Este é o Compute Blade, e estou testando-o em um cluster de quatro nós:
Estou testando a versão Dev e @Merocle do Uptime Lab enviou quatro Blades, uma caixa de 4 baias impressa em 3D (uma caixa de montagem em rack de 1U de metal está os trabalhos) e dois módulos de fãs.
Ele está testando 40 deles em um rack na Jetbrains há meses, e eles estão prestes a entrar no ar no Kickstarter.
Mas por que construir um cluster com esses Blades? E para que servem se você não pode nem comprar um Compute Module 4 do Raspberry Pi? Algum módulo de computação alternativo funciona? Responderei a TODAS essas perguntas nesta postagem do blog.
Ou, se você estiver mais interessado em aprendizado visual, confira meu vídeo sobre o Compute Blade:
Visão geral do Compute Blade
No ano passado eu postou um vídeo em uma versão alfa inicial do quadro. Ivan redesenhou quase tudo desde então. E parece lindo! O blade possui um slot M.2 e é alimentado por uma porta PoE de 1 Gbps na parte frontal. O modelo Dev possui extras como um módulo TPM, portas USB e HDMI e switches físicos para WiFi e bluetooth.
Acima da porta Ethernet na frente, há vários LEDs, um botão e alguns neopixels. Farei isso mais tarde.
Na extremidade oposta há um cabeçalho de leque. Há uma placa de ventoinha básica que apenas mantém uma ventoinha de 40 mm no lugar, ou… se você tiver sorte como eu, você tem um controlador de ventoinha de’edição superprojetada’único (foto abaixo). Ele tem outro Raspberry Pi-neste caso, o minúsculo microcontrolador RP2040-e mede as temperaturas do fluxo de ar e ajusta as velocidades do ventilador de acordo. Ele também tem mais neopixels.
No que diz respeito a apenas fazer o ar fluir sobre o Pi, sim… é definitivamente um exagero.
Ambos os os módulos do ventilador deslizam na parte traseira do chassi de lâmina 1U personalizado e os Compute Blades deslizam na frente.
Você também deve ter observado os elegantes dissipadores de calor vermelhos. Eles funcionam muito bem, mas dê uma olhada por baixo-eles provavelmente são um pesadelo para usinar. Não tenho certeza se os dissipadores de calor chegarão à produção em massa, mas eles funcionam e têm uma ótima aparência. O Pis permaneceu abaixo de 42°C após dez minutos de estresse em todos os 16 núcleos da CPU.
Mesmo sem dissipadores de calor, essas lâminas fornecem bastante energia e resfriamento para overclocking estável. Ivan está executando e testando quarenta deles há meses no laboratório onde trabalha, sem tempo de inatividade (embora um Pi tenha se afogado e não tenha vindo de volta à vida).
As versões TPM e Dev vêm com um Módulo Infineon TPM 2.0. TPM significa Trusted Platform Module e pode ser usado para computação integrada segura, especialmente emparelhada com um Zymbit sobre o qual falarei mais tarde. Este chip armazena chaves de criptografia e senhas seguras para que ninguém possa roubar uma lâmina e obter seus dados.
Ivan foi um passo além e colocou o chip sob o Módulo de Computação para maior segurança. Mesmo que alguém tenha acesso físico ao blade, não poderá invadir o TPM sem desconectar o módulo de computação. Isso desligaria a energia do chip e (idealmente) bloquearia todos os seus dados.
A computação segura é mais complicada do que isso, e o Raspberry Pi não é perfeito, mas o módulo de computação oferece algumas melhorias para inicialização confiável e TPM, abordarei mais em um futuro vídeo/postagem no blog.
Continuando o tema de tornar o Raspberry Pi de nível empresarial, esses blades também têm dois recursos que se encaixam perfeitamente com outros equipamentos em rack:
A aba frontal é articulada para que possa pressionar o botão frontal. E os LEDs indicam a atividade do SSD, energia e atividade do Pi, além de neopixels frontais e superiores que você pode programar para fazer o que quiser. Você também pode desligar todos os LEDs no software, se desejar.
Este script Python de demonstração exibe a temperatura da CPU usando cores diferentes e permite que o LED seja usado para localizar a lâmina. Se você tiver um monte deles em um rack em algum lugar, encontrar um Blade específico pode ser complicado. Assim, você pode acionar o neopixel e, quando encontrar o Blade certo, pressione o botão para descartá-lo.
Por que Computar Blade?
Portanto, há mais nesta placa do que aparenta , mas por que? Para que você usaria essas coisas?
A motivação original de Ivan era fazer com que vários computadores ARM rodassem para testes de Integração Contínua na Jetbrains. Eles constroem toneladas de software para desenvolvedores e precisam testá-los em Macs, PCs e, sim, até Raspberry Pis!
Ele está executando quarenta Blades em 2U. Isso é:
160 núcleos ARM 320 GB de RAM (até) 320 terabytes de armazenamento flash
…em 2U de espaço em rack.
Isso é realmente útil para algumas pessoas. Por exemplo, se você deseja um cluster ARM de energia relativamente baixa para testes ou pesquisas. Considerando que eles estão queimando apenas alguns watts cada, você pode ter 160 núcleos ARM abaixo de 200 watts em 2U, com 40 unidades NVMe!
Outra vantagem de executar várias máquinas menores em vez de algumas grandes é o recurso isolamento. Se você hospeda muitos aplicativos pequenos, é mais seguro isolá-los em seu próprio hardware. Muitos problemas de segurança modernos se devem ao fato de as pessoas executarem cada vez mais serviços em um sistema, compartilhando a mesma memória e CPU.
Para mim, esses blades facilitam o aprendizado. Eu testo projetos de código aberto como Kubernetes e Drupal. O K3s, em particular, funciona muito bem em clusters Pi, e eu tenho toda uma configuração de pi-cluster de código aberto que criei trabalhando há anos. Ele tem monitoramento integrado para que você possa ver a integridade do cluster em tempo real, e há exemplos de implantações de Drupal e banco de dados integrados.
Também testei software de clustering como o Ceph, que também tenho naquele projeto pi-cluster, então vá verificar isso no GitHub, mesmo que você tenha Pis antigo normal.
É mais divertido fazer essas coisas com computadores físicos, rodando bem ao meu lado na minha mesa.
E claro, eu poderia rodar algumas VMs em um PC, mas isso não me dá controle bare metal e rede física. E o desempenho por watt não é ruim se você estiver executando determinadas cargas de trabalho, como serviços da web. Meu cluster usa menos de 30 watts executando quatro unidades NVMe com carga de 100% e está quieto aqui na minha mesa.
Mas apenas executar um monte de Pis em um cluster é uma notícia velha. Muitas pessoas estão executando clusters Pi. A Lâmina, embora? Leva Pi clustering até um entalhe. Ivan enviou alguns outros acessórios que ele está testando.
Este é um ZYMKEY 4, que é um módulo de segurança de hardware adicional que se conecta ao cabeçalho GPIO parcial no blade.
O ZYMKEY possui armazenamento criptografado, sensores de adulteração e um relógio em tempo real integrado, e transforma o Blade em um nó de computação totalmente seguro.
Ivan também criou uma placa personalizada usando o módulo de segurança HSM4 da Zymbit. Usando isso, ele fez esta demonstração em que, se você retirar a lâmina, ela pode reagir fazendo coisas como destruir automaticamente dados confidenciais.
Outros Blades
O resto do mundo não está parado, no entanto. A Pine64 também lançou sua própria lâmina. Ainda não tive tempo de testá-lo completamente, mas joguei o SOQuartz e um Compute Module 4 nele para ver como funciona.
O circuito PoE integrado tinha um pouco de ruído de bobina às vezes, e nenhuma das imagens que baixei para o SOQuartz me daria HDMI ou NVMe funcionando ainda, então troquei para um Módulo de Computação 4. Minha versão eMMC funcionou bem, com HDMI, rede e NVMe todos presente. Mas um Lite CM4 não funcionou, ele apenas iria para a tela do arco-íris quando começasse a inicializar.
Então, o Blade do Pine64 parece funcional, mas é definitivamente mais básico e não parece ser totalmente suportado ainda. Se o Compute Blade lhe der uma fatia de Pi, o SOQuartz blade parece que saiu um pouco… incompleto.
Outros módulos compatíveis com CM4
E eu sei como é difícil encontrar um Raspberry Pi agora. Entendo. Basta olhar para rpilocator.com, é bastante sombrio.
Mas existem quatro outros clones do Compute Module que você pode comprar agora. Todos eles dizem que são compatíveis com o Compute Module 4.
E eu tenho três deles para testar. Na verdade, também encomendei um BPI CM4, mas ainda está preso em algum lugar entre a China e minha casa.
Mas eu tenho esses outros clones: CB1 da BigTreeTech, SOQuartz da Pine64 e CM3 de Radxa. Todos eles devem ser substitutos imediatos, embora o CB1 não suporte PCI Express, então não o testei nesta placa. Confira minha transmissão ao vivo de outubro, onde testei o CB1 e falei mais sobre a escassez de Pi.
Mas o SOQuartz tem PCI Express, então eu testei. Na verdade, fiz um vídeo inteiro sobre ele e o CM3 há mais de um ano! Naquela época, era difícil até mesmo fazer as placas inicializarem! As coisas melhoraram desde então?
Bem… um pouco. Muitos clones do Raspberry Pi adotam a abordagem de’jogar o hardware na parede e ver o que pega’.
Mas se as folhas de especificações fossem tudo, o Raspberry Pi teria sido apenas uma pequena nota de rodapé na história da computação. A grande diferença está no suporte, e o Raspberry Pi tem isso de sobra, especialmente com o sistema operacional Raspberry Pi. Até a Orange Pi começou a entrar nesse jogo com seu próprio sistema operacional personalizado no ano passado.
Se eu for para a página de download do Pine64 para o SOQuartz, é uma bagunça. Existem seis sistemas operacionais diferentes listados e a página não recomenda nenhum. Na verdade, diz logo na página que as três primeiras imagens nem funcionam!
Entendo que o Pine64 é baseado na comunidade, mas qualquer pessoa além de um desenvolvedor que entra no ecossistema Pine64 e espera ser produtivo está em um caminho difícil.
Dito isso, depois de ler esta postagem do blog, parecia que eu poderia ter a melhor experiência com Armbian. Procurei no site da Armbian e, para minha surpresa, o SOQuartz nem estava listado. Então, continuei pesquisando e descobri que, por algum motivo, o download recomendado do Armbian estava hospedado em um fórum (www.t95plus.com) que nem sequer era relacionado ao Pine64 ou ao Armbian.
Não é nem aparente como essa imagem foi construída! Parecia incompleto, mas eu baixei a imagem de qualquer maneira. E… não baixaria. Chegou a 250 MB e travou. Tentei algumas vezes, mas não consegui fazer funcionar.
Então troquei de marcha e testei Plebian Linux em vez disso.
O objetivo do Plebian é fazer o Linux vanilla rodar sem nenhum patch RockChip hacky. Desta vez, o download funcionou e, na verdade, inicializou, o que foi uma boa surpresa neste momento. Mas ainda não suporta HDMI ou WiFi. E mesmo que eu pudesse ver minha unidade NVMe com lspci, parece que o sistema operacional não pode usá-lo.
Portanto, é uma bagunça, mas pelo menos posso dizer que o SOQuartz é executado no Compute Blade, é apenas uma questão de suporte de software.
O Radxa CM3 ainda está me dando problemas para atualizar um sistema operacional, então ainda não pude testá-lo. Talvez eu seja apenas azarado, mas definitivamente nem tudo é arco-íris e borboletas com clones CM4.
Se você ainda quiser usar um, faça alarde com a versão Dev do Compute Blade. O acesso microSD e HDMI são inestimáveis para depuração.
Portanto, para uso em produção, não recomendo clones ainda. Eles são mais lentos e não funcionam imediatamente como um Pi. Mesmo que me doa dizer isso, aguarde o Compute Module 4s. Raspberry Pi disse que o estoque deve melhorar até 2023-esperemos que seja verdade.
E eu perguntei a Ivan se havia alguma maneira de ele conseguir um lote de CM4s para vender no Kickstarter para os primeiros patrocinadores, mas ele disse que levaria meses, mesmo com um pedido em massa.
Preciso comprar um Compute Blade (ou 20)
De qualquer forma, o Compute Blade é uma ótima maneira de executar o Pis em clusters — na verdade, é o meu favorito até agora. É gratificante deslizar essas coisas para dentro e vê-las rodando em um rack. Ivan também está trabalhando em um gabinete de montagem em rack 1U de metal, mas não tenho ideia de quanto custaria.
Se você está apenas mexendo em alguns Raspberry Pis, o preço é um pouco alto. Mas se você tem necessidades específicas para nós de computação ARM densos, ou apenas quer a placa Pi mais legal do mercado, vale a pena dar uma olhada no Compute Blade.
Foi divertido assistir ao design desses blades de esta primeira versão de prova de conceito até a produção, observando Ivan ajustar cada parte desta placa até se tornar o que é hoje.
Ele será lançado no Kickstarter esta semana, com três modelos:
Uma versão básica por US$ 60 Uma versão TPM por US$ 69 e a versão Dev por US$ 90
…embora esses os preços ainda não são cem por cento finais. Consulte o Compute Blade Kickstarter para obter todos os detalhes ou navegue no Site do Compute Blade para ainda mais, incluindo um log de construção!