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La radio afición se une al “Edge Computing” para mantener conectados los equipos de respuesta en desastres.

Inmediatamente después de un desastre natural, la infraestructura local, como las torres de telefonía celular, las líneas eléctricas y el cable telefónico y de Internet, a menudo se dañan o destruyen, lo que limita la capacidad de los socorristas para compartir datos y acceder a Internet. Con más organizaciones moviéndose hacia una estrategia de IT que prioriza la nube, la capacidad de conectar las aplicaciones que se ejecutan en la nube y las herramientas que operan en el borde es un requisito clave para crear soluciones que permitan a los socorristas operar de manera efectiva en estos entornos desafiantes.

Recientemente, el equipo de respuesta ante desastres de Amazon Web Services (AWS) llevó a cabo una operación de prueba de campo diseñada para replicar un escenario común de respuesta ante desastres. Celebrada en el norte de Virginia, incluyó ubicaciones de campo desplegadas (en / cerca del sitio del desastre) y una ubicación de la sede (HQ) que estaba a más de 25 millas de distancia. Los sitios de campo tenían una infraestructura de trabajo mínima y no tenían conectividad celular o de Internet, y la sede era un edificio de oficinas con acceso a Internet estándar e infraestructura estable. El objetivo del ejercicio era establecer una red ad-hoc en los sitios de campo que permitiera a los miembros del equipo recopilar y procesar datos en el borde, así como crear un enlace entre el sitio de campo y la sede mediante la Red de datos de emergencia de radioaficionados ( AREDN) para proporcionar acceso a recursos basados ​​en la nube en el campo.

Figure 1: Conceptual architecture of the Disaster Response team’s field testing operation.

Que es AREDN ?

AREDN es una aplicación de red de malla de radiofrecuencia (RF) ad-hoc que permite a los operadores de radioaficionados compartir aplicaciones y datos a través de comunicaciones de RF de larga distancia a lo largo de millas. Una red en malla es una topología de red local en la que varios nodos y dispositivos se conectan entre sí de forma directa, dinámica y sin jerarquía a tantos otros nodos como sea posible para construir una red de comunicaciones confiable y autoconfigurable. La malla AREDN es autorreparable, lo que significa que si se quita un nodo de la red, los nodos restantes se reconfiguran automáticamente para mantener la conectividad a través de la red; esta es una característica clave que impulsa la creciente popularidad de AREDN para la conectividad de respuesta de emergencia. AREDN utiliza hardware básico de bajo costo y ampliamente disponible para establecer enlaces punto a punto de 2,4 y 5 GHz entre estaciones. Cada nodo de la malla proporciona conectividad de red para compartir recursos informáticos con usuarios remotos. En el caso del ejercicio de prueba, el objetivo era configurar un nodo AREDN en el edificio de oficinas de la sede y otro nodo en la ubicación de campo, los cuales podrían conectarse a otros nodos AREDN existentes en el área del norte de Virginia y, en última instancia, permitir la transferencia. de datos entre los dos sitios.

Como se construye ?

Al igual que en los escenarios del mundo real, el equipo tuvo que operar dentro de las limitaciones físicas del lugar de prueba, un sitio rural de 25 acres con terreno mixto. El dispositivo AWS Snowball Edge requiere una fuente de energía comercial, pero la ubicación que tenía energía no era viable para establecer comunicaciones de RF a través de AREDN. Para ejecutar Snowball Edge Compute Optimized, que sirvió como el centro principal de almacenamiento y procesamiento de datos en el campo, el equipo dividió el centro de comando de campo en dos sitios: uno cerca de la fuente de energía para ejecutar Snowball Edge y un segundo “centro de comunicaciones” ”Que fue alimentado por un generador solar (por ejemplo, panel solar combinado con una batería). El centro de comunicaciones tenía una línea de sitio a un nodo AREDN existente que era parte de la red AREDN del norte de Virginia, así como una línea de sitio de regreso al sitio del centro de comando principal con Snowball Edge. Los dos sitios se conectaron de forma inalámbrica mediante puntos de acceso WiFi comerciales de largo alcance al aire libre, que también proporcionaron conectividad de red de área local a los usuarios y dispositivos que operaban en el sitio de campo.

Se instaló un segundo nodo AREDN en la ubicación de la sede de la oficina, que también tenía una línea de sitio con los nodos AREDN del norte de Virginia existentes, lo que permite la transmisión de datos entre la sede y las ubicaciones de campo a través de la malla AREDN. Se implementó un segundo dispositivo Snowball Edge Compute Optimized en la sede y se conectó tanto a la red de malla AREDN como a Internet. Esto nos permitió servir aplicaciones a los usuarios en la malla AREDN, incluidos los puntos finales que podían enviar datos y solicitudes del campo que llegaban a través de AREDN hasta recursos basados ​​en la nube a través de Internet. Los resultados se devolvieron a los usuarios en el campo a través de AREDN.

Figure 2: Unmanned aerial vehicle (UAV) operator transmitting images from the edge to the cloud via AREDN and receiving Amazon Rekognition results.

Una vez que se instaló y configuró el equipo necesario en cada ubicación, el equipo recopiló una variedad de métricas de diagnóstico para evaluar el rendimiento de la red de los enlaces WiFi local y AREDN. En el sitio de campo, el enlace inalámbrico entre el centro de comando y el centro de comunicaciones entregó hasta 400 Mbps de ancho de banda, y los miembros del equipo pudieron conectarse al wifi local desde casi 0.6 millas de distancia del punto de acceso. El enlace AREDN entre el sitio de campo y el edificio de oficinas de la sede proporcionó más de 15 Mbps de rendimiento, lo que fue suficiente para transferir imágenes, voz y datos de texto casi en tiempo real.

Prueba de escenarios de respuesta ante desastres

Con la red establecida y probada, el equipo comenzó a ejercitar varios escenarios comunes durante las operaciones de respuesta a desastres. El primer escenario se centró en establecer una capacidad de chat basada en texto, llamada Rocket.Chat, que los miembros del equipo en el campo podrían usar para comunicarse entre sí, así como con los miembros remotos ubicados en el edificio de la sede. Se implementó un servidor Rocket.Chat en Snowball Edge en la ubicación de la sede y se configuró como una aplicación detectable en la red de malla AREDN. Los usuarios pudieron acceder con éxito a Rocket.Chat, crear cuentas y conversar entre ellos en tiempo real mientras estaban conectados al WiFi local en el sitio de campo. Utilizando el mismo patrón, el equipo también implementó Etherpad, una aplicación de código abierto para tomar notas y escribir documentos que permite a los usuarios editar documentos de forma colaborativa en tiempo real.

El equipo también desarrolló una aplicación web en contenedores personalizada para realizar tareas de visión por computadora utilizando Amazon Rekognition, un servicio de aprendizaje automático (ML) que detecta y etiqueta objetos en imágenes y videos. La aplicación se alojó en Snowball Edge en la ubicación de la sede central, que se conectó correctamente para enviar imágenes a Amazon Rekognition para la detección de objetos (consulte la Figura 2). Los usuarios en el sitio de campo pudieron cargar fotos desde una variedad de dispositivos, incluidos teléfonos móviles, plataformas UAV y computadoras portátiles. Durante el transcurso de la operación, el equipo recopiló comentarios de los usuarios y ajustó la arquitectura de la aplicación continuamente en el borde. Por ejemplo, el equipo redujo el tiempo total de respuesta de un extremo a otro utilizando el dispositivo Snowball Edge en el campo para preprocesar o reducir el tamaño de las imágenes, para minimizar los tiempos de carga en los enlaces AREDN con ancho de banda limitado.

Al final del ejercicio de dos días, los usuarios experimentaron tiempos de respuesta de extremo a extremo de aproximadamente 1,5 segundos para imágenes en bruto grandes (10 Mb +), que incluían imágenes tomadas durante las operaciones de vuelo de UAV en vivo. La capacidad de conectar cargas de trabajo en el campo que se ejecutan en AWS Snowball Edge, con servicios de inteligencia artificial (AI) / ML previamente entrenados en la nube a través de redes ad-hoc como AREDN, brinda a las organizaciones de respuesta nuevas opciones cuando la conectividad es limitada.

Fuente: AWS
Traducción: PR AREDN