företag utvecklar högkvalitativa och säkra videotjänster för bland annat sjukvården. Exempelvis måste fördröjningen var så kort att det går att se ansiktsuttryck, hur personer på andra sidan kameran reagerar.
  • AR- och VR är två tillämpningar som ofta nämns. Det handlar om att i realtid överlagra information på det användaren ser. Kravet är stort på att följa blicken eftersom användaren lätt blir illamående när det uppstår fördröjningar. Renderingen kan göras på edgenoden som har bra beräkningskapacitet och bara ligger några millisekunder bort från användaren.
  • Rise pappersmaskin på KTH har också utrustats med en edgenod. Den används mest för att underlätta datainsamling men kan också köra applikationer för att exempelvis optimera processen.
MER LÄSNING:
 
SENASTE KOMMENTARER
Kommentarer via Disqus