TuringPi-セルフホストアプリケーションおよびサービス用のクラスターボード

Turing Piは、コンパクトなマザーボード上でのみ、データセンターのラックラックの原則に基づいて構築されたセルフホストアプリケーションソリューションです。このソリューションは、アプリケーションとサービスのローカル開発とホスティングのためのローカルインフラストラクチャの構築に重点を置いています。基本的には、エッジ専用のAWSEC2に似ています。



私たち小さな開発チームは、エッジにベアメタルクラスターを構築するためのソリューションを作成することを決定し、プロジェクトをTuringPiと呼びました。製品は最初はひざまずきましたが、現在はRed Hat、Rancher（SUSE）、Toyota Connected、Sony、Electrolux、Facebookの開発部門がコンセプトのテストを命じており、10K未満の開発者の聴衆を募集しています。



しかし、それはすべて発見から始まりました。

製品の発見

私が自分で発見した後、私たちは何も発明していないということを発見しました。私たちはこの世界に存在するすべてのものを発見します。一部のパーツを組み合わせて、製品の新しいプロパティを取得したり、法律を発見したりして、再度組み合わせることができることがわかりました。何も考えられませんが、調べながら開くことができます。私の意見では、発明は絶え間ない観察、実験、検索+知識の組み合わせの結果です。



過去10年間、私はhomelab（見てきたsubredditのリソースをselfhosted、）（subredditと素晴らしい-selfhosted）、シングルボードコンピューター、Raspberry Piなどのシングルボードコンピューターでコンテナーを実行することへの関心が高まるにつれて、シングルボードコンピューターのクラスターを収集する動きが高まっています。徐々に、Kubernetesのアイデアもそこに広がります。 Edge / IoTに焦点を当てた軽量バージョンのk3sはすでに登場しています。大規模なファストフードレストランチェーンであるChick-fil-Aは、kubernetesクラスターをkubectlに展開して私をサンドイッチキッチンにした世界で最初の企業の1つでした。



あるテクノロジーが別のテクノロジーを包み込み、より複雑なシステムを作成するので、私はそれを雪だるま式に見ています。同時に、混乱はなく、テクノロジーからのフラクタルのように見えます。私にとって人生でかなり困難な瞬間の1つで、アマチュア開発者によってシングルボードコンピューターから組み立てられたクラスターの価値を見て、クラスターボードの作成に取り組み始めました。



今日、私たちのクラスターボードは非常にシンプルで、主にクラウドネイティブテクノロジーを愛し、新しいことを学び、実験することを目的としています。

ビルディングブロック

それで、解決策は何ですか、本質は何ですか。肝心なのは、従来のサーバーよりも安価にエッジインフラストラクチャを組み立てることができるビルディングブロック、かさばる金属ボックスのないモバイル、サーバールームなどの特別な動作条件を必要としない、エネルギー効率が高く、モジュールに関して標準化され、迅速に機能するコンストラクターを提供することです。数十および数百の計算ノード（プロセッサ）へのスケーリング。

クラスターボードとコンピューティングモジュールを組み合わせることで、たとえば20以上のプロセッサ（以下の例）用の、サイレントで低消費電力のインフラストラクチャを簡単に作成できます。クラスターボード自体が使用スペースの効率を高めます。比較のためのクラスターの例

* SBC-



Rancher Labsのシングルボードコンピューターの共同創設者であり、k3sの作成者であるこのアプローチは







、ビルディングブロックについてさらに無関心なままではありませんでした。

計算モジュール

概念を証明するために、Raspberry Pi ComputeModuleを選択しました。これは開始するのに最適な構成です。 RPiコミュニティはアクティブで、ソフトウェアに問題はありません。モジュール自体はSO-DIMM形式（6 x 3 cm）で、手頃な価格で、4コアCPU、1 GB RAM、およびオプションの8、16、または32GBフラッシュメモリが含まれています。 OSおよびその他のシステムのニーズ。このフォームファクタは、産業用IoTソリューションでよく使用されます。



Raspberry Pi 1/3/3 +計算モジュール







しかし、CM3モデルにも重大な制限があります-最大。最大速度100Mbpsの1GBRAMおよびUSBHUB経由のイーサネット。したがって、Turingの2番目のバージョンは、Raspberry Pi4とモジュールあたり最大8GBのRAMをサポートします。以下は、AcceleratedComputingタスク用のNvidiaJetsonモジュールの例です。おそらく、2番目のバージョンでそれらのサポートがあるでしょう。いくつかの技術的な問題を解決すれば、モジュールを混在させることができます。



NvidiaJetsonコンピューティングモジュール







最も重要な機能はモジュールに隠されていますが、これは一見しただけではわかりません。一般的なコンピューティングから機械学習を多用するコンピューティングまで、さまざまなタイプのタスクに対して、CPU、RAM、およびeMMCの異なるセットを使用して、同様のフォームファクタで他のモジュールを作成する機能。これはAWSEC2インスタンスと非常に似ていますが、エッジのみです。この場合、クラスターボードは変更されないか、わずかな変更が加えられたままです。

クラスターボード

それはマザーボードまたはベースボードとも呼ばれ、かなり新しい方向性であり、今日そのようなソリューションのメーカーは多くなく、Pine64、MiniNodes、Clover Pi、Bitscope Blade、PicoCluster（SBCクラスター）など、まだエントリーレベルにあります。クラスターボードはモジュールをネットワークに接続し、電力を供給し、クラスター管理バスを提供します。少なくともこのバスを追加することにしましたが、定着したようです。

クラスターボードは、モジュールのネットワーク接続と外部ネットワークへのアクセスを提供するスイッチチップに基づいています。現在のバージョンでは、管理されていないスイッチを使用しています。本格的なR＆Dを行う時間はありませんでしたが、2番目のバージョンでは適切なマネージドスイッチを選択しました。「マスターノードをルーターとして」モードで構成して、ネットワークをボードに分散することができます。これは、より高いレベルのセキュリティと外部アクセスからのワーカーの分離が必要な場合です。この場合、DHCPサーバーもマスターノードに保持する必要があります。

応用

現在のバージョンは実験的なものであり、クラスターとは何かを研究したり、ソフトウェアを操作したり、組織での仮説テストとして、新しいアイデアを検索したりするためのエントリーレベルのソリューションとして位置付けています。



はじめに、DevOpsのベストセラーAnsibleの著者であるYCombinatorで私たちについて読んだ素晴らしいJeffGeerlingによるエピソードをお勧めします。彼は非常に刺激を受けたため、一般的なクラスタリングのアイデアから、ボードでの作業、Kubernetesの学習、インストールできるソフトウェアの実際的な例まで、6部構成のレビューを行いました。クラスターへのk3のインストール



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一般的に、最初から、一般的に、アクセシブルな言語でのクラスタリングとKubernetesについて調べることをお勧めします。そしてコミュニティからのいくつかの写真

次は何ですか？

まず、面白かったと思います。これは絶対に作者のコンテンツであり、地平線を越​​えて見ようとする試みです。次に、TuringV2の設計に関する2番目の部分を作成する予定です。製品の検索、論理的な判断、重要な主要なプロパティの検索はどうでしたか。この記事には、製品の初期から最終までのスケッチが含まれます。2番目の記事は、企業での製品とその開発を担当する製品エンジニアにとって特に興味深いものです。



そして、おそらく本当に長い間読まれるでしょう。