关于边缘计算:连接云边端构建火山引擎边缘云网技术体系

近日,火山引擎边缘云网络产品研发负责人韩伟在LiveVideoStack Con 2023上海站围绕边缘云海量分布式节点和上百T的网络规模,联合边缘云疾速倒退期间遇到的各种问题和挑战,分享了火山引擎边缘云网的寰球基础设施,交融凋谢的云网技术体系以及将来火山引擎边缘云网的倒退瞻望。 迄今为止,云计算曾经倒退了近二十年,成为了事实上的社会基础设施。5G时代到来后,生产互联网开始一直向产业互联网延长,涌现了物联网、车联网等大流量、低提早、高并发的场景。原有云端的架构难以满足新场景下产生的各种需要,这促成了算力继续下沉,数据落至边缘。随着边缘云在不同场景的浸透,云核心和边缘联合的基础架构将成为新一代的基础设施,边缘云会减速进入成熟期。 韩伟示意:边缘云疾速倒退,须要网络的完满撑持。只有网络进来,算力就能进来,这也是火山引擎边缘云所继续冲破的指标,即让连贯和计算无处不在。如何构建一张交融凋谢的网络来连贯算力、数据、场景甚至多云?以下将分享火山引擎边缘云网络技术体系建设门路。 -1-火山引擎边缘云网基础设施建设首先是建设寰球云网的基础设施,火山引擎在2020年开始鼎力建设边缘云的资源底座,指标是提供寰球对立的资源及技术底座撑持业务的疾速倒退。截至今日,曾经笼罩了50+国家,1300+节点,全网的带宽储备达到110Tbps+。 此外,火山引擎选取了一些优质的区域节点,在不同的节点之间通过专线进行互联,同时还笼罩了不同国家和地区的跨域专线,通过节点互联,联合海量的分布式节点,构建了一张寰球的骨干网络,很好地满足了业务的疾速倒退。基于这张寰球骨干网络,向上撑持了内容散发网络、联网与减速相干的产品体系、以及平安防护一体的整个边缘云网的产品矩阵。 这张网络具备以下几点特色: 首先,超大的规模与弹性。上文提到骨干网络有海量的分布式节点,整体储备带宽达到110Tbps+,此外,火山引擎边缘云在不同节点选取了高性能硬件,并基于此构建了整个边缘云的云原生操作系统。经验抖音的春晚、双十一、世界杯以及外部业务突发状况的锻炼。目前,边缘云基础设施在具备肯定规模的同时还具备了较好的弹性。 第二,骨干网络的买通。包含跨域专线、区域节点互联,真正做到了基础设施层面的寰球一张网,为下层业务的互联互通打下了根底。 第三,安全可靠。火山引擎边缘云基于业务诉求,选取局部节点建设了高防的荡涤核心。不同的节点具备云原生的DDoS和WAF防护能力,从而为下层业务保驾护航。 最初,节约老本。抖音规模曾经十分大,火山引擎边缘云将抖音的业务规模对基础设施的资源需要和ToB做了并池,使其在更大范畴内复用,极大优化了老本。 此外,火山引擎边缘云在边缘云网体系以及边缘计算节点体系中搭建了运维和治理的相干平台,升高运维老本的同时晋升了运维效率。 -2-构建火山引擎边缘云网的技术体系火山引擎边缘云网解决方案 边缘云网的解决方案曾经连贯了云、边、端,从下向上首先是整个网络的基础设施。 火山引擎边缘云领有海量分布式节点,并在线路较好的资源节点做了专线的资源笼罩。整体在根底网络层搭建了一张寰球骨干网络,合规跨境上则笼罩了东南亚/中日/中韩/中欧等次要区域。为了更好地应用这张根底物理网络,火山引擎边缘云在此之上形象出了边缘互联服务,可能联合边缘节点的公网带宽、专线容量进行整体的调度容灾,从而为下层业务提供更好的复用能力。 除了联合网络基础设施的底座之外,火山引擎边缘云还推出了边缘联网的产品体系,笼罩了SD-WAN+产品,边缘接入产品、跨境减速以及边缘计算节点网络相干能力;通过SD-WAN+,可能在端侧反对VPN、挪动APP及CPE设施的接入。在边缘接入侧,通过专线的接入能力,可能解决企业上云相干场景;通过边缘节点间联网能力,能够连贯不同的计算节点,最终造成一张由分布式节点形成的具备业务自治能力的云上网络。 基于这个边缘联网的产品体系,火山引擎边缘云构建了笼罩3-4-7层、连贯了云/边/端的网络减速体系,分为三个产品:第一个是寰球减速,面向4层减速相干场景;第二个是DCDN,反对一站式动动态混合网络减速服务,第三个是面向游戏相干场景的GNA。GNA在APP上会有减速和诊断的能力,再联合云上的门路择优、网络调度,可能为游戏减速行业的客户提供更好的服务体验。左侧是边缘计算节点,边缘计算节点的商业化会对网络提出云化的需要。火山引擎边缘云研发了满足边缘计算节点倒退相干需要所必须的产品能力,包含VPC、负载平衡、NAT、EIP。不同的边缘计算节点之间可能通过边缘联网的整个体系互联互通,连贯到一起。 火山引擎边缘云网技术体系图为边缘云网技术体系 最上层的基础设施有以下特色:笼罩寰球的边缘节点,目前火山引擎的规模比拟宏大,带宽储备比拟短缺;笼罩寰球的骨干网络,包含国内和海内,具备肯定的专线资源笼罩;优质线路,在选取节点的同时对线路的选取也有比拟高的要求,火山引擎边缘云提供了优质的复线及三线带宽资源;丰盛的硬件状态,针对不同节点的容量诉求及节点的布局,咱们提供丰盛的硬件状态,可能满足不同场景需要。 基础设施之上是技术层。首先,网络转发平台提供EVS、EGW、TTGW三个转发立体。其中EVS是主机网络,撑持虚拟机和容器的算力资源,提供网络隔离、网络限速及平安组等能力。EGW是交融网关,边缘节点是异构的,有海量的分布式节点,咱们把很多网络能力交融到一个交融网关中,它是整个边缘云To B的网络和平安的流量入口以及平安支点。TTGW是外围网关,整个团体的所有流量的公网入口都基于此构建,它同时承载了高防的流量入口。基于以上三个不同场景性能组件的诉求,咱们在底层形象出了一个网络转发框架,以解决设施异构问题,提供软硬一体的转发能力。此外,网络转发框架中积淀了通用的性能优化相干能力,可能为下层不同数据面的组件提供更好的复用。其次是根底云平安,咱们协同平安团队提供原生防护能力、主机平安以及高级网络威逼检测能力。 在边缘云上,有CDN、DCDN、GA和GNA等不同的网络减速场景,其中很多能力具备肯定的通用性,于是火山引擎边缘云形象出了网络减速平台。将来,网络减速平台还会对外开放,它将具备以下能力:第一,多维调度能力,可能基于老本、品质、容灾,提供不同维度的调度能力,供各个业务抉择;第二,通过自研的公有协定更好地优化传输体验,同时在传输优化方面发展了较多摸索工作,晋升了整个传输的性能。此外,在数据压缩上包含头部压缩及报文压缩,可能无效升高数据传输的负载。在门路探测方面,包含端探测及转发探测进行了有机的交融,可能更疾速地发现并定位整个数据转发门路中的各种问题,从而疾速复原。 整个边缘云网体系中的产品十分多,为了简化配置立体的复杂度,咱们将其形象为北向的业务编排,南向的设施治理以及通用的技术服务。 在北向,能够持续形象为面向业务的外围管制层,如VPC、SD-WAN、EIC边缘互联。这里北向次要面向用户配置,包含控制台及OpenAPI层,有许多业务本身的语义,须要元数据存储,进行元数据编排,造成底层可能了解的根底配置立体。 第二层面向设施,所有的配置下发须要连贯设施、治理设施、探测设施。其中,面向设施有许多通用能力,咱们构建了高性能的配置下发通道,并提供设施的水位治理,配置管理能力,通用的配置序列化通道;在资源调度层面,提供跨集群资源调度能力。举个例子,在多Group场景下,比方一个配置应该落在哪个Group,须要依据配置水位及理论水位的状况,做全局调度优化;咱们会在通用管控层形象出通用的框架能力,从而满足各个业务方的需要。根底服务层也是一层形象,其中有很多形象出的原子的能力,可能被各个业务复用,包含任务调度、动静配置下发,如增量全量的配置下发、配置对账、一致性巡检,这些都可能在动静配置层被屏蔽。此外是针对南向的配置,编排之后的数据存储。 左边是联合网络运维及产品研发需要搭建的智能网络平台,次要面向运维、产品、售后、经营及研发等不同角色对网络平台的需要。基于此平台,做了变更的白屏化、自动化、告警、巡检、大盘展现、水位治理。面向产品售后提供局部问题根因剖析能力,如一键诊断能力。 网络的前台面向用户,而上述能力的采集、聚合、荡涤则在中台实现。对于这个智能网络平台,将来咱们心愿可能将一部分能力赋能客户,比方用户应用了云上的许多资源,它的治理如网络拓扑治理比较复杂,那么通过网络拓扑的可视化、网络门路的剖析可能帮忙用户更好地管理网络。其次,当用户配置比拟多时,常常会呈现谬误配置的状况,或者配上后健康检查不通,但用户发现不了,那么便能够通过一键诊断能力,在用户配置实现后,联合其配置做预查看,发现问题后给用户提醒。 综合以上的能力,边缘云网技术体系便可能很好地撑持计算服务及网络服务。 火山引擎边缘云网的技术特色 联合上文提到的产品体系及技术体系,这张网络的特点如下: 云网一体,多点协同:GNA产品在游戏端的APP上有SDK部署,而SD-WAN+在端侧有CPE,APP及VPN等不同端的接入能力,基于端的连贯及治理能力,咱们可能更好地和云上协同。同时,边缘智能一体机会在近场、现场的边缘部署。围绕边缘的分布式节点,咱们会有许多互联及减速相干需要。目前这张网络的基座曾经具备了通用减速和通用互联能力,此外,咱们围绕边缘和核心的协同,在回源减速、带宽降本方面做了很多优化。动态带宽可能为更多业务所复用,云边互通可能反对公网及内网的互通。交融网络,更高性价比:边缘的网络相比核心会更加简单,线路资源也更多样化,包含小运营商,复线、多线公网带宽,及回源专线、跨境专线。对于如此简单的网络,咱们须要在更多维度进行调度及交融,给业务提供更极致的性价比,其中必须的是基于老本、品质、提早的全局调度。小型云化,灵便部署:边缘云的节点比拟多,异构比较复杂,不同节点的容量也各不相同,对老本灵便度的要求也随之进步。为了满足不同节点对网络的差异化需要,对外体现雷同的服务界面和产品界面,咱们把很多网络能力交融到同一个网关中,这是 All in one 的策略。比方公网入口、平安防护、跨域互联、专线接入都通过交融网关构建。其次,网络组件十分多,上文提到许多产品是由较多的技术组件组成,为了解决灵活性的需要,咱们反对裸金属、虚拟机、容器的灵便部署,同时在不同的节点上,虚拟机、容器、网络、存储也具备按需混合部署能力。通过这一系列的灵便部署可能更好地满足分布式云的小型云化需要。超大规模,寰球笼罩:目前,火山引擎的寰球节点达到1300+,网络带宽达到100Tbps,无论是线路抉择、节点互联、跨域笼罩,都造成了一张寰球优质的减速网络。软硬一体,高性能转发:边缘云分布式节点比拟多,而且大小容量差异性十分大。在边缘会有局部大容量节点及大流量场景,包含外围机房业务,咱们反对P4导流网关,单机能跑3.2T流量,能够级联到不同的软件转发能力上,通过Overlay的灵便调度和封装解决网络转发在全网的灵便弹性伸缩能力。其次,团体场景现在日头条、TikTok、抖音对外围的负载平衡提出了更高的要求,基于软硬一体的技术 目前咱们单机曾经能跑到800G带宽。最初,EVS主机网络在边缘也会面临着更大的挑战,次要是边缘机型的差异化,网卡的差异化,咱们依照产品需要及布局,在局部机型及场景下进行了网卡Offload的优化。全面上云,稳固牢靠:边缘云的资源池是高度对立的,设施、带宽、专线都对立到了雷同的资源池。面向不同的计算、网络、存储相干场景,咱们在同一个资源池做复用和调度,从而更好地晋升资源的利用率和复用比。第二点是内外对立,大家看到的边缘云上所有的产品,无论是界面还是服务都与外部高度对立,咱们将许多外部的业务跑到了规范的To B产品上,能够更好地打磨产品体系。目前,CDN、DCDN、GA等产品曾经全面上到边缘计算节点上,因而,火山引擎边缘云是通过大规模验证的,安全可靠的一朵云。-3-展望未来:网络后行,驱动业务倒退在边缘云疾速倒退的过程中,韩伟对火山引擎边缘云网络有了更多的思考——网络后行,驱动业务倒退。 传输可视,数据驱动的网络智能平台 从定位来看,网络连接了算力、数据及不同的场景,所以各个产品和业务对它都有十分多的诉求。但网络常常遇到各种各样的问题,如网络不通、丢包、速度慢,呈现问题时候很难精确定位。在边缘云上,这个问题会放大。边缘云不同节点之间的规模差别较大,分布式节点较多,很多的场景,须要相互联动,节点之间还要互联,所以业务依赖比拟重,转发门路比拟长。作为云计算的厂商来讲,下面肯定会有各种各样的租户,承载的租户又十分多。所以整个网络的服务,其实面向了业务,面向了售后,面向了客户,挑战十分大。 站在咱们的角度来看,私网是绝对容易可控的,所以指标是能间接定位问题。对于公网,有一段是不可控的,所以在可控的范畴内定位问题,在不可控的范畴内做到能很快地定界,即判断是私网的问题,还是公网的问题。 基于这样的背景,咱们想去把网络的分层,做一个传输的刻画。 首先是网络层,面向3层,有很多的业务基于3层做网络的互联互通,咱们会在整个网络体系里减少很多的埋点,会对报文做染色,记录走了云上的哪些组件、产品、软件等,咱们通过软件定义网络的思维,会给这个报文去打标,当它丢掉后,可能晓得它的源端、指标在哪里,门路是什么样子的,判断出它在哪个门路的哪个点上丢了包。通过门路笼罩的能力,再联合场景的笼罩,能够把很多的场景枚举进去,当场景呈现问题时,埋点可能及时启动,就能够疾速地定位问题。 此外,咱们还建设了比较完善的异样发现体系,在告警、监控、巡检、丢包方面,减少了比拟细粒度的数据采集,心愿能先于客户先发现问题,有更多工夫来疾速修复它。 最初是可用性探测,云上的实例数量十分多,出了故障之后,咱们须要疾速判断分明它的影响面,所以会对云上的所有资源做一些低频的可用性验证。比方DC故障之后,很容易看到哪些可用率产生了大规模降落,从而更好地看到影响面。 在传输层,上文提到的产品中很多是基于7层利用代理转发的。在客户端到代理这一侧,其实是一个连贯,代理到后端的终端节点之间,是另一个连贯,两头是一个申请。站在申请的角度来看,咱们没有方法把客户端包含服务端的连贯,连贯在一起,因为两头被代理截断了,所以看不到整体。呈现问题后,只能去查日志分段定位,看一下到底是申请期待的工夫太长,还是建连或响应的工夫太长。咱们心愿不论是基于kernel还是用户态的协定栈,都可能刻画出整个传输过程,比方首包时延,响应的工夫,整个建连包含申请期待的工夫,而后在用户态形象出客户端的连贯和服务端的连贯,这样在连贯层面能看到从客户端到实在服务端之间的链路。在申请的维度,也能够把它关联到一起,这样当一个申请慢了之后,能分别是连贯层面还是应用软件自身产生了问题。 在应用层,联合日志剖析零碎,能够研发异样发现的能力,比方状态码、申请的响应工夫,包含申请的地区起源、指标资源,可能做很多的聚合,比方哪些资源有问题,哪些地区有问题,通过异样发现,获取业务散布,帮忙用户量化体验。 在联合网络层、传输层、应用层后,可能高效间接地定位许多网络上的问题。基于这样的思考,咱们会推出一个网络智能的平台,后面提到的是站在运维经营角度,而这里是指在网络传输,包含网络的一些疑难杂症维度发展更多工作;针对离线和实时数据的一些剖析,以及机器学习相干的解决后,火山引擎边缘云在网络大盘上,在更多场景下,把可视化异样诊断的能力做到更好。 网络凋谢,助力云上生态网络从场景上会连贯算力、连贯数据、连贯场景,云上的各种产品和场景对网络是强依赖的。而边缘云的倒退,目前更多的发力点还是在IAAS和PAAS这一层。所以如果让云上的产品包含能力更加多元化,网络也须要更凋谢。 当下的网络更多是做了一些根底相干的能力,比方计算节点对网络云化的需要,资源商品化的需要;以及在网络根底能力之上,咱们在PAAS层做了一部分网络减速,游戏减速,SD-WAN组网相干的需要,这些能力聚焦的点还是在IAAS和PAAS上。 再看用户需要场景,云倒退到前面肯定是生态,咱们须要协同更多的产业搭档去共建这个生态,能力有更好的倒退。很多的产品厂商,比方平安的厂商,在传统畛域可能做了十几二十多年,安全设备很简单,能力很强,技术也很深,然而以前次要市场在线下IDC,到云上后,可能会做一些云化的相干场景部署,在云上卖镜像卖给用户,目前还是让用户本人解决部署问题。所以如果传统厂商能更好地上云并给客户提供服务,对云是十分好的补充。 第二就是传统行业的搬站,第一阶段解决的是企业上云,包含云上原生相干的一些场景,外面更多的是互联网相干的厂商,所以可能第一阶段更容易上云。第二个阶段更多的是金融政企相干的传统行业,因为他们对IDC的依赖比拟重,所以个别是在后一阶段上云。咱们在此阶段发现十分多问题,比方以前在线下的设施厂商,他的组网计划里有很多定制化,而在云上,更多是面向私有云的租户,做一些通用化的诉求,这就存在很多产品的能力匹配度问题。 此外,即便他们上了这朵云,将来可能也会有很多个性化场景的需要,因为在以往的教训外面,他们其实曾经享受到这个红利,很多设施厂商违心帮他们做定制化的场景。再者,很多的金融政企或者其余相似行业客户,他们心愿平滑上云,不心愿做太多的革新。所以从用户需要场景来看,包含从厂商的定位来看,都须要将这朵云凋谢进去。而云的凋谢模式肯定是网络后行。 网络凋谢分为以下维度: 第一,能力构建方面,须要具备网络编排能力,在网络转发门路中能够接入更多利用的提供商和服务商。第二,接入后要为云上租户提供平安隔离的能力;而且不能让用户感到太多差异化,须要具备通明接入能力。此外,还需根底配套的运维、监控、日志体系,帮忙用户更好地应用及治理好云。火山引擎边缘云心愿将来可能和更多的网络厂商、平安厂商、利用服务商成为合作伙伴。在产品生态、利用生态、服务生态协同促成,共建边缘云市场的今天。 对于火山引擎边缘云:火山引擎边缘云,以云原生技术为根底底座,交融异构算力和边缘网络,构建在大规模边缘基础设施之上的云计算服务,造成以边缘地位的计算、网络、存储、平安、智能为外围能力的新一代分布式云计算解决方案。

September 4, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:eKuiper-源码解读从一条-SQL-到流处理任务的旅程

概述LF Edge eKuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘剖析、流式解决开源软件,能够运行在各类资源受限的边缘设施上。eKuiper 的次要指标是在边缘端提供一个流媒体软件框架。其规定引擎容许用户提供基于SQL 或基于图形(相似于 Node-RED)的规定,在几分钟内创立物联网边缘剖析利用。 本文中,咱们将以源码为脉络,论述一条 SQL 从被 eKuiper 接管后,是如何从一条文本变成一个可执行的处理过程。通过本文,你能够理解到以下内容: 一个 SQL 计算引擎根本的解决流程eKuiper 在每个解决流程中的具体代码节点筹备为了更加直观地理解到 eKuiper 外部的代码运行逻辑,在解说 eKuiper 规定引擎的处理过程中,咱们会波及到 eKuiper 中的一部分代码,并对其中的要害局部进行较为具体的解说。 为了更好地了解之后的内容,你须要理解: eKuiper 我的项目:https://github.com/lf-edge/ekuiperGolang 的根底用法框架从 eKuiper 接管到 SQL 的文本,到最终依据这个 SQL 的语义去做出相应的读取与计算工作。eKuiper 外部的 SQL 计算引擎在其中承当了解析、结构、优化与运行这总共 4 局部工作,即咱们之后将重点关注 SQL 处理过程中的以下几个环节: SQL Parser 将 SQL 文本转换为 AST 对象基于 AST 对象生成逻辑打算优化逻辑打算并生成执行算子运行执行算子,开始读取数据与计算并最终将后果写入到上游从 SQL 文本到执行算子树从这一节开始,咱们将开始依据 eKuiper 中的代码节点,来了解一条 SQL 文本是如何一步步被最终转换为一个能够被理论执行的算子树。 以下代码理论展现了 eKuiper 代码中解析文本、优化打算、结构执行算子这几个解决流程,咱们将一一进行开展理解。 func PlanSQLWithSourcesAndSinks(rule *api.Rule, sources []*node.SourceNode, sinks []*node.SinkNode) (*topo.Topo, error) { sql := rule.Sql conf.Log.Infof("Init rule with options %+v", rule.Options) stmt, err := xsql.GetStatementFromSql(sql) if err != nil { return nil, err } ...... // Create logical plan and optimize. Logical plans are a linked list lp, err := createLogicalPlan(stmt, rule.Options, store) if err != nil { return nil, err } tp, err := createTopo(rule, lp, sources, sinks, streamsFromStmt) if err != nil { return nil, err } return tp, nil}解析 SQL 文本通过以下函数,咱们将一个 SQL 文本解析为了 AST 对象 ...

May 16, 2023 · 4 min · jiezi

关于边缘计算:火山引擎边缘云助力业务敏捷创新

[中国,上海,4 月 18 日]2023 秋季火山引擎 FORCE 原动力大会正式举办。大会主论坛,火山引擎总裁谭待围绕云上增长三要素发表了重要演讲。在麻利迭代专题中,谭待分享了火山引擎边缘云连贯与计算无处不在的理念,并于现场正式公布多云 CDN 产品。 谭待示意,在负载散布层面,边缘云占比在逐渐回升,依据 IDC 报告,2025 年超过 30%的数据须要边缘实时处理。造成这些景象背地的起因是简单的,既有业务状态和老本管控的起因,也有数据安全和监管要求的起因。对于企业来说,必须要有能力来解决好分布式多云体系带来的挑战。 如何建设好分布式云?须要解决好三个问题。 首先,从繁多公共云架构向多公共云架构降级,实现降本增效;其次,从传统公有云架构向混合云架构降级,既能保障数据安全也能享受云的弹性;第三,基于“算力凑近数据”的理念,造成笼罩 1-40ms 不同延时的架构计划,包含现场边缘、近场边缘和云边缘的体系化架构。 火山引擎边缘云,让连贯与计算无处不在 火山引擎依靠云原生实际和多云实际打造的边缘云产品解决方案,围绕“连贯”与“计算”两大方向,构建了全链路的边缘云服务。 连贯:基于交融减速、组网、平安一体化的寰球边缘网络,提供火山引擎 CDN、全站减速、寰球减速、多云 CDN SaaS 等全域减速与综合运维能力,解决跨境、跨域减速以及网络时延等问题,晋升终端用户拜访体验。计算:分布式异构计算平台,提供 CPU/GPU/ARM 分布式异构计算资源,解决底层适配问题并提供丰盛管控性能,同时反对 IaaS、PaaS、FaaS 等多种算力服务,满足不同业务场景就近部署的需要。同时,依靠百 Tbps 带宽、百万算力的超大规模弹性资源池与寰球边缘一张网,火山引擎边缘云将连贯与计算的能力延长至离用户更近的中央,充沛满足业务无处不在的网络与算力需要。 多云 CDN 平台公布,助力企业轻松用好 CDN面向边缘场景,火山引擎正式公布多云 CDN 治理平台。火山引擎多云 CDN 平台,是基于字节跳动数百 T 带宽,十多家 CDN 厂商实操教训构建而成,为企业客户在多云场景下提供 CDN 智能容灾、品质优化、老本治理、运维优化等综合管控能力,帮忙企业用好 CDN。 以后,火山引擎 CDN 曾经为行业多家客户提供了相干服务。依据邀测结果表明,该平台能无效升高运维治理投入 50%,并进一步升高 CDN 的收入老本 10%,同时实现故障秒级切换。 目前,火山引擎边缘云已造成交融计算、网络、存储、平安、智能等多种能力的一体化产品解决方案,并为音视频、游戏、电商、金融、汽车等行业的数千家企业客户提供服务。将来,火山引擎边缘云将继续践行“连贯与计算无处不在”的理念,为企业数字化转型提供源源不断的能源,助力企业建设好分布式云。

April 20, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:边缘云能够满足用户哪些需求

低时延、老本管制、麻利部署、数据安全等方面业务需要。 残缺内容请点击下方链接查看: 边缘云可能满足用户哪些需要? 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

April 19, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:发声全球边缘计算大会火山引擎荣获最佳边缘云服务商称号

[中国,北京,2023 年 3 月 31 日] 2023 寰球边缘计算大会首站在北京召开。火山引擎边缘云受邀缺席大会,与来自产、学、研各畛域的专家独特探讨前沿技术与发展趋势。同时,火山引擎凭借在边缘云畛域继续的技术积攒、丰盛的场景利用、翻新的产品与解决方案,荣获 2023 金边奖“最佳边缘云服务提供商”名称。 《中国边缘云市场解读,2022》报告显示:在算力体系中,边缘的位置和意义正在一直晋升,一方面边缘算力须要笼罩端侧算力需要,减速边缘业务降级,另一方面边缘算力须要承载核心云产品下移,为云计算产品/服务提供更多摸索方向。 此次大会,火山引擎边缘云高级产品总监沈建发、边缘渲染产品经理黄旭能以及边缘智能产品经理刘浩然从多个角度介绍了火山引擎边缘云整体算力解决方案。 边缘计算,All in One 整体算力解决方案 火山引擎边缘云高级产品总监沈建发火山引擎边缘云高级产品总监沈建发认为: 边缘云的分布式云计算能力成为越来越多的利用业务的抉择。火山引擎边缘异构计算平台,从行业需要登程,提供 CPU/GPU/ARM 等异构计算实例,边缘计算节点、边缘容器、边缘函数等更低时延、更高性能、稳固牢靠的计算产品和资源,以及边缘渲染、边缘智能等算力服务,满足用户多种异构算力就近部署的算力需要。目前,火山引擎边缘计算已在实时渲染、云游戏、直播特效、智慧园区等场景落地,减速行业利用落地。 边缘渲染,助力极致、高效的渲染体验 火山引擎边缘渲染产品经理黄旭能火山引擎边缘渲染产品经理黄旭能判断,随着动画、云游戏等行业的高速倒退,渲染将迎来新的市场机会。同时,用户对体验的极致谋求,也在驱动渲染能力的继续迭代。火山引擎边缘渲染基于边缘计算构建的分布式并行集群计算平台,依靠底层海量算力资源,提供百万渲染帧队列轻松编排、渲染工作就近调度、多任务多节点并行渲染等性能,助力业务实现高效、极致渲染。 边缘智能,现场边缘解决方案平台首次公布 火山引擎边缘智能产品经理刘浩然火山引擎边缘智能产品经理刘浩然认为,数据爆炸式增长驱动 IoT 行业疾速倒退,面对数据量激增、数据类型多样化、数据安全问题,业务迫切需要具备多源异构数据交融、流库一体、边云协同的一体化解决方案。火山引擎边缘智能以现场边缘畛域为外围,兼容云原生生态,买通边缘云基础设施,提供高智能、高牢靠的云边智能平台解决方案。笼罩项目管理、边缘 Agent、一体机治理、利用治理、我的项目监控告警、设施治理、算法模型治理等性能。 以后边缘智能产品已正式公测,感兴趣的读者能够点击链接申请试用! 以后,边缘算力已在诸多行业场景落地,帮忙业务真正实现降低成本和体验晋升上。将来,面向更广大的行业市场,火山引擎边缘计算心愿携手各界合作伙伴,独特摸索更多边缘利用场景,继续助力业务变革。

March 31, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:构建云边端一体的分布式云架构软硬结合驱动边缘计算创新场景

导读 本文整顿自 2022 年 12 月的智算峰会 · 智算技术分论坛上的同名主题分享。边缘计算正在向分布式云演进,百度智能云如何构建云边端一体的分布式云架构,其中的要害门路、技术挑战、场景实际都有哪些?边缘计算是一种可能把计算、存储、网络等云计算能力从核心下沉到数据生产生产所在物理地位的云服务。 针对不同客户业务笼罩和就近接入的诉求,基于不同的物理地位,百度智能云提供了残缺的边缘计算服务,包含寰球范畴城域笼罩的边缘计算节点 BEC、本地机房笼罩的本地计算集群 LCC、园区现场的边缘服务器 ECS 等。 随着与客户一起对边缘场景一直继续深刻的摸索,咱们发现了以下 4 点变动: 第一是边缘和核心一体交融化的诉求越来越强烈。客户除了在应用边缘节点以外,也心愿交融应用核心云的资源和边缘节点,构建一个更加一体化的业务架构; 第二场景下沉浸透的趋势越来越显著。随着各种场景的丰盛,从最早的只依赖 IaaS 基础设施逐渐演进到依赖更多的边缘 PaaS 中间件的能力下沉; 第三就是资源碎片化的趋势越来越显著。咱们的客户通常会治理几十个甚至上百个不一样的物理地位的计算资源。如何去治理这些碎片化的资源,就须要一套无效的运维伎俩; 最初就是需要的多样性。咱们须要可能针对不同的客户场景,灵便的提供不一样的算力资源与网络能力。 正是这些变动推动了边缘计算向分布式云的降级。 基于对趋势的判断,咱们构建了一套分布式云的基础架构,用来撑持边缘计算向云边端一体的分布式云演进。 在这个架构中,咱们依靠于同源同栈的分布式云操作系统,构建了可能联合核心云、边缘计算节点 BEC、本地计算集群 LCC、边缘服务器 ECS 等进行交融组网、对立纳管的分布式云基础设施。 为了应答分布式云资源广域笼罩与资源碎片化的特点,咱们基于核心云的基础设施架构演进了超交融小型化架构来撑持边缘计算节点 BEC 和本地计算集群 LCC 的下沉。 同时联合分布式云基础设施建设教训,构建了一套云原生分布式云容器引擎 CCE@Edge,来帮忙客户更好的治理分布式云的资源。 为了实现云边端一体的分布式云架构的演进,这其中波及到四大要害门路: 首先是一云多芯满足分布式云特色化场景与差异化需要;其二是同源同栈实现蕴含核心云在内的分布式云体验和能力的一致性和先进性;其三是超交融化来兼顾分布式云规模、弹性、老本的诉求;最初通过是云原生化来帮忙客户去更好的治理分布式云广域笼罩的算力网络资源。 首先来说一下一云多芯。在一云多芯方面,以云游戏实时渲染场景为例,咱们通过就近部署专有硬件来撑持客户高质量实时渲染场景,实现 20 毫秒的端到端提早。 在这个场景之下,边缘节点 BEC 引入了百度自研磐玉蜂巢 ARM 阵列服务器,联合轻量级容器化技术可能成倍的晋升云游戏实力的部署密度,为客户提供高性价比的手机云游戏实例。 基于 PC-FARM 服务器,联合硬件虚拟化技术、从内核到虚拟化进行端到端的性能调优,可能使得在 Windows 云游戏场景下用户既能享受云化的基础设施的便利性,也可能最大水平的开释云渲染的计算能力。 基于 ARM GPU Server 硬件,咱们通过自研 GPU 内核隔离技术,实现 GPU 资源按需分配。同时在网络层面,通过多种多样的软硬件联合的能力实现了经典网络和虚构网络下的租户隔离和交融互通。这使得各种类型的云游戏实例可能和X86 云主机协同工作,帮忙客户更便捷无效的治理异构硬件与下层业务。 接下来是咱们通过同源同栈的分布式云操作系统,构建了一套对立的分布式云基础设施底座。其次要的挑战在于咱们如何通过同一套虚拟化架构从治理一个集中式 Region 拓展为治理一套广域的分布式云资源。最简略的做法其实是咱们为每一个边缘计算节点都部署一套残缺的虚拟化管制面,然而这种做法会大幅提高整个广域散布的边缘计算集群的保护老本。 ...

March 31, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:CNStack-云边协同平台实现原生边缘竟能如此简单

云原生与边缘随着云技术的倒退与遍及,以 K8s 为代表的云原生概念越来越被企业所承受,成为企业数字化转型的坚实基础。其所提倡的不可变基础设施,以资源为治理对象,描述性的 API,最终一致性等等理念,曾经成为行业对基础设施的对立认知规范。 边缘计算并不是一个全新的概念,而是很早就被提出并且在不同的时代都有很多实现的一种架构模式。旨在将算力尽量推动到数据产生的源头,以防止因为网络或者是其余硬件条件限度带来的零碎不稳固,晋升零碎终端的响应速度。 传统的边缘计算产品,更加偏重边缘侧的通信能力。然而在云原生场景下,如何既能享受云原生带来的各种个性和劣势,又能防止边缘场景人造的限度和束缚,是明天云边协同边缘平台亟待解决的问题。 CNStack 云边协同平台 - EdgePaaS 专一于在云原生的技术栈下实现边缘计算能力。上面别离通过:资源协同、利用协同、服务协同、数据协同、设施协同 5 大协同能力介绍 EdgePaaS 的产品特色,以及 EdgePaaS 是如何助力业务落地边缘。 产品特点资源协同K8s,站点云边协同平台的设计主旨,是在 K8s 的根底上,尽量减少对用户的侵入,仅通过大量概念实现云边之间的资源管理协同。 云边协同平台提出“站点”的概念,实现边缘资源的对立治理。 站点,有点相似于可用区的概念。如果仅从资源分组的角度看,的确有相似之处。然而,这两者有着实质的区别。可用区是从可用性的角度对资源进行的划分形式,其外围指标是实现业务容灾。然而,“站点”通常是基于天文因素或者是业务上的治理关系对资源进行的划分,其本质仍然是边缘本身的业务管理规定的投射。 通过“站点”,计算、网络、存储等基础设施资源,都能够在站点维度独立保护,每个站点甚至能够看做是一个独立的小集群。 利用协同利用定义、散发、部署、运维,断网自治即便在云边协同架构下,“利用”仍然是第一公民。 利用是数字世界,对各种业务工作负载的对立形象。即便是在边缘场景,无论有如许丰盛的设施,产生了多少各式各样的数据,外围的业务逻辑还是在"利用"中,咱们须要"利用"来解决和剖析这些数据,而后再触发上游逻辑。 EdgePaaS 不会对业务利用做任何的特殊要求,只有是规范的 K8s 利用都无需任何批改,无论是间接采纳工作负载的封装形式,还是采纳 Helm chart 的封装形式,都能够间接应用,并取得边缘环境下的治理、散发、部署、运维、监控等全生命周期的操作能力。 在 K8s 之下,如果一个节点的网络产生了终端,平台将会把这个节点驱赶并将节点上工作负载漂移至其余可达的节点。这一个性在 K8s 框架下能够大幅晋升业务利用的可用性,然而因为边缘场景下网络人造的脆弱性,这一个性反倒会带来边缘利用极大的不稳固。EdgePaaS 针对这一问题,实现了一套边缘自治机制。 边缘站点产生了网络中断当前,核心管控会暂定对边缘节点的调度,然而不会驱赶曾经存在的业务负载,而是期待边缘节点的网络复原。在边缘侧,管控程序也不会因为和核心侧断联而将本节点内的负载进行,而是继续尝试连贯核心,直到网络复原。 服务协同服务拓扑在传统的中心化架构下,咱们通过注册核心实现服务间的发现,依靠于服务集群的网络联通性实现服务间的通信。然而在边缘环境下部署的利用,每个站点内的服务都是独立的实例,简直不存在站点之间的调用,所有的服务都应该产生在站点外部以及或者是云边之间。 EdgePaaS 能够让一个服务依据集群的节点的散布进行流量路由。例如,一个服务能够指定流量被优先路由到和客户端 pod 雷同的节点或者节点池上。 数据协同流量优化、内容散发因为边缘环境人造的特殊性,带来了网络上的各种限度,次要包含: 云边网络带宽受限云边流量老本高网络单向可见网络可靠性差因为这些这些限度条件的呈现,云边数据协同将不再简略。针对边缘网络的特殊性,EdgePaaS 别离对运维数据和业务数据做了不同的协同反对。 运维数据协同管控数据,在云边之间的通信存在很大的重复性,尤其是在 K8s 之下,各种组件的运行都依赖于大量系统资源,例如:node、pod、endpoint 等。这一类数据的流量会随着站点内节点数的减少而显著回升。 在一个站点维度,站带外部的网络环境是绝对宽松的,EdgePaaS 在每个站点开启一个核心侧 apiserver 的代理,将站点内被反复获取的网络资源对立代理,使得边缘侧管控流量不会随着节点数的减少而减少。 业务数据协同在云边之间流转的,除了运维数据,还存在着大量的业务数据。例如一张图片、一个算法模型、一个镜像等。这些内容具备如下显著的特色: 内容不可变在核心侧治理,边缘侧应用内容需要对带宽要求大(能够是单个大文件,也可能是屡次需要的小文件)对响应速度有要求针对这种场景,EdgePaaS 提供了一套残缺无侵入的解决方案: 在边缘站点侧,EdgePaaS 提供站点维度的拜访代理,数据消费者只须要应用标准协议(http、ftp、sftp)即可获取关注的数据。同时依靠于服务协同中就近拜访的个性,用户无需为每个站点的利用做独自的配置,全副共享一个服务即可实现内容的获取。 应用这套计划,对动态资源的拜访流量将会显著降落,无效升高对云边带宽的要求,同时还能在网络中断场景下继续提供资源拜访能力,进而进一步为断网自治能力保驾护航。 同时,此计划还具备预热的能力。因为内容散发的流程是独立于数据生产流程的,所以能够在消费行为产生之前,提前将消费者须要应用的数据被动对送到业务单元,进而实现数据预热。 设施协同设施孪生EdgeX Foundry 是一款由社区提供反对的边缘物联网即插即用型、开放式软件平台。它具备高度灵便和可扩展性,能够大大降低利用与边缘设施,传感器等硬件互操作的复杂性。EdgeX Foundy 采纳分层和服务的设计,从下至上别离是设施服务,外围服务,反对服务,应用服务以及平安和治理两个辅助服务。EdgeX Foundry 的分层和服务为边缘设施/节点和云/企业应用之间提供了一个双向转换引擎。能够将传感器和节点数据按特定格局传输到利用,也能够将利用指令下发到边缘设施。 ...

March 21, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:无处不在的边缘网络感知

01 引子CDN 服务了互联网的大部分场景,是互联网业务背地重要的根底组件。CDN 的拜访异样有可能造成大面积的互联网业务影响,如何应答拜访异样是掂量 CDN 服务质量好坏的一个重要规范。比方某某电信大楼着火事件造成了某些地区的网络不可拜访,阿里云 CDN 通过技术手段,保障了客户业务的失常运行。这背地是如何做到的呢? 02 技术简介阿里云 CDN 领有 3 千个节点,撑持了寰球的内容下载减速服务,能够看作是一个宏大分布式系统。节点泛滥能够服务更广范畴的客户,但同时也带来了零碎的极大复杂性。 某个节点可能因为各种起因不能服务客户,如运营商网络问题、节点设施问题、某个服务问题或者某个回源链路问题等等。CDN 解决问题的一个罕用办法是——疾速节点逃逸,即疾速发现有问题的节点,而后切换掉这个节点的业务。疾速发现问题成为解决 CDN 问题的要害一环。 如何疾速发现 CDN 问题?如前所述节点拜访问题会有各种各样的起因,那么须要针对每个场景去设计不同的的监控形式,但这会是一个异样简单的探测监控零碎。 有没有更高效的形式呢?剖析可知,尽管出问题的场景多种多样,然而大部分的场景都会体现为业务网络拜访问题。所以通过网络探测的形式去发现边缘云节点问题是一条便捷、疾速的形式,即通过边缘网络感知疾速发现问题。这里说的边缘网络感知,既包含根底的 3、4 层根底网络探测,如 ICMP ping、TCP Ping 等,也包含下层业务探测,http/https 等业务相干的探测。 通过网络探测发现节点问题,关键点是在无限的资源下如何更快地发现问题。在快的同时,也须要解决准和全的问题。 准和快通常是矛盾的两方,一个网络稳定可能继续 10 秒,随后又复原了失常,如果 10 秒就决策逃逸,那么就容易陷入来回稳定的场景。须要快和准之间寻找最佳的平衡点。 笼罩全和资源无限又是一对矛盾,CDN 撑持寰球几十亿的用户,各种场景很难全笼罩,或者须要极高的代价能力进行全面的笼罩。一直晋升探测能力、扩充覆盖范围,也是边缘网络感知的必然之路。 03 边缘网络感知架构对于网络探测来说,有三个根本组成部分,探测源、探测指标以及探测链路。 探测源是工作的发起方,通过发动多种探测形式探测整个链路。 探测指标是被探测方,它既可能是边缘云自有资源,也可能是业务方指标,还可能是第三方资源,如电信运营商根底资源。 探测链路随着不同场景,笼罩不同的链路,可能是根本的网络链路,也可能蕴含某个两头链路,还可能是一条端到端链路。针对不同链路进行探测数据分析,失去边缘网络品质的要害信息。 对于边缘网络感知,通常放在一个残缺的业务逻辑,包含工作布局、网络探测、数据收集、数据处理,以及最终的业务生产。 04 阿里云的边缘网络感知经验的三个阶段1.0 骨干网网络感知阶段CDN 拜访的典型场景是,客户拜访就近的 CDN 节点,该节点对申请提供服务。当就近节点没有缓存内容的时候,就会向其余 CDN 节点申请或者向源站进行申请对应的资源。宏观上看,CDN 节点间构建了一张宏大的内容传输的骨干网。 骨干网网络感知就是基于边缘节点,针对节点间的网络品质进行感知,当呈现问题及时进行逃逸。CDN 骨干网承载节点间中的大量重要数据,类比人体血管的话,就是人体的各个主动脉。骨干网拜访出故障会呈现全局性的问题,影响全国、全省或者几个地级市的业务。 阿里云 CDN 基于边缘云 3K+节点,针对节点间的网络品质,构建了寰球骨干网网络感知零碎。当初每分钟运行着几十亿的探测,保障着 CDN 业务的安稳运行。 2.0 全链路感知阶段全链路感知由最初一公里探测、骨干网探测和源站探测形成。其中最初一公里探测,是客户常常关注的问题。骨干网网络感知解决了 CDN 大范畴故障的问题,然而对于某个或某几个节点的问题,仍宽泛存在。 随着阿里云 CDN 体量越来越大,小范畴的问题也会造成较大的影响。一种典型问题就是,客户上报某某省拜访有问题,然而 CDN 侧却不能发现。问题排查下来发现,最初一公里的链路影响了客户的拜访。而最初一公里探测可能疾速的发现客户测问题。 ...

March 21, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:借力英特尔®-Smart-Edge灵雀云-ACP-5G-专网解决方案获得多维度优化加速

近日,灵雀云联结英特尔推出了集成Smart Edge 模块的灵雀云 ACP 5G 专网解决方案,同时独特公布了《借力英特尔® Smart Edge,基于云原生解决方案的灵雀云 ACP 5G 专网版本取得多维度优化减速》白皮书。 得益于云计算技术和 5G 网络的高速倒退,越来越多的商用化智能利用正通过边缘部署的形式来解决其在解决性能、实时性和安全性等方面的高要求。而一直演进的云原生技术也为边缘节点提供了良好的编排、治理、运维和能力交付解决方案。 为了让基于 "5G 网络 + 云原生" 的交融计划更为高效,并为边缘场景中的利用提供经减速和优化的 5G 网络性能,灵雀云通过引入英特尔® Smart Edge Open 软件工具套件,打造全新的灵雀云 ACP 5G 专网解决方案。 英特尔® Smart Edge 架构图 英特尔® Smart Edge 是英特尔为了更快更低成本打造边缘计划而推出的软件套件,能够简化边缘端网络配置、边缘设施应用和应用程序部署的复杂性,它放慢边缘解决方案的开发。而这些边缘解决方案将网络与人工智能、媒体解决和平安工作负载集成在一起,并为认证 Kubernetes 云原生堆栈反对的常见用例提供优化的参考解决方案。 ACP 5G 专网解决方案不仅集成了 5G 核心网与无线接入网服务、视频剖析服务、存储服务以及零信赖平安服务等多项能力,还基于多种硬件加速卡,配合英特尔® Smart Edge 软件工具套件,向 Kubernetes (以下简称 K8s)提供了面向前向纠错 (Forward Error Correction,FEC)、动静设施个性化 (Dynamic Device Personalization,DDP)、QAT (Quick Assist Technology) 等技术的减速插件,为用户的边缘利用提供了面向 "5G 网络 + 云原生" 的可观能力减速。 集成英特尔® Smart Edge 模块的灵雀云 ACP 5G 专网版本架构 ...

February 21, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:抖音春晚直播观看人数破13亿火山引擎技术助力新年俗新体验

1月22日凌晨,兔年春晚落下帷幕。据抖音平台数据显示,2023央视总台春晚在抖音上的观看人数超过1.3亿。在火山引擎视频云及边缘云技术的反对下,抖音春晚直播不仅为观众提供了超高清、低提早的丝滑观看体验,让观众随时、随地与家人独特观赏节目;火山引擎还撑持了抖音春晚直播中的各项互动玩法,比方在直播间创立私聊频道,邀请敌人一起看直播送祝福等,吸引亲朋好友独特互动,传递新年祝愿。 抖音世界杯直播同款技术,看春晚抢红包更畅快火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,此前已间断反对过2021和2022两届春晚红包流动。作为抖音世界杯直播的主力服务商,火山引擎安稳撑持了抖音世界杯64场较量直播,为累计106亿人带来超高清、低延时的畅爽手机观赛体验。 此次抖音春晚直播,火山引擎延用了抖音世界杯直播的各项视频云技术能力。火山引擎自研BVC编码器采纳了最新的编码算法,针对春晚我的项目共实现26项技术优化,在春晚极高复杂度场景实现多路4K 10bit 50fps低提早实时编码;高清低码技术将转码码率压缩50%以上,通过智能降噪、边缘增强、tone mapping等技术晋升主观清晰度,在保障用户观看体验的同时,实现节约带宽和升高卡顿,等同带宽容量可反对更多观众的并发;火山引擎RTM超低提早直播技术在提供大规模散发能力的同时,可实现直播画面的端到端提早最低降至1s左右,首屏工夫百毫秒内,达到更高晦涩、更低提早,让看直播抢红包的手速更快;火山引擎RTC技术支持的「一起看春晚」,通过音频托管联合自研智能 3A 算法,保障用户在外放场景下无回声,让用户享受晚会直播最佳音质的同时,取得更清晰晦涩的语音交换体验。 针对春晚这一重量级的大型高并发场景,火山引擎边缘云团队在接到春节流动护航需要后,迅速成立了重保项目组,联合过来积淀的流动业务模型,针对性地制订了灾备业务连续性预案、短时突发品质预案以及非凡场景应急预案,进行了实战演练、预案优化等保障工作。 火山引擎边缘计算笼罩了5-40ms时延圈,提供轻量级虚拟化能力,超异构交融的高性能、低时延计算和网络服务,保障春晚直播超低时延接入及用户晦涩观看体验。火山引擎 CDN 提供了笼罩寰球的 1300+ 减速节点及 110Tbps+ 储备带宽,笼罩中国大陆、东南亚、欧洲支流运营商及寰球骨干网专线,精准全局调度零碎能确保全球华人用户就近接入,晋升春节流动期间寰球用户拜访成果。 抖音三维菁彩声,沉迷式演绎春晚视听盛宴值得一提的是,由抖音团体作为UWA成员深度参加和开发的三维菁彩声 (Audio Vivid)技术,也被利用到了2023央视春晚的节目制作和现场直播当中,让听众戴上耳机就能够身临其境地感触录制现场震撼的三维声场听音感触。 据理解,“三维菁彩声”是一种沉迷式的空间音频,比照传统的立体声领有更好的空间出现成果,能精准地再现每个音源的地位和所处环境的空间信息。以后,空间音频的带来的沉迷式体验曾经在影视、音乐等场景有宽泛的利用,例如常见的全景声、环绕声等,但低廉的设施和严苛的环境要求妨碍了公众对空间音频沉迷式体验的谋求。 为满足直播、互动等场景低提早、低功耗、高沉迷且对立的音频渲染要求。火山引擎智能创作语音团队SAMI(Speech, Audio and Music Intelligence)在“三维菁彩声”技术中奉献并开源了一整套元数据系统和三维声双耳渲染引擎,造成8项技术专利。抖音团体的三维声双耳渲染引擎通过一系列自主研发的沉迷式渲染算法,对三维声场进行精密的重构,并对双耳声还原模式做了一系列的成果和性能优化。让本来须要多声道的音箱零碎能力体验的三维空间感能用耳机就能够感触,三维沉迷式的空间音频体验从此不必再受硬件的限度。 此前,火山引擎智能创作团队已携手地方广播电视总台,在2022年中秋晚会中采纳了这项技术。2023兔年春晚,“三维菁彩声”再次让观众们通过“百城千屏”、央视频、云听等平台置身于视觉与听觉盛宴之中。目前,该技术也已通过火山引擎音频技术为企业客户提供服务。 从春晚诞生起,除夕夜和家人一起观看春晚逐步演变成为大多数中国人过年的“新年俗”。随同时代的演进,挪动互联网和音视频技术的倒退让看春晚这项“新年俗”也有了更多互动和趣味性,让春节取得更具现代感的年味儿。

February 3, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:火山引擎边缘计算在云边协同方面的探索与实践

作者:杜怀宇 近期,由边缘计算产业联盟(ECC)主办的2022边缘计算产业峰会(ECIS2022)以云端直播模式胜利举办,峰会以“边云智联 助力行业数字化转型”为主题,汇聚来自寰球的商业首领、国内组织、政府机构、产业搭档、学术大咖,全方位探讨边缘计算前沿学术与技术、摸索新兴技术与边缘计算的深度联合、展示边缘计算翻新利用、聚合边缘计算产业生态。火山引擎边缘计算平台研发专家杜怀宇也在大会的边缘原生分论坛分享了火山引擎边缘计算在云边协同方面的摸索与实际。本文依据演讲内容整顿。 边缘计算与云边协同边缘计算场景下对管控零碎建设的挑战KubeHub-火山引擎边缘计算的数据通道计划总结1、边缘计算与云边协同边缘的演进 在过来的十年中,随着音视频等互联网业务的倒退促使业务谋求更好地用户体验,而基于数据中心的私有云始终存在高时延问题,这就导致时延敏感型业务面临着用户体验的晋升瓶颈。同时,网络时延与物理间隔间接相干,因而将计算迁徙到数据中心之外,成为体验优化的不二之选,边缘计算也由此而来。 火山引擎把从用户到云核心之间所有的算力层都定义为 边缘计算 的领域,包含:现场边缘、近场边缘、云边缘三层,笼罩1-40ms时延范畴,别离提供从用户现场到本地城市节点和区域核心汇聚节点等多种异构算力资源, 并依据地理位置的散布,提供复线、多线等多种网络接入能力,确保用户就近接入,满足业务超低时延的算力调度和网络能力的需要。 云-边-端协同架构 为了更好的施展新基础设施的能力,技术解决方案也在继续演进。随着整个行业对边缘的了解加深,如何无效地开释边缘能力就成为了新的摸索方向。同时,在边缘计算畛域,原生的概念也成了热门探讨的话题。边缘原生与云原生理念不同之处在于,边缘原生理念下技术注意力更多地投向稳定性,安全性,以及云端与边缘的垂直扩大能力构建。 从理论需要角度来看,为了晋升用户体验,业务偏向于把算力卸载到边缘来升高服务时延,同时也会配合更多品种的硬件来辅助特定计算。这种形式催生出了一种可能混合调动多种资源的解决方案,也就是咱们当初称之为云-边-端协同的架构。在云-边-端协同的架构构想中,计算、流量、资源能够依照业务需要来灵便调度,甚至是无缝的平滑迁徙,最终会造成一种云和边缘之间的垂直扩大能力。 依靠云边协同的管控零碎 对于火山引擎边缘计算而言,在边缘原生的背景上来建设管控零碎时,就须要同时思考到基础设施的现状以及所服务的客户的技术诉求。例如: 管控零碎,要能形象各种异构设施,并具备较强的资源纳管能力提供资源调动能力,要足够灵便足够易用,以便于帮忙业务向边缘原生的架构转变而这些诉求,实际上反映地就是边缘计算中的云边协同问题,要实现云边协同,那么咱们就须要在资源,数据,和服务三方面都做到协同。在过往的私有云建设中,惯例的管控零碎,都具备资源调度,数据同步,和服务编排的能力,这三种能力从领域上其实是与云边协同的主张相响应的。过渡到边缘云时代,尽管根本模型并无太大出入,然而在边缘场景下,新基础设施的物理现状扭转了,这对于根本模型的实现提出新挑战。 其中最大挑战就是数据同步能力的建设。因为数据同步能力是管控零碎最底层的物理能力之一,这个能力会间接制约资源调度与服务编排的准确性与效率,甚至进一步影响整个体系的老本。因而,要先解决好数据同步的问题。 2、边缘计算场景下对管控零碎建设的挑战规模宏大的节点网络 想做一个好的数据同步能力须要先解决以后面临的问题,以火山引擎边缘计算的基础设施为例,火山引擎边缘计算节点超过500个,覆盖全国各省市和运营商,同时资源储备带宽也超过100T。咱们的管控平台要去实时监测这么多资源,并且还要在呈现突发状况时要协同调动服务做躲避止损,这对数据同步而言是十分大的挑战,一方面管控零碎必须保障数据通道的稳固和通顺,另一方面须要尽可能思考和应答各种突发状况。 丰盛的业务场景 另外一个维度的挑战来自于客户和业务。火山引擎边缘计算在正式凋谢前次要服务于抖音团体的外部业务,如抖音的直播以及音视频类业务。这些业务无一例外都对稳固与性能有极致谋求。当客户向管控平台收回指令,要求对资源做出治理时,如果零碎不能及时对客户的指令做出正当反馈会,其结果难以想象,所以这其实也是在向数据同步能力提出挑战。 云边数据通道该当具备的能力 综上,对于咱们来说,建设一个合乎边缘原生理念的管控平台是首要任务,而建设管控平台的首要外围问题就是要建设一套稳固的数据通道,之后在此基础上进一步去解决好整个云边协同问题。所以咱们决定投入精力先把数据通道问题做好。那么在布局的过程中,对这个计划该有的能力做了些构想: 第一是性能,云边数据通道次要承载南北向的数据流动。而南向与北向的数据流动有非对称性,南向以指令数据为主,北向以数据上报为主。这两种流动咱们称之为命令通道与数据通道两种能力,须要在性能中体现。第二是性能,咱们的性能必须表现出色,具体来说,要思考时延稳定,高吞吐量,和高可用问题。第三扩展性,咱们起步较晚,但咱们要同时发展虚拟机和容器,甚至函数计算等多种业务,那么就能够尽早思考拓展性,设计一套欠缺计划以应答所有问题。第四是安全性,作为tob业务服务商,平安问题毋庸置疑,具体来说,至多要保障租户之间的隔离性以及数据传输平安。3、KubeHub-火山引擎边缘计算的数据通道计划KubeHub-企业级云边网关 自2021年开始咱们将上述的想法逐渐落地,造成一套云边网关计划,在外部咱们称之为 KubeHub。这套计划的次要特点有四个方面: 第一,代理式实现的云边网关,通过接管云边两端的数据转发,让通道的概念对业务变得通明,升高业务和架构研发的了解和应用难度。第二,充分考虑了理论场景,通过缓存+实时同步,对一部分读申请的减速,晋升了性能。第三,基于业务的安全性要求,着重管控和平安能力建设。第四,建设了与之配套的运维平台,加强对云边通道的即时干涉能力,并补全监控,告警等根底的可观测性机制。KubeHub 架构 接下来跟大家具体介绍一下KubeHub的具体实现。 整体上看,KubeHub 由核心和边缘两侧的代理组件组成了一个对称式的架构。核心一侧的代理组件称为 Hub,边缘一侧的组件叫 Agent,两个代理合作散发核心与边缘之间的南北向流量。核心一侧还存在一个称为 metaserver 的组件,metaserver 是一个元数据中心,除了保护用户信息,集群拜访证书等数据之外,还会记录 hub,agent 的实例信息,以反对对 hub 和 agent 实例的服务发现。 KubeHub 外围性能 KubeHub 所提供能力分为三类。 第一是外围性能,次要有: 通过核心与边缘两侧的代理来维持业务通明的网络通道通过实时同步边缘数据来实现局部数据查问类指令的减速第二是运维相干的性能,次要有: 云边通道的租户治理,包含用户的资源,身份受权,以及拜访权限校验另外是通过 metaserver 的元数据管理与服务注册能力,对于 hub 与 agent 的行为进行干涉,比方调整负载平衡,调度流量等等第三是扩大性能,次要会在边缘一侧发挥作用:比方,通过为 agent 开发 K8s 插件,以及本地 native 指令的组件,比方执行本地命令等等。咱们能够让管控零碎通过 KubeHub 间接治理 K8s 或裸金属集群,甚至调动一些如函数,大数据等更非凡的场景。KubeHub 集群纳管 除了外围性能外,这里向大家介绍下 KubeHub 中的一些外围流程。首先,为了应用 KubeHub,须要先将集群接入到平台,这一步咱们也称之为集群纳管。一个规范的集群纳管流程是这样的: ...

January 30, 2023 · 2 min · jiezi

关于边缘计算:3700万人在线见证梅西圆梦火山引擎实力护航世界杯

12月19日凌晨,凭借梅西、迪马利亚、马丁内斯等人的杰出施展,阿根廷胜利夺冠,抖音世界杯直播间最高同时观看人数也达到了超3700万的历史峰值。至此,火山引擎作为抖音世界杯直播主力技术服务商,依靠全域笼罩的边缘云资源、高效连贯的协同网络以及海量算力资源,撑持抖音顺利通过了世界杯直播的全副流量大考。 作为字节跳动旗下的云服务平台,火山引擎在本届世界杯期间,不仅反对了抖音、Pico端的世界杯直播及互动性能,还同时为央视频提供超高清、低延时的直播技术服务。据火山引擎边缘云平台数据,火山引擎撑持各转播平台带宽峰值再创新高,已靠近50Tbps。 世界杯是备受瞩目的国内顶级赛事,每一届都吸引了寰球数十亿人的眼光。随同超高清视频时代的开启,世界杯较量直播带来的微小流量也对散发平台的带宽储备、节点资源、流量调度和平安保障能力带来了超高挑战。对于第一次承接世界杯直播的抖音和其背地的技术服务商火山引擎来说,这同样也是一次重量级的技术大考。 火山引擎边缘云为视频直播提供底层能力撑持。为应答“超大流量”、“极致体验”、“全门路高可用”等技术挑战,火山引擎边缘云团队从2022年8月开始启动世界杯直播保障工作,抽调经验春晚抖音红包、618大促等大型流动的技术骨干组建专项小组。其中,资源、研发、产品、SRE、项目管理等多个团队严密合作,在不到3个月工夫内实现了从资源布局、资源筹备、资源交付、业务压测演练、业务上量等一系列工作。 火山引擎边缘云团队构建了“秒级监控、1分钟级响应、3分钟止损”的保障SOP体系,安稳撑持了抖音世界杯直播及「边看边聊」RTC超过10万核算力的突发业务需要,并通过边缘云外部流量智能调度及精准预测撑持了热点场次的高并发流量,为本届世界杯共计64场较量直播保驾护航。 据介绍,火山引擎边缘云全域笼罩的边缘计算节点,提供1-40ms网络接入与数据卸载能力,在用户所在城市即可实现音视频推拉流和转码能力,升高网络时延和抖动,保障终端用户稳固、实时、晦涩的视频直播体验。同时,凭借百T级的边缘资源储备、过亿级别的QPS并发能力,以及全国本地资源100%覆盖率,火山引擎边缘云具备丰盛的大型流动撑持能力,可能为抖音世界杯直播提供全链路策略保障、可用性保障。此外,火山引擎CDN通过高效自研寰球流量调度零碎,可能为用户提供精细化实时探测剖析与预测、动静调整调度策略,抉择最佳节点为用户带来更极致的观看体验。 稳定性和高牢靠是保障世界杯这类全球性大型赛事直播体验的根底,在火山引擎边缘云的技术保障下,火山引擎视频云助力抖音世界杯直播实现全赛程超高清、低延时直播,以及更具互动性的多种创意玩法,为用户打造沉迷式观赛体验。 火山引擎视频云致力于打造面向体验的视频云,通过长期服务抖音、西瓜视频、飞书等产品,积淀积攒了包含视频点播、直播、实时音视频、云游戏和云渲染等产品在内的大量教训和解决方案,可提供视频的全链路技术服务。目前,火山引擎边缘云及视频云已胜利反对两届春晚红包、618大促等多项重大流动,积攒了丰盛的大型流量业务服务教训。

January 10, 2023 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:2022全球边缘计算大会火山引擎荣获优质边缘云服务提供商称号

11月12日,2022 寰球边缘计算大会 · 上海站圆满闭幕,火山引擎凭借在边缘云畛域继续的产品技术创新、丰盛的场景实际以及优质的服务能力,荣获边缘计算社区“金边奖2022边缘云优质服务提供商”名称。 火山引擎从2019年开始布局边缘云赛道,通过长期的实际与场景打磨,构建了基于边缘大规模基础设施的云计算服务,和以边缘地位的计算、网络、存储、平安、智能为外围能力的新一代分布式云计算解决方案。通过覆盖全国各省市和运营商的边缘计算节点,火山引擎边缘云可能为客户提供1-40ms多层边缘的网络接入与数据卸载能力,确保业务就近解决,帮忙业务实现超低时延的算力调度和高效网络转发能力。 火山引擎边缘云全网采纳NVMe SSD高效云盘和本地盘,通过SPDK技术优化磁盘IO延时小于1ms。同时,提供100G/25G智能网卡、不同系列GPU和定制CPU、百T带宽资源和百万核vCPU/GPU超大规模云网资源池,为大型流量业务提供牢靠保障。 此外,火山引擎边缘云在2021和2022间断两年为春晚直播和红包流动提供撑持。在2021年,抖音成为了央视总台春晚独家互动合作伙伴,火山引擎边缘云反对抖音直播实现了全国703亿次的红包互动和498.46万次的直播同时在线用户。而2022年虎年春晚,火山引擎边缘云也作为京东的服务商之一,为京东的春晚红包互动和视频网站直播提供了边缘云服务撑持,保障春晚流动的晦涩经营。 目前火山引擎边缘云凭借弱小的资源,大型流量业务服务保障能力以及欠缺的监控、运维和服务体系,已在游戏、智慧税务、银行金融、互动娱乐、在线教育、常识分享等场景落地, 为客户提供增长新动力。将来,火山引擎边缘云心愿能够在更宽泛的行业摸索更多新场景,诚邀各界合作伙伴共创边缘新生态。

December 15, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:边缘计算在视频直播场景的应用与实践

9月24日,火山引擎开发者社区举办第九期 Meetup,来自腾讯云、七牛云、火山引擎的技术专家从抖音同款 RTC 能力、直播零碎架构、边缘计算服务、视频云存储等方面为大家具体介绍直播翻新玩法下的技术进化与实际。 火山引擎边缘计算产品负责人沈建发分享了边缘计算在视频直播场景的利用以及最佳实际。本文依据演讲内容整顿。 视频直播的倒退演进 依据IDC调研,2021年下半年中国视频云市场规模达到50.4亿美元,IDC预测到2025年视频云市场规模将达到314亿美元。随着短视频平台、互动娱乐直播平台的疾速倒退,以及金融、医疗等行业客户的利用落地,视频云将来将保持高速增长。同时,CNNIC第49次调查报告显示,网络视频用户达到9.75亿,占网民整体的94.5%, 随着网络视频的用户规模不断扩大,基于短视频、“直播+”的数字生产场景在开释更大的社会价值。视频直播作为视频云的典型利用场景之一,也迎来了空前倒退。 从用户视角来看,随着视频直播观看习惯的造成、直播场景利用不断丰富,用户对直播一直提出更高要求,直播正在走向极致高清、极致交互、极致沉迷的演进趋势。 在画质上,用户对高清画质的要求越来越高,4K 800w分辨率的高清内容能为用户提供更好的视觉体验,同时也须要更弱小的边缘算力资源来实现高清分辨率的视频编解码和传输;在互动体验中,连麦、弹幕等逐步成为直播标配,须要保障端到端设施小于150ms的超低时延来保障实时交互体验;另外,随着AR/VR等新业务的倒退,沉迷式直播逐渐遍及,须要通过智能调度算力保障4K/8K分辨率实时渲染的沉迷式体验;综上,极致高清、极致交互、极致沉迷的体验需要对算力和时延提出了更高要求,而这背地离不开边缘计算全域分布式异构算力和智能调度的反对。 火山引擎边缘计算在视频直播场景的利用火山引擎边缘计算 在视频直播场景中,边缘计算作为视频直播业务的算力底座,为视频直播提供极致高清、实时交互、沉迷式体验。通过优质的边缘节点、全域分布式的网络带宽以及多种异构算力资源,提供更低时延的网络接入能力、更优化的网络带宽老本、丰盛的异构算力资源和智能调度,满足视频直播业务中直播特效、互动连麦等场景对渲染算力的需要,带来更极致的观看与互动体验。 讲到边缘计算,跟大家分享一下咱们对边缘计算的定义:咱们把用户到云核心之间所有的算力层都定义为边缘计算的领域,包含现场边缘、近场边缘、云边缘三层,笼罩1-40ms时延范畴,别离提供从用户现场到本地城市节点和区域核心汇聚节点等多种异构算力资源。同时,依据地理位置的散布,提供复线、多线等多种网络接入能力,确保用户就近接入,满足业务超低时延的算力调度和网络能力的需要。 基于不同边缘层,咱们还构建了新一代边缘计算云平台。边缘计算云平台整体采纳一横 N 纵的构造,一横是指基于边缘计算基础设施打造的云原生边缘平台,N 纵指具象化的服务能力,包含边缘计算节点、边缘容器、边缘函数等边缘计算资源服务,网络、平安、存储等边缘组件,为业务提供不同的场景化能力,如VPC、LB和防火墙,包含云盘、块存储等,如边缘渲染和边缘智能等边缘云应用服务,满足业务多种状态诉求。 目前在计算服务资源上咱们首推边缘计算节点服务,边缘计算节点是在边缘基础设施上基于边缘云原生操作系统打造的边缘计算节点服务,提供更低时延、更高性能、稳固牢靠的计算资源,实现业务利用更凑近用户的部署和服务,反对多种CPU、GPU等实例规格,满足视频直播、实时音视频、云游戏、AR/VR等不同场景需要,联合不同的组件能力,提供高效的网络接入和平安防护保障。 以下将具体介绍火山引擎边缘计算的几个劣势个性。 全域节点笼罩 首先,资源方面,火山引擎边缘计算实现了全域节点笼罩。通过业余团队精选全国500+优质CPU/GPU节点,覆盖全国七大区,各省市大、小运营商,保障节点品质。同时在资源储备上有100T+全网资源储备,提供短缺带宽资源,极大升高核心压力,另外边缘计算反对1-40ms网络接入与算力服务,助力业务全局一致性体验,保障用户就近接入。同时边缘单实例网络PPS 800w+的超高性能保障网络高效散发和高可用。 高性能边缘实例 其次,高性能边缘实例。高性能边缘实例是一种基于VLAN平安隔离和SR-IOV技术的虚构根底计算资源,能帮忙晋升虚拟机性能,甚至靠近裸金属。高性能边缘实例应用VLAN虚构局域网进行租户间隔离,能防止ARP坑骗、播送风暴等平安危险,并且通过VF直通、定制 Kernel /KVM/ GuestOS 能无效帮忙业务升高虚拟化损耗,将损耗管制在5%以内,能无效反对自建直播、RTC等场景对高网络转发能力的需要。 高性能边缘网络EVS 第三,在网络计划上,边缘计算采纳高性能边缘网络EVS 架构。基于高性能EVS实现的虚拟化网络,可能提供标准化的 VPC 网络,包含租户网络隔离、平安组、弹性公网 IP、精准限速等能力。目前,高性能边缘网络在数据面单核心转发能力 1.5Mpps,单虚拟机反对 800w pps 。 智能资源调度 第四,调度策略。业务在引入边缘计算后,能够通过边缘计算实现更多节点的本地服务部署,为更好的满足业务需要,须要更加精准的调度,通过就近接入同城、同运营商边缘节点的调度策略,让用户能接入到最近、最适宜的本地服务。整个调度过程是在创立虚机的申请创立后,调度API将申请下发到调度队列,启动多集群调度器,而后将下发负载发送到云边通道,由云边通道将调度后果下发到集群。集群在收到调度后果后筹备资源,落地整体的调度策略,最终实现实时、智能调度。 视频直播利用实际网络直播 首先,在网络直播场景,在主播直播推流时,边缘计算能够反对就近推流,实现直播流的散发和就近拜访,确保直播低时延,同时升高核心带宽压力。另外,边缘节点反对高并发,实现实时弹幕的边缘散发,凑近观众侧的边缘计算节点能够高效拉流,晋升主播、观众双向的直播体验。基于高质量的画面诉求,低时延的转码也是直播场景的关键因素,丰盛和高性能边缘算力可能满足直播中的多种算力资源需要。VF直通能够缩小虚拟化对网卡转发能力的损耗,IPv4/ IPv6 双栈、负载平衡、镜像预热等能满足直播业务所需的次要性能和疾速全域部署的能力,为用户提供高清的直播互动和晦涩的观看体验。 互动直播 其次,在互动直播场景中。随着视频会议、在线教育等场景的遍及,其对端到端之间互动需要越来越高。实时音视频能够借助边缘节点提供就近接入,保障节点间低时延互联互通,提供高速稳固的优质通信链路。边缘算力的弹性扩容能力能保障当业务量增长时,视频会议中的长会话的通信品质。边缘计算GPU实例能够满足实时音视频中的渲染需要,高性能负载平衡能够反对实时音视频在边缘节点内东西向转发。另外多线节点和IPv4/ IPv6 双栈等也为实时音视频提供残缺的能力保障,满足多人连麦、多人视频会议的低时延场景。 实时渲染 第三,异构算力实时渲染。实时渲染宽泛的利用于直播特效、虚构穿戴、数字人、人脸特效等业务畛域,业务模型是基于物理世界人们的动作、表情、姿势叠加或转化成虚构形象。通过视频终端采集和动作设施捕获等,在保障交互实时性的同时,采纳 RTC 传输至最近的边缘计算节点。联合边缘算力实时渲染,将渲染后的视频图像散发到用户终端上显示。在实时渲染场景中,边缘计算提供了高性能、低时延、标准化的分布式计算服务,基于最靠近用户的地理位置实现实时渲染引擎的高效反馈,保障用户高质量的实时观看与交互体验。 总结与瞻望 通过长期的实际打磨,火山引擎边缘计算积淀了以下几项外围劣势: 首先,节点丰盛:基于覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,提供更低时延、更高性能、稳固牢靠的计算资源,实现业务利用更凑近用户侧的部署和服务;同时,边缘计算节点还具备超大规模分布式算力单元,可能提供复线、多线、等多种网络状态,满足不同场景的业务诉求。其次,性能齐备:反对高性能网络 EVS 实现如 VPC 公有网络、弹性公网IP、高性能负载平衡、防火墙、IPv4/IPv6 双栈等多种个性,提供开关自定义限速、高性能边缘实例等满足业务的按需、弹性应用体验。另外,边缘计算节点的一键开明、镜像预热、自定义云报警、一键散发等个性性能,有助于帮忙业务缩小部署和运维老本。第三,极致性能:在硬件上,边缘计算节点优选新一代至强系列铂金处理器,100G/25G智能网卡,提供高效计算和网络转化能力;同时采纳 SPDK 技术优化磁盘IO,并提供NVMe SSD 高效云盘和本地盘;边缘计算团队自研的高性能网络套件,目前也已实现边缘单实例 PPS 超 800W 的优异性能。最初,优质服务:在服务上,火山引擎边缘计算撑持了2021央视春晚抖音红包/818抖音新潮好物节等流量洪峰场景,积淀了大型流量业务保障体系。通过这类大规模、海量业务的流量考验,造成了欠缺的监控、运维和服务体系,为业务保驾护航。 ...

October 25, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:基于边缘计算的渲染新应用

近期,由边缘计算社区举办的寰球边缘计算大会深圳站圆满闭幕,会上火山引擎边缘云产品经理黄旭能分享了《基于边缘计算的渲染新利用》,从行业需要登程,介绍了传统渲染面临的挑战以及火山引擎基于边缘计算构建的渲染新利用及其最佳实际。 近几年来国产动漫正在崛起,依据艾瑞征询剖析报告,2020年中国动漫生产总值达2212亿元,相比2010年增长近5倍;在游戏方面,3A大作游戏云化也逐步成为趋势,预计2025年,云游戏支出将达到342.8亿元。 另外,《“十四五”数字经济倒退布局》中也明确提出要倒退互动视频、沉迷式视频、云游戏等翻新业务。随着动漫、云游戏等行业的倒退,用户对更高质量、更沉迷式的玩法要求越来越高,传统的渲染模式开始面临挑战。 01 传统的渲染模式 常见的渲染次要分为离线渲染和实时渲染两种类型,如影视动画、院线大片,其视觉效果都是由离线渲染生成的。传统的离线渲染生产流程包含三维设计、骨骼绑定、动画设计、特效渲染和前期等。如上图,右边是设计师的日常工作环境,设计师须要在本地三维软件上实现建模、绑定和动画设计。因为受限本地机器的算力限度,设计过程中只能看到十分毛糙的成果,而通过离线渲染后,能够生成如右侧十分精细化的图片,在色调、纹理、粒子成果相比本地都有十分大的晋升,成果也更加酷炫和震撼。 然而传统离线渲染工夫往往十分长,一台机器渲染一帧影视级别的图片可能须要将近50个小时,按1秒24帧算,则1秒短片须要间断渲染50蠢才能够实现,可见离线渲染是通过算力的工夫积攒来实现照片级图片的渲染生成的。 讲完离线渲染,再给大家分享一下实时渲染的传统生产流程。咱们在玩大型3D游戏时能够自在操控,游戏动效和画面特效实时出现,这都是计算机实时渲染生成的。上图右边是游戏引擎UE4的开发环境,开发者在这里实现模型绑定、动画设计和游戏逻辑的设定。左边是用户玩游戏的渲染成果,能够看到成果是统一的。 基于本地机器弱小的算力,能够在开发过程中即可实时看到渲染成果,1:1还原游戏玩家的体验感,然而这对用户的硬件要求十分高,通常须要依赖高端低廉的显卡,老本较高,且成果无法比拟离线渲染的成果。可见实时渲染是通过高端的硬件来短时间提供大量的算力,最终保障较高质量的实时交互体验。 离线渲染次要利用于影视特效、CG动画、家装设计等场景,而实时渲染则更多利用在对实时互动要求比拟高的场景,如云游戏、AR/VR、虚构培训等。进一步来看,目前图形渲染支流的实现技术有如下三种,包含光栅化、光线投射、光线追踪。这三种形式实质都须要大量的算力去模仿事实中光线反射和折射的仿真成果,从而渲染出图片上的每一个像素,传统形式个别都是由核心云提供算力撑持。 但随着业务的倒退,比方影视动画渲染亟需更低的带宽老本、直播场景的特效渲染亟需更实时的人脸追随、云游戏场景的交互亟需更低的时延响应,这些场景既要求高质量的渲染成果,同时还须要保障实时的交互体验,所以对算力有更高的性能要求和更低的时延要求。 而 “边缘计算”是在更凑近用户的地位,提供通用、高效、低时延的算力资源,能够更大程度地减速渲染效率,进而能满足更多的场景需要,甚至催生出更多翻新玩法。以下将具体分享咱们如何基于边缘计算来构建新的渲染利用。 02 基于边缘计算的渲染新利用 首先来看一下咱们边缘渲染的整体架构。 应用层次要蕴含边缘渲染农场和边缘实时渲染,是基于边缘云原生操作系统构建的PaaS和SaaS平台,通过智能调度、资源编排等外围能力,配合优化的网络传输协定和实时音视频通信协定,为影视动画制作、虚构培训、数字人、云游戏、AR/VR等场景提供高质量的实时渲染和离线渲染能力。“边缘云”底座具备覆盖全国各省市的边缘计算节点,反对多种CPU/GPU算力规格、反对就近接入,为渲染业务提供短缺的算力撑持;根底资源层则提供100Ge/25Ge的智能网卡、并提供反对复线、多线等多种网络状态,保障低时延的交互体验。本文将以离线渲染为例,重点介绍火山引擎边缘渲染的外围产品能力及最佳实际案例。 03 高效边缘渲染农场服务边缘渲染农场是基于边缘计算的离线渲染平台,用户将工作提交至云端渲染农场,由农场实现渲染工作并返回后果。基于边缘云海量、弹性的资源个性、稳固平安的零碎能力,渲染农场实现百万渲染帧队列轻松编排、渲染工作就近调度、多任务多节点并行渲染,极大进步影视行业、家装行业的老本效益和渲染效率。 为什么须要边缘渲染农场 为什么须要边缘渲染农场?咱们能够来看一组数据比照,假如渲染一部100秒的短片,1秒24帧,单台机器渲染一帧均匀时长50小时。在晚期传统的本机渲染中,渲染这一部短片大略须要12wh的渲染时长,工作效率极低;而起初迫于我的项目交付的工夫压力,往往须要多台机器来并发渲染进步工作效率,所以局部企业会抉择自建渲染农场来减速渲染,然而从固定资产的老本思考,往往只会购买大量机器,渲染工夫仍旧很长,如自建农场有6台机器依然要花2wh,同时还要本人保护散发策略和机器调度等运维管控能力,老本较高。 而边缘渲染农场则能从数量、老本、品质给客户极佳的渲染体验,基于全域笼罩的边缘渲染节点,从数量规模上看,千级主机同时并发只须要120h即可实现渲染,效率晋升1000倍;就近接入、按需付费也能极大降低成本;同时欠缺的多租户隔离、散发策略和调度机制,为海量的并发渲染保驾护航。 边缘渲染农场能极大地减速内容创作的生命周期。咱们在设计师传统的本地三维设计流程中,在提交渲染这一步,从提交用户本机转化为提交边缘渲染农场,农场实现渲染并疾速返回后果。用户只有实现“接入、上传、渲染、下载”四步,即可轻松拿到渲染后果。平台基于边缘云海量、弹性的资源,实现百万渲染帧队列轻松编排、工作就近调度、多节点并行渲染等外围能力,来进一步保障用户的渲染体验,极大进步影视动画、家装设计的渲染效率。 边缘渲染农场工作原理 首先,设计师在本地实现三维建模、绑定和动画设计后导出工程文件并上传至渲染平台,文件就近存储在边缘云端,上传实现后设计师设置渲染参数并提交工作,边缘渲染平台继而就近下发指令,从存储集群中本地读取工程文件,并通过分片策略将子工作散发至集群中的渲染节点。 分片策略会依据以后资源忙碌状况和工程文件的帧数动静调整策略,比方在领有100台闲暇的机器集群中,1000帧将会切成10帧每个分片来调度渲染集群,最大限度利用集群的算力,进而晋升渲染效率。工作实现后渲染后果存储回边缘云端,同时用户会接管到渲染实现的音讯,点击下载即可拿到最终的渲染效果图。 边缘渲染农场外围个性 基于为用户提供的高速渲染服务,咱们提炼出边缘渲染农场的四大产品个性: 第一,简略易用,咱们提供可视化的交互客户端,用户拖拽即可上传工程文件、点击即可一键提交渲染。同时反对渲染进度实时查看,工作节奏随时掌控。第二,平安传输,咱们反对数据加密和断点续传,能够保障文件的高效传输。第三,极速渲染,多任务多节点并行渲染,同时反对算力资源的弹性扩缩容,能极大晋升渲染效率。第四,高效存储,咱们应用基于NVMe SSD盘的分布式存储计划,可能提供超高I/O性能,轻松应答海量小文件的并发读写。这些个性保障了极佳的渲染体验。上面,我将给大家分享一下边缘渲染农场在一些特定用户场景中的实际和案例。 04 最佳实际案例 首先,鼎力教育动画渲染案例。鼎力教育是一个面向青少年的教育平台,有大量动画培训视频的制作需要。鼎力教育之前都是用本地机器进行渲染,一部片子须要将近30天的渲染工夫,周期十分长,并且须要的机器数量比拟大,还须要进行技术保护;在接触边缘渲染农场后,发现边缘渲染农场能够近场调度,并且能够同时应用上百上千台机器同时渲染,本来须要30天的渲染工作,只须要3天就能实现,效率晋升了90%。目前在咱们平台上,鼎力教育每周仍放弃较大的渲染量。   其次,住小帮家装渲染案例。住小帮是一个互联网家装平台,平台冀望通过极速渲染来帮忙用户疾速看到本人将来的家。如图所示,右边是三维家装设计的界面,左边是渲染进去的全景图。平台反对用户在APP上疾速搜户型、一键智能摆放家具、一键渲染来疾速实现VR全景图输入。但渲染往往须要较长的工夫,而用户则须要短、平、快的用户体验。疾速渲染并出现,升高用户期待时长是住小帮业务面临的挑战之一。边缘渲染农场通过全域笼罩的边缘异构算力,联合近场调度、智能散发等能力,疾速实现全景图从数据采集、传输,到渲染、缝合,再到最终出现的业务闭环,最终助力住小帮实现分钟级的出图体验。 除了上述两个案例,边缘渲染农场还在影视动画、游戏、影视特效等多个场景落地,以优质、高效渲染服务能力助力业务晋升渲染效率,解脱资源解放。** 将来,咱们心愿可能携手各界合作伙伴,在工业视觉、数字孪生、三维路线模仿、动画渲染等畛域摸索更多可能性,诚邀大家一起,共创边缘新生态。

September 30, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:IDC中国边缘云市场解读-2022阿里云蝉联中国公有云市场第一

国内权威征询公司IDC公布《中国边缘云市场解读(2022 )》报告,中国边缘私有云服务市场,阿里云蝉联第一。 市场蝉联第一,“边缘”成长强劲近期,寰球当先的IT市场钻研与征询公司IDC最新公布了《中国边缘云市场解读(2022)》。报告数据指出,2021年,中国边缘私有云服务市场规模达25.6亿人民币。其中,阿里云以15.5%的市场份额位列中国边缘私有云服务市场第一。 回顾去年IDC首次公布《中国边缘云钻研(2021)》,阿里云已成为IDC权威数据下的“中国边缘云服务市场第一”,此次是阿里云在边缘私有云服务市场蝉联第一角色。 IDC Future Scape此次提出预测,到2026年,50%中国企业的CIO将要求云和电信合作伙伴提供平安的云到边缘连接解决方案。 为满足客户需要,中国云计算服务商继续优化产品架构,逐渐建设起笼罩外围数据中心、热点区域数据中心、边缘机房,乃至是客户现场的残缺服务体系,由此,边缘云,未然成为在私有云服务、专属云服务、公有云解决方案之后,云计算生态下的最新拼图。 历经近几年的摸索与实际,边缘云商业化案例数量与规模大幅回升,相干产品与服务失去宽泛部署,IDC数据显示,2021年中国边缘云市场规模总计50.4亿元,并已在互联网视频、互联网游戏、安防、交通、文旅等多个行业实现商业化落地。 从IDC报告可见,在中国边缘私有云服务市场幅员中,阿里云作为云服务商,占据重要位置,并基于本身宽泛笼罩的基础设施为泛滥利用场景提供翻新反对。 在云计算基础设施服务方面,阿里云边缘云基于对立的飞天底座,提供一云多芯、一云多态的云计算架构,从核心向边缘辐射,让算力无处不在。 在基础设施服务之上,边缘容器、边缘函数计算、边缘视图计算、以及基于边缘云资源的平安服务,也让“边缘”呈现出强劲的成长力。 资源力到场景力,“边缘”万象新生近些年,的确见证了云计算服务市场的蓬勃之态,不同行业、不同类型企业用户对云计算的应用需要更加多样化,推动云计算服务一直向边缘延长、下沉。 阿里云作为最早布局边缘云的服务商,依靠技术先进性与资源笼罩力,将阿里云边缘云打造成中国最大、寰球笼罩的边缘云计算平台,在寰球100多个次要国家和区域提供低时延、高带宽的网络接入、多态计算和散发服务,帮忙客户便捷的应用云边协同能力,优化业务拜访响应速度,晋升终端用户体验,也推动着数智服务减速进入技术普惠阶段。 随时间推移,中国的云计算用户对于云计算产品与服务的应用形式更加成熟和感性,与业务的联合更加严密,并催生出多样化的非核心云计算利用场景和需要。 在与多畛域客户的共创打磨中,阿里云边缘云在技术与产品翻新上继续积淀,在通用能力的根底上进化出一站式、一体化的解决方案与丰盛的产品状态,针对更多新场景利用,打造出商业化落地的最佳实际。 云游戏畛域:阿里云边缘云与“云天畅想”、“瑞驰”等国内当先的互动云游戏PaaS服务提供商携手,独特打造了具备寰球超高性价比劣势的云游戏服务平台,提供残缺的游戏云化能力,优化了基础设施和系统软件的老本与体验,让云游戏实现真正的普惠。 广电畛域:华数传媒和阿里云单干推出智慧家庭新场景服务“华数喵”,其中针对传统机顶盒用户的“云喵”,是华数为现有高清用户定制的云端服务,大量应用了边缘云技术计划,让用户无需更换机顶盒就能实现无感降级、流化传输,赋予电视大屏更多可能。 视频畛域:阿里云与优酷联结,通过“5G+边缘计算+自在视角技术”,充分发挥多角度、多细节、自在观看的特点,帮忙观众更平面地追踪体育赛事的精彩霎时,将直播体验施展到极致,赋能视频行业冲破原有业务边界。 批发畛域:阿里云边缘云与盒马联结搭建了“新批发视频大数据系统“,使盒马上云建设老本升高了50%以上,晋升了门店管理效率,同时让消费者享受更便捷的购物环境,助力新批发行业数字化降级。 交通畛域:甘肃省公路交通建设团体,利用阿里云“边缘云+AI”的能力,实现交通视频就近上云解决,视频延时升高至10毫秒级,公路安全事件解决效率晋升80%,服务水平失去极大晋升。 修建畛域:重庆迷宫科技基于阿里云边缘云,为行业打造了“智慧云监控平台解决方案”,实现工程数据实时监测及可视化剖析,施展视频作为“智慧之眼”的作用,帮忙建筑行业晋升数字化治理的设想空间。 透过边缘云对行业的重塑之势,堪称,正以有限的边缘之力,推动众行业的万象新生。 正如IDC报告所述,“不同场景对于边缘算力部署地位、解决、时延敏感度等存在显著差别”,基于硬件与软件体系上的技术储备,阿里云边缘云深度了解并精细化不同类型的客户业务场景,助力客户按需对接不同档次的边缘云服务,通过产品、技术、资源的深度交融,驱动引领泛滥行业的新价值开释,发明极致效力与极致体验。 开释边缘新算力,揭开数智新空间算力,是数字时代的新能源,乃至是文化规范的象征,独立自在的意义。 在算力世界里,《浪潮之巅》作者吴军曾提到,中国算力产业应该做的三件事:一是建设基础设施规模,二是晋升算力效率,三是在基础设施上提供足够的开发能力。“把算力正式用起来,要把这些事做完,算力才真正可能惠及到企业,惠及到集体。” “边缘”无疑是这算力幅员的一股重要能量。 机构预测,5G时代,80%的数据和计算将产生在边缘。“边缘云”犹如章鱼触角,凑近有数的数据源头,提供分布式计算。改革推动,意义不凡。 回看2019的边缘云“元年”至今,市场正处于启力初期,但在算力体系中,“边缘”已趋于成为新算力模型、概念、产品矩阵/服务体系中的必备一环,随着终端算力下沉、核心算力上移,云计算产品与服务的将来摸索方向,将会更加多样。 IDC此次演绎了中国边缘云以后笼罩的9大利用场景:视频渲染与解决、直播源站、云终端、游戏云、安防监控、智能工厂、智慧交通、智慧场馆、智慧批发。尽管场景略显碎片化,但其数字化价值已展露矛头。 同时,站在从生产互联网向产业互联网的转型驱动视角上,工业、农业、车联网等行业利用场景的数智降级倒退,更离不开边缘计算的能量,以关上更大的数字化空间。 再者,将来面对数字化空间的更高需要,在边缘侧实现数据生产、汇聚和剖析,也正在成为将来企业、用户的重要选项,进而对边缘侧算力、管控形式、连贯与协同体系产生新的需要。 阿里云边缘云打造了一朵“可近程管控、平安可信、规范易用的分布式云”,以后曾经在金融、广电、电力、交通、批发、教育、住建、家居等场景全面开展了利用翻新的深度摸索,孵化出云游戏、云化机顶盒、云联节点等多项产品,实现了商业化摸索的最佳实际。 不仅如此,作为国内最早定义和研发边缘云的厂商之一,阿里云边缘云早在2018年就联结中国电子标准化研究院,发表了业内首份《边缘云计算技术及标准化白皮书》,对边缘云的概念、架构和利用场景开展明确的定义,并透过对典型利用场景的钻研,前瞻布局技术与利用。 边缘云典型利用坐标图 作为一股云上新权势,边缘云是翻新的,其利用价值也同样须要与客户一起翻新发明。对此,阿里云保持“客户业务场景化”准则,联动泛滥行业搭档,进一步扩大云基础架构性能,为企业技术利用翻新提供广大的数智化土壤,激发产业新生机,驱动边缘云利用生态的丰沛凋敝。 IDC中国钻研经理魏云峰示意,“边缘云曾经切实为用户带来了诸多便当,为将来摸索更多边缘利用场景奠定了根底。通过服务商与客户共同努力,越来越多的客户正在构建核心与边缘协同的分布式IT架构。基于宽泛边缘节点资源,重构局部或全副IT性能,实现基于边缘的数据闭环,甚至在将来实现业务变革,所有正一步步成为事实。” 可预感,将来广大的数智化空间,将在“边缘”开释而来。

September 29, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:边缘计算在视频直播场景的应用与实践

9月24日,火山引擎开发者社区第九期 Meetup 圆满闭幕,来自腾讯云、七牛云、火山引擎的技术专家从抖音同款 RTC 能力、直播零碎架构、边缘计算服务、视频云存储等方面为大家具体介绍直播翻新玩法下的技术进化与实际。火山引擎边缘计算产品负责人沈建发分享了边缘计算在视频直播场景的利用以及最佳实际。本文依据演讲内容整顿。 视频直播的倒退演进 依据IDC调研,2021年下半年中国视频云市场规模达到50.4亿美元,IDC预测到2025年视频云市场规模将达到314亿美元。随着短视频平台、互动娱乐直播平台的疾速倒退,以及金融、医疗等行业客户的利用落地,视频云将来将保持高速增长。 同时,CNNIC第49次调查报告显示,网络视频用户达到9.75亿,占网民整体的94.5%,随着网络视频的用户规模不断扩大,基于短视频、“直播+”的数字生产场景在开释更大的社会价值。视频直播作为视频云的典型利用场景之一,也迎来了空前倒退。 从用户视角来看,随着视频直播观看习惯的造成、直播场景利用不断丰富,用户对直播一直提出更高要求,直播正在走向极致高清、极致交互、极致沉迷的演进趋势。 在画质上,用户对高清画质的要求越来越高,4K 800w分辨率的高清内容能为用户提供更好的视觉体验,同时也须要更弱小的边缘算力资源来实现高清分辨率的视频编解码和传输;在互动体验中,联麦、弹幕等逐步成为直播标配,须要保障端到端设施小于150ms的超低时延来保障实时交互体验;另外,随着AR/VR等新业务的倒退,沉迷式直播逐渐遍及,须要通过智能调度算力保障4K/8K分辨率实时渲染的沉迷式体验;综上,极致高清、极致交互、极致沉迷的体验需要对算力和时延提出了更高要求,而这背地离不开边缘计算全域分布式异构算力和智能调度的反对。 火山引擎边缘计算在视频直播场景的利用火山引擎边缘计算 在视频直播场景中,边缘计算作为视频直播业务的算力底座,为视频直播提供极致高清、实时交互、沉迷式体验。通过优质的边缘节点、全域分布式的网络带宽以及多种异构算力资源,提供更低时延的网络接入能力、更优化的网络带宽老本、丰盛的异构算力资源和智能调度,满足视频直播业务中直播特效、互动连麦等场景对渲染算力的需要,带来更极致的观看与互动体验。 讲到边缘计算,跟大家分享一下咱们对边缘计算的定义:咱们把用户到云核心之间所有的算力层都定义为边缘计算的领域,包含现场边缘、近场边缘、云边缘三层,笼罩1-40ms时延范畴,别离提供从用户现场到本地城市节点和区域核心汇聚节点等多种异构算力资源。同时,依据地理位置的散布,提供复线、多线等多种网络接入能力,确保用户就近接入,满足业务超低时延的算力调度和网络能力的需要。 基于不同边缘层,咱们还构建了新一代边缘计算云平台。边缘计算云平台整体采纳一横 N 纵的构造,一横是指基于边缘计算基础设施打造的云原生边缘平台,N 纵指具象化的服务能力,包含边缘计算节点、边缘容器、边缘函数等边缘计算资源服务,网络、平安、存储等边缘组件,为业务提供不同的场景化能力,如VPC、LB和防火墙,包含云盘、块存储等,如边缘渲染和边缘智能等边缘云应用服务,满足业务多种状态诉求。 目前在计算服务资源上咱们首推边缘计算节点服务,边缘计算节点是在边缘基础设施上基于边缘云原生操作系统打造的边缘计算节点服务,提供更低时延、更高性能、稳固牢靠的计算资源,实现业务利用更凑近用户的部署和服务,反对多种CPU、GPU等实例规格,满足视频直播、实时音视频、云游戏、AR/VR等不同场景需要,联合不同的组件能力,提供高效的网络接入和平安防护保障。以下将具体介绍火山引擎边缘计算的几个劣势个性。 全域节点笼罩 首先,资源方面,火山引擎边缘计算实现了全域节点笼罩。通过业余团队精选全国500+优质CPU/GPU节点,覆盖全国七大区,各省市大、小运营商,保障节点品质。同时在资源储备上有100T+全网资源储备,提供短缺带宽资源,极大升高核心压力,另外边缘计算反对1-40ms网络接入与算力服务,助力业务全局一致性体验,保障用户就近接入。同时边缘单实例网络PPS 800w+的超高性能保障网络高效散发和高可用。 高性能边缘实例 其次,高性能边缘实例。高性能边缘实例是一种基于VLAN平安隔离和SR-IOV技术的虚构根底计算资源,能帮忙晋升虚拟机性能,甚至靠近裸金属。高性能边缘实例应用VLAN虚构局域网进行租户间隔离,能防止ARP坑骗、播送风暴等平安危险,并且通过VF直通、定制 Kernel /KVM/ GuestOS 能无效帮忙业务升高虚拟化损耗,将损耗管制在5%以内,能无效反对自建直播、RTC等场景对高网络转发能力的需要。 高性能网络EVS 第三,在网络计划上,边缘计算采纳高性能边缘网络EVS 架构。基于高性能EVS实现的虚拟化网络,可能提供标准化的 VPC 网络,包含租户网络隔离、平安组、弹性公网 IP、精准限速等能力。目前,高性能边缘网络在数据面单核心转发能力 1.5Mpps,单虚拟机反对 800w pps。 智能资源调度 第四,调度策略。业务在引入边缘计算后,能够通过边缘计算实现更多节点的本地服务部署,为更好的满足业务需要,须要更加精准的调度,通过就近接入同城、同运营商边缘节点的调度策略,让用户能接入到最近、最适宜的本地服务。整个调度过程是在创立虚机的申请创立后,调度API将申请下发到调度队列,启动多集群调度器,而后将下发负载发送到云边通道,由云边通道将调度后果下发到集群。集群在收到调度后果后筹备资源,落地整体的调度策略,最终实现实时、智能调度。 视频直播利用实际网络直播 首先,在网络直播场景,在主播直播推流时,边缘计算能够反对就近推流,实现直播流的散发和就近拜访,确保直播低时延,同时升高核心带宽压力。另外,边缘节点反对高并发,实现实时弹幕的边缘散发,凑近观众侧的边缘计算节点能够高效拉流,晋升主播、观众双向的直播体验。 基于高质量的画面诉求,低时延的转码也是直播场景的关键因素,丰盛和高性能边缘算力可能满足直播中的多种算力资源需要。VF直通能够缩小虚拟化对网卡转发能力的损耗,IPv4/ IPv6 双栈、负载平衡、镜像预热等能满足直播业务所需的次要性能和疾速全域部署的能力,为用户提供高清的直播互动和晦涩的观看体验。 互动直播 其次,在互动直播场景中。随着视频会议、在线教育等场景的遍及,其对端到端之间互动需要越来越高。实时音视频能够借助边缘节点提供就近接入,保障节点间低时延互联互通,提供高速稳固的优质通信链路。边缘算力的弹性扩容能力能保障当业务量增长时,视频会议中的长会话的通信品质。 边缘计算GPU实例能够满足实时音视频中的渲染需要,高性能负载平衡能够反对实时音视频在边缘节点内东西向转发。另外多线节点和IPv4/ IPv6 双栈等也为实时音视频提供残缺的能力保障,满足多人连麦、多人视频会议的低时延场景。 实时渲染 第三,异构算力实时渲染。实时渲染宽泛的利用于直播特效、虚构穿戴、数字人、人脸特效等业务畛域,业务模型是基于物理世界人们的动作、表情、姿势叠加或转化成虚构形象。通过视频终端采集和动作设施捕获等,在保障交互实时性的同时,采纳 RTC 传输至最近的边缘计算节点。联合边缘算力实时渲染,将渲染后的视频图像散发到用户终端上显示。在实时渲染场景中,边缘计算提供了高性能、低时延、标准化的分布式计算服务,基于最靠近用户的地理位置实现实时渲染引擎的高效反馈,保障用户高质量的实时观看与交互体验。 总结与瞻望 通过长期的实际打磨,火山引擎边缘计算积淀了以下几项外围劣势: 首先,节点丰盛:基于覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,提供更低时延、更高性能、稳固牢靠的计算资源,实现业务利用更凑近用户侧的部署和服务;同时,边缘计算节点还具备超大规模分布式算力单元,可能提供复线、多线、等多种网络状态,满足不同场景的业务诉求。其次,性能齐备:反对高性能网络 EVS 实现如 VPC 公有网络、弹性公网IP、高性能负载平衡、防火墙、IPv4/IPv6 双栈等多种个性,提供开关自定义限速、高性能边缘实例等满足业务的按需、弹性应用体验。另外,边缘计算节点的一键开明、镜像预热、自定义云报警、一键散发等个性性能,有助于帮忙业务缩小部署和运维老本。第三,极致性能:在硬件上,边缘计算节点优选新一代至强系列铂金处理器,100G/25G智能网卡,提供高效计算和网络转化能力;同时采纳 SPDK 技术优化磁盘IO,并提供NVMe SSD 高效云盘和本地盘;边缘计算团队自研的高性能网络套件,目前也已实现边缘单实例 PPS 超 800W 的优异性能。最初,优质服务:在服务上,火山引擎边缘计算撑持了2021央视春晚抖音红包/818抖音新潮好物节等流量洪峰场景,积淀了大型流量业务保障体系。通过这类大规模、海量业务的流量考验,造成了欠缺的监控、运维和服务体系,为业务保驾护航。 ...

September 28, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:基于边缘云业务场景深析阿里云的前端智能化实践

“前端智能化”存在的价值和意义,被一直拷问。  一部分人对“前端智能化”持拥抱态度,认为这是前端畛域的一种革命性技术。  另一部分人则认为“前端智能化”可行性范畴无限,大多是一些Demo性产品,对是否真正利用到业务生产持狐疑态度。  其最终目标还是要将产品和技术能力融入业务体系,开释技术红利,驱动业务增长。  本文将联合阿里云的业务场景,剖析在中后盾畛域中,“前端智能化”如何升高开发成本,晋升研发效力,从而发明更深远的业务价值。 01 让「前端智能化」真的运行起来什么是前端智能化? 和垂直的“端智能”方向不同,前端智能化关注的畛域更偏差于生产效率的晋升。如果更精确的形容,“前端智能化”应该是“前端开发智能化”。 通过AI 与前端业务深刻联合,基于AI能力提供的丰盛预测、举荐信息,联合研发逻辑积攒,打造更加人性化、智能化的前端代码。 当然,并不是机器能生成100%的代码去代替前端开发,出发点是让机器能自动化、智能化,为前端人员缩小开发工作量,代替实现可形象、可复用、UI编排、国际化等低成本、较为繁琐的工作,最初产出一份能够二次开发、可保护、高质量的源码Procode。 每一套技术计划背地,必然有残缺的理论体系和运作机制。 Dumbo平台 能力阿里云在怎么的业务和技术背景下做边缘云 “前端智能化”? 从业务增长上来讲:因为云计算业务整合及调整,减少了大量的控制台、中后盾管控等B端业务,在人力根本不变的状况下,团队如何疾速撑持起这部分业务? 从业务个性上来讲:次要以ToB端、中后盾为主, 重管控crud、UI编排较对立、研发逻辑类似等,云控制台产品的国际化等个性。 前端业务侧基于以上个性积淀了前端技术框架,研发模式是基于组件化、场景化、模块化的计划。 通过这类研发计划,不仅能实现技术老本升高,组件化开发、最佳实际地积攒等,还能通过对立的视觉标准规范,缩小视觉沟通老本和沟通老本, 从而大大提高开发效率。 尽管,基于这种形式的研发计划能带来极大的提效,但在开发过程中也存在一些组件编排简单、代码反复率高、大量无关外围业务逻辑开发的工作。 因而,咱们思考如何基于现有研发计划,带来进一步提效? 首先,明确前端的研发老本。次要包含:UI 组件编排、业务逻辑(交互与数据)、文案国际化、工程链路、沟通老本(设计、后端、产品)等。 其次,站在伟人的肩膀上看问题。团队调研了一些现有的提效计划,次要包含:基于可视化搭建平台、基于可视化物料源码开发站、基于AI能力的效力晋升平台等。 在此基础上,联合本身业务场景、现有研发计划、开发模式、学习老本等综合因素思考,决定打造一个“智能化”的面向阿里云控制台、中后盾源码开发平台。 02 Dumbo的智能化:“智能辨认”Dumbo「智能化」是一个利用图像识别算法,一键生成前端代码的智能解决方案。目前曾经落地于多个阿里云控制台及中后盾我的项目。 Dumbo的根本链路通过对标准化样本进行生成,基于样本来进行模型训练。用户只有输出图片,通过训练的模型就能辨认及最终产出前端所需代码。 智能化的外围之一是“智能辨认”,次要蕴含:指标检测算法、样本生成、模型训练及辨认。 指标检测算法即输出一张图片,输入图片中感兴趣物体的坐标信息。经典的指标检测算法有两种,one-stage与two-stage。one-stage算法即只对图片解决一次,它的速度通常优于two-stage算法,代表算法有yolo系列。 而two-stage算法会对图片解决两次,先找到可能存在指标的区域,再对该区域做一次预测。这类算法速度较慢但准确率更好,代表算法有Faster R-CNN。 次要应用的指标检测算法是SSD300。SSD300是2016年提出的一种指标检测算法,它是一种one-stage算法,同时排汇了yolo和Faster R-CNN的长处,兼具速度和准确率。尽管在最新的指标检测算法排名中,SSD已不再具备劣势。 “ 在前端场景的指标检测中,组件并没有简单的特色状态,算法不是最重要的因素,样本集和超参数的设置往往比算法自身更重要。”SSD算法在准确率和速度上都较YOLO有较大晋升,SSD算法在通过一次VGG-16转换后,失去一个38 38 512的特色图,之后的每一次卷积运算的同时都会输入一次预测后果。 这么做能够兼顾大指标和小指标的检测,感触野小的feature map检测小指标,感触野大的feature map检测大指标。SSD同时引入了Faster RCNN中的Anchor,提出了类似的Prior box概念,在对样本做标记时,也是基于Prior box的偏移来做的。 在每一个不同尺寸的feature map中,都事后设置好了多个Prior box,这些先验框可通过人为规定或统计学办法计算失去。 在对指标做标记时,SSD要求找到与待检测指标实在框交并比最大的先验框,由它负责预测该指标,标记的数据为两个框之间差值。预测的时候也是同理,因而,在SSD中,会多出一步转换的过程,用来还原实在框的地位信息。 Dumbo把该套指标检测算法通过PAI深度学习训练来训练模型,并部署在PAI上的在线模型服务(ESA),通过函数计算来实现服务调用,实现了一套模型训练服务。 样本生成指标检测的模型训练,样本集尤为重要。对于现有场景而言,样本集就是各种各样的控制台页面截图。 想要辨认的组件,须要在图片中标注进去,标注格局有多种,常见的格局有xml、json、csv等。依据SSD算法须要的规范细节,采纳了xml格局对组件进行标注。以Button为例,标注信息包含组件的左上角顶点坐标、组件的长度和宽度。 不同的指标检测算法须要的数据可能不同,有的须要组件中心点的坐标数据,有的则须要组件占图片的比例数据。这些数据都能够通过计算互相转换,实质并没有发生变化。 将图片中所有组件都标注实现后,失去了一对样本图片与标注文件的汇合,大量这样的汇合便形成了样本集。 仅应用实在控制台页面截图是远远不够的,并且手动标注费时又容易出错。对此别离应用了fusion构建了动静样本数据集。fusion格调样本次要以阿里云控制台规范为主,用于训练阿里云控制台场景模型。 下图是应用fusion构建的一个随机控制台页面,目前,各类型的组件散布算法采纳的是围绕视觉标准为均值的正态分布,这么做能够在大量样本条件下训练出体现更好的模型。后续将应用更加平均的散布算法革新样本集,因为在前端畛域的指标检测中,并不适宜齐全均匀分布的布局算法。 举个例子,PageHeader组件,地位信息是其本身的一项特色,如果在页面底部呈现了一个和PageHeader截然不同的组件,也不应该将其标注为PageHeader。 组件外部属性的随机化,也要遵循一些束缚,比方Select组件,边框、右侧的arrow-down Icon是其次要特色,在应用代码生成时,最好不要疏忽它们。圆角、边框色彩等则不是次要特色,能够尽量随机化,让训练出的模型更具鲁棒性。 一个值得思考的特色是placeholder,“请抉择xxx”,这里的“请抉择”实际上也是一项重要的特色,思考一下,如果一个组件,除了右侧没有arrow-down图标,其余特色和Select组件统一,那么,应该将其判断为Select还是Input? 总结起来,训练模型的过程,其实是让模型开掘到组件的残缺特色信息,并依据各项特色的重要水平做权重优化的过程。有了样本图片,还须要标注信息。在Dumbo中,应用js办法获取了每个组件的地位和长宽数据,在通过puppeteer截图的过程中,主动导出标注文件。 基于以上阐明,产出样本生成服务如下: 模型训练及辨认Dumbo提供了整套的模型训练服务,能够不便的将曾经生成好的样本文件进行模型训练,这块基于PAI的能力,把整个模型训练链路集成到我的项目中,下图为模型训练的整体链路。 ...

September 27, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:中国信通院沙龙|火山引擎边缘云助力业务体验创新

聚焦边缘计算产业现状,探讨边缘计算产业与技术倒退。8月17日,由中国信息通信研究院联结算网交融产业及规范推动委员会(CCSA TC621)独特主办,工业和信息化部智能终端软件协同攻关核心协办的“边缘计算技术沙龙”在线召开。会上来自火山引擎及国网信通、中能交融、天翼云、微软、亚信科技的多位技术专家分享了对边缘计算的思考与实际,并正式公布了 EC Ready 1.0 首批次评测后果。 在此次沙龙中,火山引擎边缘云高级产品总监沈建发分享了火山引擎边缘云助力业务体验翻新的产品计划与行业利用案例,同时火山引擎被正式授予中国信通院“EC Ready 1.0 证书”。 火山引擎边缘云是以云计算根底技术和边缘异构算力联合网络为根底,构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务,造成了以边缘地位的计算、网络、存储、平安、智能为外围能力的新一代分布式云计算解决方案,通过百T带宽、百万vCPU和新一代高性能硬件,打造大规模云网资源池,实现笼罩云边端5-40ms的残缺网络接入和数据卸载能力。 在整体架构上,火山引擎边缘云以边缘计算云平台为算力底座,基于自研的边缘云原生操作系统,实现如云网协同、云边协同、多云协同和边边协同等能力,同时对外提供计算、减速、利用三种服务类型,助力业务体验翻新。 在计算层,边缘云提供包含边缘计算节点、边缘容器、边缘函数等更低时延、更高性能、稳固牢靠的计算资源,满足用户多种异构算力就近部署的需要,保障用户云边端一致性体验。在减速层,边缘云提供包含内容散发网络、全站减速、寰球减速等多种减速能力,助力业务高效连贯,实现极速的内容散发与减速体验。在应用层,边缘云提供边缘渲染、边缘智能、边缘平安三大应用服务体系,其中边缘渲染服务反对实时渲染和离线渲染能力,帮忙业务提供更多翻新玩法,打造极致实时交互体验。目前,火山引擎边缘云已对外开放边缘计算节点、边缘渲染农场、内容散发网络、全站减速四大外围产品,并在泛互联网、汽车、媒体、游戏、金融、电商、教育等行业积攒了大量客户案例。将来,火山引擎边缘云将持续在边缘计算畛域深刻拓展,摸索更多行业场景,为客户业务与体验翻新提供新动力。

September 27, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:火山引擎CDN的技术演进与未来

近期,由边缘计算社区举办的寰球边缘计算大会·深圳站胜利召开,火山引擎边缘云CDN技术总监苏宗磊应邀出席,并发表了《火山引擎CDN的演进与将来》的主题演讲,介绍了火山引擎CDN的诞生背景、技术架构,以及火山引擎CDN如何助力企业增长与翻新。 01 火山引擎CDN的倒退演进CDN 行业从1998年诞生,至今曾经倒退了20多年,经验了晚期的安稳倒退,在2014和2017年别离迎来了视频与短视频的暴发,云CDN厂商抓住机会疾速倒退,同时涌现出创新性CDN厂商,造成百家争鸣场面。与此同时,字节跳动开始大量采买CDN资源,并在2018年开始构建交融CDN平台,对CDN供应商进行标准化治理。 随着业务规模的爆发式倒退,字节跳动带宽需要增长到几百T的规模,接入了泛滥CDN供应商,治理复杂度越来越高,老本和品质问题凸显。字节跳动通过自建CDN驱动各家造成统一标准。在2020年底,自建CDN曾经成为抖音外围CDN供应商之一,具备CDN根底能力,随着火山引擎品牌公布,火山引擎CDN也于2021年正式对外提供规范CDN商业化服务。 目前,火山引擎CDN作为火山引擎平台内根底服务产品的先行者之一,曾经在抖音、西瓜视频、今日头条、飞书和巨量引擎进行了大规模场景和多年实际打磨,将字节跳动海量流量场景下所积攒的技术劣势内化到产品中,打造新一代场景化,具备高度扩展性的新一代智能CDN产品, 赋能不同类型用户内容散发与边缘场景需要,撑持用户业务多元、高速增长。 02 火山引擎CDN助力企业持续增长和翻新CDN整体技术架构 火山引擎CDN通过多年的演进,曾经逐渐造成了一套齐备且具备规模商业化能力的零碎,包含寰球边缘减速网络资源池和区域核心等基础设施,以及智能调度、缓存零碎和经营撑持零碎**。火山引擎CDN集成了在抖音大规模利用点播、图像和对象存储等能力,同时也集成了平安和serverless等能力。 资源规模: 在国内资源方面,火山引擎CDN领有100T+ 的带宽储备,运营商笼罩电信、联通、挪动、广电、长宽、华数、宽频等。同时为了满足团体出海业务的倒退,也搭建了火山引擎CDN国际版,目前海内节点40+,储备带宽5T+ 。缓存零碎: 自研新一代软硬件缓存架构,单机性能反对超3 万QPS,反对下载带宽超过 60 Gbps。调度零碎: 目前火山引擎CDN领有齐全智能化的调度零碎,作为资源池化引擎,治理流量、资源和算力。协定优化: 火山引擎CDN自研TCP协定(TTCP)和QUIC协定(TTQUIC) ,TTCP具备内核插件化的能力,曾经在全网装置,同时做了平台管理系统,用于管控和数据采集,一直自我优化零碎。品质稳固、安全可靠、提供全球化能力 火山引擎 CDN 笼罩了寰球次要运营商线路边缘网络节点,依靠边缘云原生操作系统,在网络边缘无缝实现云原生内容散发、算力散发和平安防护的产品深度交融, 为客户提供亿级 QPS 用户申请内容散发、SSL 算力卸载和网络安全防护一体化解决方案。 同时,火山引擎CDN具备如下劣势: 品质稳固: 火山引擎 CDN 在寰球运营商边缘节点网络资源根底上,联合自研的传输优化、智能缓存、精准调度、动静路由等能力,为企业客户提供高稳固、高平安、高质量的一站式内容散发服务;同时依靠业余的服务团队,为企业业务保驾护航。安全可靠: 客户数字化业务面对简单的网络安全危险,火山引擎 CDN 在网络边缘建设了平面的平安防护体系。全链路 SSL 加密保障用户拜访链路的数据安全;内容平安保障客户数字化内容的平安合规;边缘云原生 DDoS 防护、WAF、Bot Management 实现了从网络层到应用层的平安防护。全球化能力: 火山引擎 CDN 笼罩了寰球宽泛的运营商网络,提供了广覆盖、低提早、高质量的内容散发网络服务,助力电商、游戏、娱乐视频等企业客户业务走向全球化。同时,在内容网络散发和平安服务根底上,服务于动动态混合内容的全站减速也曾经正式全面上线凋谢;边缘函数、数据分析等边缘服务,火山引擎也在陆续向客户凋谢。以后CDN行业曾经进入到常态化发展阶段,面向未来,火山引擎CDN仍会保持本身倒退路线,继续扩充商业化规模、加大与外部业务复用、继续降低成本,同时增强与运营商单干、拓展全球化能力,并从技术上建设寰球网络基础设施能力。 咱们置信,在飞速改革的外部环境下,高速的增长能力让企业立足于竞争。从2021央视春晚抖音红包,到2022虎年春晚直播与京东红包,火山引擎CDN期待与更多企业客户单干,为大家提供品质稳固、安全可靠的服务,一起见证前沿技术赋能的商业奇观!

September 27, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:边缘计算时代以来如何用好异构计算

从云而上,以边缘为终。计算反对的层面上云计算、雾计算、边缘计算等相继而起,从场景层面上,智能家居、工业制作、交通政务、环境勘测等各自芳香。咱们能看到的算力状态已开始百花争艳,而在咱们看不到的中央,仍然有着旺盛的算力需要。随着“十四五”打算的一直落地,放慢数字化倒退,大力发展数字经济,打造具备国内竞争力的数字产业集群,全面实施智能制作行动计划,业已成为我国以后倒退的重点之一。而企业想要从中怀才不遇,如何冲破算力的迷局,找到更加高效的算力状态,就变得至关重要。据英特尔预测,寰球的算力需要预计到 2025 年将晋升 1000 倍。那么算力需要如此旺盛,哪里能力失去这样的算力呢?算力的状态如此丰盛,最终的答案到底是什么?是 CPU?GPU?ASIC?还是 FPGA?近年来,咱们看到了一个更加牢靠的答案,那就是:“我全都要。”异构计算:不仅仅是多面手“我全都要”并非一种贪婪,而是一种趋势。数字化建设的本源在数据,也在智能。而各行业日趋简单的大数据和 AI 应用环境下,算力需要爆发式增长,这不仅是量在减少,状态也在变动。然而,作为一家企业,算力与架构及零碎的绑定关系使得他们不可能频繁更换底层,因而,当算力的供应增长无奈跟上算力需要的脚步,多元化算力的概念就被人开始提起。异构计算是多元算力的典型。逾越标量(CPU)、矢量(GPU)、矩阵(ASIC)、空间(FPGA)的异构计算,现在曾经成为企业推动 IT 基础设施重构的重要力量。其可能将不同架构的运算单元整合到一起进行并行计算,以最适宜的专用硬件去做最适宜的事如密集计算或外设治理等,从而达到性能和老本的最优化。因而很多企业开始尝试应用异构计算来化解算力瓶颈,开掘和实现算力增长。多元算力的利用场景正在变得越发宽泛,以快手为例,其在内容生产、内容了解、内容散发、内容生产等过程中都多元算力有着大量需要。尤其是在举荐零碎方面,快手采纳了计算与存储拆散的架构模式,举荐零碎中的存储型服务次要是用来存储和实时更新上亿规模的用户画像、数十亿规模的短视频特色、以及千亿规模的排序模型参数。其中参数服务器是一个容量和带宽受限的零碎,须要撑持每秒数亿次的KV申请;参数服务器的KV申请也高达每秒数亿次,大规模查表会耗费大量 CPU 资源,成为其性能的次要瓶颈。异构计算正是快手与英特尔联手给出的答案,通过将负载卸载到专门优化的芯片上,将有助于打消性能瓶颈,在吞吐量与延时方面实现显著改善。快手LaoFe NDP 异构计算架构快手可提供异构减速选项的 LaoFe NDP 架构在计算层采纳英特尔 CPU、FPGA、PMEM 等器件,实现了基于 LaoFeNDP 架构的 FPGA based KVS 实际落地,进一步晋升快手在举荐、搜寻、广告、风控等各种场景的利用性能。同时,其通过计算体系结构翻新、软硬一体化、畛域专用加速器设计,通过网络存、存储、计算三重减速来提供低提早、高并发、高吞吐、低总体领有老本(TCO)的根底资源。三重减速,正是异构计算独有的魅力所在。快手LaoFe NDP 架构图●网络方面,LaoFe NDP 架构将 CPU 收发网络数据操作,卸载到 FPGA 上。Client 发送的申请包间接发送给 FPGA。相比 gRPC 基于 TCP/IP,性能过于简单,性能和延时计划无奈保障。而应用基于 FPGA 实现了一套 SD-RDMA 协定,通过应用层增加字段的形式,保障了相似 gRPC 的可靠性传输,这大大降低了申请时延。●存储方面,LaoFe NDP 架构将 CPU 存储操作也卸载到 FPGA 上。为了能够最大水平施展 FPGA 的能力,快手基于通用 KV 存储场景定制了一套易于 FPGA 拜访的 KV(Key-Value)引擎。同时,其反对 SSD/英特尔® 傲腾™ 长久内存/DRAM 内存、基于 hash 的 Key-Value 存储引擎,可能无效减速存储性能。通过实战测验,应用 KV 查表的吞吐相比 CPU 计划晋升了足足 5 倍以上。●计算方面,LaoFe NDP 架构通过 DSA 的形式将计算操作卸载到 FPGA 上,实现了一个畛域专用处理器。畛域专用处理器是一类针对特定畛域量身定制的处理器。它针对特定畛域可编程,同时在特定畛域问题解决上能带来显著的性能和效率的晋升。再加上英特尔® 至强® 可扩大处理器、英特尔® FPGA 等设施,能够帮忙快手将 LaoFe NDP 架构劣势施展到极致。网络、存储、计算减速后示意图异构计算背地,一场性能的变局事实上,异构计算并非新的概念,其早在上世纪 80 年代中期就曾经被踢出,过后便被认为有着计算能力强、可扩展性好、资源利用率低等特点。然而,为什么异构计算时至今日,才再次施展出巨大作用呢?咱们晓得技术是倒退的,很多在以往无奈实现的构思,可能在若干年后发光发热。就比方 1956 年提出的人工智能技术,在半个世纪后才发展壮大并成为了社会生存必不可缺的一部分。撑持起其变动的一方面是数据处理技术的成熟,另一方面就是算力本身的倒退。异构计算也是如此,英特尔在其倒退的过程中起到的关键作用。在快手的 LaoFe NDP 架构中,英特尔® Stratix® 10 FPGA 体现非常出众。全新的英特尔 Hyperflex™ FPGA 架构相比前一代时钟频率进步了 2 倍,功耗升高了 70%。此外,更快的时钟频率减小了总线宽度和常识产(IP)的规模,开释了更多分 FPGA 资源,以增加更弱小的性能。同时它采纳了超感知设计工具,缩小了布线拥塞和设计迭代,进步了设计工作的效率。一只蝴蝶都可能引发一场风暴,更何况是产品效力的全面晋升。当英特尔® Stratix® 10 FPGA 在 LaoFe NDP 每个环节中频繁呈现,其带来的影响是微小的。 ...

September 23, 2022 · 2 min · jiezi

关于边缘计算:从静态动态到全站看阿里云全站加速的技术演进

所谓的抄近道,走的人多了,也就堵了。网络高速路亦是如此。作者|原丘编辑|IMMENSE 01 源起:“减速”的经典架构CDN 并不是互联网诞生之初就存在的。 当没有 CDN 减速时,大量的用户申请须要穿梭互联网骨干网能力取得源站的内容。 上世纪80年代,互联网技术开始民用,人们次要通过拨号来拜访网络,因为用户少、带宽小,并没有对骨干网和服务器带来压力。 随着互联网高速倒退,应用互联网的用户数量呈现井喷式增长,加之宽带接入网的呈现,内容源服务器和骨干网络的压力越来越大。 因为网络距离远以及骨干网的网络拥塞问题,端到端的申请时延会十分长,无奈及时响应用户的拜访需要,这会重大影响用户体验。 在晚期CDN架构设计中,外围的指标,是通过内容的散发来实现"减速",实质逻辑就是将文件从源站“搬”到离用户近的中央,缩短内容传输的物理间隔来实现所谓的"减速"成果。 那么基于这个前提和背景,技术上的重点,就是怎么让尽可能少的流量穿过边缘集群回到源站,即尽可能的进步内容的命中率。 事实上,业界的厂商根本也都是在这个方面注入了最多的技术投入,尽量将拜访终结在边缘,其次在上游减少缓存层(很多厂商叫做两头源),来"拦挡"回源流量。 所以,经典的CDN动态减速,节点架构依照分层的设计就牵强附会了,即从边缘->一级父层->...->N级父->源站。 应用 CDN 之后,因为大量申请在边缘就能够找到其所需的内容,因而穿梭互联网骨干网的流量大幅缩小。 这样,既无效加重了骨干网的流量压力,也节俭了SP(Service Provider,服务提供商)的带宽老本,促成了互联网业务的疾速倒退。 02 有余:动静场景下的失控然而,在局部场景下,CDN经典技术架构并不是万能的。 以电商、社交互动媒体、博客为代表的互联网业务,存在大量不能缓存、须要实时回源的动静内容减速场景。 比方:电商平台波及了用户注册、登录、在线领取、秒杀等须要动静减速的场景。 从流量上来说,一个域名全网的流量,随着层级的深刻,流量逐级缩小,最终从几个节点回到源站,面对一些内容热度比拟高的状况,回源量会更少。 从宏观来讲,个别的逻辑是把内容送到离客户最近的边缘节点。那么,对于后续的父层节点来说(Parent Node),仍然遵循同样的逻辑,即:一级父离edge尽量近,二级父离一级父尽量近。 最终出现的状态就是CDN的节点集中在离客户端比拟近的中央。 基于此,会呈现一种不可避免的状况,文件没有在CDN的网内节点命中,必须要回源,这就会经验一个比拟长的非CDN可控的公网链路回源。 从品质的角度来看,回源引起的品质劣化对整体域名品质的影响权重不肯定很高。 举个直观的例子,如果客户域名的CDN命中率是95%,即回源流量占比仅为5%,那么即便这部分流量呈现响应工夫异样,那么整体也只影响5%左右流量。 基于下面的论证,如果是一个须要100%回源的流量,比方登录,提交表单,举荐列表,领取等场景下的流量。当把流量切到CDN动态减速平台,那么面对节点高度集中在边缘,通过一个长距离不可控的公网链路回源,整体的品质将很容易失控。 03 思考:动静减速的外围对于纯动静的流量,外围的问题比拟明确: 当客户流量接入到CDN边缘节点之后,须要逾越一个很长的物理间隔将申请送到客户源站,CDN怎么承诺提供一个低提早,高稳固的服务质量,就是一个外围的课题。 从边缘的接入角度来看,用户的动静流量根本都是https接入,那么基于CDN宽泛散布的边缘节点来说,能够将客户端拜访的TCP握手和SSL握手,卸载到CDN边缘节点,从而让原本须要长距离跟源站进行屡次握手交互的操作,失去了极大的性能改善。 从节点内的传输的角度来看,要想做到最优的提早,就须要利用最短最优的链路,同时在这个链路上配合最高效的传输。 “ 所谓“修好路,跑好车”,这两项能力必须同时满足,能力施展最优的减速成果。”再好的链路,如果两头传输随同额定的交互开销,例如过多的tcp握手,ssl握手等,也很难接受住负向影响。 咱们把这两项能力称为“选路能力”和“传输能力”,核心技术点就是:传输优化与动静选路。 04 “修好路”:核心技术之传输优化对于低提早来说,动静流量往往都是小文件内容为主,即一次网络交互就实现,所以传统的CDN基于大文件下载的TCP优化,难以施展很大的作用。 其根本原因在于: 目前TCP优化少数都是基于多包的统计和测量等形式,来探测网络的最小提早和最大窗口等维度的数据,来调整收发包数量和频率。那么一次网络交互的场景(典型的动静业务场景,例如弹幕、交易领取、登录等),就显著不实用。 所以对于动静流量的减速,首包(根本就等于响应工夫)就是一个外围指标。不像大文件场景,因为下载时长可能很多都是秒级以上,首包的多少,占比总的实现工夫比例不是很高。 对于动静流量,首包根本就是全副。它的工夫量级简直等于一次tcp握手的工夫,那么在传输过程中有额定的长链路握手开销,由此带来的影响是微小的。 对于动静流量两项外围能力中的“传输能力”,外围其实是0rtt能力,所谓的0rtt指的是,CDN节点内除了必须产生的一次传输有效载荷行为外,不会呈现网络上的额定往返(即所谓“0”)。 在这项能力方面,阿里云的全站减速,通过多年的打磨,构建了一个用户态的利用网络,让CDN边缘和源站之间得以实现运行时零握手开销的传输管道。 05 “跑好车”:核心技术之动静选路对于选路零碎,基于阿里云全站减速DCDN多年的业务教训和演进,在此文次要抛出一些观点,来供读者进一步的思考。 后面谈到,在CDN的默认架构下,回源波及很长的公网链路,这段链路可能要逾越不通的省份,国家,甚至大洲,又或者是须要穿过不同品种的运营商网络。 而在广域网的路由中,有很多简单的地区和商业下面的定制策略,绕路之类的状况是经常出现的。 一种卓有成效的计划就是基于CDN宽泛散布的节点,通过节点间的探测,配合CDN节点与各运营商的宽泛连通性,结构“门路切割”来尽量躲避穿梭长链路可能存在的问题。 所谓的“门路切割”就是构建多段TCP来疏导数据,在路由层面尽量依照预期的链路来走。 对于选路来说,区别于通用的三层路由选路。 因为动静业务流量是一种具体的场景,在选路时会额定的关注节点间。节点到用户源站层面上,业务特色、HTTP和HTTPS流量特色、TCP和UDP差别、长连贯和短连贯等方面,对于业务流量会有一些奥妙的影响。 所以,对于网络(如下图)的最优门路计算,相干的算法能够参考的较多。 “最优路经计算,其外围的问题,在于如何构图,即图的边到底,通过哪些维度来度量与归一化,是十分重要的课题。” 除了构图中对于“边”的度量和定义,还要关注“节点”的维度。学术界的经典最优选路的算法,并不思考链路或者节点容量的问题。 那么,如果依照最优门路相干算法的运行后果,会导致流量汇聚到某条链路或者节点,产生反向作用,导致链路品质上的劣化。 一个形象的比喻就是:所谓的抄近道,走的人多了,也就堵了。 传统的经典算法,一旦波及到链路容量限度,就不能失常运行,须要有新的模型来解决这类问题。 ...

September 14, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云的终端云化实践基于ENS进行边缘架构构建

终端无休止的更新迭代,是软件对计算资源的需要激增。作者|王广芳编辑|IMMENSE 终端云化:突破硬件的枷锁近几年,“终端云化”技术开始规模化落地,其核心思想是“计算卸载”,行将智能终端的计算工作卸载到边缘云虚构终端解决,解决终端设备在算力和存储等方面的有余。 比方最近火爆的云游戏,使得在低配的手机、PC 端甚至智能电视上玩大型高画质游戏成为可能。 为了更好的了解终端云化的劣势和特点,上面将以阿里云视图计算产品 VEC(Visual Edge Computing)为例进行阐明。 视图计算 VEC 重点服务的是视频图像设施(生产电子、摄像头、车载终端等)上云场景,通过设施终端的标准协议接入,提供设施治理、视图解决、视图存储等服务。 “终端云化”技术突破了硬件的枷锁,其劣势可总结为以下两点: 一是性能演进与终端设备解耦。性能和性能的演进不再依赖终端设备的配置和降级,面对各种周期长、一致性差、兼容性等问题,只须要云端服务对立降级即可。 比方:VEC 服务的一般摄像头须要减少 AI 辨认性能,不需破费巨资更换高价的智能摄像头,只需将接入到云端的视频流对接 AI 辨认服务,简略配置参数即可。 二是高效的规模化治理。 当终端设备规模达到肯定规模后,终端自身的治理以及终端上生产数据的治理就是一个很大的挑战了,尤其是 VEC 服务的视图类设施,会产生大量的视频或图片数据,在云端基于平台进行设施治理、流解决、流存储的能力是设施端无奈企及的。 视图计算 VEC 作为终端云化的典型场景,重点构建了视图设施一键上云标准化协定、截图/录制/转码/混流等流媒体解决、视图 AI、视图存储等核心技术能力,但最外围的竞争力来自基于边缘云打造的架构劣势。 “终端云化”为何依赖边缘云?边缘云节点无处不在,离用户更近、数据处理延时低,可带来更好的体验。 边缘云能为”终端云化“带来什么? 依然拿视图计算 VEC 来进行阐明,惯例的 VEC 零碎设计能够是齐全的核心架构,构建起来比较简单,如下图所示。 能够看到,VEC 零碎利用对立部署在一个 Region,面向全网所有的视图设施提供 GB 协定和自研协定的接入服务,并反对接入设施以 RTP 或 RTMP 协定推流,进行切片录制、截图、转码、AI 剖析、存储、实时播放、录像回看等服务。 然而 VEC 产品服务了海量的视图设施,视图流数据须要继续上传到平台进行解决,如果全副数据都到核心对立解决,老本是十分高的。 这类比拟典型的终端云化大流量场景,如果可能将流量收敛到边缘进行解决,将明显降低流量老本,晋升产品的竞争力。 同时,如果全网设施对立推流到核心,并不能确保所有设施推流的低延时体验,边缘就近接流是十分有必要的。 此时,边缘架构的两大劣势就显现出来了。 一是就近接入,接流网关能够基于边缘节点进行宽泛笼罩,反对设施的就近低延时接入; 二是更低成本,设施的视图流数据能够在边缘实现解决和存储,优化流量和存储老本。 残缺的边缘架构零碎是如何构建的?接下来,如何设计业务零碎的边缘架构? 核心架构与边缘架构的次要差别是,从“核心-终端”两层架构到“核心-边缘-终端”三层架构的演进。边缘云作为中间层,整体思路上将重点思考终端能力的上移和核心能力的下沉。 终端能力上移能够升高终端硬件要求以及软件复杂度,对于海量终端的场景,在终端老本优化和易运维方面会有显著收益,这也是 VEC 在视图设施上云场景提供的价值逻辑。 核心能力下沉则次要评估业务零碎中边缘和核心有老本差别的模块,比方 VEC 的视图流在边缘接入后能够在边缘实现解决和存储,后续的视图数据读取也能够间接从边缘拜访,这样就大幅收敛了边缘回到核心的流量,带宽老本失去优化。 对 VEC 零碎核心模块和边缘模块的评估,能够提炼为以下几类状况: 全局对立管控类的模块须要部署在核心,比方设施治理、权限治理等;核心和边缘部署差别不显著,可依据场景灵便抉择,或者优先核心部署,运维绝对更简略,比方信令网关等;针对边缘下沉场景须要在核心减少一些模块,比方节点治理、针对边缘多节点的调度等;服务型模块(视图流解决和存储相干模块)尽量下沉边缘,通过调度进行区域分布式服务,比方接流网关、流解决、视图存储等。最终的 VEC 边缘架构如下图所示。 其中 ENS 是阿里云的边缘云产品-边缘节点服务(Edge Node Service),提供了虚机、容器等多种状态实例,块存储、对象存储等多种存储服务,以及 LB、NAT 等多种网络组件,在全国实现重点城市的全域笼罩。 ...

September 8, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:火山引擎入选中国信通院可信边缘计算推进计划首批成员单位

近期,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联结主办的“2022数字化转型倒退高峰论坛”在北京隆重召开,会上正式启动“可信边缘计算推动打算”。 “可信边缘计算推动打算”,旨在汇聚产、学、研、用各方力量,发展产业钻研、技术攻关、规范制订、测试验证、供需对接、产业推广、生态建设等工作,推动边缘技术倒退,减速行业利用落地,构建可信、凋谢边缘生态。火山引擎凭借在边缘云畛域继续的技术积攒、丰盛的场景实际以及翻新的产品与解决方案体系,胜利入选“可信边缘计算推动打算”并成为首批成员单位。 火山引擎边缘云是以云计算根底技术和边缘异构算力与网络为根底,构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务,造成了以边缘地位的计算、网络、存储、平安、智能为外围能力的新一代分布式云计算解决方案,以百T带宽、百万vCPU和新一代高性能硬件为根底打造大规模云网资源池,可实现笼罩云边端5-40ms的残缺网络接入和数据卸载能力。同时,边缘云反对亿级QPS申请并在屡次春晚级别的超大规模简单场景中,积淀了大型流量业务保障服务和欠缺的监控运维体系,为业务保驾护航。 目前,火山引擎边缘云已在泛互联网、汽车、媒体、游戏、金融、电商、教育等行业积攒了大量客户案例,并在视频直播、实时音视频、云游戏、影视渲染、媒体资讯、智慧园区、车联网等场景实际中造成了成熟的产品解决方案能力。将来,火山引擎将持续携手各界合作伙伴,继续助力边缘利用减速落地、推动边缘技术凋敝倒退。

September 5, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云付哲边缘云技术创新-让云无处不在

5G时代降临,万物智联曾经走入公众生存,对计算构造提出了全新要求。随着终端算力上移、云端算力下沉,在边缘造成算力交融,边缘计算逐步深刻多种利用场景,成为不可或缺的网络基础设施与撑持数字经济高质量倒退的重要驱动力量。 在8月19日的2022中国数字服务大会【边缘服务专题论坛】上,阿里云边缘云团队博士后研究员兼技术专家付哲以《边缘云技术创新 让“云”无处不在》为主题,分享了阿里云在边缘计算与边缘云方面的技术演进路线、商业场景实际与学术研究摸索上的工作。 数据生产生产形式巨变 边缘计算倒退价值凸显随着通信技术的倒退,通信的主体从以人为核心,逐步向以物为核心迁徙,信息流转也使得数据的生产生产形式发生巨变。数据的生产生产形式由集中生产、扩散生产,转变为扩散生产、泛在生产,这意味着技术上也须要进行利用的重构和产业的协同。 近年来,云计算和5G技术的联合,催生出一大批须要大量流量、超低时延、海量链接的新型利用与场景,例如4K/8K的超高清视频,工业管制与车联网,环境监测、智慧家庭等等。然而,传统的集中式的云的模式,曾经逐步难以满足这些利用对网络带宽流量、网络传输时延、以及连贯规模等等方面的需要。 在以后背景下,为了满足5G利用对加强挪动宽带,海量终端互联以及高牢靠低时延连贯的需要,边缘计算和边缘云的价值日益凸显。有机构报告预测,5G时代,80%的数据和计算将产生在边缘。边缘云通过将流量在边缘进行收敛,能够实现对大流量的本地化解决和散发,防止海量流量对骨干网络的冲击,同时也无效升高流量的近程传输老本。同时,依靠分布式架构,边缘云能够实现对海量终端高并发的分布式解决,无效晋升计算效率。此外,边缘云通过就近部署,也可能满足海量终端低延时解决的场景化需要。 解读边缘云技术架构 拓展云服务能力边界相较于核心云或者物联网,边缘云是一个新的概念。依据驰名信息技术钻研剖析公司Gartner的解读,边缘计算是绝对传统集中通用计算而言,将工作负载部署在边缘的一种计算形式,其采纳分布式的计算架构,在尽可能凑近数据源或者用户的中央进行计算和存储,仅将必要的后果送到云核心。 边缘云与传统的云或者IoT是互补的定位,没有互相取代的关系,能够将边缘云看作是云的延长,为客户提供低提早、本地化、自治、平安隐衷的服务能力。 从用户的终端到云端,Gartner将这两头的局部,分为了两类边缘: 第一个是Near Edge,通常是非规范服务器或设施,在间隔端侧最近的中央,例如在工厂外部,包含ARM、X86等各种类型的设施。另一类是Far Edge,通常是规范的IDC,或者MEC,例如传统的CDN节点等等。这两类边缘都能够蕴含于狭义的边缘云的概念中。就近、分布式、场景化与差异化,是边缘云有别于核心云的关键字。 阿里云在云计算基础设施服务方面,基于对立的飞天底座,提供了一云多芯、一云多态的云计算架构,从核心向边缘辐射,让算力无处不在。 核心region通常位于一线外围区域,作为全产品大体量的公共云状态,应答各种通用的弹性、高密、大并发、高可用场景,比方大家相熟的互联网计算场景、大数据、AI 模型训练、高性能计算等场景。核心 Region 通常离终端用户较远,时延个别在 100 ms以内。物联网IoT 现场计算节点位于用户机房及业务现场,离用户最近,提供软硬一体的计算计划,时延在 5 ms 以内。核心和现场之间的本地 Region,以及边缘云节点,他们到用户的时延通常在 5 ms 到 20 ms 之间。这两者的区别是,本地 Region 位于数字经济沉闷区域,以核心云小型化输入的形式提供比边缘云节点更大规模的计算服务,重点反对这些区域的企业数字化转型的场景。边缘云是由大规模地区扩散的边缘节点,互相协同组成的一朵可近程管控,平安可信,规范易用的分布式云。[1] 边缘云单节点规模较小,在百这一数量级,节点宽泛笼罩离用户更近的热点区域,反对边缘设施治理、智能终端上云、视图流化、渲染、CDN、以及5G + 边缘云网交融等等边缘场景,为用户提供更近、更低时延,且与核心体验统一的云服务。 阿里云边缘云团队作为国内最早定义和研发边缘云的团队之一,早在2018年联结中国电子标准化研究院发表了业内首份《边缘云计算技术及标准化白皮书》[1],对边缘云的概念、架构和利用场景作了明确定义。 时延和带宽作为边缘云最能带来价值的两个劣势点,为各行各业的翻新利用场景提供了根底。 依据对时延和带宽的需要,将边缘云的典型利用列在如上的坐标图中。初期,边缘云上曾经跑着诸如视频监控、智慧工厂、VR、云游戏等利用。随着边缘云技术和利用自身的倒退,中长期边缘云还将反对智慧交通、主动驾驶、近程医疗等等翻新利用。 瞻望边缘云技术演进趋势 摸索云服务翻新利用场景边缘节点服务ENS边缘节点服务ENS是基于运营商边缘节点和网络构建的IaaS层服务, 提供“交融、凋谢、联动、弹性”的分布式算力资源,包含虚拟机、裸金属、容器等多种状态,可能无效帮忙用户业务下沉至运营商侧边缘,升高计算时延和老本。 目前,ENS在国内领有2800+节点,实现中国大陆31个省份三大运营商全副笼罩,偏远地区也能就近接入。 同时,ENS提供全国分布式资源的分钟级交付,用户可能按量付费,弹性扩缩容。依靠边缘云的劣势,ENS还提供了优质的边缘网络,并且可能反对边边减速、云边减速。此外,ENS还提供了多种业务场景计划的整体交付能力,例如提供成熟的内容散发、视频上云等解决方案,有助于客户业务转型降级。 视图计算VEC依靠于边缘云底座,阿里云边缘云提供了视图计算服务。视图计算是面向视图设施,例如摄像头、车载终端、生产电子等等,为这些设施的上云场景提供连贯、AI计算、云存储的PaaS服务,可能大大降低网络延时,晋升视图类数据处理效率。基于视图计算服务和阿里云自研的接入协定,客户的视图设施可能一键上云,并且就近接入到边缘节点,实现直播、录制、截图、转码等根底视频解决能力。同时,阿里云边缘云也集成了阿里达摩院的170多项丰盛的视觉AI算子能力,包含交通拥堵、安全帽监测等等,反对高速上云、智慧工地等场景。 视图计算服务基于边缘云可能实现视频流的边缘就近解决与存储,可能为客户优化流量与存储老本。此外,平台还提供可视化的流程编排能力,给用户提供易用的体验。 协同存储EOS针对边缘大容量存储场景,阿里云边缘云推出了独立的服务——边缘协同存储。 正如前文所述,终端上云场景往往具备地位扩散、数据规模大、价值密度低的特点,同时还有一点就是带宽反转,上行带宽远大于上行。长期的数据回云会造成较大的带宽压力以及存储老本,同时最重要的一点,无奈保障就近、低提早。 边缘协同存储,是将边缘云多个分布式节点的对象存储资源进行对立治理和调度,提供地位无感、体验统一、大容量、高性价比的对象存储能力。为了实现这些劣势,在架构设计上,边缘协同存储采纳了典型的云边协同管控计划,核心的元数据逻辑Bucket与边缘的物理Bucket动静映射,保证数据的一致性。同时采纳优化过的读写调度策略及算法,在保障性能及稳定性前提下的实现资源最优应用。另外,边缘节点实现了一部分的自治管控,能够进一步升高拜访延时,同时晋升服务的稳定性。 寰球实时传输网GRTN第三个典型利用是基于核心云和边缘云节点,构建的一张超低时延、全分布式下沉的通信级流媒体传输网络GRTN。 传统的流媒体传输,依赖的是基于CDN构建的树状网络。从一个摄像头采集到的画面,到用户通过手机观看,须要通过L1、L2、直播核心、L2、L1等多级节点,链路绝对比拟固定,延时、老本、扩展性都有很大的优化的空间。GRTN采纳了一种树状和对等网联合的动静网络,GRTN的各节点之间不再有层级关系,而是互相对等,最终造成的就是一个网状结构的零碎。此外,流媒体大脑作为GRTN的外围组件,负责门路探测、门路计算、流媒体编排等。选路核心会周期性收集外部链路探测的后果,并利用KSP算法来进行拓扑计算。 另一方面,节点之间的链路探测数据,并不能齐全决定理论的最优门路,例如在多人视频会议的场景,退出的参会人员的数量、散布甚至先后,都会影响最终的门路决策。因而流媒体大脑还须要对流媒体的具体信息进行感知,同时还须要联合各节点的容量布局、老本、品质等等因素,独特编排出最优的传输门路。通过基于理论线上业务进行了测试,相比传统的CDN树状构造,GRTN的传输时延由400ms左右晋升至180ms左右,时延减半。此外,在用户体验上,98%的播放不会呈现停滞的景象,95%的播放能够在1s内开始。该工作的相干成绩已被sigcomm 2022接管,感兴趣的读者能够进一步查阅论文。[2] 边缘AI利用边缘节点广散布且凑近数据源产生地的特点,可能进行特定的数据处理和辨认优化,提供低延时、省带宽、低功耗、平安的AI服务。整体架构采纳了云-边-端三层协同的计划。 在终端侧,手机、iot等设施算力较弱,且功耗无限,因而很难运行比较复杂的AI模型,更适宜做数据的采集、压缩、以及预过滤性质的工作。边缘云提供了GPU、FPGA等硬件加速的能力,然而相较于核心云,规模和算力还是比拟无限的,因而不太适宜在边缘云进行大规模的模型训练以及数据的长久化存储,更适宜对时延要求较高的推理局部。而模型的训练、后果的长久化存储,能够放在核心云进行。因而,在云-边-端三者协同的边缘AI场景,通过将AI算子从终端设备上移到边缘云,将AI算力从核心下沉到边缘云,独特提供低时延、高效能的AI服务。 除此之外,为了不便算法科学家将算子模型部署到边缘云,阿里云边缘云同时开发了边缘算子托管平台,可能联合边缘云分布式的特点,一站式、自动化地实现 AI 服务在边缘节点的部署,将 AI 模型的推理过程转化为通用的 Restful API 接口模式,供终端用户调用。阿里云边缘云团队在2020年公布于IEEE EDGE会议的一篇论文中的试验表明,边缘AI在局部场景能够大幅度晋升推理性能,指标检测性能最多能够晋升50倍。[3] 云渲染云渲染,或者云游戏,是最近十分火的一个方向。阿里云边缘云基于边缘云的全分布式异构计算资源和网络带宽资源,针对游戏、AR/VR等视频渲染场景,提供就近、低延时、地位无感的云上渲染服务。基于边缘云的云游戏零碎架构以云游戏为例,用户的游戏终端仅仅包含显示局部和操作局部,用户将控制指令发送到边缘云节点,在边缘云节点渲染出实时游戏画面后,游戏的视频流和音频流回传到用户游戏终端。这样的话,用户不须要弱小的游戏设施,仅仅通过手机、电视、甚至家中的智能音箱,就能畅玩目前最新、最火的游戏。基于边缘云的云游戏服务优化后果展现[4]云游戏中,时延是最能影响用户体验的因素。因为边缘云相比核心云能提供时延更低、品质更好、老本也更便宜的网络能力,因而,基于边缘云的云游戏服务的时延,要显著好于基于核心云的云游戏服务。阿里云边缘云团队在IMC 2021与几所高校单干发表的论文,测量了以云游戏为代表的边缘云典型利用的性能和劣势,通过该论文理解钻研的具体后果。[4] ...

August 31, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云付哲边缘云技术创新-让云无处不在

5G时代降临,万物智联曾经走入公众生存,对计算构造提出了全新要求。随着终端算力上移、云端算力下沉,在边缘造成算力交融,边缘计算逐步深刻多种利用场景,成为不可或缺的网络基础设施与撑持数字经济高质量倒退的重要驱动力量。 在2022中国数字服务大会【边缘服务专题论坛】上,阿里云博士后研究员兼技术专家付哲,以《边缘云技术创新 让“云”无处不在》为主题,分享了阿里云在边缘计算与边缘云的技术演进路线、商业场景实际与学术摸索。 数据生产生产形式巨变 边缘计算倒退价值凸显随着通信技术的倒退,通信的主体从以人为核心,逐步向以物为核心迁徙,信息流转也使得数据的生产生产形式发生巨变。数据的生产生产形式由集中生产、扩散生产,转变为扩散生产、泛在生产,这意味着技术上也须要进行利用的重构和产业的协同。 近年来,云计算和5G技术的联合,催生出一大批须要大量流量、超低时延、海量链接的新型利用与场景,例如4K/8K的超高清视频,工业管制与车联网,环境监测、智慧家庭等等。然而,传统的集中式的云的模式,曾经逐步难以满足这些利用对网络带宽流量、网络传输时延以及连贯规模等等方面的需要。 边缘计算发展趋势 在以后背景下,为了满足5G利用对加强挪动宽带,海量终端互联以及高牢靠低时延连贯的需要,边缘计算和边缘云的价值日益凸显。 有机构报告预测,5G时代,80%的数据和计算将产生在边缘。边缘云通过将流量在边缘进行收敛,能够实现对大流量的本地化解决和散发,防止海量流量对骨干网络的冲击,同时也无效升高流量的近程传输老本。 同时,依靠分布式架构,边缘云能够实现对海量终端高并发的分布式解决,无效晋升计算效率。此外,边缘云通过就近部署,也可能满足海量终端低延时解决的场景化需要。 解读边缘云技术架构 拓展云服务能力边界相较于核心云或物联网,边缘云是一个新的概念。 依据驰名信息技术钻研剖析公司Gartner的解读,边缘计算是绝对传统集中通用计算而言,将工作负载部署在边缘的一种计算形式,其采纳分布式的计算架构,在尽可能凑近数据源或者用户的中央,进行计算和存储,仅将必要的后果送到云核心。 边缘云与传统的云或者IoT是互补的定位,没有互相取代的关系,能够将边缘云看作是云的延长,为客户提供低提早、本地化、自治、平安隐衷的服务能力。 从用户的终端到云端,Gartner将这两头的局部,分为了两类边缘: Gartner:边缘分层构造 第一个是Near Edge,通常是非规范服务器或设施,在间隔端侧最近的中央,例如在工厂外部,包含ARM、X86等各种类型的设施。另一类是Far Edge,通常是规范的IDC,或者MEC,例如传统的CDN节点等等。这两类边缘都能够蕴含于狭义的边缘云的概念中。就近、分布式、场景化与差异化,是边缘云有别于核心云的关键字。 阿里云在云计算基础设施服务方面,基于对立的飞天底座,提供了一云多芯、一云多态的云计算架构,从核心向边缘辐射,让算力无处不在。 边缘云定义与状态[1] 核心region通常位于一线外围区域,作为全产品大体量的公共云状态,应答各种通用的弹性、高密、大并发、高可用场景,比方大家相熟的互联网计算场景、大数据、AI 模型训练、高性能计算等场景。核心 Region 通常离终端用户较远,时延个别在 100 ms以内。物联网IoT 现场计算节点位于用户机房及业务现场,离用户最近,提供软硬一体的计算计划,时延在 5 ms 以内。核心和现场之间的本地 Region,以及边缘云节点,他们到用户的时延通常在 5 ms 到 20 ms 之间。这两者的区别是,本地 Region 位于数字经济沉闷区域,以核心云小型化输入的形式,提供比边缘云节点更大规模的计算服务,重点反对这些区域的企业数字化转型的场景。边缘云是由大规模地区扩散的边缘节点,互相协同组成的一朵可近程管控,平安可信,规范易用的分布式云。[1]边缘云单节点规模较小,在百这一数量级,节点宽泛笼罩离用户更近的热点区域,反对边缘设施治理、智能终端上云、视图流化、渲染、CDN、以及5G + 边缘云网交融等等边缘场景,为用户提供更近、更低时延,且与核心体验统一的云服务。 阿里云作为国内最早定义和研发边缘云的厂商之一,早在2018年联结中国电子标准化研究院发表了业内首份《边缘云计算技术及标准化白皮书》[1],对边缘云的概念、架构和利用场景作了明确定义。 边缘云典型利用坐标图 时延和带宽作为边缘云最能带来价值的两个劣势点,为各行各业的翻新利用场景提供了根底。 依据对时延和带宽的需要,将边缘云的典型利用列在如上的坐标图中。初期,边缘云上曾经跑着诸如视频监控、智慧工厂、VR、云游戏等利用。随着边缘云技术和利用自身的倒退,中长期边缘云还将反对智慧交通、主动驾驶、近程医疗等等翻新利用。 瞻望边缘云技术演进趋势 摸索云服务翻新利用场景边缘节点服务ENS边缘节点服务ENS,是基于运营商边缘节点和网络构建的IaaS层服务, 提供“交融、凋谢、联动、弹性”的分布式算力资源,包含虚拟机、裸金属、容器等多种状态,可能无效帮忙用户业务下沉至运营商侧边缘,升高计算时延和老本。 ENS基础设施布局 目前,ENS在国内领有2800+节点,实现中国大陆31个省份三大运营商全副笼罩,偏远地区也能就近接入。 同时,ENS提供全国分布式资源的分钟级交付,用户可能按量付费,弹性扩缩容。依靠边缘云的劣势,ENS还提供了优质的边缘网络,并且可能反对边边减速、云边减速。 此外,ENS还提供了多种业务场景计划的整体交付能力,例如提供成熟的内容散发、视频上云等解决方案,有助于客户业务转型降级。 视图计算VEC依靠于边缘云底座,阿里云提供了视图计算服务。视图计算是面向视图设施,例如摄像头、车载终端、生产电子等等,为这些设施的上云场景提供连贯、AI计算、云存储的PaaS服务,可能大大降低网络延时,晋升视图类数据处理效率。 基于边缘云构建VEC零碎架构 基于视图计算服务和阿里云自研的接入协定,客户的视图设施可能一键上云,并且就近接入到边缘节点,实现直播、录制、截图、转码等根底视频解决能力。 同时,阿里云也集成了阿里达摩院的170多项丰盛的视觉AI算子能力,包含交通拥堵、安全帽监测等等,反对高速上云、智慧工地等场景。 视图计算服务基于边缘云,可能实现视频流的边缘就近解决与存储,可能为客户优化流量与存储老本。此外,平台还提供可视化的流程编排能力,给用户提供易用的体验。 协同存储EOS针对边缘大容量存储场景,阿里云推出了独立的服务——边缘协同存储。 正如前文所述,终端上云场景往往具备地位扩散、数据规模大、价值密度低的特点,同时还有一点就是带宽反转,上行带宽远大于上行。长期的数据回云会造成较大的带宽压力以及存储老本,同时最重要的一点,无奈保障就近、低提早。 边缘协同存储,是将边缘云多个分布式节点的对象存储资源进行对立治理和调度,提供地位无感、体验统一、大容量、高性价比的对象存储能力。 基于边缘云构建EOS零碎架构 为了实现这些劣势,在架构设计上,边缘协同存储采纳了典型的云边协同管控计划,核心的元数据逻辑Bucket与边缘的物理Bucket动静映射,保证数据的一致性。同时采纳优化过的读写调度策略及算法,在保障性能及稳定性前提下的实现资源最优应用。另外,边缘节点实现了一部分的自治管控,能够进一步升高拜访延时,同时晋升服务的稳定性。 寰球实时传输网GRTN第三个典型利用是基于核心云和边缘云节点,构建的一张超低时延、全分布式下沉的通信级流媒体传输网络GRTN。 传统的流媒体传输,依赖的是基于CDN构建的树状网络。 从一个摄像头采集到的画面,到用户通过手机观看,须要通过L1、L2、直播核心、L2、L1等多级节点,链路绝对比拟固定,延时、老本、扩展性都有很大的优化的空间。 GRTN设计概览[2] GRTN采纳了一种树状和对等网联合的动静网络,GRTN的各节点之间不再有层级关系,而是互相对等,最终造成的就是一个网状结构的零碎。 此外,流媒体大脑作为GRTN的外围组件,负责门路探测、门路计算、流媒体编排等。选路核心会周期性收集外部链路探测的后果,并利用KSP算法来进行拓扑计算。 ...

August 30, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:秒懂边缘云-CDN基础入门访问控制及带宽阈值

作者:辰舒 在通过CDN对外提供服务时,为了保障资源的安全性,咱们倡议对申请进行拜访权限管制,防止被歹意用户申请,晋升业务在CDN上的安全性。 筹备工作1.曾经增加实现的CDN域名2.阿里云CDN控制台。 根底介绍在应用CDN前,个别鉴权和响应均在源站实现。如下图,当终端用户对资源发动申请时,申请达到源站先校验是否合乎权限管制规定,如果鉴权通过,源站再响应终端用户所申请的内容。 当业务应用CDN后,可能面临两个问题: 如果CDN在命中缓存时间接返回内容给终端用户,无需回源站,那此时源站的鉴权规定不会被触发。如果鉴权token参数通过申请的query携带(例如:http://test.aliyun.com/test.m...),因为鉴权参数值频繁变动,此时,CDN视为独立申请回源站进行鉴权,每次都无奈共享缓存,导致无奈享受失常缓存减速的成果。那这两个问题如何解决呢?咱们须要鉴权和响应拆分为两个环节去解决,其中的鉴权动作拆分到CDN节点执行,响应由源站和CDN节点共同完成。 如下图,当终端用户对资源发动申请时,申请达到CDN节点,由CDN节点校验是否合乎权限管制规定。如果鉴权通过,CDN节点再执行内容响应动作: 节点本地已有缓存时,CDN节点将间接响应给用户,无需源站解决;节点本地无缓存时,CDN节点将逐级回源拉取,直至回到源站获取。 理解鉴权性能的实现地位后,咱们再一起学习CDN曾经凋谢的鉴权性能,概览信息参考下表,常见性能将在下文介绍,您能够依据需要选择性浏览。在配置时,也能够通过根底防护组合进阶防护的形式,共同完成增强防护等级的目标。 针对罕用的根底防护和进阶防护,下文将为您具体介绍其工作逻辑及配置办法。如果您须要应用非凡防护中的性能,能够在控制台申请开明,参考产品文档进行配置。 根底防护配置入口:登录CDN控制台,在左侧导航栏,单击域名治理,单击指标域名对应的治理,单击访问控制,在 Referer防盗链/IP黑白名单/UA黑白名单 区域,单击批改配置。 Referer防盗链(举荐)基于HTTP协定反对的Referer机制,通过申请header中携带的Referer头部跟踪起源,对起源进行辨认和判断。 以下图为例,该申请收回时,浏览器主动携带了申请头referer:https://cdn.console.aliyun.com/,代表该申请起源为阿里云CDN控制台域名,被申请域名能够通过referer防盗链管制放行或者回绝该referer的申请。 配置时,反对黑名单机制或白名单机制: 黑名单:仅黑名单内域名禁止拜访该资源白名单:仅容许白名单内域名拜访该资源配置须要放行/限度的域名即可,反对通配符*匹配多个子域名。容许通过地址栏间接拜访资源URL: 在浏览器地址栏中间接输出URL地址进行拜访时,其起源为空,因而申请头部中默认不会携带referer,如容许此类不携带referer拜访申请,倡议勾选开启。如果该域名下资源的所有申请都会携带referer,能够放弃敞开。IP黑白名单通过对客户端实在IP或客户端建联IP进行限度,实现仅局部IP用户可拜访,或特定用户IP不容许拜访的需要。反对输出IP段,限度某个地址段用户的拜访。 客户端实在IP:用户申请中x-forwarded-for申请头携带的第一个IP客户端建联IP:客户端与CDN节点之间建连应用的IP默认状况下,仅校验客户端实在IP,如需校验建联IP需通过提交工单申请。配置时,反对黑名单机制或白名单机制: 黑名单:仅黑名单内IP禁止拜访该域名白名单:仅白名单内IP容许拜访该域名UA黑白名单User-Agent是HTTP申请头的一部分,蕴含用户拜访时所应用的操作系统及版本、浏览器类型及版本等标识信息。 配置UA黑白名单后,用户申请资源时,CDN将获取用户申请时HTTP申请头中的User-Agent字段,同配置中的黑/白名单进行匹配。 以下图为例,该申请收回时,浏览器主动携带了申请头 user-agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36代表该申请起源的客户端信息,被申请域名能够通过user-agnet黑白名单管制放行或者回绝该UA的申请。 个别实用于限度特定UA的终端申请,或对当客户端携带特定UA才容许放行的场景实用。 配置时,反对黑白名单两种防护形式,配置规定时反对通配符匹配,多个值时应用 | 宰割,例如 curl|IE|chrome|firefox*。 如果须要对空UA(不携带UA 或 UA值为空)限度,规定的值能够配置用 ^$ 示意。 进阶防护如果您的业务对URL资源安全性要求较高,放心根底防护无奈满足安全性需要,能够理解URL鉴权和近程鉴权性能,两者均能实现较高的平安防护。 配置入口:登录CDN控制台,在左侧导航栏,单击域名治理,单击指标域名对应的治理,单击访问控制,在 URL鉴权/近程鉴权 区域,单击批改配置。 URL鉴权(举荐)URL鉴权性能通过阿里云CDN减速节点与客户资源站点配合,造成了更为安全可靠的源站资源防盗办法。次要由以下几个局部配合: 源站应用服务器:依据鉴权URL生成规定(包含鉴权算法、密钥)生成鉴权URL返回给客户端。客户端:发动资源申请,并发送鉴权URL给CDN节点进行验证。CDN节点:对鉴权URL中的鉴权信息(鉴权字符串、工夫戳等)进行验证。 开启鉴权前拜访URL:http://DomainName/timestamp/m...开启鉴权后拜访URL:http://DomainName/Filename?au...(A类鉴权为例)当用户携带的工夫戳或鉴权凭证谬误时,拜访达到CDN节点后将被回绝,返回状态码403。 URL鉴权反对三种鉴权的签算算法: A形式 http://DomainName/Filename?au...B形式 http://DomainName/timestamp/m...C形式 格局1:http://DomainName/FileName{&KEY1=<md5hash>&KEY2=<timestamp>} 格局2:http://DomainName/{<md5hash>/<timestamp>}/FileName三种形式在安全等级上统一,但URL的结构模式有所区别,如果不须要混同URL,抉择形式A即可,如果有混同URL的需要,能够抉择形式B或者C,算法详情请参考产品文档阐明。 留神: 如果您是线上域名,须要确保业务曾经携带正确鉴权参数后,再点击确定开启性能,避免开启后因鉴权失败导致业务无法访问。如果您已敞开URL鉴权,请删除业务中携带的鉴权参数,或,配置疏忽参数缓存,防止业务因鉴权参数无奈命中缓存(开启鉴权时主动疏忽鉴权参数缓存)。近程鉴权如果您感觉URL鉴权的算法模式繁多,无奈满足业务的定制化鉴权诉求,您也能够通过近程鉴权,通过自行保护的鉴权服务器用于自主治理。 ① 用户发动的资源拜访申请达到CDN节点,申请中携带了鉴权参数。② CDN节点收到用户申请,将用户申请间接转发(或者通过指定的规定解决后转发)给鉴权服务器。③ 鉴权服务器依据用户申请中携带的鉴权参数给出鉴权后果,并返回给CDN节点。④ CDN节点依据鉴权服务器返回的鉴权后果执行对应的动作,并返回对应的数据给用户。 ...

August 22, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:聚焦2022全球边缘计算大会深圳站揭秘火山引擎新一代边缘云解决方案

8月6日,由边缘计算社区主办的2022年首届寰球边缘计算大会在深圳顺利召开,大会聚焦边缘计算前沿钻研与利用,邀请学术界、产业界、边缘计算上下游生态企业齐聚一堂,独特探讨边缘计算行业倒退方向及挑战。 火山引擎边缘云高级产品总监沈建发缺席并分享了“边缘新生·连贯将来——火山引擎新一代边缘云解决方案”主题演讲,同时火山引擎边缘云CDN技术总监苏宗磊介绍了“火山引擎CDN的技术演进与将来”,火山引擎边缘云产品经理黄旭能也分享了“基于边缘计算的渲染新利用”。 01 火山引擎新一代边缘云解决方案火山引擎边缘云高级产品总监沈建发认为,古代IT利用架构经验了从单点部署、集群部署、云核心部署到云边混合部署模式的演进,而终端用户对更高清的视频、更实时的交互、更沉迷式体验的需要将驱动边缘算力一直变革。 在此基础之上,沈建发介绍了火山引擎新一代边缘云解决方案,分享了火山引擎对边缘云的定义、边缘云在计算、减速、利用三大外围方向的重点产品、边缘云产品翻新、外围劣势以及在多样化场景中落地的客户案例。 02 火山引擎CDN的技术演进与将来火山引擎边缘云CDN技术总监苏宗磊介绍了火山引擎CDN的演进历程,从CDN诞生的背景、行业的倒退着手,分享了字节跳动CDN的诞生背景,同时从技术的角度具体介绍了火山引擎CDN的技术优化、弱小的资源能力以及将来的产品演进路线。 03 基于边缘计算的渲染新利用火山引擎边缘云产品经理黄旭能认为动画、动漫、云游戏等行业的倒退将催生大量的渲染需要,同时须要更高性能的算力和更低的时延。黄旭能分享了基于边缘计算的构建的渲染新利用,包含技术架构、渲染利用的类型以及在虚构数字人、AR/XR、影视动画等场景的最佳实际。 同时,在此次大会上,火山引擎边缘云也取得了边缘计算社区颁发的“最具后劲边缘计算企业”金边奖奖项。 将来,火山引擎边缘云将持续践行“连贯与计算无处不在”的理念,继续精进产品能力,为更多企业提供业务增长新动力。 PPT 下载: 公众号后盾回复“0806火山引擎边缘云”,即可下载嘉宾分享 PPT~

August 18, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:从阿里云全球实时传输网络GRTN出发浅谈QOE优化实践

直播已深刻每家每户,以淘宝的直播为例,在粉丝与主播的连麦互动中如何实现无感合屏或切屏?阿里云GRTN核心网技术负责人肖凯,在LVS2022上海站为咱们分享了GRTN核心网的运作机制、使用方面以及QOE的网络模型在业务板块的实际优化。 阿里云寰球实时传输网络GRTNGRTN是阿里云全球化的实时通信网,构建在核心云原生和边缘云原生的基础设施之上,并将技术有机交融,借鉴 SDN 的设计理念,进行 CD 拆散,将管制放在核心,将数据面散布下沉到阿里云边缘云 2800 多个节点之上。GRTN具备场景化的 QOS 能力、400 毫秒以内的实时通信能力和超低延时能力,同时具备了全链路的 RTC 和动静组网能力。GRTN提供一体化解决方案,不仅反对视频上云,视频散发的流媒体个性,同时具备分布式计算、分布式存储解决能力。 本次分享围绕GRTN分为两个局部: GRTN的理念和提供的能力。GRTN在商业落地中,怎么优化QOE的指标。GRTN的理念 简略来说,当初的阿里云的GRTN基于笼罩寰球的2800多个边缘节点,咱们把这些节点和网络资源使用起来,做成了一张通信级的SFU的传输网络。 这些节点,包含解决跨洲的网络问题,都有专门的线路,整个零碎都是从直播演进过去,过来很多的CDN直播网络个别都是树状的构造。但阿里云的GRTN是一张树状和网状联合的动静网络,目前阿里云GRTN反对的屏到屏提早是100毫秒左右,满足云游戏或者云渲染等场景。 GRTN提供的是内容的传输和散发,任何一个用户应用RTP协定,把媒体推到阿里云GRTN的节点,它就能够在寰球的任何中央就近地从GRTN将内容散发。同时,GRTN还会解决动静组网、就近接入等问题。 GRTN业务模式 GRTN以后的业务模式,是目前很多客户接入的阿里云的RTS 1.0。 RTS 1.0是阿里云从18年左右开始研发的,它的核心理念是为了帮忙客户在无限革新的前提下,接入GRTN,把提早降下去。 传统的直播FLV提早大略在5秒, HLS更多,提早达到20s左右。RTS就是对推流侧或者播放侧进行革新,最重要的还是播放侧协定换成RTP,可能做到提早在1秒左右,这个技术在19年左右淘宝直播就已全量落地。 RTS 1.0之后,阿里云就进入到了RTS 2.0的时代。 在RTS 2.0时代,咱们对实时流媒体场景的预期是没有RTC和直播的辨别,能够让所有的业务都建设在全链路RTP的协定上。全链路应用通信级的传输,是GRTN的技术理念。目前的RTS 2.0,它具备通信级的服务能力。 RTS 2.0的传输提早在国内根本是在100毫秒左右,即为节点的传输耗时,剩下的提早就能够放在编码侧或者放在播放侧,用来抗抖动。这样的场景可用于一对一的视频通信、多人会议包含连麦直播一体化。 那在GRTN上怎么把一对一通信做进去呢? 阿里云GRTN的对外服务包含两种模式:一对一通信和多人会议。 一对一通信第一种是阿里云的SDK,通过应用GRTN的公有协定,同时也反对浏览器,所以GRTN的生态是齐全凋谢。用户能够应用浏览器,以规范的SDP信令交互的形式与GRTN的对接,把媒体推动来,再通过GRTN选择性地把媒体拉出去。两个客户端跟GRTN能够抉择通过单PC或者多PC的模式替换音频、视频或自定义的音讯,通过GRTN实现通信级的传输,这就是一对一通信。 这个模型并不仅限于通信,还可用于云渲染,云游戏。 多人会议在一对一通信的根底上,GRTN反对多人会议,如上图所示。 通常而言,在参会人比拟多的时候,选择性的订阅对端的视频、音频是一个很麻烦的问题,因为波及到Audio Ranking。很多业务方为了做这种多人会议,不得不把音频放到一个专门的Ranking Server下来做。 而GRTN提供了大规模的Audio Ranking能力,也就是说任何一个端在GRTN上生产音频,都能够做到为它进行Audio Ranking。这个人订阅了什么,GRTN就在这个人订阅的音频中进行Audio Ranking,不波及Ranking server, 不减少提早。 GRTN的另一个重要能力是切流。GRTN能够为任何观众实现他的媒体替换,在云合流的连麦场景,这是一个很外围的能力。在一个浏览器上,观众通过GRTN看到的画面,通过切流的指令,能够让这个观众在齐全无感的状况下实现画面的切换。 这就是GRTN的切流能力,能够为GRTN上某一个主播的所有观众实现媒体画面的实时切换,能够从a画面切到b画面,从a主播切到b主播,观众是齐全无感的。 如何用切流能力实现云端连麦合流? 在连麦这个场景上,如果是客户端的连麦,那就是ab两个主播进行连麦,观众在看a主播的过程中他们一连麦,观众看的画面就实时变成了a和b合屏的画面。这种场景可能简略的实现,通过端合流,即a主播在端上间接把本人的画面更改,观众看的内容相应进行变动。然而存在一些场景端合流是无奈做到的,例如端的性能不够,这样场景下就须要通过云合流。 如上图所示,一个主播流的画面推送到GRTN之后,有一个观众在看主播的画面,当这个主播和别的粉丝产生了连麦,连麦之后有一个业务方的合屏服务器,合屏服务器会把两个媒体合成一个。 在这个时候就须要实现客户端的画面切换,而且全副都要切过去,这个时候咱们提供的能力是切流指令,即后面所讲的切流的能力。切流指令传输到GRTN之后,GRTN将主播所有观众的画面无感地切换成合屏流的画面。 这个能力目前是实现淘宝直播在GRTN上直播连麦齐全一体化的根底解决方案。 并且,这是一个通用的计划,在前面随着GRTN和后续RTS 2.0服务的对外输入,这个能力会间接对外开放。 目前淘宝直播实际上曾经实现全量通过GRTN进行,任何一场直播里观众和主播之间的提早,基本上都在1秒以内的。这是目前GRTN在RTS2.0上的典型业务场景。 QOE概述及优化难点 QOE的优化实际上是基于阿里云的内部客户的数据,为什么讲QOE而不是QOS? 因为咱们在接待客户的过程中发现,QOE通常都是客户自身制订的一系列的指标,比如说渗透率、观播时长、业务转换率,这些指标不是把QOS某个指标做好了,QOE就能变好。 例如GRTN在客户场景中,咱们的首帧卡顿、百秒卡登时长、提早、画质全方位的当先。(RTS的QOS肯定是全方位的比FLV好,也就不必比HLS了。) 但在面对不同的客户的时,有的客户的QOE正了,有的客户的QOE有问题,因在客户从传统的FLV过渡到RTS以及RTS 2.0之后,会因为客户端的适配没有做好,或者业务场景的磨合没有做好,遇到了问题。 例如WebRTC来进行通信,播放器的buffer的机制能够做得十分的激进,然而在直播场景时,观众的体验可能比你的激进的提早管制更加重要,所以在直播场景下更多的是要去做一个均衡。 ...

August 18, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:邀请函|2022-智能云边开源峰会

2022年8月19日至20日,VMware将联结多位ACE智能云边共创生态(ACE Co-innovation Ecosystem)合作伙伴独特在线上举办2022智能云边开源峰会(2022 Open Source AceCon)。 议题亮点:来自国内外开源首领的“凋谢翻新领导力”主题分享构建开源翻新生态、赋能技术布道与独特翻新开源共创及多云翻新如何驱动企业倒退与数字化转型“ACE智能云边加速器”公布和“ACE智能云边共创生态”单干模式诚邀关注开源的各位搭档与咱们“云”上相约,共诉开源!峰会链接 起源:VMware中国研发核心

August 9, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:中国企业构建边缘计算解决方案的最佳实践

起源 |Gartner公司 作者 | Gartner钻研总监 李晶 随着中国企业数字化成熟度和浸透度的一直晋升,基础设施和经营 (I&O) 团队和领导者所须要提供的数字基础设施的地位也在逐步减少,从云端、数据中心,延长到了网络边缘,并且每个地位都对网络性能、数据安全和平台能力提出了不同的要求。 面对边缘计算解决方案设计这⼀全新畛域,中国的许多I&O领导者不足相干教训。很多I&O领导者在着手进行边缘解决方案部署时发现,传统IT的部署计划无奈推动边缘计算解决方案的顺利施行。这是因为传统IT的部署计划通常是技术驱动而非业务驱动,这对于边缘计算这⼀类与业务需要强关联的解决方案有较大影响,导致边缘计算我的项目受挫。 中国的I&O领导者可参考以下实际框架,交付行之有效的边缘计算解决方案。 01 采⽤设计思维流程,以业务成绩为出发点无效的边缘计算解决⽅案部署应与反映业务需要的潜在用例相响应。通过与各业务部门合作,确定边缘计算与企业各类策略之间的分割,从而制订清晰的愿景,构建明确的驱动力。 在边缘计算解决方案中,用户交互是十分重要的⼀个环节,这个环节应用现有的“布局—建设—运行”无奈失去无效施行。“设计思维”流程能够解决这个问题,因为设计思维流程在以用户为核心的同时,也以翻新为能源。设计思维可发明出令人惊艳的全新洞察,缩小妨碍口头的固有偏见,从而使创新力得以开释。图1中形容了设计思维的各项因素。 编辑 图1:典型的设计思维流程 02 验证业务能力和经营模式,发展边缘计算解决方案试点对边缘计算解决方案进行小规模试点,确保产品满足消费者的需要、可能稳固运行且具备 可扩展性。同时,I&O领导者也需谨记,在实验室或小规模范畴内运行良好的边缘计算解决方案,在扩大到成千盈百个地位时可能会不堪重负。因而,试点阶段须评估解决方案在技术和经营方面的可扩展性。中国的I&O领导者所抉择的供应商,应在实现胜利试点的同时,证实该用例在理论场景中利用的可行性。 在进行边缘计算解决方案试点时,I&O领导者应采取以下步骤: 确定试点的范畴、机会,以及参加试点的业务用户和IT反对⼈员设定规范,判断试点后果和业务需要是否得以满足。明确收集和验证IT经营数据的办法。确认将来的经营需要,并与现有需要进行比照。召开试点启动会和定期复盘会,针对会议中需审议的事项制订规定, 并且针对须要探讨的业务数据和IT经营数据提出倡议。03 利⽤洽购策略和战略思维,在中国抉择边缘计算解决⽅案供应商中国的边缘计算供应商可分为云服务提供商、解决方案提供商和电信服务提供商。I&O领导者可依据本身的理论需要,正当抉择边缘计算供应商。 I&O领导者可在以下状况下, 抉择⼀家云服务提供商作为边缘计算解决方案供应商: 心愿现有的云服务提供商成为策略合作伙伴心愿边缘解决方案与云服务提供商的行业解决方案包更深刻地集成I&O领导者可在以下状况下,抉择⼀家解决⽅案提供商作为边缘计算解决方案供应商: 心愿取得更具体的解决方案,特地是在垂直业余畛域。I&O领导者可在以下状况下,抉择⼀家电信服务提供商作为边缘解决方案供应商: 心愿企业的边缘计算解决方案依靠于电信服务提供商的服务更多资讯敬请拜访 Gartner 中武官网:www.gartner.com/cn 火山引擎边缘计算,是基于边缘基础设施和边缘云原生操作系统打造的新一代翻新算力解决方案。通过覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,为客户提供边缘计算节点、边缘容器、边缘函数等边缘计算资源服务,网络、平安、存储等边缘组件能力,以及边缘渲染、边缘智能等边缘应用服务。 目前,火山引擎边缘计算已在视频直播、实时音视频、实时渲染、云游戏、视频上云、游戏减速、AR/VR、智慧园区、影视特效、数字孪生、在线教育等多个场景落地。 通过多样化业务场景实际及抖音、今日头条、飞书、西瓜视频、住小帮等大规模业务验证,火山引擎边缘计算能无效帮忙客户升高网络时延、缩小回源带宽,从而优化用户体验和升高企业经营老本,帮忙客户胜利实现数字化降级与业务持续增长。

July 27, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:云上视界-创新无限-2022阿里云直播峰会正式上线

简介:7月8日,2022阿里云直播峰会正式上线!以后,随着技术迭代降级、商业体系成熟,直播产业从娱乐游戏、电商购物逐步浸透至教育培训、人文游览、企业服务等更多行业畛域。“直播+”这一新兴商业模式也成为了中国互联网经济重要组成部分。 据第四十九次《中国互联网倒退情况统计报告》显示,截至2021年12月,网络直播用户规模已达7.03亿,较上年增长8652万,占网民整体的68.2%。 日益增长的市场需求助推技术倒退,使得以后直播在内容制作、输入、散发等环节开始步入新轨道,诞生出更多新模式、新玩法:VR/AR/MR等新技术呈现使得直播不再局限于枯燥的二维观感;5G等更大传输带宽的呈现让用户可能体验4K、8K高清画质,享受视觉上的沉迷式体验;超低延时直播、边缘计算、AI等全新技术利用填补了传统直播和音视频产品服务的有余,引领高并发直播进入毫秒智能时代。 现在,中国直播市场进入稳中求进的深耕发展期,直播利用场景逐渐拓展,其产品、服务、技术能力都急需进阶晋升,随着越来越多传统场景线上化,直播技术利用翻新曾经成为直播产业重要倒退能源。 7月8日,由阿里云主办,天池平台、边缘云及视频云产研团队承办的2022阿里云直播峰会正式拉开帷幕。会议将围绕直播的技术、翻新、利用等内容主题,邀请了来自行业内产学研各界首领大咖,与您一起展望未来直播发展趋势,探讨企业云上直播有限可能。 这其中有来自中国信通院、阿里云、阿里巴巴ICBU、火山引擎、优酷、上直播等企业技术专家代表,与大家独特分享直播技术实战经验、直播计划翻新,畅谈直播产业倒退方向,摸索将来直播产业降级之路。 会议亮点 行业首发《视频直播技术最佳实际图》,让企业搭建直播能力有迹可循。本次峰会将公布《视频直播技术最佳实际图》,帮忙企业突破技术壁垒,为直播平台搭建流程提供参考。阿里云直播产品技术矩阵全面降级,性能更好,体验更佳。针对直播计划技术难题,阿里云直播产品技术矩阵全面降级,为企业提供全渠道、全链路服务反对计划。来自行业头部企业技术实战分享,具体解读直播技术如何和业务最佳联合。本次峰会邀请火山引擎、优酷、阿里巴巴国际贸易事业部、上直播等行业头部企业代表,议题笼罩综合视频、大型流动直播、跨境电商、企业服务等不同行业,基于日常直播平台业务经营,分享企业实战技术干货。会议详情 .png") 报名入口 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

July 6, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:火山引擎入选国内首个边缘计算产业全景图

近日,中国信息通信研究院联结中国通信标准化协会独特举办的“2022云边协同大会”在线召开。会上,业界首个以边缘计算为外围主题的产业全景图——《2022边缘计算产业全景图》正式公布。通过专家评审、理论调研、测试评估等多个环节筛选,火山引擎凭借在边缘云畛域继续的技术创新与丰盛的场景实际,胜利入选并成为边缘云代表厂商之一。 火山引擎边缘计算作为新一代翻新算力解决方案,致力于为不同行业提供稳固、高性能、功能丰富的边缘计算和网络资源服务,目前已在视频直播、实时音视频、云游戏、AR/VR、智慧园区、影视特效、数字孪生、在线教育等多个场景落地。 通过反对抖音、今日头条、西瓜视频、飞书、住小帮等多款利用,火山引擎边缘计算在资源上,实现了全国各省市和运营商的边缘节点笼罩,并造成百 Tbps 及 百万核 vCPU 云网资源的超大规模资源池;在服务能力上,通过央视春晚、抖音新潮好物节等大规模流量场景验证,积淀了先进的自动化运维能力和欠缺的监控和服务体系;在产品能力上,火山引擎自研的高性能网络套件达到了边缘单实例 PPS 超 700万的优异性能,并率先实现了权威第三方的信通院 EC Ready 测评,成为首批取得“EC Ready 1.0 证书”的产品。 从参加中国信通院发动的《边缘云总体技术架构与要求》规范,推动边缘云行业标准建设,到被边缘计算社区评比为2022中国边缘计算20强、取得信通院边缘计算交融翻新奖项,火山引擎边缘计算一路砥砺前行。将来,咱们将持续以技术创新为驱动力,以实现“连贯与计算无处不在”为指标,携手更多行业搭档,继续推动边缘云产业倒退。

June 29, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:助力极致体验火山引擎边缘计算最佳实践

IDC 公布的《超视频时代视频云演进趋势》白皮书提出,超视频时代用户的三大外围需要是:更加高清、更加交互、更加沉迷。在这样的需要下,用户的体验变得至关重要。 近期,在“面向体验的视频云 火山引擎增长沙龙” 中,火山引擎边缘计算产品负责人沈建发分享了新一代翻新算力解决方案,揭秘火山引擎边缘计算助力企业进一步提高用户体验,实现持续增长的产品计划与最佳实际。 01 当代利用架构演进利用架构演进 回顾古代利用架构演进,前端与后端载体均产生了显著变动。 首先,利用前端载体挪动化。依据 CNINIC 的《中国互联网网络倒退状态统计报告》,截至2021年12月,我国应用手机上网的网民比例达99.7% 。流量同期比上年增长33.9% 。客户端显示和处理单元的载体出现挪动化趋势。从最早单机PC模式,到当初的手机、Pad、电视,甚至 AV/VR/MR 终端、智能机器人等,利用终端更加多元化。也因而,前端须要适配多样化的终端硬件。同时,依据信通院云计算白皮书(2021)统计,2020年我国打算应用边缘计算的企业53.8% 。企业的业务状态也在一直发生变化,从单点部署向集群部署、云核心甚至云边混合部署演进,利用架构也从原来繁多的 Client-Server 模式走向 Client-Edge-Server 模式。Client-Edge-Server 架构 Client-Edge-Server(以下简称 CES) 模式,即云边端混合部署架构,指将本来核心的算力和网络资源在边缘做卸载和解决。边缘节点作为云的延长可能提供通用的算力资源和服务,并联合算力和网络的调度,实现更快捷的服务响应和便捷的就近接入,极大缓解核心算力和网络的压力。 同时,边缘计算节点能保障业务实现更凑近用户的低时延接入和更加广域的业务笼罩,在边缘计算技术计划中,还反对更加精准的网络感知能力,以便业务动静筹备资源或调整资源,实现整体架构的最优。 视频云 x 边缘计算,助力极致用户体验 目前,视频云业务中也采纳了 CES 架构。其中,边缘计算作为视频云的整体算力底座,为视频云业务提供全局一致性的用户体验,通过优质的边缘节点和全域分布式的网络带宽,及多种异构算力资源,为视频云提供更低时延的网络接入能力、更优化的网络带宽老本、丰盛的异构算力资源和智能调度,满足视频云中的直播特效、虚构主播、数字人、云游戏等场景对渲染算力的需要,撑持更多的翻新玩法,带来更极致的互动体验。 02 火山引擎边缘计算,新一代翻新算力解决方案 讲到边缘计算,跟大家分享一下咱们对边缘计算的定义,咱们把从用户到云核心之间所有的算力层都定义为边缘计算的领域,包含:现场边缘、近场边缘、云边缘三层, 笼罩5-40ms时延范畴,别离提供从用户现场到本地城市节点和区域核心汇聚节点等多种异构算力资源。并依据地理位置的散布,提供复线、多线等多种网络接入能力,确保用户就近接入,满足业务超低时延的算力调度和网络能力的需要。 平台架构  基于不同边缘层,咱们还构建了新一代边缘计算云平台。边缘计算云平台整体采纳一横 N 纵的构造,一横是指基于边缘计算基础设施打造的云原生边缘平台,N 纵指具象化的服务能力,包含边缘计算节点、边缘容器、边缘函数等边缘计算资源服务,同时边缘组件为业务提供不同的场景化能力,如 VPC、LB和防火墙、包含云盘、块存储等。另外咱们还提供边缘的应用服务,如边缘渲染和边缘智能等服务,满足业务多种状态诉求。目前,在计算服务资源上咱们首推边缘计算节点服务。 边缘计算节点是在边缘基础设施上基于边缘云原生操作系统打造的算力资源服务,提供更低时延、更高性能、稳固牢靠的计算资源,实现业务利用更凑近用户的部署和服务。反对多种 CPU、GPU 等实例规格,满足视频直播、实时音视频、云游戏、AR/VR 等多样化场景需要。联合不同的组件能力,提供高效的网络接入和平安防护保障。同时,边缘计算节点也在继续推动产品的更新迭代,实现更丰盛的产品性能和更弱小的产品能力。 高性能边缘实例  高性能边缘实例是一种基于 VLAN 平安隔离和 SR-IOV 技术的虚构根底计算资源,能帮忙晋升虚拟机性能靠近裸金属。高性能边缘实例应用 VLAN 虚构局域网进行租户间隔离,能防止 ARP 坑骗、播送风暴等平安危险,并且通过 VF 直通、定制 Kernel / KVM / GuestOS 能无效帮忙业务升高虚拟化损耗,将损耗比管制至5%内,实用于自建直播、RTC、CDN 等场景对高网络转发能力的需要。 高性能网络 EVS 另外咱们在网络计划上采纳高性能边缘网络 EVS 架构。基于高性能 EVS 实现的虚拟化网络,可能提供标准化的 VPC 网络,包含租户网络隔离、平安组、弹性公网 IP、精准限速等能力。 ...

June 29, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:基于边缘计算的云游戏场景实践

云游戏并不是一个新兴事物,相干的构想早在本世纪初就曾经提出。近年来,随着云计算的一直演进,光纤入户的遍及和5G网络的铺开,云游戏逐步从技术成熟阶段走向了商业可行和商业腾飞阶段[1]。依据相干征询公司的预测[2],寰球的云游戏市场将放弃每年靠近50%的增长率,在2027年达到70亿美金的规模。  随着用户与市场规模的不断扩大,如何保障用户在试听、交互等方面的良好体验?本文针对云游戏以后面临的时延、老本和运维等方面的挑战,分享边缘计算如何助力云游戏业务解决老本与体验难题。 01 云游戏简介什么是云游戏云游戏是以云计算为根底的游戏形式,实质上为交互性的在线视频流,在云游戏的运行模式下,游戏在云端服务器上运行,并将渲染结束后的游戏画面或指令压缩后通过网络传送给用户[1]。 对于开发者而言,无需适配不同的软硬件平台,即可将游戏部署到服务端提供云游戏服务;而玩家无需下载、装置、降级游戏,能够在任何终端(Web、Android、iOS、PC、TV、VR)上即点即用运行在云端的游戏。 云游戏基础架构 云游戏的架构次要分为用户本地端侧、网络传输、云侧三局部。 用户本地端侧: 用户接入云游戏平台的入口,次要接管来自云游戏平台的视频流和音频流,并进行显示出现;同时将操作设施的输出指令上传到云平台。用户本地端侧包含显示设施和操作设施: 显示设施次要蕴含手机、PC、PAD、大屏等;操作设施包含键盘、鼠标、游戏手柄等。网络传输: 次要波及骨干网、城域网、接入网和家庭网络、5G 网络等,网络传输负责连贯云平台和终端,将云端的实时音视频, 实时地、稳固地传输到用户的终端。云游戏平台侧: 云游戏平台侧接管来自用户端侧的指令,实现逻辑计算、实时渲染、编码、视频推流、音频推流等。云游戏操作流程 云游戏操作流程次要包含如下9个环节: 指令采集: 用户本地终端侧解决模块采集鼠标、键盘等设施的操作指令;指令上传: 部署在终端的云游戏 SDK 将采集的指令通过网络上传至云端云游戏实例;指令解析: 云端云游戏实例接管并解析指令;游戏逻辑计算: 云游戏实例上部署的游戏 APP 依据指令进行游戏逻辑计算;画面渲染: 云游戏实例依据游戏逻辑计算结果进行画面的实时渲染;抓频/编码: 云游戏实例对渲染后的游戏画面进行音频与视频的抓取,而后对抓取的画面进行编码压缩;音视频流传输: 云端将编码压缩后的音视频流通过网络传输至用户本地端侧;本地解码: 云游戏 SDK 依据端侧的配置与要求,借助本地终端的解码能力对音视频流进行解码;显示: 本地端侧设施显示模块如 PC、大屏等对解码后的音视频进行显示。02 云游戏业务以后面临的次要挑战以后云游戏次要面临多端反对、时延体验、老本和运维等挑战。 多端反对首先,多端反对,云游戏玩家无需下载、装置、降级游戏,即可在任何终端(Web、Android、iOS、PC、TV、VR)上玩云端运行的游戏。因而,对云游戏服务商而言,须要: 提供跨平台、多终端的客户端 SDK 以反对云游戏玩家不同终端的接入反对跨端操控适配,保障键鼠、手机、手柄的操控一致性反对多类型游戏算力要求反对游戏主动热更解决,游戏存档主动同步时延其次,时延。云游戏体验因素与本地游戏总体统一,不同的是云游戏引入编解码、网络传输等环节,其业务体验受到了云、网络、端更多因素的影响,其中网络的优劣及编解码器能力会影响到云游戏的视听体验和交互体验。而时延是影响云游戏体验品质和胜利与否的关键因素。 驰名 GUI 设计先驱 Jeff Johnson 在《认知与设计了解 UI 设计准则(第 2 版)》中指出,软件对用户的动作显示反馈工夫底线是 100ms,例如屏幕上的按钮在被点击后须要在 100ms 内显示,否则用户就会感觉本人没点到而再点一次。在游戏行业中, 这一数据被公认为玩家操作与画面的响应工夫须要小于 100ms。以后业界云游戏的时延能够均匀做到约 50ms。 老本第三,老本。以后云游戏的次要老本包含研发、硬件、带宽等,其中网络带宽的老本占比将近三分之一。目前,云游戏产业链的上下游别离由游戏开发商、云计算服务商、软硬件厂商、云游戏平台以及终端设备商形成。换言之,谁领有老本更低、效率更高的解决方案,谁就有可能在将来的竞争中胜出。 运维最初,运维。云游戏运维次要蕴含:边缘节点治理、游戏治理、游戏自动更新、账户治理、游戏平安治理等。因为须要保护大量的边缘计算节点以及品种繁多的游戏,而且游戏个别都比拟大且更新频繁,须要及时处理游戏自动更新散发同步等问题,因而在运维方面也面临挑战。 03 边缘计算在云游戏场景中的利用实际传统意义上的云计算(核心云模式)面临带宽、时延、连贯品质、资源分配、平安等多方面的挑战。为了解决和应答传统云基础架构可能满足不了的利用和场景所带来的窘境,在端侧更加有效率、针对性地采集、传输和解决数据,边缘计算概念应运而生。边缘计算是将云计算的一部分能力,由“集中”的机房迁徙到网络接入的边缘。从而发明出一个具备高性能、低提早与高带宽的服务环境,减速网络中各项内容、服务及利用的反应速度,让消费者享有不间断的高质量网络体验。 上文说到云游戏面临的最大挑战就是实时性(时延),与游戏的体验非亲非故。云游戏的实时性要达到一个可令玩家承受的水平(50ms左右),不仅要依附硬件和网络自身的性能,同时还须要足够的带宽能力做到。因而,边缘计算与云游戏的联合牵强附会。 基于边缘计算的云游戏业务架构 个别云游戏业务架构次要由本地客户端、云游戏公共服务、云游戏后端服务、云游戏边缘节点等几局部组成: 客户端: 用户须要在本地的设施如手机、PC 上装置集成云游戏相干解码、用户治理、操作控制等能力的客户端。 实现用户的注册、登录鉴权等,向云游戏业务平台申请取得对应的云游戏服务。发送本地管制设施如键盘、鼠标指令到云游戏实例。接管来自云游戏平台的视频、音频流,并实现解码与展现。云游戏公共服务: 游戏接入服务、经营治理、智能调度等,次要部署在核心云。 用户账号开明和治理、服务订购和结算等。业务场景、游戏利用、实例容量治理等的经营。依据用户地区、网络、游戏算力等从云游戏实例资源池为用户调配适合的云游戏实例。游戏后盾服务: 负责接管云游戏边缘节点上云游戏服务器的输出进行逻辑计算,并将后果返回给云游戏服务器。游戏后盾服务能够游戏业务对时延的要求,可对立部署在核心云、也能够每个边缘及诶单部署一套。云游戏边缘节点: 次要以多地区的边缘计算节点实例作为资源池,为云游戏提供运行的环境。 云游戏业务平台依照地区、网络、游戏算力等信息,为用户智能调度就近的云游戏实例。提供如 X86+GPU、ARM 等类型实例等,为不同云游戏提供多种实例规格。游戏利用运行在该实例上,在对用户本地端侧指令解析后,进行逻辑运算、渲染、抓屏、编码,而后通过音视频传输如 RTC 等推流到用户本地客户端。边缘计算在云游戏场景中的价值在整个环节中,边缘计算作为对算力资源的补充,可能无效解决云游戏面临的时延、带宽、老本等问题。 ...

May 27, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:火山引擎入选2022-中国边缘计算20强榜单

5月6日,边缘计算社区策动发动的「2022中国边缘计算企业20强」评比后果正式公布,作为首次参选的企业,火山引擎凭借在字节跳动的最佳实际与技术创新能力胜利入选榜单! “2022·中国边缘计算企业20强”榜单评比旨在推动边缘计算行业的宣传和遍及,促成边缘计算行业的整体创新力,目前已举办三届,累计吸引超过500家边缘计算上中下游企业参选,笼罩边缘计算产业链上游、中游、上游各个支流技术与应用领域。 此次评比通过30%公众投票与70%业余评审比重计算得分,最终诞生了2022年度边缘计算20强榜单。火山引擎胜利入选,意味着火山引擎边缘计算产品的技术与创新能力取得了边缘计算社区的必定。 火山引擎边缘计算致力于为企业客户提供提供稳固、高性能、功能丰富的一站式边缘计算云平台服务,帮忙企业解决泛互联网时代面临的实时交互、低时延、带宽等问题,从而优化用户体验和升高企业经营老本,助力客户实现数字化降级与业务持续增长。 目前火山引擎边缘计算已在视频直播、实时音视频、云游戏、AR/VR 等多个行业场景落地。将来,火山引擎将进一步联合字节跳动边缘计算利用实际,持续精进产品能力,以技术创新为驱动,为客户提供更优质的算力服务。

May 9, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:云原生边缘计算KubeEdge打造智能边缘管理平台完整无密资料齐全

download:云原生+边缘计算+KubeEdge,打造智能边缘治理平台Embedding的中文含意是嵌入(将一个物品嵌入到另一个空间中),这种思维同Embedding在深度学习中的作用类似。Embedding最早应是出现在NLP领域,比如word2vec,起初推广至其余领域,例如搜推广等。在学习过一段时间后,现对Embedding的作用和生成方法做一个简要的总结。 Embedding是对某个对象在低维浓密空间上的一个向量示意,它可能将高维浓密特色转化为一个低维的浓密向量,进而提高模型的泛化性能,这个向量示意表征出了原始对象的某些个性,Embedding之间的距离可示意两个对象之间的类似性。另外Embedding的生成可能和下层深度神经网络模型的锤炼独立进行,因此在迁徙学习或者冷启动中也有相应的利用。 晚期的矩阵合成已经有了Embedding的思维,例如对共现矩阵进行合成失去隐向量的过程。前面就是词向量在天然语言处理领域大放异彩,并逐渐取代了以往的n-gram方法,其中代表性的word2vec方法是CBOW和Skip-gram方法,总体的网络结构如下: 词向量的生成可能看做是对离散变量(特色)求对应的Embedding的过程,输出的是每个词对应的one-hot向量,而后对应的隐层中每行的权重即为Embedding向量。one-hot向量和隐层权重的乘积本质上是一个查表的过程。在推荐领域,求离散变量对应的Embedding的过程也是一个查表的过程,即需要对不同的离散变量进行编号,而后在表中查找对应地位的Embedding向量。 对于连续变量,求Ebedding的方法目前有多种:例如间接将连续型变量输出到DNN中输入Embedding,而后再和离散型变量的Embedding进行concat;另外一种方法是Field Embedidng,划分为多个域,同一个域内共享同一个Embedding,连续变量对应的Embedding为其数值乘以对应域内的Embedding;第三种方法则是对连续变量进行离散化,而后转化为求离散变量的Embedding,这种方法的缺点是生成的Embedding可能不具备足够的分别性,例如间断值处于离散化边陲或者离散化为同一个值的情况。在2021 KDD上华为提出了名为AutoDis的连续变量的Embedding方法,此方法将间断值输出到DNN中,通过softmax输入对应的K个桶的概率,每个桶对应的一个Embedding,而后用最大池化或者Top-k或者加权平均进行聚合失去对应的Embedidng,此过程融合了attention的思维。上面是Embedding的一种代码实现形式(连续变量进行离散化): class CpuEmbedding(nn.Module): def __init__(self, num_embeddings, embed_dim): super(CpuEmbedding, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.zeros((num_embeddings, embed_dim))) nn.init.xavier_uniform_(self.weight.data)def forward(self, x): """ :param x: shape (batch_size, num_fields) :return: shape (batch_size, num_fields, embedding_dim) """ return self.weight[x]class Embedding: def __new__(cls, num_embeddings, embed_dim): if torch.cuda.is_available(): embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embed_dim) nn.init.xavier_uniform_(embedding.weight.data) return embedding else: return CpuEmbedding(num_embeddings, embed_dim)class FeaturesEmbedding(nn.Module): def __init__(self, field_dims, embed_dim): super(FeaturesEmbedding, self).__init__() self.embedding = Embedding(sum(field_dims), embed_dim) # e.g. field_dims = [2, 3, 4, 5], offsets = [0, 2, 5, 9] self.offsets = np.array((0, *np.cumsum(field_dims)[:-1]), dtype=np.long)复制代码另外按照Embedding的生成工作的类型分类,可能将其分为序列生成和目标拟合两种,比如词向量的生成属于序列生成类型,推荐领域中双塔模型的Embedding属于目标拟合类型。从更广的层面看,利用无监督学习方法失去的表征Representation也是一种形式的Embedding,例如各种形式的编码器Encoder输入的表征,或者通过对比学习失去的表征,都可能按照Embedding的形式用于上游的工作,另外还有图卷积中Graph Embedding,也是一块可能深挖的领域。 ...

May 6, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:基于边缘计算-ClientEdgeServer-业务模型实践

近期,以 《极致体验,揭秘抖音背地的音视频技术》 为主题字节跳动第五期技术沙龙圆满闭幕。在沙龙中,火山引擎边缘计算产品解决方案架构师王琦从架构的角度,跟大家探讨了 Client-Edge-Server 云边端架构(以下简称CES架构),次要的业务场景及这种新型架构所带来的劣势。内容如下: Client-Edge-Server 利用架构CES 实用的利用场景基于 Client-Edge-Server 架构的实时音视频利用火山引擎边缘计算节点服务Client-Edge-Server 利用架构什么样的利用架构才是最好的?从利用架构的指标登程,做架构选型和设计最终都是为了服务于下层利用,所以对于“最好的利用架构”不特指某个具体的架构,而是在以后阶段可能更加符合业务、符合场景,且具备兼容凋谢和将来演进能力的利用架构。 古代IT利用演进 从古代 IT 利用演进来,利用前端与后端架构均产生了显著的变动。 首先,利用前端载体的挪动化。从最早单机模式,逐步辨别出客户端、服务端,以及客户端类型去兼容浏览器的BS构造;再到当初,挪动互联网高速倒退,客户端的载体更加丰盛。可预期的将来,手机、pad、电视,甚至更新鲜的 AV/VR/MR 终端,智能机器人等等,都可能成为接入互联网服务的终端类型。也因而,前端须要去适配多样化的终端硬件。其次,后端载体分布式化。后端即服务端,在其架构演进中,零碎容量、可用性等始终是掂量其架构设计的关键因素。随着分布式架构理念的落地,通过集群部署代替单点部署,晋升零碎容量和可用性;再起初将服务端做上云部署,通过云服务的弹性、麻利个性,能够随时扩缩容来满足突发业务的资源需要。近几年,随着以音视频为载体的新内容出现形式涌现,数据传输和数据处理的效率,保障用户的实时交互体验等成为业务要害指标。所以在原来的根底上,服务端引入了数据源的物理地位概念,即不再以资源为核心,将数据传输到云核心,而后做解决提供服务,而是以数据为核心,将算力资源前置,在更凑近数据源的中央为用户提供低时延服务,也就是云+ 边缘计算 的云边混合部署模式,Client-Edge-Server 架构也随之诞生。Client-Edge-Server 架构 Client-Edge-Server 架构即云边端混合部署架构,其最大的劣势在于终端、边缘与核心各司其职,最终升高业务老本,为业务发明新的价值。 首先,从核心角度来说,CES架构会将一些要害工作下沉到边缘部署。如对时延比拟敏感的实时交互、实时剖析、实时决策的数据业务,或者能分布式部署的管制面业务。通过将这部分须要占用大量实时算力的工作下沉边缘后,能够升高核心的业务负荷,从而晋升零碎容量。核心自身也能够更加关注离线数据聚合,开掘更多价值,以及关注软件开发迭代的流程和工具自身。其次,从终端角度来说,随着终端类型的多样化,须要投入大量的人力、物力去做终端兼容性测试以及定向的优化。边缘计算在其中次要是辅助终端做一些高性能的计算工作,如图形渲染、高清视频编解码等,通过这种形式实现“瘦终端”的概念,帮忙业务解脱终端硬件的异构问题。最初,从边缘计算角度来说,边缘和核心最大的区别是边缘计算节点能够笼罩除北上广深外,全国各省市、运营商的边缘节点,提供通用的算力资源和IT服务。通过这些资源,能够保障业务更凑近用户的低时延接入和更加广域的业务笼罩。同时,在边缘计算技术计划中,还提供更加精准的网络感知能力,以便业务动静筹备资源或调整资源,实现 QOS 和 QOE 的晋升与优化。 另外,通过对核心部署和云边混合部署两种模式的比照,能够看到相比于核心部署模式,云边混合部署的劣势更加显著。 第一,保障业务全局体验统一,云边混合部署反对终端用户优先接入本地节点,解决核心部署模式下的网络时延与不稳固问题,保障服务体验的一致性。第二,晋升零碎整体容量与并发能力,云边混合部署模式采纳分布式业务架构,将业务进行拆分,通过边缘计算实现业务全国范畴内的分布式部署,帮忙核心分担一部分计算、以及大部分网络资源压力,进而晋升零碎整体的容量和并发能力。第三,升高带宽老本,在短视频、点播、直播这类流量型的产品中,带宽老本是业务老本的占比最大的局部,相比核心模式老本低廉的 BGP 带宽,边缘计算极具性价比的带宽资源将成为更优抉择。Client-Edge-Server 利用场景这里分享四种 CES 架构比拟实用的业务模型。 边缘本地业务 第一,边缘本地业务,次要指将原来全都部署在云端或某个数据中心的利用服务端,改为部署在边缘,使数据在终端和边缘所在的本地区域即可实现传输和解决的业务。目前次要利用于如智慧工厂、智慧园区等,对超低时延有比拟高的要求,同时也须要思考业务方的数据主权和私密性的场景。 边缘流量减速 第二,边缘流量减速型。从终端用户拜访后端服务的网络门路能够看到,两头链路会通过运营商的接入网、汇聚网、骨干网,而后再通过公网或专线到后端服务。对普通用户而言,两头链路的网络服务质量是不可控的,尤其是跨运营商、跨广域网传输,碰到丢包、网络延时等都有可能。边缘流量减速的模型就是在接入网络或汇聚网络的区域去部署边缘资源,而后通过专线或隧道和后端服务联通,通过这种形式为用户提供一个比较稳定的传输通道。另外还能够配合一些多路径传输、动静选路等办法,实现流量整体减速能力。这个模型在泛互联网畛域的利用已比拟成熟,比方 CDN、动静减速、直播等场景都会采纳这种模式减速流量,来晋升用户的体验。 核心算力卸载 第三,核心算力卸载,指将一部分偏实时业务性质的服务从核心卸载至边缘部署。这样边缘不仅仅有数据接入和减速的能力,同时还具备肯定对数据进行剖析、辨认、封装等能力,满足实时剖析、实时决策的场景诉求,同时还能优化边缘到核心的带宽应用,目前次要利用于如智慧城市、日志的边缘剖析和聚合、视频流的边缘 AI 推理等。 辅助终端计算 最初,辅助终端计算,行将原本在终端上运行的一些图形渲染、高清音视频编解码服务放到边缘运行。通过边缘资源的规范服务器 CPU 和 GPU 去执行计算工作,从而优化终端的硬件状态以及业务的普适性。这个模型比拟实用于云游戏、云桌面、云机顶盒,以及直播场景外面的一些高性能特效渲染。 基于 Client-Edge-Server 架构的实时音视频利用此处以实时音视频场景为例,具体论述 Client-Edge-Server 架构的利用及其发明的业务收益。 业务架构 实时音视频(以下简称 RTC)服务目前被广泛应用于视频会议、互动直播、互动娱乐等业务场景,其要害指标比方用户接入时延、响应时延、同一个房间接入用户数等。如上图,RTC 服务自身来说有客户端的SDK、信令服务、媒体服务、配置管理、调度核心、服务监控等几个次要模块。次要业务流程如下: 首先,在终端和核心之间引入边缘计算后,将 RTC 服务中的信令服务拆分为边缘信令服务和核心信令服务,边缘信令服务只有实现终端信令申请的解决和转发,核心信令服务则实现信令鉴权以及不同边缘信令服务的异步同步能力。其次,媒体服务则是齐全部署在边缘,也就是所有的音视频流数据只会在边缘做接入和转发。最初,在边缘还会有一个对立接入网关实现边缘和终端 SDK、边缘 RTC 服务和其余边缘 RTC 服务、以及边缘 RTC 信令服务和核心 RTC 信令服务的交互。当然,在核心侧还是持续保留原来的配置核心、调度核心等服务,实现对立的配置管理和用户智能接入调度服务。CES 架构劣势网络时延 ...

April 29, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:火山引擎荣获中国信通院2021边缘计算融合创新奖

4月19日,“2021年度边缘计算优良评比”获奖名单正式颁布,该流动由中国信息通信研究院联结算网交融产业及规范推动委员会(CCSA TC621)发动,以“基准能力”、“交融翻新”、“行业影响”、“效益价值”为根本评比根据,遴选优良边缘计算我的项目。 通过资料盲审、专家评审等环节的严格遴选,火山引擎边缘计算节点凭借在字节跳动长期实践过程中积攒的技术劣势与创新能力,荣获“2021边缘计算交融创新奖”。 此次获奖,不仅意味着火山引擎边缘计算的产品基准能力取得中国信通院权威认可,更是对火山引擎边缘计算在技术架构、产品性能上的翻新以及参加行业标准建设等方面的必定。 图片来源于中国信通院官号 火山引擎边缘计算次要为企业客户提供提供稳固、高性能、功能丰富的一站式边缘计算云平台服务,帮忙企业解决泛互联网时代面临的实时交互、低时延、带宽等问题。通过抖音、今日头条、飞书、西瓜视频、住小帮等大规模业务场景验证,能无效帮忙客户升高网络时延、缩小回源带宽,从而优化用户体验和升高企业经营老本。 将来,火山引擎边缘计算将持续精进产品能力,以技术创新为驱动,致力于为客户提供更优质的算力服务。 产品介绍 火山引擎边缘计算节点,基于覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,提供稳固、高性能、功能丰富的边缘计算和网络服务,帮忙用户将业务疾速部署到边缘层,无效晋升响应速度、升高网络时延和老本。

April 26, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:火山引擎联合中国信通院发布边缘云总体技术与测试要求

近期,由火山引擎与中国信通院联结牵头,天翼云、中国联通参加制订的《 边缘云总体技术与测试要求》规范正式公布。该规范从放慢边缘计算多样化场景落地的角度,提出了可参考的边缘云对立架构及相干技术指标与测试要求,火山引擎联合边缘计算在字节跳动的长期实践,奉献了“边缘云总体架构”章节。此次规范的公布标记着边缘云在欠缺相干规范体系、推动边缘云标准化建设过程中迈出了重要一步。01 火山引擎联结中国信通院牵头编制边缘云规范边缘云作为基于云计算技术的外围与边缘计算能力的集大成者,提供低时延、广连贯、大带宽、智能化的服务,满足业务实时性、数据智能化解决等行业需要,可广泛应用于泛互联网、工业互联网、物联网等畛域。 目前边缘云的利用中,也存在着边缘云基础设施建设、总体架构的不对立,利用场景与相干技术也各具特色的问题。在“新基建”与“数字化转型”背景下,随同5G、物联网、人工智能、工业互联网等新型基础设施的规模化部署,边缘云成为连贯上下游,实现万物互联的关键技术,制订欠缺的边缘云规范对于促成技术创新与产业交融至关重要。 此次火山引擎与中国信通院牵头制订的《边缘云总体技术与测试要求》重点面向互联网、工业互联网、5G等不同场景,联结天翼云、中国联通等企业,从平台架构、接口等不同方面发展钻研,推动边缘云总体架构、基础设施、接口平安、对立管控等技术与测试要求,以标准化的伎俩疏导边缘云技术倒退,促成产业利用。 在《边缘云总体技术与测试要求》规范中,火山引擎凋谢字节跳动边缘计算长期实践过程中积淀的架构与技术教训,编制“边缘云总体架构”章节,并对相干技术要求与标准提供具体参考。 02 继续推动边缘云规范与生态建设火山引擎边缘计算从率先通过 EC Ready 边缘云权威评测,在性能、性能、平安多方面达到了业内通用技术标准要求,到积极参与边缘云标准化建设,奉献长期实践的技术成绩,每一步都是为了践行让连贯与计算无处不在的理念。将来,火山引擎边缘计算将持续放弃凋谢精力,继续助力边缘云规范体系化与生态倒退过程。 03 火山引擎边缘计算助力极致用户体验火山引擎边缘计算次要为企业客户提供稳固、高性能、功能丰富的一站式边缘计算云平台服务。基于覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,助力业务疾速部署到用户与云核心之间的每个边缘层。 通过抖音、今日头条、飞书、西瓜视频、住小帮等大规模业务场景验证,能无效帮忙客户升高网络时延、缩小回源带宽,从而优化用户体验和升高企业经营老本,帮忙客户胜利实现数字化降级与业务持续增长。 全域笼罩: 一站式边缘计算平台,覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,提供更低时延、更高性能、稳固牢靠的计算资源,实现业务利用更凑近用户的部署和服务;弹性灵便: 边缘计算节点可按需创立、弹性扩大,具备短缺的库存水位,反对多种 CPU、GPU 等实例规格,满足更多业务场景;安全可靠: 多租户实例和网络安全隔离,先进的自动化运维能力,欠缺的监控和服务体系;优质服务: 通过春晚抖音红包、818新潮好物节等大规模、海量业务的流量考验,提供稳固、牢靠的综合服务保障。

April 24, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:云原生虚拟化基于-Kubevirt-构建边缘计算实例

随着 Kubernetes 的遍及,越来越多的业务开始运行在容器上,然而仍有局部业务状态更适宜运行在虚拟机,如何同时管控虚拟机和容器逐步成为了云原生时代的支流需要, Kubevirt 给出了完满的解决方案。 Kubevirt 介绍虚拟机治理总结在云原生时代,越来越多的业务开始逐渐迁徙到容器上来,容器也成为了一种不可或缺的资源公布和治理模式,容器的轻量性劣势在边缘计算的场景下更加显著,因而,在边缘构建云平台必须思考兼容容器的运行状态。 Kubernetes 目前是容器编排和调度最通用风行的平台,同时越来越多的云厂商抉择应用 Kubernetes 来同时治理容器和虚拟机。在 Kubernetes 之上构建治理虚拟机的平台,业界也呈现了不少优良的我的项目,例如 Kubevirt、Virtlet 等,其中 Kubevirt 以其架构设计和性能劣势成为解决虚机与容器兼容问题的最佳计划之一。本文将以 Kubevirt 为根底,具体分享如何基于 Kubevirt 构建边缘计算实例。 01 Kubevirt 介绍Kubevirt 是什么Kubevirt 是 Red Hat 开源的以容器形式运行虚拟机的我的项目,基于 Kubernetes 运行,通过应用自定义资源(CRD)和其它 Kubernetes 性能来无缝扩大现有的集群,以提供一组可用于治理虚拟机的虚拟化的 API。 整体架构 上图形容了 Kubevirt 的整体架构,其中蕴含了次要的四个要害组件: virt-api: 为 Kubevirt 提供 API 服务能力,比方许多自定义的 API 申请,如开机、关机、重启等操作,通过 APIService 作为 Kubernetes Apiserver 的插件,业务能够通过 Kubernetes Apiserver 间接申请到 virt-api;virt-controller: Kubevirt 的控制器,性能相似于 Kubernetes 的 controller-manager,治理和监控 VMI 对象及其关联的 Pod,对其状态进行更新;virt-handler: 以 Daemonset 模式部署,性能相似于 Kubelet,通过 Watch 本机 VMI 和实例资源,治理本宿主机上所有虚机实例;次要执行动作如下: ...

April 22, 2022 · 2 min · jiezi

关于边缘计算:Cilium-原理解析网络数据包在内核中的流转过程

上一篇文章,咱们分享了《eBPF 完满搭档:连贯云原生网络的 Cilium》,介绍作为第一个通过 eBPF 实现了 kube-proxy 所有性能的网络插件,Cilium 诞生的背景、倒退演进的过程以及具体的应用示例。本文将重点关注 Cilium 网络的相干知识点,具体介绍 Cilium 是如何在网络流转的门路中做拦挡解决的原理与过程。 网络分层的宏观视角Linux 网络协议栈Linux 接管网络包的流程01 网络分层的宏观视角想必大家都应该筹备过这样一道面试题:从输出 URL 到收到申请响应,两头产生了什么事件 ,笔者当年校招时就常常被问到这个题目。 这个过程讲简单了,恐怕讲个一天一夜也讲不完。此处咱们长话短说,简要形容下大体流程,建设个宏观视角。 首先,来温习下网络分层模型。 如下 ,左图为 OSI 的规范七层网络模型,这套模型只是停留在概念上的,实现起来太简单了。左边是业界规范的 TCP/IP 模型,Linux 零碎中正是依照 TCP/IP 模型开发的网络协议栈。 接下来回到上文的问题,从输出 URL 到收到申请响应,两头产生了什么事件? 此处简要形容下流程,限于篇幅不一一开展了,当然如果小伙伴对其中某些知识点感兴趣的话,能够自行搜寻相干资料持续深入研究。 客户端发动网络申请,用户态的应用程序(浏览器)会生成 HTTP 申请报文、并通过 DNS 协定查找到对应的远端 IP 地址。用户态的应用程序(浏览器) 会委托操作系统内核协定栈中的上半局部,也就是 TCP/UDP 协定发动连贯申请。此处封装 TCP 头(或 UDP 头)。而后经由协定栈下半局部的 IP 协定进行封装,交给上层协定。此处封装 IP 头。通过 MAC 层解决,找到接管方的指标 MAC 地址。此处封装 MAC 头。最终数据包在通过网卡转化成电信号通过交换机、路由器发送到服务端,服务端通过解决拿到数据,再通过各种网络协议顺次把封装的头解封装,把数据响应给客户端。客户端拿到数据进行渲染。02 Linux 网络协议栈下面讲述了网络分层原理以及各层的封包解包流程,上面介绍下 Linux 网络协议栈,其实 Linux 网络协议栈就相似于 TCP/IP 的四层构造: 图片取自《你不好奇 Linux 网络发包过程吗?》([3]) ...

April 19, 2022 · 4 min · jiezi

关于边缘计算:极致体验揭秘抖音背后的音视频技术

近两年,音视频技术展示了迅猛的发展势头,在短视频、直播、在线会议、教育等行业都有亮眼的利用案例,曾经逐步成为新时代互联网的基础设施之一。音视频技术对清晰、晦涩、实时有着外围要求,但在理论的落地过程中,行业中仍存在诸多痛点问题亟待解决。 抖音是国内音视频技术利用的典型代表,无论是春节红包我的项目遇到的超大规模并发,还是海量用户上传短视频作品带来的带宽压力,亦或是用户智能设施、网络环境的参差不齐,都给技术计划带来了严厉的挑战。在这样的挑战下,字节跳动积攒了规模化的音视频技术利用实际,并封装成了丰盛的产品能力向业界输入。 如何让用户即使在弱网环境、低端设施上,也能畅享音视频的魅力?如何实现全行业对立的低延时互联互通信令协定,简化低延时技术的开发和接入门槛?如何利用视频算法晋升不同环境下 RTC 的互动体验?如何让企业获取抖音同款音视频技术解决方案,开箱即用升高对接老本?本期字节跳动技术沙龙以  《极致体验,揭秘抖音背地的音视频技术》 为主题,将为音视频技术从业者、技术团队与企业带来音视频技术的一站式解决方案,帮忙大家轻松 get 抖音背地的同款技术,字节跳动边缘计算产品解决方案架构师王琦也将分享《基于边缘计算的 Client-Edge-Server 业务模型实际》 。 本期字节跳动技术沙龙收费报名通道现已开启,戳文末浏览原文或扫描长图海报二维码即可报名! 报名链接:https://www.bagevent.com/even... 01 演讲主题视频体验如何激发增长内容简介面对海量用户、简单的网络环境、繁多的终端机型和丰盛的业务场景,字节在过来几年中,积攒了大量对服务质量(QoS)与用户体验(QoE)、商业指标之间关联的数据,这次演讲次要介绍视频技术在抖音等字节系利用的工作实际,向听众分享不同技术指标如何影响用户体验,如何影响业务指标,促成增长,并介绍在字节利用视频技术过程中的一些见解与理念。 观众收益视频技术如何给业务带来收益视频的启播速度、卡顿率/卡登时长、画质、延时等对业务的影响字节视频云在抖音上的利用实际,如何赋能用户激发增长演讲嘉宾晓成|字节跳动抖音资深技术专家 20 年以上软件开发教训,15 年以上视频畛域从业教训,曾工作于摩托罗拉、微软、RealNetworks、Hulu 等公司,19 年退出字节跳动,负责抖音等多种字节利用的体验优化工作,撰有《在线视频技术精要》(19 年,人民邮电出版社),领有多项中美专利。 打造极致播放体验,点播端到端解决方案内容简介随着短视频行业的衰亡,业务对播放体验提出更高的要求,例如抖音的小视频场景,首帧的加载工夫是 100ms 还是 500ms 对业务 QoE 指标影响显著。本期分享介绍视频云对点播播放体验优化端到端技术解决方案,包含指标建设、首帧优化、画质优化、策略优化等助力业务依据本身应用场景,疾速构建极致播放体验。 观众收益通过视频云的端到端解决方案,能够为本身业务播放体验优化提供思路理解借助视频云点播能力疾速构建短视频业务演讲嘉宾王志勇|字节跳动视频架构技术专家 10 年以上的软件开发教训,晚期在搜狐视频负责客户端开发,前几年在守业公司做视频常识付费产品研发,长期关注音视频相干畛域倒退,2021 年退出字节跳动,目前负责视频云点播 Tob 方向推动。 RTM 低延时推动抖音视频直播进入新时代内容简介超低延时(RTM)直播技术是近期逐渐衰亡的一种全新加强体验的直播解决方案,它的特点是延时相比传统直播技术,端到端延时更小达到 1 秒级别,卡顿无显著负向;在电商购物、竞价秒拍、体育赛事讲解等互动的强实时交互性场景下面,满足十分多的全新玩法和体验;同时在业务侧平滑降级与接入该项技术所需承担的技术老本较低,危险可控,是将来下一代更有竞争力和创新力的直播技术标准。 观众收益超低延时技术能够晋升业务营收收益, 在用户看播浸透、留存、新增等维度影响收益RTM 低延时直播是下一代全新的技术标准,十分有心愿取代传统的 RTMP/FLV/HLS 模式RTM 低延时直播在延时大幅度降低的同时,视频的启播速度、卡顿率/卡登时长、画质和传统 FLV 相比无不相伯仲,但延时显著升高至 1 秒(相比传统直播技术 4 秒以上延时)观众能够全方位地理解超低延时客户端技术中管制延时的具体技术手段演讲嘉宾李晨光|字节跳动视频架构技术专家 12 年以上软件开发教训,始终专一于音视频畛域的技术研发工作,曾就任于联发科技、PPS 影音、爱奇艺等公司,从事视频编解码优化、图像前解决、直播全链路端到端利用研发工作。21 年退出字节跳动,负责字节跳动-抖音 RTM(real-time-media)超低延时直播的技术研发,目前致力于 RTM 低延时的行业标准化推动工作。 RTC 场景下视频暗场景加强技术内容简介RTC 的利用场景具备很强的随机性,用户进入会话时,所处地位可能并没有良好的光照条件,顽劣的光照条件会重大影响视频的体验,进而影响用户之间的沟通和交换。因而,字节 RTC 团队设计了一套视频暗场景加强算法,显著改善了暗光照环境下图像成果,晋升实时视频流的品质,进而晋升 RTC 的互动体验。 观众收益理解 RTC 场景下基于深度学习的视频算法研发和落地状况理解暗场景加强算法从研发到上线的最佳实际演讲嘉宾赵突|字节跳动 RTC 团队图像算法工程师 ...

April 19, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:当渲染遇上边缘计算打造视频交互新模式

2月25日,火山引擎视频云科技原力峰会顺利召开。 视频业务的高速倒退驱动着视频利用走向更丰盛的直播互动、更高清的视频内容和更沉迷式的玩法体验,而这背地离不开边缘计算全域分布式异构算力和高效渲染服务的反对。 火山引擎边缘计算产品负责人沈建发在以《当渲染遇上边缘计算,打造视频交互新模式》的主题演讲中,介绍了他对视频时代算力利用的解读,并分享了边缘计算如何保障视频业务极致用户体验的技术计划。 边缘计算助力极致体验的视频云视频云整体市场仍处于高速倒退的阶段,IDC 数据显示,2020下半年中国视频云市场规模达到38.1亿美元,2021上半年增长至43.7亿美元,而这背地离不开边缘计算全域分布式异构算力和智能调度的反对。 边缘计算作为视频云的整体算力底座,为视频云业务提供全局一致性的用户体验。通过优质的边缘节点、全域分布式的网络带宽以及多种异构算力资源,提供更低时延的网络接入能力、更优化的网络带宽老本、丰盛的异构算力资源和智能调度,满足视频云业务中直播特效、虚构主播、数字人、云游戏等场景对渲染算力的需要,撑持更多的翻新玩法,带来更极致的互动体验。 当渲染遇上边缘计算 讲到渲染,常见的渲染形式次要分为离线渲染和实时渲染两种。 离线渲染,更多用于影视特效、3D效果图、CG动画、家装设计等场景,电影院线的大片特效、动漫、动画电影等,包含此次冬奥会展现的一些视觉特效,都是离线渲染利用的体现。实时渲染,次要利用于云游戏、AR/VR、视频直播特效、云创作等对低时延和互动性要求较高的场景。进一步来看,实时渲染和离线渲染其实都属于图形渲染。咱们能够看到目前图形渲染支流的实现技术有如下三种:光栅化、光线投射、光线追踪。这三种形式都须要大量的算力去计算光线和物体相交的仿真成果。 传统形式个别都是由核心云提供算力实现,随着业务的倒退,比方视频直播的漫画风特效和云游戏场景等,除了须要高质量的渲染成果,还须要保障用户的实时交互,因而同时具备高性能、低时延的算力诉求。边缘计算能够在更凑近用户的地位,为业务提供通用、高性能、低时延的异构算力资源,减速业务渲染效率。 新一代边缘计算云平台 讲到边缘计算,跟大家分享一下咱们对边缘计算的定义,咱们将用户到云核心之间所有的算力层都定义为边缘计算的领域,包含:现场边缘、近场边缘、云边缘三层,笼罩5-40ms时延范畴,提供从用户现场,到本地城市节点以及区域核心汇聚节点等多种异构算力资源,依据地理位置的散布,提供复线、多线等多种网络接入能力,确保用户就近接入,满足业务超低时延的算力调度和网络能力的需要。 基于以上,咱们构建了新一代边缘计算云平台。边缘计算云平台整体采纳一横 N 纵的构造,一横是指基于边缘计算基础设施打造的云原生边缘平台,N 纵指具象化的服务能力,如边缘虚机、边缘容器、边缘网络、边缘函数和边缘渲染等。 边缘渲染作为边缘计算云平台的计算资源服务,联合云边治理通道和全域智能调度,为视频直播、云游戏、AR/VR、影视特效等提供次要的渲染算力调度入口。 另外,网络和平安组件为边缘渲染服务提供高效的网络接入和平安防护保障,灵便的弹性算力资源可按需为边缘渲染提供算力的扩缩容、全域算力的按需调度,并能实现多任务协同解决,最终联合云原生个性帮忙业务实现分布式高效治理。 基于边缘计算构建更加高效的边缘渲染服务 边缘渲染服务是基于边缘根底底座资源,在边缘云原生操作系统之上构建的 PaaS 平台,通过智能调度、工作编排,自定义渲染引擎,配合优化的网络传输和实时音视频通信协定,为直播特效、数字人、云游戏、VR、影视动画制作等提供实时渲染和离线渲染能力。 为什么基于边缘计算来构建渲染服务?除了实时渲染须要的低时延交互外,在离线渲染场景咱们也做了一些试验,比方一个 1G 我的项目工程文件,生成 100 帧,每帧 300MB 图片的场景,在核心实现工作解决的工夫须要760秒,边缘只须要79秒,边缘的整体效率是核心的9.62倍,这也是在边缘构建渲染服务的起因之一。边缘计算可能为实时渲染与离线渲染提供全域笼罩的算力调度,同时保障低时延的网络响应需要,真正帮忙业务晋升用户的实时交互体验。 上面将具体介绍边缘渲染服务在不同场景的实际及相干典型案例。 基于边缘计算的渲染场景实际实时渲染 实时渲染广泛应用于虚构穿戴、数字人、面部特效等业务畛域,业务模型是基于物理世界人们的动作、表情、姿势叠加或转化成虚构形象,通过视频终端采集和动作捕获设施等,在保障交互实时性的同时,采纳 RTC 传输至最近的边缘计算节点。联合边缘算力实时渲染,将渲染后的视频图像散发到用户终端上显示。 在实时渲染场景中,边缘计算提供了高性能、低时延、标准化的分布式计算服务,基于最靠近用户的地理位置实现实时渲染引擎的高效反馈,保障用户高质量的实时观看与交互体验。 云游戏 云游戏场景中,用户对时延更加敏感。区别于端游、页游、手游和主机游戏,云游戏的游戏资源、运行、渲染都须要在云端实现,相当于用户在云端玩游戏,这种场景下须要边缘计算提供高性能的图像渲染算力,从而保障游戏体验的逼真度。 依靠边缘计算全域笼罩的边缘异构算力,一方面能够基于用户地理位置亲和性,就近接入最近的云游戏资源池,实现游戏指令毫秒级交互;另一方面,联合边缘计算的 CPU、GPU、ARM 等异构算力,云游戏能够解锁原来挪动终端对计算和存储能力的限度,无需下载、装置,随时随地接入,开机即可畅游大型游戏,保障玩家取得无设施限度、稳固、高品质、超低时延的游戏体验。 边缘渲染农场 边缘渲染农场罕用于如影视特效、三维动画、设计效果图等场景,为用户提供一站式渲染服务。 首先,边缘渲染客户端作为用户自助渲染的第一入口,为用户提供高速的传输效率和保障传输中数据加密服务。其次,边缘渲染服务次要在近场边缘和云边缘为用户提供异构算力的散布式调度和工作编排,反对支流三维设计软件及插件,比方:Maya、Blender、Arnold 等,并反对跨平台任务调度与帮助。边缘渲染服务还能够联合边缘对象存储和 CDN 等减速能力,以及设计师所在地理位置就近提供服务,缩短工程数据传输间隔,无效升高网络时延。同时,通过全域节点的边缘算力资源和智能调度,能满足要害渲染工作的灵便切片,实现多节点并行渲染,晋升渲染效率,减速内容创作渲染周期和疾速工程作业公布。边缘渲染劣势 通过以上实际,咱们提炼出边缘渲染服务的三大劣势: 第一,就近接入:基于覆盖全国各省市的边缘计算节点,反对复线、多线等多种网络状态,为渲染业务提供短缺的本地算力资源,反对就近接入。第二,普适、弹性:提供 X86/ARM 架构、CPU/GPU 实例等多样化的算力规格和自助式云服务,满足用户按需、弹性、灵便的普适需要。第三,实时交互:采纳 SPDK 技术优化磁盘 IO,并提供 100Ge/25Ge 智能网卡,联合渲染引擎,实现低时延的交互体验。边缘渲染典型案例家装设计与 VR 展现 家装设计和 VR 看房是渲染常见的场景之一,边缘渲染服务作为边缘算力资源的入口,通过全域笼罩的边缘异构算力,联合智能调度,高效实现渲染工程疾速出现,升高时延,在本地即可实现房屋设计和 VR 展现,实现从图片采集-传输-渲染-缝合-出现的业务闭环。 自定义图片渲染 自定义图片渲染是基于边缘 GPU 算力实现的数字资产高效离线渲染,边缘渲染服务反对自定义策略,包含自定义源文件输出、自助抉择渲染引擎、自定义逻辑输入、性能需要自定义拓展,通过全域调度的边缘渲染算力,反对业务的就近渲染解决,多样化的异构算力, 充沛满足不同业务的个性化需要。 ...

March 2, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:从中心走向边缘深度解析云原生边缘计算落地痛点

作者:段嘉,新胜 云计算发展史,就是虚拟化技术的发展史。近 20 年来云计算与互联网相互促进高速倒退,核心云技术成为全社会通用的基础设施。随着物联网、人工智能等技术的一直倒退,尤其是产业互联网倒退落地,核心云计算开始黯然失色,分散式边缘计算在当下被从新寄予厚望。如果核心云计算是由技术创新驱动的,那么边缘计算肯定是业务价值驱动的。 那到底什么是边缘计算?边缘计算有哪些分类?边缘计算与核心云的关系是什么?本文将抽丝剥茧,深入浅出,具体论述对边缘计算与云原生的了解与思考。 边缘计算的了解与思考边缘计算的定义边缘计算以后没有精确定义,从 IT 云计算畛域视角,边缘计算被看作核心云计算的拓展。边缘计算产业联盟对边缘计算的定义:“在凑近物或数据源头的网络边缘侧,交融网络、计算、存储、利用外围能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在麻利连贯、实时业务、数据优化、利用智能、平安与隐衷爱护等方面的要害需要”。从 CT 电信畛域视角,边缘计算最后也被称为挪动边缘计算(MEC)。欧洲电信规范协会(ETSI)对 MEC 的定义:“挪动边缘计算在挪动网络的边缘、无线接入网(RAN)的外部以及移动用户的近处提供了一个 IT 服务环境以及云计算能力”。 边缘计算的定义各有偏重,但核心思想基本一致——边缘计算是基于云计算核心技术,构建在边缘基础设施之上的新型分布式计算模式,在边缘端凑近最终用户提供计算能力,是一种凑近数据源的现场云计算。 核心云计算凭借其弱小的数据中心,为业务利用提供大规模池化,弹性扩大的计算、存储、网络等基础设施服务,更实用于非实时、长周期数据、业务决策场景;边缘计算则聚焦在实时性、短周期数据、本地决策等业务场景,比方当下热门的音视频直播、IoT、产业互联网、虚拟现实甚至元宇宙等,将工作负载下沉至离终端设备或者凑近最终用户的中央,以此实现更低的网络提早,晋升用户的应用体验。 “章鱼式”边缘计算边缘是绝对核心式计算的边缘分散式计算。边缘计算的外围指标是疾速决策,将核心云的计算能力拓展至“最初一公里”。因而它不能独立于核心云,而是在云-边-端的整体架构之下,有核心式管控决策,也有分散式边缘自主决策,即章鱼式边缘计算。 如上图漫画中所示,章鱼全身神经元核心式脑部占 40%,其余 60% 在分散式腿部,造成 1 个大脑总控协调 + N 个小脑扩散执行的构造。1 个大脑善于全局调度,进行非实时、长周期的大数据处理与剖析;N 个小脑偏重部分、小规模数据处理,实用于现场级、实时、短周期的智能剖析与疾速决策。 章鱼式边缘计算采纳核心云+边缘计算的分布式云边一体化架构,海量终端采集到数据后,在边缘实现小规模部分数据的实时决策解决,而简单大规模的全局性决策解决则汇总至核心云深入分析解决。 边缘计算的地位 边缘计算位于核心云及终端之间,将云计算能力由核心下沉到边缘,通过云边协同的架构解决特定的业务需要,能最大水平升高传输时延,这也是边缘计算的外围价值。但核心云与终端之间的网络传输门路经由接入网(间隔 30 公里,提早 5 到10 毫秒),汇聚网,城际网(间隔 50 到 100 公里,提早 15 到 30 毫秒)到骨干网(间隔 200 公里,提早 50 毫秒),最初才到数据中心(假设数据中心 IDC 都在骨干网),耗时数据是失常网络拥塞的拨测统计值,即业务侧感知的理论提早数据,虽不是十分准确,但足够辅助架构决策。 云计算能力由核心逐渐下沉到边缘,节点数量增多,覆盖范围放大,运维服务老本疾速减少。依据国内网络(国内有多张骨干网,别离是电信 CHINANET 与 CN2,联通 CNCNET 以及挪动 CMNET)现状,骨干网节点,城际网节点,汇聚网节点,接入网节点,以及数以万计的业务现场计算节点都能够安置边缘计算,因而范畴太广难以造成统一标准。因而咱们说核心云计算由技术定义,边缘计算由网络与业务需要定义。 边缘计算生态参与者泛滥,云厂商、设施厂商、运营商三大要害服务商方以及一些新型 AI 服务商等,都是从各自现有劣势延长,拓展更多客户及市场空间。设施商借助物联网逐步构建繁多性能的业余云;云厂商从中心化的私有云开始下沉,走向分布式区域云,区域云之间通过云联网买通,造成一个笼罩更大的云。运营商在互联网时代被私有云及凋敝的挪动利用齐全屏蔽只能充当管道,但在边缘计算时代,业务及网络定义边缘计算,运营商从新回归焦点,不可代替。 边缘计算的类型 (1)网络定义的边缘计算:通过优化终端与云核心网络门路,将核心云能力逐步下沉至凑近终端,实现业务就近接入拜访。从核心到边缘顺次分为区域云/核心云,边缘云/边缘计算,边缘计算/本地计算三大类型: 区域云/核心云:将核心云计算的服务在骨干网拓展延长,将中心化云能力拓展至区域,实现区域全笼罩,解决在骨干网上耗时,将网络提早优化至 30ms 左右,但逻辑上仍是核心云服务。 边缘云/边缘计算:将核心云计算的服务沿着运营商的网络节点延长,构建中小规模云服务或类云服务能力,将网络提早优化至 15ms 左右,比方多接入边缘计算(MEC)、CDN。 ...

February 23, 2022 · 3 min · jiezi

关于边缘计算:乘云-瞰世界火山引擎视频云科技原力峰会即将开启

随着超视频时代步调渐近,用户对音视频的期待从“看什么”进化为“怎么看”,视频云技术成为掂量视听体验的要害变量。 2月25日,火山引擎视频云科技原力峰会将在北京举办。本次峰会聚焦视频云行业进化及需要变动,火山引擎将首次零碎分享行业视频化趋势以及外围场景的察看与思考,并正式公布面向体验的视频云全新产品矩阵,联合热门行业顶尖案例实际方法论,与行业搭档共探超视频时代视频云商业场景的将来增长方向。火山引擎边缘计算产品负责人沈建发也将缺席本次峰会,并分享《当渲染遇上边缘计算,打造视频交互新模式》。 01 如何解锁沉迷式、交互性、高清化的用户体验?随着5G、AI、挪动互联网的倒退,更多内容与产业转向视频化场景,点播、直播以及实时通信等次要视频业务,正逐渐兼具娱乐、社交、文化流传、商业化等多属性。 视频云技术已利用到生存的方方面面,在线课堂、视频会议、直播购物、视频聊天……从社交、游戏、电商,到教育、商业、金融、传媒,越来越多的产品与服务与视频云相连接,组合成日益宏大的利用图景。 然而,宽泛的利用背地仍然有待进化的用户体验痛点,如播放过程存在直播音画不同步、加载速度过慢、视频画质模糊不清等多种问题。随着技术的一直深入,用户不再仅仅停留于防止卡顿、含糊等根本需要,而是心愿失去更为沉迷式、交互性与高清化的极致视频体验。 02 超视频时代的“新认识”,一起“乘云 · 瞰世界”超视频时代,如何面向体验、满足用户需要降级?火山引擎将在本次峰会上展现最新视频云产品矩阵动静,着重分享“播放体验、互动体验、画质体验、性能体验”四大方向,解锁超视频时代的“新认识”。并从目前大热利用行业登程,透传性能迭代与亮点,帮忙企业疾速响应市场变动,为用户提供更好的体验。 此外,火山引擎视频云将联结阿里云、腾讯云公布低提早直播信令规范,并与国内权威市场钻研机构IDC独特公布视频云白皮书,从行业标准与市场剖析两大维度,与各方搭档摸索视频云技术新价值,一起乘云·瞰世界。 当初,扫描下方二维码,即可预约报名,有机会亲临现场,与行业嘉宾共探视频云行业新将来,一起解锁云上视界的新认识。

February 22, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:eBPF-完美搭档连接云原生网络的-Cilium

Cilium 作为近两年最火的云原生网络计划,堪称是风头无两。作为第一个通过 ebpf 实现了 kube-proxy 所有性能的网络插件,它的神秘面纱到底是怎么的呢?本文次要介绍 Cilium 的倒退演进,性能介绍以及具体应用示例。背景随着云原生的普及率越来越高,各大厂商基本上或多或少都实现了业务的 K8s 容器化,头部云计算厂商更是不用说。 而且随着 K8s 的 遍及,以后集群逐步呈现出以下两个特点: 容器数量越来越多,比方:K8s 官网单集群就曾经反对 150k podPod 生命周期越来越短,Serverless 场景下甚至短至几分钟,几秒钟随着容器密度的增大,以及生命周期的变短,对原生容器网络带来的挑战也越来越大。 以后 K 8s Service 负载平衡 的实现现状在 Cilium 呈现之前, Service 由 kube-proxy 来实现,实现形式有 userspace,iptables,ipvs 三种模式。 Userspace以后模式下,kube-proxy 作为反向代理,监听随机端口,通过 iptables 规定将流量重定向到代理端口,再由 kube-proxy 将流量转发到 后端 pod。Service 的申请会先从用户空间进入内核 iptables,而后再回到用户空间,代价较大,性能较差。 Iptables存在的问题: 可扩展性差。随着 service 数据达到数千个,其管制面和数据面的性能都会急剧下降。起因在于 iptables 管制面的接口设计中,每增加一条规定,须要遍历和批改所有的规定,其管制面性能是O(n²)。在数据面,规定是用链表组织的,其性能是O(n)。LB 调度算法仅反对随机转发。Ipvs 模式IPVS 是专门为 LB 设计的。它用 hash table 治理 service,对 service 的增删查找都是 O(1)的工夫复杂度。不过 IPVS 内核模块没有 SNAT 性能,因而借用了 iptables 的 SNAT 性能。 IPVS 针对报文做 DNAT 后,将连贯信息保留在 nf_conntrack 中,iptables 据此接力做 SNAT。该模式是目前 Kubernetes 网络性能最好的抉择。然而因为 nf_conntrack 的复杂性,带来了很大的性能损耗。 Cilium 的倒退Cilium 是基于 eBpf 的一种开源网络实现,通过在 Linux 内核动静插入弱小的安全性、可见性和网络管制逻辑,提供网络互通,服务负载平衡,平安和可观测性等解决方案。简略来说能够了解为 Kube-proxy + CNI 网络实现。 Cilium 位于容器编排零碎和 Linux Kernel 之间,向上能够通过编排平台为容器进行网络以及相应的平安配置,向下能够通过在 Linux 内核挂载 eBPF 程序,来管制容器网络的转发行为以及安全策略执行。 ...

February 22, 2022 · 4 min · jiezi

关于边缘计算:火山引擎边缘计算节点通过-EC-Ready-边缘云首批评测

近期,火山引擎边缘计算顺利通过中国信通院的《边缘云总体技术与测试要求》测评,并胜利取得首批“EC Ready 1.0 证书”。 这不仅意味着火山引擎边缘计算的基准能力失去权威认可,也标记着火山引擎边缘计算产品向规模化、平台化迈进了一大步。 01 火山引擎通过 EC Ready 边缘云权威评测在当今万物互联时代中,传统云计算集中式的解决形式已迎来严厉挑战。这其中,边缘云交融了云计算能力与边缘计算能力,将在泛互联网以及智慧工厂、智慧矿山、智慧能源、智慧交通等泛滥畛域中施展重要作用。 对此,火山引擎踊跃晋升本身边缘云技术能力,并于近日加入“EC Ready” 测试评估我的项目,最终顺利通过《边缘云总体技术与测试要求》测评,胜利取得首批“EC Ready 1.0 证书”。此次通过测评的是“火山引擎边缘计算节点”产品,这标记着火山引擎的边缘侧基准能力失去权威认可。 “EC Ready”我的项目作为边缘计算行业的权威第三方品牌,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会算网交融产业及规范推动委员会(CCSA TC621)发动,从规范推动、行业评测、产业单干以及我的项目利用等多个方面,助力边缘计算标准、衰弱倒退。现阶段,EC Ready测试评估我的项目重点面向边缘侧基准能力,发展行业测评,取得行业的统一认可。02 火山引擎边缘计算云平台产品——边缘计算节点此次通过测评的边缘计算节点,是基于“火山引擎边缘计算云平台”正式公布的最新产品,次要为企业客户提供稳固、高性能、功能丰富的一站式边缘计算云平台服务。 边缘计算节点基于覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,提供更凑近用户侧的计算运行环境,助力业务疾速部署到用户与云核心之间的每个边缘层,在性能个性上具备如下劣势: 全域笼罩: 一站式边缘计算平台,覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,提供更低时延、更高性能、稳固牢靠的计算资源,实现业务利用更凑近用户的部署和服务;弹性灵便: 边缘计算节点可按需创立、弹性扩大,具备短缺的库存水位,反对多种 CPU、GPU 等实例规格,满足更多业务场景;安全可靠: 多租户实例和网络安全隔离,先进的自动化运维能力,欠缺的监控和服务体系;优质服务: 通过字节跳动大规模、海量业务的流量考验,提供稳固、牢靠的综合服务保障。火山引擎边缘计算节点作为底层基础设施,在字节跳动的场景实际中已积攒了成熟的落地教训,如: 帮忙抖音直播、实时音视频在边缘节点就近部署推流、合流、转码等服务,升高直播时延,进步交互流畅性和应用体验;<!----> 反对直播特效、 住小帮的边缘 3D、VR 特效渲染服务,缩短工程数据传输的链路,进步渲染实时性,并联合全域节点和智能调度,实现多节点并行渲染,进步渲染效率;<!----> 为云游戏提供全域笼罩的异构算力,实现游戏指令的毫秒级响应。除此之外,在“抖音春晚红包”、“818抖音 新潮好物节”等大型流量洪峰场景,火山引擎边缘计算节点也无效地帮忙了业务分担流量接入、晋升零碎整体容量,保障业务高稳固、高并发运行。 03 新一代边缘计算云平台 新一代边缘计算云平台是火山引擎边缘计算在字节跳动长期实践过程中的技术积淀,整体边缘计算云平台采纳一横 N 纵的构造,一横是指基于边缘计算基础设施打造的云原生边缘平台,N 纵指具象化的服务能力,如边缘虚机、边缘容器、边缘网络、边缘函数和边缘渲染等。 目前火山引擎边缘计算云平台已反对字节跳动多个场景的业务实际。将来,火山引擎还将凋谢更多产品能力,心愿与更多行业搭档达成深度单干,提供更具性价比的边缘计算服务,为泛互联网、工业互联网、车联网、AR/VR 等产业赋能,助力更多客户领先布局边缘,高效晋升用户体验,摸索更多业务可能性。

January 20, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:招聘|字节跳动边缘计算团队等你来

火山引擎边缘计算团队招人啦!撑持字节跳动系列利用,现在日头条、抖音、飞书、西瓜视频、住小帮等,背地的神秘团队! 2022年度招聘第一弹,欢送来撩~ 边缘计算招聘方向产品方向:产品、经营、技术、解决方案架构师等;技术方向: IaaS、云原生、SRE、零碎工程师、边缘推理、中间件、平台研发、渲染农场 TD 等;更有超多实习岗位等你来;字节跳动公司福利平等凋谢的工作气氛弹性灵便的工作工夫养分平衡的三餐和住房补贴收费健身房和娱乐中心欠缺的商业保险...退出咱们,独特构建寰球当先的边缘计算产品技术解决方案。咱们期待和优良的你,一起做有挑战的事! 01 边缘计算产品岗位云解决方案架构师职位形容 负责边缘计算解决方案设计和当先演进,负责解决方案生命周期治理,协同研发、产品、市场体系实现计划落地;为客户提供业务和技术层面的架构咨询服务,了解合作伙伴及客户的业务和功能性需要,非功能性需要,性能和可靠性需要,反对客户或合作伙伴落地边缘计算的相干利用和场景;调研客户业务逻辑,剖析客户业务需要并转化技术需要和危险剖析;参加客户解决方案技术交换,廓清客户技术问题和解说技术原理,疏导客户计划偏向;解决方案相干标准化文档撰写,反对重点项目、对外反对客户市场流动的计划输入,对内解决方案场景化培训、撑持业务需要。职位要求 3年以上云计算相干畛域从业经验,对业务场景洞察和布局有深刻理解,具备行业我的项目计划布局或落地教训;理解云相干的产品、零碎、平台、利用等模块的计算架构和技术原理;对新技术有激情,违心做开拓性的事件,较强的责任心;整体架构能力和逻辑思维能力,条理清楚,思路清晰,无效提供决策倡议;有较强的沟通协同能力及文档撰写能力,具备良好的团队意识和单干精力。工作地点 北京、上海、深圳、杭州 简历投递邮箱 shenjianfa@bytedance.com 高级(资深)云产品经理 - 边缘计算方向职位形容 负责边缘计算相干产品方向和模块的生命周期治理,负责产品设计、需要剖析,竞品调研,行业洞察,业务场景和用户画像。相熟Openstack 或 K8S 的相干业务组件,包含理解肯定网络和存储技术原理和实现的产品状态。深刻行业和生态提供业务调研,对业务问题(包含运维、平安、效率、老本、品质等)进行剖析和诊断,给出解决方案;能深刻业务方获取客户应用体验的问题,优化产品,改善用户体验;我的项目落地,具备项目管理能力,需要承诺后,治理客户预期,推动我的项目按期公布。职位要求 本科及以上学历,计算机相关业余优先;To B或To G 3年以上产品工作教训优先;有有IaaS 、PaaS、FaaS、NaaS等平台建设相干的工作教训优先;有责任感,有组织协调能力,具备翻新精力,用户价值导向,乐观,抗压。具备良好的产品思维能力和方法论意识,可能敏锐的捕捉需要痛点,并有前瞻性的布局和创新能力。工作地点 上海、北京、杭州简历投递邮箱 shenjianfa@bytedance.com 高级(资深)云产品经理-边缘平安方向职位形容 负责边缘计算平安产品(包含不限于DDoS防护、WAF、云平安核心、云防火墙、流量剖析、终端治理、堡垒机、AI平安利用、内容平安等)的生命周期治理。与解决方案和平安团队严密沟通,负责相干产品工作,包含需要调研、竞争剖析、产品布局、产品设计,推动施行上线,并能继续迭代降级等;具备项目管理能力,与研发团队放弃严密单干,协调组织设计、开发、测试资源,推动产品按期公布;跟进产品要害数据指标,深刻业务方获取客户应用体验的问题,优化产品,改善用户体验;对产品竞争力负责,包含不限于友商竞争剖析、行业倒退钻研、技术路线布局等。职位要求 本科及以上学历,计算机及相干业余优先,3年以上工作教训;相熟行业支流的平安规范、平安模型、平安解决方案、平安体系建设类常识;相熟平安产品的根本工作原理、常见安全漏洞及技术原理、平安攻防反抗伎俩、罕用网络安全扫描工具、网络攻防技术,对DDOS、CC、WAF、堡垒机等的原理及进攻办法有较深刻了解;有面向云平安的整体方案设计教训,有合乎平安等保的云平台建设教训的优先;有较强的产品Owner意识,良好的自我管理能力、逻辑思维、跨团队沟通协调能力;有责任感,具备翻新精力,用户价值导向、乐观、抗压。工作地点 杭州 、北京 简历投递邮箱 shenjianfa@bytedance.com 高级(资深)云产品经理-边缘网络方向职位形容 负责边缘计算网络产品的生命周期治理,负责相干产品工作,包含需要调研、竞争剖析、产品布局、产品设计,推动施行上线,并能继续迭代降级等;了解和合成产品的需要,落实到产品布局和设计中,并实现产品演进迭代,确保高标准、高质量的交付;具备项目管理能力,与研发团队放弃严密单干,协调组织设计、开发、测试资源,推动产品按期公布;跟进产品要害数据指标,深刻业务方获取客户应用体验的问题,优化产品,改善用户体验;对产品竞争力负责,包含不限于友商竞争剖析、行业倒退钻研、技术路线布局等。职位要求 本科及以上学历,计算机及相干业余优先,3年以上工作教训;继续专一在云计算,虚拟化,网络,网络软硬件等畛域;具备云网络或根底网络业务背景,对SDN/IDC/云计算等业务有肯定的了解优先;相熟网络架构设计,精通路由、替换、负载平衡和网络管理等技术,理解大型数据中心的Underlay网络架构设计, 网络虚拟化技术 , Overlay的设计与实现;有较强的产品Owner意识,良好的自我管理能力、逻辑思维、跨团队沟通协调能力;有责任感,具备翻新精力,用户价值导向、乐观、抗压。工作地点 北京、杭州 简历投递邮箱 shenjianfa@bytedance.com 高级(资深)云产品经理-边缘渲染农场方向职位形容 负责边缘渲染产品的生命周期治理,负责相干产品工作,包含需要调研、竞争剖析、产品布局、产品设计,推动施行上线,并能继续迭代降级等;了解和合成产品的需要,落实到产品布局和设计中,并实现产品演进迭代,确保高标准、高质量的交付;具备项目管理能力,与研发团队放弃严密单干,协调组织设计、开发、测试资源,推动产品按期公布;跟进产品要害数据指标,深刻业务方获取客户应用体验的问题,优化产品,改善用户体验;对产品竞争力负责,包含不限于友商竞争剖析、行业倒退钻研、技术路线布局等。职位要求 本科以上学历,计算机相关业余优先,3年以上工作教训;理解渲染相干技术,对渲染软件绝对理解,如包含但不局限于3DMax、Maya、C4D、Arnold、Redshift、Houdini 等软件理解应用;有云渲染、渲染产品相干产品工作经验,有相干产品胜利落地案例优先;有较强的产品Owner意识,良好的自我管理能力、逻辑思维、跨团队沟通协调能力;有责任感,具备翻新精力,用户价值导向、乐观、抗压。工作地点 杭州、北京 简历投递邮箱 shenjianfa@bytedance.com 数据产品经理-流量大数据方向职位形容 负责字节流量与网络基础设施畛域的数据利用平台建设,蕴含智能归因,链路追踪,趋势剖析等数据产品布局与建设;负责字节流量与网络基础设施畛域的数据资产平台建设,蕴含数仓模型治理,指标治理,老本本剖析等数据产品的布局与建设;负责产品布局管理工作,蕴含内外部场景摸索,竞品需要剖析,用户调研剖析,我的项目跟进落地等;负责产品经营管理工作,蕴含产品内外部推广,用户体验改善等;职位要求 具备良好的用户价值视角,对行业趋势有较好的了解;具备良好的沟通协调,总结整顿,我的项目跟进能力;计算机相关业余优先,理解支流大数据技术(例如Hadoop,flink等)优先;有数据产品,云平台产品,ToB产品布局与施行教训者优先;工作地点 杭州、北京 简历投递邮箱 shenjianfa@bytedance.com 文档产品工程师职位形容 负责输入边缘计算文档、教程、最佳实际、图解、多媒体等模式的内容体系,为产品宣传和用户疾速上手应用产品提供残缺撑持;和产品团队紧密联系,依据产品定位设计文档架构模型,组织并实现内容开发,放弃内容、产品的强一致性和准确性;负责整合、剖析各渠道的用户反馈,制订内容改良计划倡议、跟踪改良进度及改良成果,负责用户体验继续改良打算;职位要求 本科及以上学历,1年以上文档相干工作教训相熟云计算相干技术原理,包含但不限于KVM/OpenStack/网络/平安等有疾速学习能力,能尽快学习把握产品,做到了解原理,有能力验证产品具备良好的表白、沟通及协调能力;具备优良的语言理解能力、信息架构能力、形象能力具备以下条件之一者优先: 相熟文档开发流程和标准有Linux应用教训工作地点 北京、上海、杭州 简历投递邮箱 shenjianfa@bytedance.com 边缘云基础设施资源经营职位形容 制订边缘云业务的资源经营布局策略,推动资源布局、老本优化计划落地;负责边缘计算业务的设施、线路、IDC、IP等资源的齐套供给以及资源的精准投放;建设资源的预测模型,以预测驱动供应链备货,确保资源供给连续性以及最优老本投入构造;对现有业务的供给流程进行梳理,发现痛点、并结合实际需要进行改良,晋升整体资源评估和运作效率;依据数据挖掘和数据分析的后果,并对业务现状进行解读并能给出倡议计划协同解决。职位要求 本科学历及以上,计算机相关业余背景优先;3年以上大型互联网平台供应链治理和经营教训。具备海量资源布局或老本优化我的项目教训优先;相熟服务器、网络、IDC等底层基础设施以及下层私有云服务运行机制,可能提出无效的资源建设计划,并推动计划施行落地;有较强的剖析和优化能力,有较强的项目管理能力;有数据挖掘能力者优先,相熟SQL、且有Shell、Python、R等语言教训者优先;有责任感,具备翻新精力,用户价值导向、乐观、抗压。工作地点 杭州、上海 简历投递邮箱 shenjianfa@bytedance.com 边缘云 高级产品经营职位形容 ...

January 18, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:构建面向异构算力的边缘计算云平台

1月6日,“火山引擎产品技术大讲堂” 2022 年首期直播在线开讲,围绕"算力"主题,探讨多样化的算力利用与实际。边缘计算产品负责人沈建发作为收场嘉宾,分享了火山引擎边缘计算如何解决万物互联时代异构算力行业倒退及业务演进面临的挑战,揭秘边缘计算对立纳管异构算力,积淀的平台能力和典型的场景利用。 万物互联的智能时代构建新一代边缘计算云平台字节跳动场景利用将来瞻望01 万物互联的智能时代技术倒退,从信息孤岛到万物互联 在正式进入异构算力的主题前,咱们来回顾一下从信息化到智能化的倒退过程。晚期业务状态次要解决单点问题,主机/单机计算出现信息孤岛的状态。随着 PC 端、挪动端技术的倒退,从人人互联,到人类既生产数据又生产数据,再缓缓到设施与设施之间的信息互联,万物互联的时代未然到来。 在万物互联时代,须要计算的数据越来越多,需要在一直的变动,异构计算可能充分发挥 CPU/GPU 在通用计算上的灵活性,及时响应数据处理需要,搭配上 FPGA/ASIC 等非凡能力,可充分发挥协处理器的效力,依据特定需要正当地调配计算资源,反对不同计算单元和场景。 业务倒退,从内容触达演进为体验触达 从业务倒退的角度来看,晚期更关注内容自身,到前面直接参与互动的交互性,再到当初身临其境的沉迷式体验,用户对内容的状态诉求也在一直演变。 举个例子,字节跳动在产品上也在一直变动和新陈代谢,从今日头条、抖音,再到当初波及到家装设计的住小帮,还有专一 VR 外围体验的 Pico。利用也从晚期的图文、点播,到实时音视频、直播还有 AR/VR 等。利用状态越来越丰盛,用户对体验的需要也越来越高。视频内容的互动提早需要从秒级进入到毫秒级,对交互性、沉迷式的体验也提出更高要求。 现阶段随着视频直播、实时音视频业务的全域笼罩,算力的需要也逐步多样化。从 CPU 到 CPU+GPU,再到不同算力的异构单元,海量洪峰对网络的冲击,须要将大量的网络流量卸载到硬件上做 Offload,来升高 CPU 耗费,进步解决性能。加上 AR/VR、3D 等视觉利用越来越多,就近渲染、网络、算力的需要逐渐浮现,算力多样化开始成为互联网时代的新需要。如何对立纳管异构算力,构建新一代的边缘计算云平台,是边缘计算团队亟待解决的问题之一。 02 构建新一代边缘计算云平台火山引擎边缘计算:用户和云核心之间的所有算力层提到边缘计算云平台,首先跟大家分享一下咱们对边缘计算的定义:咱们把从用户到云核心之间所有的算力层都定义为边缘计算。 首先,“现场边缘”次要位于用户现场或用户本人的机房。实践上次要笼罩 1~5ms 时延范畴。咱们能够将核心训练好的模型算法和能力下沉到用户的现场侧,满足超低延时的计算和网络能力。对应撑持异构算力的硬件设施有 x86/ARM、智能网卡、GPU、FPGA 等,利用场景次要是 AIoT、边缘时序数据等实时性业务。其次,“近场边缘”,次要位于全国二三四线城市或城区节点,实践上次要笼罩 5~20ms 时延范畴。对应撑持异构算力的硬件设施有:x86/ARM、智能网卡、GPU 等。常见的业务场景有:CDN、视频直播、实时音视频、视频监控和图像处理等。最初,“云边缘”,位于区域核心城市、提供多线及 BGP 汇聚节点,实践上次要笼罩 20-40ms 时延范畴,能够跟核心云实现高效连贯,为“现场边缘和近场边缘”提供汇聚能力,实现如:合并回源、并发解决等能力。对应撑持异构算力的硬件设施有:x86/ARM、智能网卡、GPU 等。常见的业务场景有:CDN 合并回源,视频直播的 L2 层转发、离线渲染业务、数据并发解决业务等。基于以上咱们构建了新一代边缘计算云平台。 新一代边缘计算云平台 通过采纳云原生架构,火山引擎边缘计算构建了新一代边缘计算云平台。边缘计算云平台整体采纳一横 N 纵的构造,一横是指基于边缘计算基础设施打造的云原生边缘平台,N 纵指具象化的服务能力,如边缘虚机、边缘容器、边缘网络、边缘函数和边缘渲染等。 首先,在基础设施层,依据边缘算力的散布层级优选全国各省市丰盛的边缘资源和运营商网络,并按地理位置部署优质的复线、多线和 BGP 的节点,联合多种架构的硬件设施,如:x86、ARM 服务器、智能网卡、GPU、Tofino( P4) 等算力和网络资源,打造面向异构算力的边缘基础设施底座。其次,在平台层,基于边缘基础设施底座,火山引擎边缘计算自研了云原生边缘平台,以面向边缘云原生的操作系统为外围,提供边缘自治治理、外围零碎组件治理以及大规模部署的镜像服务能力。第三,在资源服务层,边缘计算团队将云原生边缘平台模块化,通过自研网络组件提供多种性能,由此造成边缘计算资源服务层,能够按需提供不同的边缘能力,如:虚机、容器、网络、函数、渲染等一系列服务。最初,边缘计算云平台配合云边治理和数据管理模式,实现业务的全域智能调度、实时数据大屏,满足内容散发、视频直播、实时音视频、云游戏等多个场景利用。目前新一代边缘计算云平台已在字节跳动反对多个场景的业务利用。 03 字节跳动场景利用实时音视频 首先,在实时音视频场景中。 随着视频会议、在线教育等场景的遍及,端到端之间实时互动的要求要越来越高。实时音视频能够借助边缘节点实现业务的就近接入,保障节点间低时延互联互通,提供高速稳固的实时音视频通信优质链路。 边缘算力的弹性扩容能力能保障业务量突增时,视频会议中长会话的通信品质。边缘计算 GPU 实例还能够满足实时音视频中的渲染需要。高性能负载平衡能够反对实时音视频在边缘节点内高效货色转发,买通东西向流量。另外,多线、IPv4/ IPv6 双栈等也为实时音视频提供残缺的能力保障,满足多人连麦、多人视频会议的低时延需要。边缘渲染 ...

January 14, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:深信服智能边缘计算平台与-OpenYurt-落地方案探索与实践

简介:本文将介绍边缘计算落地的时机与挑战,以及边缘容器开源我的项目 OpenYurt 在企业生产环境下的实际计划。 作者:赵震,深服气云计算开发工程师,OpenYurt 社区 Member 编者案:在 5G、物联网等新技术的继续推动下,边缘计算产业未然走向大风口,将来越来越多的品种,越来越大的规模和越来越简单的利用和工作负载都会被部署到边缘侧。本文基于深服气云计算工程师赵震在由 CNCF 和阿里云联结举办的云原生容器畛域开发者沙龙 KubeMeet 中的分享整顿,介绍了边缘计算落地的时机与挑战,以及边缘容器开源我的项目 OpenYurt 在企业生产环境下的实际计划。 本次分享是偏重于实际的案例,次要是对于 OpenYurt 产品在实在落地状况下的计划是怎么部署的。 次要从 4 个方面来进行,首先是对于边缘计算遇到的时机和挑战都有哪些,第二局部就是深服气平台针对这些挑战做了哪些解决方案,能够让用户更好地应用边缘计算的货色。第三局部是计划和 OpenYurt 的落地联合,有哪些要点要去做落实的。最初一部分是针对整个行业的将来瞻望,以及社区将来倒退做一些期许。 边缘计算的时机与挑战 随同着 5G 的到来以及直播和物联网的产生,越来越多的边缘设施曾经被大家所应用,产生的数据也十分宏大。比方智能终端的一个 1080p 的视频监控头,每分钟就会产生 10GB 的数据。在一个中小型城市,这种摄像头有 100 到 150 万个,而且还在一直减少。在这样一个边缘场景下,它的数据利用是十分宏大的。 万物互联的时代,产生了很多智能家居,它们除了简略的接入网关之外,还有很多数据须要解决,这部分也是边缘侧的利用场景。 以上都是咱们遇到的时机,那挑战是什么? 对于一些传统行业而言,他们的云计算可能是很小的,比方市面上有很多公有云场景、政府专有云场景,他们不足以做到像大厂商那些云计算一样有限的扩容来做很多计算解决。目前的市场环境下,云和端的环境十分不现实,次要起因有以下几个方面。 第一,因为端侧数据采集的设施普及率较低,导致很多有用的数据没有方法采集上来供云端的大脑进行剖析操作。 第二,采集数据的维度低、性能繁多,会漏掉一部分有价值的数据。 第三,前端设施的维保十分难。以摄像头为例,咱们没方法对每一个摄像头进行紧密的监控和保护。出事变当前去追溯问题,可能曾经过了好几天了。在这种状况下,这部分数据就会失落。 第四,行业的数据规范不一样。设施始终在更新迭代,数据的规范也在不断更新。市面上有很多不同类型的设施,把这些设施的数据对立集中到云端去做解决,云端的能力也跟不上。 传统云端的次要瓶颈就是资源和效率问题。一个 1080p 的摄像头可能每分钟就会产生 10GB 的数据,而云端和边端的带宽十分无限,仅仅一个摄像头可能就会把整个网络的带宽占满,导致别的服务没法应用。再一个是效率限度,很多公有云的能力并不强,对于数据的解决就达不到现实的成果,也就没方法做及时的响应。对于一些要求低延时的行业,这是十分危险的。 同时,传统意义上的端和云链路是不可控的,比方端因为网络抖动和云失去分割,云端的指令不能及时下发到边端上,这也会带来肯定的危险。 再者,传统上意义上端的设施更新是很迟缓的,一次性部署当前很长时间都不会有迭代。然而在一些新兴行业的场景下,比方智慧路口,它的 AI 算法是须要一直地进行模型训练的。它们部署上来之后会采集一些数据,这些数据上传到云端之后对模型进行训练,失去一个更优化的版本,而后把这更优化的版本再推到端下面去,进行更智能化的操作。这部分就是软件不停更新迭代的过程,这个也是传统意义上的云端不能做到的。 深服气智能边缘平台解决方案针对以上这些问题,咱们给用户提供了解决方案。先看一下解决方案的整体架构。它是从两个方面来进行的——边缘侧和核心侧。 首先,咱们采取的是云端一体化架构。在边端给用户部署一个云边一体机,也能够了解成是一个小型的服务器,它能够和终端设备放在同一个中央。于是他们之间会整体造成一个独立的小网络。这样边端的设施就能够把数据发给云边一体机,数据就能够失去尽快的解决和响应。 其次,即便在云边断网的状况下,端侧能够和边侧一体机进行网络拜访,咱们能够内置一些 AI 算法进去,使特定场合下的指令也能够失去响应。 最初就是对于数据的解决。云边侧的网络带宽是无限的,咱们能够先将数据收集在一体机里,先做一轮解决,把一些无效的数据处理进去。再将这些数据通过的 SD-WAN 网络汇报到核心侧进行解决,这样一方面加重了带宽的压力,另一方面进步了核心侧的数据处理能力。 云边断网状况下的边缘自治能力其实是依据咱们和社区的 OpenYurt 进行联合,将云边运维通道、边缘端的自治以及单元化部署都有机联合到了一起,造成了这样一个边缘计算的架构图。 云边一体机的最终目标是为智能化革新买通最初一公里。 它外面提供了很多性能,包含控制面板,AI 算法的平台,以及监控日志的收集,当然还有最重要的平安网络管理,以及一些视频的解码编码。同时这个盒子也是反对硬件适配的,比方 arm 架构、x86 架构,还包含不同的网络 GPU 的配合、底层数据操作系统适配。 ...

January 13, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:深信服智能边缘计算平台与-OpenYurt-落地方案探索与实践

作者:赵震,深服气云计算开发工程师,OpenYurt 社区 Member 编者案:在 5G、物联网等新技术的继续推动下,边缘计算产业未然走向大风口,将来越来越多的品种,越来越大的规模和越来越简单的利用和工作负载都会被部署到边缘侧。本文基于深服气云计算工程师赵震在由 CNCF 和阿里云联结举办的云原生容器畛域开发者沙龙 KubeMeet 中的分享整顿,介绍了边缘计算落地的时机与挑战,以及边缘容器开源我的项目 OpenYurt 在企业生产环境下的实际计划。本次分享是偏重于实际的案例,次要是对于 OpenYurt 产品在实在落地状况下的计划是怎么部署的。 次要从 4 个方面来进行,首先是对于边缘计算遇到的时机和挑战都有哪些,第二局部就是深服气平台针对这些挑战做了哪些解决方案,能够让用户更好地应用边缘计算的货色。第三局部是计划和 OpenYurt 的落地联合,有哪些要点要去做落实的。最初一部分是针对整个行业的将来瞻望,以及社区将来倒退做一些期许。 边缘计算的时机与挑战 随同着 5G 的到来以及直播和物联网的产生,越来越多的边缘设施曾经被大家所应用,产生的数据也十分宏大。比方智能终端的一个 1080p 的视频监控头,每分钟就会产生 10GB 的数据。在一个中小型城市,这种摄像头有 100 到 150 万个,而且还在一直减少。在这样一个边缘场景下,它的数据利用是十分宏大的。 万物互联的时代,产生了很多智能家居,它们除了简略的接入网关之外,还有很多数据须要解决,这部分也是边缘侧的利用场景。 以上都是咱们遇到的时机,那挑战是什么? 对于一些传统行业而言,他们的云计算可能是很小的,比方市面上有很多公有云场景、政府专有云场景,他们不足以做到像大厂商那些云计算一样有限的扩容来做很多计算解决。目前的市场环境下,云和端的环境十分不现实,次要起因有以下几个方面。 第一,因为端侧数据采集的设施普及率较低,导致很多有用的数据没有方法采集上来供云端的大脑进行剖析操作。 第二,采集数据的维度低、性能繁多,会漏掉一部分有价值的数据。 第三,前端设施的维保十分难。以摄像头为例,咱们没方法对每一个摄像头进行紧密的监控和保护。出事变当前去追溯问题,可能曾经过了好几天了。在这种状况下,这部分数据就会失落。 第四,行业的数据规范不一样。设施始终在更新迭代,数据的规范也在不断更新。市面上有很多不同类型的设施,把这些设施的数据对立集中到云端去做解决,云端的能力也跟不上。 传统云端的次要瓶颈就是资源和效率问题。一个 1080p 的摄像头可能每分钟就会产生 10GB 的数据,而云端和边端的带宽十分无限,仅仅一个摄像头可能就会把整个网络的带宽占满,导致别的服务没法应用。再一个是效率限度,很多公有云的能力并不强,对于数据的解决就达不到现实的成果,也就没方法做及时的响应。对于一些要求低延时的行业,这是十分危险的。 同时,传统意义上的端和云链路是不可控的,比方端因为网络抖动和云失去分割,云端的指令不能及时下发到边端上,这也会带来肯定的危险。 再者,传统上意义上端的设施更新是很迟缓的,一次性部署当前很长时间都不会有迭代。然而在一些新兴行业的场景下,比方智慧路口,它的 AI 算法是须要一直地进行模型训练的。它们部署上来之后会采集一些数据,这些数据上传到云端之后对模型进行训练,失去一个更优化的版本,而后把这更优化的版本再推到端下面去,进行更智能化的操作。这部分就是软件不停更新迭代的过程,这个也是传统意义上的云端不能做到的。 深服气智能边缘平台解决方案针对以上这些问题,咱们给用户提供了解决方案。先看一下解决方案的整体架构。它是从两个方面来进行的——边缘侧和核心侧。 首先,咱们采取的是云端一体化架构。在边端给用户部署一个云边一体机,也能够了解成是一个小型的服务器,它能够和终端设备放在同一个中央。于是他们之间会整体造成一个独立的小网络。这样边端的设施就能够把数据发给云边一体机,数据就能够失去尽快的解决和响应。 其次,即便在云边断网的状况下,端侧能够和边侧一体机进行网络拜访,咱们能够内置一些 AI 算法进去,使特定场合下的指令也能够失去响应。 最初就是对于数据的解决。云边侧的网络带宽是无限的,咱们能够先将数据收集在一体机里,先做一轮解决,把一些无效的数据处理进去。再将这些数据通过的 SD-WAN 网络汇报到核心侧进行解决,这样一方面加重了带宽的压力,另一方面进步了核心侧的数据处理能力。 云边断网状况下的边缘自治能力其实是依据咱们和社区的 OpenYurt 进行联合,将云边运维通道、边缘端的自治以及单元化部署都有机联合到了一起,造成了这样一个边缘计算的架构图。 云边一体机的最终目标是为智能化革新买通最初一公里。 它外面提供了很多性能,包含控制面板,AI 算法的平台,以及监控日志的收集,当然还有最重要的平安网络管理,以及一些视频的解码编码。同时这个盒子也是反对硬件适配的,比方 arm 架构、x86 架构,还包含不同的网络 GPU 的配合、底层数据操作系统适配。 实现了底层硬件的适配、AI 算法的适配、网络设备和视频解码的适配当前,把整体的计划交给用户,就能够帮忙用户更快地实现业务的容器化部署,这大大提高了产品智能化革新的效率。 ...

January 9, 2022 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:边缘网络-eBPF-超能力eBPF-map-原理与性能解析

家喻户晓,大型 eBPF 程序构建过程中 eBPF map 必不可少。火山引擎边缘计算在数据面也大量应用了 eBPF 及其 map 机制。如何用好 map 是 eBPF 网络编程中要害的一环,不同 map 的性能差别也较大。本文组织 eBPF map 相干的底层实现,为大家具体解析 eBPF map 的原理及性能。援用1、什么是 eBPF map2、eBPF map 原理3、eBPF map 性能4、总结01 背景家喻户晓,大型 eBPF 程序构建过程中 eBPF map 必不可少。map 是买通数据面和管制面的要害机制。在理论应用过程中,咱们能够通过 map 存储弹性公网 IP 配置数据、在数据面匹配时通过 map 来查问弹性公网 IP,而后执行限速、NAT 等逻辑,以及通过 map 来存储链接等。 火山引擎边缘计算在数据面也大量应用了 eBPF 及其 map 机制,并基于 eBPF 实现了 VPC 网络、负载平衡、弹性公网 IP、外网防火墙等一系列高性能、高可用的云原生网络解决方案。 火山引擎边缘计算云平台架构图 eBPF map 有多种不同类型,反对不同的数据结构,最常见的例如 Array、Percpu Array、Hash、Percpu Hash、lru Hash、Percpu lru Hash、lpm 等等。那么选取哪个类型的 map,如何用好 map 就是 eBPF 网络编程中要害的一环,不同 map 的性能也是相差很大的。本文组织 eBPF map 相干的底层实现,为大家具体解析 eBPF map 的原理及性能。 ...

January 4, 2022 · 8 min · jiezi

关于边缘计算:当前端渲染遇上边缘计算

前端渲染形式随着前端技术的演进而一直变革,边缘计算的呈现使前端渲染从 SSR(Node)时代开始迈入边缘渲染(ESR)时代。本文次要介绍前端渲染的倒退演进,以及边缘渲染的原理、劣势及利用场景。次要内容如下: 前端渲染的倒退边缘渲染的原理和劣势利用场景举例总结和瞻望01 前端渲染的倒退在讲前端边缘渲染之前,咱们有必要先理解一下前端渲染的倒退历史以及前端各项性能指标优化是如何被提上议程的,之后咱们再反观边缘渲染(ESR)的呈现就会发现也是瓜熟蒂落。 其实整个前端渲染形式是随着前端技术的演进而一直变革的,大抵能够分为如下历程。 SSR(Server Side Rendering)时代(JSP、PHP)最晚期的前端渲染(2005年 Ajax 推出之前)都是和后端混写的,比方 JSP、PHP 等写法。然而前后端写法杂糅在一起导致开发效率低下,比方改个款式还要从新编译一遍,并且页面也会写的很重。 CSR(Client Side Rendering)时代前面有了 Ajax 技术之后,再加上通过 CDN 缓存动态资源之后,前端 SPA + CSR 渲染有了飞跃式的倒退,这种模式下前端解决所有逻辑、内容填充和路由,数据加载局部通过 Ajax 从后端获取,因而很好的解决了前后端分工开发的问题。其具体申请工夫线可参见下图。 然而因为申请是全异步的,其一是对 SEO 不利,其二是须要 HTML + JS 解决数据拼接能力在前端实现渲染,其首屏白屏工夫会较长,特地在一些低端机型上体验更是堪忧。 SSR(Node)时代再起初随着 Node 引领的全栈技术的倒退,前端又回到了当初的 SSR 路上,只不过这次的回归是一次螺旋式的回升。 首先是前后端全是 JS 语法,大部分代码都是可复用的,其次是 SEO 场景敌对,服务端渲染好后间接返回最终的 HTML,缩小了白屏等待时间,过多异步申请导致的性能问题能够下放到服务端解决,也能无效防止屡次的数据获取、内容填充,浏览器只绑定相干的 JS 逻辑、事件即可。其具体申请工夫线可参见下图。 ESR(Edge Side Rendering)时代前面随着边缘计算的倒退,因为边缘计算节点间隔用户更近,有更短网络延时的劣势,咱们能够将页面进行动静拆分,将动态内容缓存在 CDN 先疾速返回给用户,而后在边缘计算节点上发动动静内容的申请,之后将动静内容与动态局部以流的模式进行拼接,从而进一步提高了用户的首屏加载工夫,尤其在边缘地区或者弱网环境也有能领有很好的用户体验,此外还缩小原先 SSR 服务器压力。 02 边缘渲染原理和劣势方才也提到了,边缘渲染就是借助边缘计算能力,将返回的内容进行动态+动静局部拆分并以流的模式返回,最终实现渲染提速。其中,动态局部依靠 CDN 的缓存能力,优先返回给用户,随后在边缘计算节点上持续发动动态数据申请,并拼接在动态局部之后,持续流式返回。因而,其劣势也是不言而喻: TTFB(Time To First Byte)很短:因为动态内容在 CDN 缓存住了,会很快的返回给用户。FP(First Paint)很短:因为在动态内容返回后,曾经能够开始 HTML 的解析以及 JS、CSS 的下载和执行。FMP(First Meaningful Paint)很短:因为动静内容的申请是在边缘计算节点发动,相比于客户端与服务端直连,申请缩小了 TCP 建连和网络传输开销,而且因为动静局部是以 chunked 模式流式返回,FMP 就会很短,比方搜寻网站的第一个搜寻后果就会首先绘制进去。总体而言,绝对于传统核心渲染,边缘渲染具备节点散布较广,间隔用户更近等劣势,让用户能够在更短的工夫获取到网站资源进行渲染,同时能够缩小核心服务的申请压力,从而达到渲染提速+扩散算力的成果。 ...

December 28, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:都在说边缘计算它到底是用来干啥的

边缘计算的话题在 5G 的推动下十分之火,但同时 Gartner 的钻研报告显示:CDN、边缘计算的流传,与企业对于如何了解和利用这些服务的认知之间,依然存在着微小的鸿沟。 并不是所有的业务都须要通过边缘计算实现业务部署“本地化”。边缘计算到底是做什么的,哪些业务和场景是刚需? 本文从算力的演进、数据时代特征介绍边缘计算诞生的背景,而后分享边缘计算人造适配的业务模型及其次要状态,解答对于“边缘计算到底是做什么的”这个终极命题。心愿对大家了解边缘计算、判断是否须要引入边缘计算有所帮忙。 01 算力的零碎演进自人类创造计算机以来,始终存在一个矛盾:即绝对较慢的内部数据输出能力难以匹配计算机系统的数据处理能力,从而影响计算机系统的整体性能。 人类第一台通用电子计算机 ENIAC,数据输出形式依赖程序员手工装载记录程序和数据的穿孔卡片,导致运算器大部分工夫都在期待手工操作,最终零碎的计算资源利用率百分之几。后引入软硬件解耦理念,并开发了批处理操作系统实现主动加载预装作业数据的磁带并执行,解脱了手工操作的解放,但同样存在高速的计算能力和低速的 I/O 能力的抵触。提出多道程序零碎和分时系统,让多个用户共享一台计算机,基于细分的 CPU 计算周期交叉调用多个作业,晋升资源利用率。硬件上,引入多级高速缓存设计帮忙晋升 CPU 读取数据的效率。互联网时代,集群计算、分布式计算、云计算等成为了支流,实现大型企业亿级规模的用户拜访能力。随着终端、无线网络、物联网等技术的倒退,在短视频、互动直播场景中,用户不再仅仅是数据的消费者,同时也是数据的生产者,每时每刻都有大量数据上传。如此海量数据传输至核心,对整个零碎的网络传输带宽、稳定性、安全性和私密性、计算时效性等提出了新的挑战。02 数据时代:快速增长、即时性、交互性依据 IDC 早前公布的《DATA AGE 2025》报告显示,寰球每年产生的数据总和预计将从 2018 年的 33 ZB 增长至 2025 年的 175 ZB。如何掂量 175 ZB 的数据量?假如你家宽带平均速度为 500Mbps,那么下载完 175 ZB 将须要将近一亿年,意味着你得从白垩纪恐龙时代就开始下载。 同时在报告中,IDC 预计到 2025 年寰球将会有 1500 亿终端设备被广泛应用于机器自动化畛域。这些具备实时性需要的终端设备产生数据预计将达到 50 ZB,占全副数据的 30%。另外,从人类信息交互角度,预计到2025年,地球上每人每天均匀有 4900 次和数据相干的行为,也就是每隔 18 秒即会有一次人类和数据的交互产生。 综上所述,如果将如此海量的数据从网络边缘传输至云数据中心解决,一方面对整个网络的传输能力带来极大的挑战,另一方面也会对用户频繁的交互带来一些时延问题从而影响业务体验。为了解决这些问题,能够思考间接在间隔数据源最近的网络边缘实现对数据进行实时处理,即通过边缘计算的形式缩短数据的网络传输间隔,升高交互时延,缩小传输带宽需要。 03 基于边缘计算的业务模型:以用户体验为核心边缘计算其实是一个领有几十年历史的架构理念,最早能够追溯至 1998 年 Akamai 公司提出的 CDN 网络。CDN 依附各地部署的服务器实现对热点内容的缓存从而晋升响应速度,起初逐步的延长出具备“计算缓存”的边缘计算概念,比方在 PoP 节点提供 .Net 或 J2EE 计算能力从而减速 Web 服务响应效率。 ...

December 27, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:边缘计算将如何改变云计算的未来

过来十年,云计算范式衰亡,次要包含云中存储和网络管理集中化。智能手机、计算机、可穿戴设施等挪动设施日益增长的趋势正在推动物联网倒退,并变革挪动应用程序。 企业在云中运行大多数应用程序,因而最终用户设施须要计算能力来反对依据行为和需要进行的严格流动。这造成了与高网络提早无关的问题。为了反对最终用户流动,引入了边缘计算。 将5G和物联网边缘计算的愿景相结合,是市场上备受关注的当先和新兴技术之一。钻研公司Gartner预测,到2025年,大概75%的企业数据将在边缘生成和解决。它被定义为在数据创立或凑近数据生成地的中央解决和存储数据的做法。 它专一于缩小利用程序运行命令的提早和工夫。 云计算的现状 云架构 云计算依赖于云架构。用户对云服务有不同的认识。从以后的云架构来看,当用户申请时,它会通过网络连接从设施传输到数据中心。在这里,云可能无缝解决工作,因而不会呈现故障。 它作为一个网络运行,即便一个组件呈现故障,服务也会从其余流动组件交付。 服务提早和网络提早 提早是指客户端的服务申请与云服务提供商响应之间的提早。影响提早的因素很多,最终可能导致网络通信方面的提早。 云服务数据中心能够位于世界任何中央,网络提早可能会因与主数据中心的间隔而变动并减少。5G技术的集成正在为边缘计算奠定根底,并为提早问题提供解决方案。 边缘计算的呈现 5G技术的引进 因为大多数服务都在集成和伴随物联网,物联网蓬勃发展。从智能家居到家用电器和人工智能,在如此多样化的环境中,须要审慎解决微小的变动。 5G网络提供了更高的灵活性、适应性和连接性,因而正在成为云计算的将来。它须要低提早和高可靠性,降低成本,并反对不同的设施和应用程序,但仍有许多挑战须要解决。 边缘计算是云计算的最新趋势,可能有助于克服所有重大挑战。 边缘计算-提早问题的解决方案 对于须要严格管理和管制提早的应用程序来说,依赖云数据中心不是一条适合的倡议。专家们正在用边缘计算进行试验,以解决提早问题,并将想法付诸实践。 使边缘计算更弱小的技术 扩大事实(XR) 它为用户提供了一个真正身临其境和新兴的总括术语,以便在虚构环境中工作。它有助于降低成本,增加收入和生产力,同时提供更好的客户体验。增加边缘有助于为用户发明更具交互性的体验。 隐衷爱护技术 它包含容许在不裸露于其余方面的状况下剖析数据的技术。一般来说,数据在存储和传输时会加密,但应用隐衷爱护技术,数据通过计算阶段受到爱护。这使得其余企业和合作伙伴的效率更高,特地是在它须要处于边缘时。 机器人 尽管手术管制间接产生在机器人身上,但边缘有助于与云协调,并帮忙确定机器人上所有管制都部署在机器人上。它还提供无关应用哪些数据以及传输哪些信息的信息。 边缘计算的劣势 1、可移植性 该软件可移植到不同的硬件平台。这使它们免于受特定供应商的硬件或软件的解放。 2、操作自治 因为边缘计算能够具备本地存储和本地计算,因而有助于使解决方案在其操作中具备自主性。即便没有连贯到网络,它也能够持续无缝运行。 3、提供平安保障 从基于权限的访问控制到加密通信——边缘计算进步了物联网应用程序的安全性和隐衷性。 4、老本效益高 相干数据能够发送到云端,并依据阈值应用程序进行过滤。因而,它升高了网络数据传输的老本、云存储老本和解决老本。 5、打消提早 来自要害工业操作和控制系统的传感器数据应用边缘网关进行解决,以打消提早,并帮忙实现更快的响应工夫。 边缘计算将如何驱动云计算 1、扩大人工智能和物联网 明天,计算曾经产生在医院、零售业等行业的边缘。它依据最敏感的数据运行,并为须要平安实现的最要害操作提供能源。Edge能够帮忙在外围零碎上推动此类决策。它提供了人工智能和物联网利用这些零碎的机会并取得劣势。 2、创立惟一值 管制边缘意味着在最近的一点控制数据拜访。这种独特的位置发明了能够跨企业和合作伙伴应用的差异化服务。 3、与5G、机器人等的差异化 为了最大限度地进步下一代技术的回报,如5G、机器人和更边缘的计算是必须的。他们的合作有助于实现语音辅助、通过近程操作进行近程工作等新性能。边缘计算当初提供任何业务所需的管制。 边缘和云计算的将来正在迅速变动。随着存储越来越便宜,网络接入正在改善,有大量机会能够扭转世界。 边缘计算是5G时代容许服务同时缩小网络提早的次要步骤之一。它还有助于放慢云中的解决工夫,同时改善以后云计算的不同方面。

December 22, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:面向视频原生火山引擎视频云与边缘云软硬一体的新云解决方案

近期,火山引擎云产品发布会公布了泛滥新产品,除了计算、存储、网络等根底产品外,火山引擎也公布了视频云与边缘云软硬一体的新云解决方案,即云边端一体化边缘云基础设施,为用户体验而生的视频云服务,打造了边缘云新视界的全新产品服务体系。 作为视频行业疾速崛起的参与者与推动者,火山引擎边缘云产品负责人侯爽示意,接下来十年将是视频原生的时代。 01 视频云与边缘云市场快速增长视频云和边缘云基础设施正在快速增长。IDC 数据显示 2020 年下半年中国视频云市场规模达到 38.1 亿美元,同比增长达 45.7%,到 2025 年视频云市场规模将达 314 亿美元。 火山引擎边缘云产品负责人侯爽 作为视频行业疾速崛起的参与者与推动者,火山引擎边缘云产品负责人侯爽示意,接下来十年将是视频原生的时代,包含:更宽泛的商业场景内容辞别图文走向视频,更多产业走向视频化;终端用户对视频内容的互动提早需要从秒级进入到毫秒级,对沉迷式、交互性与高清化体验提出更高要求。侯爽判断,面向视频原生的云服务解决方案是驱动这些商业场景落地的要害变量。 同时,云成为企业数字化门路上的宽泛共识。据 Gartner 预测,到2021年底将有超过50%的大型企业部署至多一个边缘计算利用;到2023年底,50%以上的大型企业将至多部署6个用于物联网或沉迷式体验的边缘计算利用。云的能力正在从核心延展到边缘,造成新型边缘云基础设施。网络和算力正在边缘减速交融造成更好的基础设施和产品,服务客户多样化的本地业务。 因而,侯爽认为视频原生的基础设施和笼罩视频内容生产全链路(生产、存储、解决、传输、生产)的可组装、可协同的解决方案,对满足更极致的视频需要至关重要,视频云与边缘云软硬一体的新云解决方案应运而生。 02 云边端一体化边缘云基础设施火山引擎通过大量实际论证,发现客户在推动企业数字化的路上,外围诉求在于 QoS 和 QoE 数字化指标的极致谋求。站在客户视角,QoS 代表企业 IT 利用的提效降本,QoE 代表企业经营的衰弱增长和业务翻新,解决这些外围诉求须要两大根底底座: 全链路综合解决方案:解决以后割裂不可协同的产品服务现状;云边端对立基础设施:解决以后孤立扩散的基础设施现状。火山引擎视频云与边缘云软硬一体解决方案则能完满解决这两大现状,提供云边端一体化边缘云基础设施,打造为用户体验而生的视频云服务。 火山引擎视频云和边缘云产品矩阵全景整体划分为:三横(边缘云基础设施底座、计算网络数字根底服务、视频云解决方案)、一纵(边缘云网智能引擎)。 边缘云基础设施底座:笼罩数据中心、城市边缘、用户边缘和终端,面向客户数字化利用和业务需要提供 1ms 到 40ms 广域网络接入,及多场景的边缘数据卸载和解决能力;其中边缘云原生操作系统,实现了云网协同、云边协同和多云协同的新架构,面向客户提供了计算、存储、网络和平安基础设施产品,反对客户本地利用的部署和服务;计算网络数字根底服务:作为承载大规模多场景的对立交融分布式网络,笼罩从内容散发网络到实时音视频通信网络,从7层利用减速到4层减速网络,对立的交融分布式网络向上撑持视频原生的云服务解决方案;视频云解决方案:火山引擎将火山引擎视频产品的外围能力积淀为 3 个中台:智能媒体生产中台、智能媒体解决中台和智能媒体播放中台,提供一站式的视频云解决方案,满足视频场景的端到端全链路残缺需要,以及清晰、晦涩、实时的交互新体验。边缘云网智能引擎:让边缘云基层设施底座、计算网络数字根底服务、视频云解决方案造成有机的整体,驱动基础设施的资源老本效率和用户体验失去极致优化。03 为用户体验而生的视频云服务 火山引擎视频云以“体验”为外围,基于字节跳动音视频技术积淀的一站式音视频解决方案,帮忙企业端到端晋升视频能力,全面晋升四大视频体验: 播放体验:在外围场景,视频首帧优化至 100ms;多场景和全系设施打磨,客户端解体率小于十万分之一,外围场景终端性能耗费升高 30%;画质体验:自研 BVC 编码器和 VQScore 算法,在多项国内赛事评测中斩获头筹,在理论利用中,基于火山引擎智能 AI 图像算法,实现多部老电影面目一新,走向 4K 新视觉;互动体验:RTC 反对百万级用户并发,在单房间层面实现了行业当先的千人主播上麦能力,同时深度整合火山引擎美颜、特效、滤镜等利用的最佳实际,升高开发门槛晋升业务成果;性能体验:自研视频编解码算法、图像压缩算法、高清低码解决方案在主观成果雷同的状况下,码率节俭 10%-30%,火山引擎视频云可能做到为用户的应用老本负责。以全链路视频云点播解决方案为例,基于生产 SDK 套件、一站式点播服务、播放 SDK 套件,客户构建了涵盖内容生产、拍摄合成、存储计算、播放散发、内容生产的全链路端到端解决方案。 04 欠缺的边缘云基础设施解决方案以挪动网络边缘云减速解决方案为例,客户基于挪动端网络开发套件、一站式的网络性能治理平台、边缘智能框架、云网一体的边缘云底座,构建了一套平安、稳固、实时、弹性的挪动网络减速解决方案。 边缘渲染解决方案侧,火山引擎边缘云能够基于设计师所在地理位置就近提供计算和网络服务,缩短工程数据传输间隔,无效升高网络时延,进步业务渲染的实时性。 对于一个 1G 我的项目的工程文件,生成100帧,每帧300MB图片的场景,核心上传下载须要760秒,边缘只须要79秒,边缘传输效率是核心的9.62倍;同时,通过全域节点的边缘算力资源和智能调度,满足客户对要害渲染工作的灵便切片,实现多节点并行渲染,晋升渲染效率,减速内容创作的渲染周期以及疾速公布工程作业。 ...

December 14, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:KubeMeet-深圳站回顾应对云原生边缘计算落地挑战

简介:本次流动围绕云原生边缘容器团队开源我的项目 OpenYurt 的技术架构、企业实际开展, 来自智能制作、互联网金融、电信、交通出行、互联网等行业 80+ 位酷爱开源技术、关注云原生边缘计算方向的开发者来到现场,与 OpenYurt 社区的核心成员、企业级用户进行了深度交换。11月27日,由云原生基金会 CNCF 与阿里云开发者 ACE 联结主办的「KubeMeet ·云原生边缘计算专场」在深圳举办,本次流动围绕云原生边缘容器团队开源我的项目 OpenYurt 的技术架构、企业实际开展, 来自智能制作、互联网金融、电信、交通出行、互联网等行业 80+ 位酷爱开源技术、关注云原生边缘计算方向的开发者来到现场,与 OpenYurt 社区的核心成员、企业级用户进行了深度交换。 流动现场,OpenYurt 我的项目发起人、凋谢原子基金会 TOC Member、阿里云高级技术专家黄玉奇(徙远)介绍了社区背景和近期动静,并发表来自 VMware、Intel、中国电信、浙江大学、阿里巴巴的五位社区成员晋升为 OpenYurt Maintainer。 上面就让咱们一起回顾本次流动上都有哪些精彩霎时。扫描下方金句海报二维码即可回看本次流动现场直播。 精彩回顾分享主题:OpenYurt 简介及近期社区倒退与布局本次演讲围绕 OpenYurt 开源我的项目开展,从 OpenYurt 的诞生背景、近期社区动静、落地行业案例到社区倒退布局。让大家理解到 OpenYurt 是如何保持对规范云原生体系非侵入实现的准则,主打标准化和开放性,以及如何优雅对接上下游边缘计算生态的。 分享主题:OpenYurt v0.5:开启边缘设施的云原生治理能力VMware 主任工程师,刘武明分享了在 OpenYurt v0.5 中引入的新个性,开发者能够通过 Kubernetes-native 操作 CR(客户资源)一样的形式去管制边缘设施,让云原生治理边缘设施成为事实。 分享主题:深刻了解 OpenYurt电信天翼云研发工程师,张力方讲述了边缘计算场景下,原生 Kubernetes 面临的诸多挑战,通过 OpenYurt 来治理边缘应用程序,用户能够取得与核心式云计算利用治理统一的用户体验。深入分析了 OpenYurt 的原理以及架构,揭发了 OpenYurt 是如何在放弃一致性体验的同时,来应答这些挑战的。 分享主题:深服气智能边缘计算平台与 OpenYurt 落地计划摸索与实际深服气云计算研发工程师,赵震通过案例展现为咱们分享了深服气智能边缘计算平台的贵重教训,他们是如何来解决用户业务上云过程中遇到的高时延、大带宽、数据安全危险加剧、生产业务与云端对接老本高、智能化革新难落地等一系列问题,帮忙用户实现生产业务的智能化革新的,同时介绍了如何利用 OpenYurt 的一些性能个性,确保在弱网环境下的服务失常运行。 分享主题:边缘云原生平台建设之路招商云 PaaS 平台负责人,段嘉在现场为咱们分享了针对边缘计算的一些集体了解,包含边缘计算以后的现状,困局以及将来的倒退方向,云原生为传统核心云计算带来了颠覆式的改革,同时也为边缘计算带来微小的改革。 ...

December 2, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:OpenYurt-深度解读|开启边缘设备的云原生管理能力

作者|贾燚星(VMware), 何淋波(阿里云) 北京工夫 9 月 27 号,OpenYurt 公布 v0.5.0 版本。新公布版本中首次提出 kubernetes-native非侵入、可扩大的边缘设施治理规范,使 Kubernetes 业务负载模型和 IOT 设施治理模型无缝交融。同时联结 VMware 推动 EdgeX Foundry 作为云原生设施治理模型的首个实现并胜利落地,大大降低 EdgeX Foundry 在 Kubernetes 上的部署治理的复杂度同时也晋升了边缘设施的管理效率。 云原生生态须要什么样的边缘设施治理能力当应用 Kubernetes 来解决边缘计算场景的需要时,现有的解决方案要么扭转零碎架构(如将管制立体和 kubelet 打包在一起),要么重度批改外围组件(如kubelet 中糅合设施治理)。 受 Unix 哲学:“做一件事,做好它”(Do one thing and do it well)的启发,OpenYurt 社区认为 Kubernetes 应该专一于计算资源和业务容器的治理,而边缘设施治理能够通过采纳现有的边缘计算平台来实现。 因而,OpenYurt 社区定义了通用的 Kubernetes CRDs,它们充当 OpenYurt 和边缘平台之间的中介。通过为这些 CRDs 实现自定义控制器,任何现有的边缘平台(如 EdgeX Foundry)都能够集成到 OpenYurt 中。同时这些 CRDs 容许用户以申明式的形式治理边缘设施,这为用户提供了 Kubernetes-native 的边缘设施治理体验。 因而,边缘设施的云原生治理特点能够总结为:Kubernetes-native 形式治理,非侵入模式集成,无边缘计算平台绑定。 Kubernetes-native 形式治理边缘设施边缘设施的云原生治理能力次要包含以下几个要点: Kubernetes 业务负载模型与边缘设施治理模型的无缝交融;Kubernetes-native 形式治理边缘设施;EdgeX Foundry 作为 OpenYurt 社区第一个交融的 IoT 解决方案,独特摸索了一条凋谢规范的 IoT、云原生交融计划;首先引入 yurt-edgex-manager 组件,次要用于在 OpenYurt 集群中从节点池维度来治理 EdgeX Foundry 的生命周期(包含装置部署,删除,更新)。用户只须要通过简略编辑的 EdgeX CRD 就能够轻松的治理 EdgeX Foundry 零碎。举荐以节点池为维度部署 EdgeX Foundry 零碎。原理如下所示: ...

October 27, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:谐云边缘计算大规模落地实践带你见证边缘的力量

10月23日,寰球边缘计算大会·上海站在上海市长宁区天山西路舜元会议核心顺利召开。谐云作为此次大会合作伙伴,受邀并缺席大会,边缘计算负责人魏欢于23日下午在会上发表“边缘计算大规模落地实际”的主题演讲。 寰球边缘计算大会GECC是由边缘计算社区主办的边缘计算畛域顶级盛会,至今已在北京、深圳等多地胜利举办。此次上海站设置了1个主会场,3个分会场,邀请到政、产、学、研、用各界专家者布道分享,独特促成边缘计算畛域常识流传与生态建设。 “边缘赋能”典型场景下,为满足更广连贯、更低时延、更好管制等需要,云计算正在向一种更加全局化的分布式组合模式进阶,分布式云成为倒退新模式。 开源基因,继续深耕,边缘计算的布道者 在边缘计算畛域深耕五年,谐云积极参与分布式云、云边协同、边缘智能和边缘平安的生态共建,是云边协同产业方阵首批共建单位成员,参加信通院云边协同多个技术标准制订。深度参加边缘计算开源工作,奉献多个外围性能,在KubeEdge、OpenYurt我的项目源码均有极大奉献。此外,副总裁才振功还是云边协同产业方阵领导委员会委员。 谐云边缘计算解决方案,通过EdgeStack智能边缘计算平台保障稳定性,EdgeBox边缘一体机确保边缘平安,并准许物联网设施接入实现丰盛的场景利用开发。 谐云EdgeStack®智能边缘计算平台的“云+边缘+端”的云边端协同架构,将容器云计算能力下沉至边缘节点,可撑持百万级边缘节点和设施接入,专为大规模、多接入、低带宽、低时延、高性能、高稳固等边缘计算场景倾力打造。谐云自主研发的EdgeBox边缘一体机,将云端的能力下沉到边缘侧,解决边缘实时性、可靠性、运维经济性等方面遇到的问题。可助力用户实现“降本增效保平安” 的建设、治理指标,使用户真正感触到“云边协同”所带来的全新价值。 多行业、丰盛场景大规模落地验证 目前,谐云边缘计算解决方案已实际于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景,为边缘计算畛域建立了实际标杆和经典案例。在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业畛域中失去大规模的落地验证。 通信畛域,谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台,助力其轻松应答流量洪峰;交通畛域,联结上汽团体商用车技术核心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”,是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构,可实现百万级车联网大规模接入;为某跨海大桥打造了一体化协同的产品,积攒了丰盛的“边-端”设施协定对接教训,交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。 此外,通过赋予边缘节点AI能力,为某银行搭建云边协同平台轻松纳管边缘节点与设施,升高时延,实现老本缩减与效率的飞升。其中,某在线服务公司和上汽团体案例还别离荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实际案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实际案例》奖项。 作为国内为数不多把握底层核心技术的云原生解决方案提供商,谐云始终保持以云原生技术为外围,同时从云向边缘基础设施延长,扩充云的范畴,建设云原生产品生态、整体解决方案和产业利用相结合的残缺生态体系。 将来,谐云将持续潜心深耕云边协同,摸索云边协同技术与更多行业的交融落地,推动云边协同生态倒退和产业落地。

October 25, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云-肖文鹏边缘云创新场景探索与实践

在9月16日下午召开的边缘云论坛上,阿里云高级技术专家 肖文鹏发表了题为《边缘云翻新场景摸索与实际》的精彩演讲。 image.png 核心+边缘的新型云计算架构体系 肖文鹏首先介绍了核心+边缘的新型云计算架构体系,目前阿里云有20多个数据中心,即传统的核心云,这些核心具备较大的单点规模,并且领有较强的计算以及存储能力,然而间隔终端较远。 image.png 相较于核心云,边缘节点单点规模较小,能承载的计算以及存储规模无限。但正是因为这一个性,使得边缘节点可能更加灵便疾速的铺开,目前阿里云曾经领有超过2800个边缘节点。这些节点遍布寰球各地以及不同运营商,并且间隔终端用户更近。 核心和边缘一起,面向各类利用以及产业互联网场景,提供一体化的解决方案。 在5G时代下,视频和图片因其弱小的信息承载力,曾经成为数据内容的次要载体和信息流传的次要形式,依据爱立信最新报告显示,76%的网络数据为视频和图片,也就是视图。而5G的大带宽、低时延、广连贯的个性激活了视频监控、云游戏、物联网等场景利用,从生产互联网到产业互联网的延长,更加促成了终端利用和视图数据的暴发。 这些终端和数据具备地位扩散、规模大、以及价值密度绝对较低等特点。以摄像头为例,IHS的钻研指出,目前寰球有10亿个监控摄像头在继续的产生视图数据。这个数据量是ZB级,但其中绝大部分数据价值较低,咱们更须要留存其中的要害片段以及其结构化信息,这样的场景和需要对计算和存储的形式带来了严厉挑战和根本性变动。 基于边缘的新一代接入、计算以及存储的分布式系统架构无效的解决了这样的问题。它可能将80%以上的流量、计算以及数据收敛到本地,显著的升高网络传输以及存储老本、晋升计算效率,同时带来超低提早的体验。 在这样的云计算体系之上构建业务零碎,其外围在于网、算、管、存四局部。 肖文鹏以城市大脑为例进行了解说,他说,终端设备如摄像头散布在全国各地,地位绝对扩散且流量散布不均。一些重计算如切片录制、实时AI剖析等须要回云后在核心实现。同时因为数据规模之大,对于终端设备治理、视图内容的检索等,带来很大的挑战。最初,因为海量的数据须要回云,对老本、时延等等,都带来很大的问题。 回到外围,如何提供一张就近、地位无感的接入、计算和存储网络,成为了视图上云的首要任务。同时,因为不同业务需要以及资源的异构,比方CPU、GPU、ARM阵列等,须要咱们有按需的弹性计算能力,并且须要和接入网紧密结合。其次,面对海量的终端设备以及视图数据,云边一体的视图治理以及平安的云边通道,是数据流转的要害。最初,因为视图数据价值密度的差别,咱们须要将大部分数据在边缘进行卸载,同时通过计算,将高价值以及序列化数据回云,其外围,就是解决如何存的问题。 边缘云翻新场景-视图计算 综合对上述问题的思考,边缘翻新团队基于阿里云广覆盖的ENS底座,孵化出视图计算平台。它次要面向视图以及终端上云场景,如直点播、安防监控、城市大脑、云游戏等,提供了地位无感的链接、计算以及周期性存储服务。 image.png 视图计算从基础设施开始,通过资源纳管、虚拟化以及资源切片,将资源进行分池,并且提供多租隔离的能力。同时利用网、算、存一体化的调度,屏蔽底层异构的资源以及物理地位,依据业务个性、终端地位和资源状态,进行协同调度,在保障业务低延时、高可用的同时,实现业务对计算、存储和连贯的地位无感。 利用场景较为宽泛,比方在安防、交通物流等摄像头上云场景,设施/流媒体接入和解决会综合思考节点算力、网络带宽和存储容量等状态,就近选取最匹配的节点,节点地位更凑近内容的生产端,也就是视图终端。而云游戏等场景,须要特定的渲染计算资源(如ARM板卡),同时也更凑近内容的生产端(手机端),当须要多人观战直播时,又能够推流到CDN网络进行散发和异地观看。 视图计算云-边-端协同架构 肖文鹏示意,云、边、端一体化的协同架构是视图计算的外围,也是将来边缘计算的发展趋势。image.png 终端设备负责视图内容的生产、采集以及上传,同时一些瘦终端也会负责视图的解码和播放。 视图计算基于广覆盖的边缘节点构建了分布式接入网关,可能与视图终端疾速构建平安、低提早的双向通道,实现了多样化的终端上云能力。同时也反对视频以及图片的疾速上传。这些视图内容会在边缘就近进行周期性存储。同时也会与计算联动,在同节点或者邻近节点内进行计算,如录制切片、AI解决等。计算的后果如AI序列化数据、无效视频片段等,通过云边平安、牢靠的回云通道,实现疾速回云。节点资源也会依据水位进行弹性伸缩,同时节点间也会进行协同和灾备。 视图计算会在核心进行对立的节点以及视图治理,同时进行一体化的服务编排以及Meta汇聚。视图终端会在核心映射为一个影子设施,对影子设施的操作,都会通过信令通道疾速的下发到终端执行并失去反馈。通过云、边、端的协同,用户不须要再关怀云的具体位置,从而实现只有一个交互面,给用户一朵云的体验。 地位无感的多点协同计算 image.png 在计算方面,视图计算通过多样化的场景积攒和打磨,提供了三种典型的计算能力。 第一种是根底计算,次要面向直点播场景,它蕴含转码、录制、截图等。通过对编码器的优化,在雷同画质下尽可能降低码率,实现窄带高清。等同画质可节俭20%-40%的带宽以及存储空间。 第二种是视图AI计算。联合达摩院在视觉算法上积攒,视图计算提供各种场景化、结构化的AI剖析能力,如挪动侦测、人脸识别、事件监测等。 第三种是自定义计算。视图计算突破本身计算边界,容许用户自主上传算子进行托管,用户可依据本身业务按需申请算力,极大升高业务接入老本。 这些计算最大的特色是算随网动。计算随着数据的流动而开展,在每个流转节点进行数据卸载和分流计算,防止全量数据回云,实现核心算力的下沉以及终端算力的上移。同时,因为计算节点更凑近终端,在计算时延、响应速度等方面,都会有大幅晋升。另外也防止的大量数据的回云,比方互联网直播场景,对于80%无人或者极少人观看的冷流,能够在边缘间接收敛,从而极大升高回云带宽。 可自定义的场景计算 在很多场景下,用户可能曾经领有了本人的算子或者利用,这些可能是自研,也可能来自第三方。视图计算提供了可自定义的场景计算能力,用户可将算子托管到视图计算。image.png 肖文鹏以云游戏为例解说道,游戏包就是一种算子或利用。游戏厂商上传游戏包后,会在云端发动算子托管的流程,视图计算会外部对利用进行审核并退出利用市场。 下一步配置好渲染规格后,云端会进行兼容性适配,同时进行算力评估来计算所需的资源。 接下来会进行算子的编排以及部署,这时候,用户无需关怀计算资源的生产和管控,视图计算会实现资源的弹性伸缩和多维度的负载平衡,并且保障就近接入。其中为了资源复用率的晋升,视图计算也会尽可能的将不同计算进行混跑。 当游戏开始运行的时候,咱们也会实时的对工作进行画像剖析,动静校准资源耗费。比方游戏的接入人数、不同的分辨率、码率和输入规格等,都会肯定水平上影响理论的资源耗费,整体的算力是动静高低浮动的,实时的动态分析和校准,能够保障调度的精准度,最终带来良好的游戏体感。 这种托管的模式,使终端不再须要具备简单的计算能力,只须要简略的播放,即可享受超强的体验。对于云厂商来说可能十分好的实现资源复用。同时对于客户来说,能够更加灵便、麻利的进行部署和迭代,并且无效降低成本。 地位无感分布式协同存储 视图计算的另一个外围,是解决海量视图数据的存储问题。刚刚咱们说到,终端上云往往具备地位扩散、数据规模大、值密度极低的特点,同时还有一点就是带宽反转,上行带宽远大于上行。长期的回云会造成较大的带宽压力以及存储老本,同时最重要的一点,无奈保障就近、低提早。 视图计算提供了地位无感的分布式协同存储。寰球各地的数据源都能够通过视图计算在边缘节点就近存取,存储的地位也会参考数据接入和计算的地位,确保整体亲和性。 同时,视图计算通过边缘减速网络解决了跨地区、跨运营商上传提早大、速度慢等问题,实现了回云的直达减速,提供了高牢靠的回云通路。 依附新的协同存储,咱们能够将终端产生的大量视图数据周期性的存储在边缘,比拟典型的如摄像头的周期录像。同时依附与计算相结合,咱们能够将咱们所关怀的要害视频片段以及AI剖析等序列化的后果进行回云,并长期保留。 分布式协同存储平台 在整体架构上,通过边缘对立网关进行异构资源的适配,不论是从API、SDK还是受权体系,齐全兼容现有的应用形式,这对于海量的存量设施来说,只须要简略配置,便能够疾速将视图数据上传到协同存储,从而确保给用户云边一体化的应用体验,并且整体传输速度晋升40%以上。image.png 基于多点协同调度的能力,它实现了视图数据的就近存取,并且复用CDN场景下闲置的上行带宽,从而最大限度的利用带宽资源。同时它能够疾速的依据单点水位进行资源动静布局以及数据复制和迁徙,实现服务的高可用和数据的高牢靠,整个过程用户无感知。 同时阿里云搭建了牢靠、平安的数据回云通路,能够按需在闲时将数据中转回云,从而实现数据的分级管理,用户能够灵便调整数据价值和老本之间的平衡点。 视图上云一站式PAAS服务 视图计算提供了视图上云的一站式PAAS服务,包含视图数据的采集、计算、存储以及内容生产。接下来咱们将重点放到视图终端的链接局部。 肖文鹏示意,链接的重心次要在于以下两点:第一,设施的接入和管控。如设施的录入、认证、事件采集等。同时也蕴含一些如语音对讲、PTZ云台、摄像头机位管制等操作。第二,视图数据的接入和治理。如流媒体的接入、协定转换、视图上传以及内容检索等。 链接是视图上云的第一环,联合后面曾经介绍过的地位无感的计算平台以及分布式协同存储,独特形成了视图上云的一整套网、算、管、存体系。链接的易用性、安全性、可靠性等因素很大水平上决定了视图上云的规模。 终端一键上云,引领行业从关闭走向凋谢终端设备以及上云标的准具备多样化的个性。以安防监控畛域为例,就蕴含国标28181、ONVIF等多种协定,同时很多设施厂商均创立了本人的公有协定,且协定绝对各自关闭,这使得视图上云减少了很大的适配难度,并且安全性、兼容性无奈失去保障。 为了让视图终端更加便捷的一键上云,视图计算推出了两个平安、牢靠的上云通道,即信令传输通道和数据传输通道。信令通道用于实现云与终端设备的信令管制和双向通信。数据通道用于流媒体等视图内容的接入与生产。 同时咱们也推出了凋谢设施上云协定ODCAP。它领有多样化的视图终端适配性,反对支流信令传输如websocket、mqtt等。同时在数据传输上,反对rtmp、HLS、webrtc等流媒体传输协定。任何反对这类协定的终端,均可疾速的应用凋谢协定一键上云。同时咱们提供了通明的双向通道,厂商和开发者也可按需自定义扩大。 在安全性以及兼容性上,咱们也做了一系列加强,保障了一键上云的开放性、易用性、安全性和灵活性。通过一键上云体系,咱们心愿可能将之前无奈上云的内容疾速上云,引领这些行业从关闭走向凋谢。 肖文鹏在钻研最初示意,目前,视图计算曾经在多样化的场景着落地,继续为客户提供优质、牢靠的云服务。在将来,心愿可能和更多的行业搭档一起继续摸索,推动整个边缘云行业的疾速倒退,为客户发明更大的价值!

September 23, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:秒懂边缘云-边缘云技术进阶

9月8号,阿里云边缘云高级产品专家鸠舍老师率领大家揭开边缘云的神秘面纱,通过简略易懂的形式理解边缘云的发展趋势,相熟边缘云的状态和个性,把握边缘云的产品及技术架构,并通过场景化带入形式领会边缘云的生态价值。很多小伙伴留言看完有点意犹未尽,于是,“秒懂边缘云”第二期来了,周三下午4点不见不散!再谈边缘云!以阿里云边缘云产品为例子,揭秘边缘云产品的构建能力。这次分享嘉宾是阿里云边缘云团队高级技术专家治先,治先是OpenResty 社区委员会成员,高性能 OpenResty 开发框架 Vanilla 作者,WeiboMesh 初创核心成员,推动实现微博外围服务 Mesh 化革新,开源爱好者,目前次要负责阿里云边缘交融计算平台的设计研发,致力于 5G 边缘计算基础设施的设计建设与行业落地。分享背景:通过 CDN十年磨一剑的积淀和边缘计算在 IaaS 虚拟化方向的深刻摸索,阿里云积攒了包含全域智能调度、拓扑感知、异样感知、秒级逃逸、交融计算、多点协同、分布式管控、自动化拆卸维稳等核心技术;内容与算力散发、边缘计算两大产品体系;寰球超大规模的边缘云节点资源以及撑持百万节点千万机器的全面云化的弱小技术基座。在技术、产品、资源层的深厚积攒和积淀将阿里云边缘云推向了由 CDN 和 ENS 双轮驱动,边缘设施全面云化的高速倒退阶段。这个过程中产品技术架构是如何演进的呢?本期分享将为您具体解读。扫描下方二维码或者点击浏览原文即可预约报名!还可观看上一期回放!

September 14, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:秒懂边缘云阿里云邀您共创边缘云产品技术

依据Gartner预测,到2025年,超过50%的组织将在其抉择的地点应用分布式云,从而实现转型业务模式。分布式云服务正在国内掀起一股热潮,国内行业巨头布局分布式云。2021年5月28日云峰会上,阿里云对外发表飞天云计算操作系统反对多种状态,即核心Region、本地Region、边缘云节点和现场计算节点,让客户在多种状态的云上共享所有产品。边缘云是由大量扩散在各个地区部署的边缘云节点互相协同组成,人造具备分布式属性。与大规模集中式部署的云相比,边缘云最大特色是节点数量泛滥,但单节点资源规模较小,能够部署到5G基站左近的居民社区或工业园区,在地理位置上离终端很近。边缘云解决利用时延过长、汇聚流量过大等问题,满足音视频、游戏、物联网、工业互联网、终端虚拟化、主动驾驶场景对算力、网络、部署和低延时的场景需要。随着越来越多企业抉择将利用部署在边缘,边缘云作为连贯数字世界和物理世界的重要载体,已成为成为企业应用开发不可或缺的一部分。相比IT环境下成熟的云利用开发,边缘云作为IT和CT相交融的产品,其利用开发可能会给企业及集体开发者带来肯定挑战。为帮忙宽广开发者更疾速、更便捷、更容易理解边缘云,阿里云推出“秒懂边缘云”主题技术直播流动,从产品、技术、架构、利用、翻新等维度,打造了一系列视频课程,让企业开发者疾速学习阿里云边缘云产品技术能力,从而轻松开发边缘利用。阿里云在寰球领有2800多个边缘云节点,企业及集体开发者无需关怀利用部署的机器硬件配置、部署区域、调度和弹性扩容等,利用一经上传,即可实现寰球边缘云节点的部署,在寰球边缘执行,依据用户散布就近解决数据申请。阿里云也是国内边缘云的定义者和领导者。2018年12月,阿里云联结中国电子技术标准化研究院公布《边缘云计算技术及标准化白皮书》,在业界首次定义了“边缘云计算”的概念、技术特点、利用场景及标准化需要。阿里云成为通过边缘云规范合乎性测试(2019年)和边缘云服务信赖能力测试(2020年)的首批厂商。2021年,阿里云边缘云节点服务取得“2021 云边协同能力”规范认证。阿里云牵头制订的边缘云国家标准《信息技术 云计算 边缘云通用技术要求》已正式取得国标我的项目号20213299-T-469。目前,阿里云已联结行业搭档独特打造的10多个边缘云计划,胜利利用在城市、娱乐、电商、游戏、体育、金融、政企、广电、电力等行业。 快速访问:https://developer.aliyun.com/...

September 2, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:进击的云原生为开发者提供更多可能性

简介:云原生是因云而生的技术,它根植于开发者,并提供最大云价值。 作者:易立 背景云原生是云计算倒退的必然产物,而云原生的继续成长也绝非偶尔。 2021年,云原生出现怎么的风貌、又带来了哪些新变动?阿里云容器服务研发总监易立近日在阿里云开发者大会发表了《云原生利用新边界》的演讲,并示意,云原生为开发者提供了三方面便当:利用基础设施“零”保护、利用架构现代化“零”阻力、数字与物理世界“零”边界。 云原生:因云而生云原生是因云而生的技术,它根植于开发者,并提供最大云价值。 在 CNCF 2020 开发者现状报告中,当初寰球有超过 470 万开发者在应用云原生技术,占全副后端开发者的 36%。开发者曾经成为云原生改革最次要的推动力量。 利用基础设施“零”保护容器、Serverless 等云原生技术继续推动计算界面上移,复杂性下沉,让开发者能够关注于业务翻新而非基础设施,这样能够极大晋升研发效率。 阿里云为开发者提供了全国最丰盛的云原生产品,帮忙企业专一于业务翻新、而非基础设施建设。企业能够通过容器服务, 函数计算,服务网格,实现利用架构的互联网化,在此之上,云原生数据库、云原生 AI,云原生大数据等产品更能够帮忙企业减速业务流程的数字化与智能化。 利用架构现代化“零”阻力越来越多的企业心愿通过利用现代化革新,比方微服务化、Mesh 化,带来新的的收益,更好地满足业务倒退的需要。不过新技术也会给现有利用架构带来很大的冲击。利用云原生技术,能够循序渐进将现有利用架构平滑降级。 在对现有利用进行现代化革新时, 开发者须要把一个单体应用程序分拆为分布式的微服务架构, Spring Cloud / Dubbo 等微服务架构都是以 SDK 代码库的形式把服务治理逻辑构建在应用程序之中。但这种架构存在几个问题: 侵入性:在微服务框架中,服务治理能力的实现和生命周期与业务逻辑耦合在一起的。服务治理能力的变更和加强须要利用的从新构建和部署,导致降级和保护老本晋升。实现绑定:因为微服务框架代码库通常由特定语言实现,难以反对多语言(polyglot)异构零碎之间的集成为挑战。因而,社区提出 Service Mesh(服务网格)架构 —— 将利用的业务逻辑与服务治理能力解耦。服务治理的能力运行在一个独立的 Sidecar 过程之中,独立部署。通过网络拦挡来实现对利用通明的服务发现、流量治理、可观测性、平安等能力。 解决了上述侵入性、绑定的问题,具体劣势如下: 复杂性下沉:服务治理实现下沉到基础设施,能够独立演进。使得开发人员能够更加聚焦于业务利用自身。零侵入:无需代码革新既能够实现零信赖平安,可观测性等高阶能力。多语言反对:能够通明反对多种编程语言和编程框架。那么,微服务与服务网格是否非此即彼,鱼与熊掌不可得兼?在进行服务网格革新的同时,如何与现有微服务架构兼容并存? 随着社区的致力,服务网格和微服务能够很好地联合在一起, 撑持企业微服务架构平滑演进。 以东风日产汽车为例,介绍企业的服务网格化迁徙之路。 首先,它的数据服务采纳 Python/Java 等不同语言开发,Java 利用应用 Dubbo 微服务框架,Python 应用 REST/HTTP 进行服务调用,不足对立的服务治理能力;其次,虚拟机、容器化部署等多种形式并存,心愿全面迁徙到容器架构。 通过 ASM 服务网格, 无论 Python/Java 利用,是虚拟机不是还是容器化部署, 都能够退出服务网格, 以对立的、申明的形式实现服务治理。其中,现有 Dubbo 微服务利用和网格中的利用, 能够对立应用 Nacos 注册核心实现服务注册与发现, 放弃现有利用架构的兼容性。 数字与物理世界“零”边界数字化翻新须要深刻行业,将物理和数字世界交融在一起,能力实现翻新的业务价值。云边端计算一体协同成为趋势,昨天的阿里云峰会描述了将来云倒退的方向,一云多芯,一云多状态,云与 AIoT 相结合,这有这样能力撑持无处不在的计算。而以容器为代表的云原生技术,因为其麻利、轻量、可移植的劣势,将成为下一代分布式云利用的最重要的载体。 ...

July 27, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云罗小飞阿里云边缘云从资源到场景的产品演进

简介:2021年7月1日,以“星散影从,融网聚生”为主题的GIDC寰球互联网数据大会在上海胜利举办。本次大会由中国信通院领导,艾迪网主办,邀请来自政府、产业等多畛域的专家,围绕“新基建”、“绿色数据中心”、“云网协同”、“云边协同”等时下行业热门话题发展深刻探讨,推动5G时代下云计算产业的衰弱倒退。阿里云边缘云首席产品架构师罗小飞受邀参会,分享了阿里云在边缘云畛域的摸索和思考,如何从产品演进、技术创新、场景利用等方面帮忙企业晋升价值。2021年7月1日,以“星散影从,融网聚生”为主题的GIDC寰球互联网数据大会在上海胜利举办。本次大会由中国信通院领导,艾迪网主办,邀请来自政府、产业等多畛域的专家,围绕“新基建”、“绿色数据中心”、“云网协同”、“云边协同”等时下行业热门话题发展深刻探讨,推动5G时代下云计算产业的衰弱倒退。阿里云边缘云首席产品架构师罗小飞受邀参会,分享了阿里云在边缘云畛域的摸索和思考,如何从产品演进、技术创新、场景利用等方面帮忙企业晋升价值。 国家“十四五”布局大纲明确指出要“协同倒退云服务与边缘计算服务”。5G技术大规模商用,进一步放慢与云计算技术的交融。边缘云是云计算能力从核心向边缘的延长,从而满足不同行业客户对低延时、大带宽、数据就近计算等业务需要。 边缘云的定义和状态 在谈到边缘云的定义和了解时,罗小飞认为不同行业视角对边缘云的定义或者存在差别,但最终在客户业务场景外面做交融和解决客户业务问题的时候是不抵触的。边缘云在资源状态上是大规模扩散部署的计算节点,在业务状态上是各个节点互相协同造成的可治理、平安、易用的分布式云。阿里云的边缘云节点基于飞天内核的技术架构,构建出凑近客户侧的分布式小型化云计算平台。飞天是由阿里云自主研发、服务寰球的超大规模通用计算操作系统,反对多种状态,即核心Region、本地Region、边缘云节点和现场计算节点,让客户在多种状态的云上共享所有产品。 边缘云是阿里云在技术、产品、资源长期投入的积攒积淀 罗小飞认为,阿里云边缘云是长期在资源建设、技术创新、产品打造等方面的积攒积淀。阿里云很早开始建设CDN节点,领有笼罩寰球2800多个节点。在技术上,边缘云节点的个性有别于核心Region,即离用户更近、延时更低、老本更优,但单节点稳定性没有核心Region高。CDN自身就是很典型边缘云业务场景,客户抉择阿里云CDN时就是抉择一种稳固牢靠的云服务。在服务客户过程中积淀进去的智能调度、拓朴感知、故障逃逸、分布式管控、自动化的装机运维配置、多点协同等方面能力,能够进一步利用到边缘云技术场景,实现边缘云服务的高稳固和高可用。在内容散发场景下,CDN次要耗费的是上行带宽,闲暇的计算资源以及上行带宽为全面降级边缘云计算提供可能,从而承载更多须要在边缘进行计算的场景业务。阿里云边缘云反对边缘云原生能力,从而实现不同利用在边缘部署,比拟典型业务有CDN、视图计算、云终端、云桌面、云游戏等。边缘云节点ENS提供对立的资源建设治理交付能力,使得合作伙伴能够像应用对立操作系统一样应用ENS资源。 灵便产品交付状态满足不同场景需要 阿里云边缘云反对一站式的解决方案和一体化解决方案,一站式解决方案是在边缘云节点的底座上再积淀进去当初曾经比拟通用的产品化能力。一体化解决方案就是云联节点概念,对外反对软硬件一体化售卖,客户能够建设自有边缘计算节点构建利用场景。 客户在边缘业务的应用过程中肯定会波及到边缘云节点和网络,两者肯定是关联在一起的,所有须要解决业务信息在边缘节点上全副解决掉,肯定须要通过分层构造,比方须要做一些本地计算类业务的解决,本地的计算节点能够解决客户一部分业务场景,还有一部分业务场景须要往上走,可能会走到边缘云节点,边缘云节点也未必可能全副解决掉,还须要回到核心云或者业务的源站,所以从这个角度看网络和边缘云肯定关联在一起,基于此,阿里云也提供了端边减速能力,即从MEC平台、或者IoT设施到边缘云节点,通过传输协定的优化、发包策略的管制等技术手段,来提供端边的减速能力。这样从边缘云节点到核心Reigon,通过云网一体化技术实现跟运营商的MEC节点,以及跟核心Region和本地Region之间的连贯关系。此外网络中单节点的可用性肯定不会是齐全牢靠的,通过云网一体化的调度能力能够实现边缘云节点服务的高可用性。最初也能够在边缘云上依靠成熟的SDN技术,提供高可用协同以及云原生网络。 阿里云边缘云的业务价值 罗小飞示意:边缘云的业务价值要看在理论过程中帮忙客户解决哪些问题。具体总结如下: 业务弹性好,通过阿里云能够实现1min内业务下发配置到全国各个边缘云节点上,极大晋升业务部署配置的效率。老本更优,资源在应用能够通过一些复用或者其余模式,老本将变得更优。易运维,阿里云提供标准化平台化能力,升高运维老本,晋升运维效率。罗小飞还分享了1组客户实测数据:晋升主播上行品质5%,推流更稳固,升高直播卡顿率;晋升用户胜利连贯占比0.5%,每日缩小数百万的失败申请;一对一在线课程完课率由97%晋升到99.5%,完课率显著改善。 在过来大略三四年的工夫,阿里云已积淀一批典型边缘云应用场景: 边缘云典型应用场景:在线直播 在线直播的能力,从推流到对于流的解决,以及到最初的散发,而后在分发端应用了边缘云计算的能力,在推流端能够应用边缘云计算建一套零碎,实现美颜、特效和画质加强解决。分发端能够做一些弹幕散发,而后做一些弹幕接管,能够组建本人的一套RTC平台架构,在线直播方面有很多客户应用在这种产品模式。 边缘云典型应用场景:边缘压测 传统的压测次要是两种,一种是在核心Region上压测,第二种是在终端上压测,核心Region上压测的问题是压测的端特地集中,很多想要的业务扩散的成果无奈实现,在终端上压测的问题,很难找到那么多的终端,而且终端上装置一些压测程序之类的也不便捷,所以就有一种场景在边缘侧,基于阿里云2800个边缘云节点,利用灵便的标准化的边缘云节点的能力做对应的压测,省时省力且高效。 边缘云典型应用场景:内容减速 还有一种场景就是有一些业务存在自建CDN的需要,但会面临重资产老本投入、运维要求高以及技术优化难等问题,而通过应用阿里云边缘云节点,客户能够疾速构建一个自有的CDN平台,从而免去自建节点的漫长过程,同时阿里云作为CDN服务商,在运维以及技术优化方面也有着很多积淀,可更好帮忙客户疾速的实现平台的搭建。总结下,将来边缘云技术必然会持续朝着分布式、小型化、自治性、协同性、云原生等方向演进,阿里云将充分发挥在本身产品、技术、生态的劣势,通过提供灵便、凋谢、平安的边缘云计算底座,加上和合作伙伴开发的边缘利用,服务各个垂直行业客户,打造更多场景化计划落地,推动边缘云产业前行。 PS:如想理解更多对于阿里云边缘云的业务,获取演讲PPT,可钉钉搜寻加群35469210 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

July 15, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云周晶我是如何选择技术方向的

简略介绍本人GIAC 的敌人们大家好,我叫周晶,花名治先,目前在阿里云边缘云原生团队负责边缘云容器平台的建设与落地工作。这些年,我始终从事后端系统架构高可用、高并发、服务化、ServiceMesh、资源云化、服务容器化以及云原生等相干的工作,算一位后端开发老人。 2011 年跟着过后开心网老大一起开办守业技术社区 “iDev 守业技术沙龙” 那会儿还不叫 MeetUp,所以始终网络 ID 就是 iDevz。第一次接触了高可用、大并发,也意识了很多业内大佬,有了很多学习精进的机会。 2012 年在一次架构选型过程中接触到了 OpenResty,真正意义上在工作中去实际大并发,前面的多年始终围绕 OpenResty 做了很多事件,同时见证和参加了 OpenResty 社区晚期的建设和倒退过程,第一次感触到社区的力量。2012 年刚去新浪那会,我本人一个人天天捣鼓 Lua,为了把大家掰到 Lua 栈还开发了一个类 PHP Yaf(鸟哥的代表作品)的一个 OpenResty 框架,最终胜利推动了新浪挪动屡次大规模架构降级。 2016 外部转岗到微博,负责微博跨语言服务化的建设和落地,过后还不叫 Mesh,咱们开始的时候还没有现成的 Mesh 计划,Linkerd 也刚起步还不出名,Istio 那是前面的事儿了。 2017 年将微博跨语言服务化体系整合为 WeiboMesh 开启了 WeiboMesh 开源共建与落地之路。前面因为集体了解云计算曾经大量挤压传统后端架构师的生存空间,我所醉心的高可用、大并发、服务化这些技术以及很成熟,且被云厂商产品化,然而思考到本人趣味所向,索性间接到云厂商再续前缘。 于是,2020 年我决定来到阿里云,抉择了一个本人认为最有前景的方向,次要思考两点,心愿今后的日子能在一个畛域深挖,做些更有意义的事件。另一方面,我认为边缘计算是与传统生产互联网相比真正意义上可能影响工业、产业的战略性技术,也我目前为止所理解的最有可能颠覆性并扭转人们生产生存的技术。 前面的日子心愿能跟大家多多交流学习,谢谢大家。 聊聊你最近一年正在做的我的项目,它的技术价值怎么?它的行业倒退情况是怎么?你负责我的项目的技术亮点和挑战是否开展讲讲?来阿里云边缘云刚好一年多,这期间始终在设计和建设阿里云边缘云容器平台,并推动CDN 与边缘计算交融以及 CDN on ENS 我的项目的落地。 从去年开始尤其是往年能显著的感觉到 5G 边缘计算的热度在急剧升高。边缘计算也越来越多的被人们所接触。然而大家也都很分明,以后 5G 的笼罩与商用规模并没有起来,还没有十分多的利用落地案例。但不论是从国家布局还是社会倒退层面来看,边缘计算都是大家公认的外围策略方向。 对于阿里来说我集体了解有两大外围劣势,一是阿里云从 2016 年就开始从 IaaS 层面起建设飞天边缘操作系统底座、摸索边缘计算的各种可能性,加上阿里 CDN 十多年的积淀,有十分深厚的技术以及资源积攒,而且阿里云是目前我所理解惟一一家真正做到 CDN 和边缘计算交融的厂商。另外就是阿里巴巴经济体宏大的业务生态,咱们有各种超大规模的边缘业务场景,通过各种业务场景去建设和打磨咱们的边缘云平台。 我了解的,边缘云是由大规模地区扩散的边缘节点互相协同组成的一朵可近程管控,平安可信,规范易用的分布式云。而我的次要工作就是基于阿里云边缘云的根底资源底座对全域边缘节点资源进行云化,并基于这个分布式多云异构交融的云化底座构建多租隔离的 IPaaS 边缘云原生根底平台,撑持CDN产品服务、云通信、视图计算、云游戏、云桌面、云智能终端等各类场景业务。 这外面有几个比拟有意思也有挑战的点。例如,如何通过一套对立的根底立体来对各种层面的异构、分布式多云进行形象治理?如何在边缘单节点资源、网络等受限的状况下为用户提供牢靠、丰盛的边缘云原生服务?最重要的还有如何保障满足这所有需要的整体架构设计根本可演进、可迭代的灵动?边缘所面临的这一系列问题都是因为边缘云节点资源的广覆盖、小型化、网络环境简单、资源网络多种多样等个性所致,边缘异构资源、边边云边网络的不牢靠等等因素引申出边缘云两大核心技术课题:交融与协同,这两个问题将始终贯通咱们平台建设的整个过程,为了解决这一系列边缘外围问题,咱们设计构建了阿里云边缘云计算平台。 在技术计划落地的过程中,你通常关注哪些问题?如何保障技术计划顺利施行?在技术计划推动前肯定要保证系统设计是基于对业务的深刻了解,对现状的细节摸盘,整体计划有短中长期布局,零碎设计之初就粗疏思考分明可能的问题点并做好相干扩大点的设计以及相干配套(稳定性、可观测性)依赖的梳理,配套的建设在推动过程中也不能少。这些是技术计划能高效优质推动落地的前提。 我了解技术计划落地的过程,更多的是计划逐渐验证与对焦的过程,停顿信息的通顺与阶段性复盘就显得尤为重要,我集体认为好的计划和零碎肯定不是设计进去的。架构师基于对业务(需要)、现状(资源配置、环境拓扑)和将来(短中长期倒退布局)给出一个灵动可扩大的架构是计划落地的根底,零碎的稳定性保障和求实的落地节奏是保障技术计划顺利施行的不二之路,过程中长效的沟通与复盘机制,定期帮忙参加各方找准本人的地位发现零碎以后推动的问题并针对性的解决,促成整体推动进入一个良性循环,顺利施行就会变得瓜熟蒂落。然而这个过程中也会困难重重,尤其是机制的设计与执行的保持。工夫是最可怕的一个货色,一鼓作气,再而衰,三而竭,阶段性的里程碑的一个不错的调和剂。 架构师在最近的技术变动的浪潮中,须要面对的挑战都有哪些?如何应答这些挑战?最后我的职业生涯抉择成为一名后端架构师的初衷是认为后端架构师只须要吃透业务,深挖技术就能够了。那是一个开发人员最奢侈的一个冀望。心愿每天都以机器和代码为伍,心无旁骛,解决各种有意思的技术问题。 ...

July 12, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云罗小飞阿里云边缘云从资源到场景的产品演进

2021年7月1日,以“星散影从,融网聚生”为主题的GIDC寰球互联网数据大会在上海胜利举办。本次大会由中国信通院领导,艾迪网主办,邀请来自政府、产业等多畛域的专家,围绕“新基建”、“绿色数据中心”、“云网协同”、“云边协同”等时下行业热门话题发展深刻探讨,推动5G时代下云计算产业的衰弱倒退。阿里云边缘云首席产品架构师罗小飞受邀参会,分享了阿里云在边缘云畛域的摸索和思考,如何从产品演进、技术创新、场景利用等方面帮忙企业晋升价值。 国家“十四五”布局大纲明确指出要“协同倒退云服务与边缘计算服务”。5G技术大规模商用,进一步放慢与云计算技术的交融。边缘云是云计算能力从核心向边缘的延长,从而满足不同行业客户对低延时、大带宽、数据就近计算等业务需要。 边缘云的定义和状态 在谈到边缘云的定义和了解时,罗小飞认为不同行业视角对边缘云的定义或者存在差别,但最终在客户业务场景外面做交融和解决客户业务问题的时候是不抵触的。边缘云在资源状态上是大规模扩散部署的计算节点,在业务状态上是各个节点互相协同造成的可治理、平安、易用的分布式云。阿里云的边缘云节点基于飞天内核的技术架构,构建出凑近客户侧的分布式小型化云计算平台。飞天是由阿里云自主研发、服务寰球的超大规模通用计算操作系统,反对多种状态,即核心Region、本地Region、边缘云节点和现场计算节点,让客户在多种状态的云上共享所有产品。 边缘云是阿里云在技术、产品、资源长期投入的积攒积淀 罗小飞认为,阿里云边缘云是长期在资源建设、技术创新、产品打造等方面的积攒积淀。阿里云很早开始建设CDN节点,领有笼罩寰球2800多个节点。在技术上,边缘云节点的个性有别于核心Region,即离用户更近、延时更低、老本更优,但单节点稳定性没有核心Region高。CDN自身就是很典型边缘云业务场景,客户抉择阿里云CDN时就是抉择一种稳固牢靠的云服务。在服务客户过程中积淀进去的智能调度、拓朴感知、故障逃逸、分布式管控、自动化的装机运维配置、多点协同等方面能力,能够进一步利用到边缘云技术场景,实现边缘云服务的高稳固和高可用。在内容散发场景下,CDN次要耗费的是上行带宽,闲暇的计算资源以及上行带宽为全面降级边缘云计算提供可能,从而承载更多须要在边缘进行计算的场景业务。阿里云边缘云反对边缘云原生能力,从而实现不同利用在边缘部署,比拟典型业务有CDN、视图计算、云终端、云桌面、云游戏等。边缘云节点ENS提供对立的资源建设治理交付能力,使得合作伙伴能够像应用对立操作系统一样应用ENS资源。 灵便产品交付状态满足不同场景需要 阿里云边缘云反对一站式的解决方案和一体化解决方案,一站式解决方案是在边缘云节点的底座上再积淀进去当初曾经比拟通用的产品化能力。一体化解决方案就是云联节点概念,对外反对软硬件一体化售卖,客户能够建设自有边缘计算节点构建利用场景。客户在边缘业务的应用过程中肯定会波及到边缘云节点和网络,两者肯定是关联在一起的,所有须要解决业务信息在边缘节点上全副解决掉,肯定须要通过分层构造,比方须要做一些本地计算类业务的解决,本地的计算节点能够解决客户一部分业务场景,还有一部分业务场景须要往上走,可能会走到边缘云节点,边缘云节点也未必可能全副解决掉,还须要回到核心云或者业务的源站,所以从这个角度看网络和边缘云肯定关联在一起,基于此,阿里云也提供了端边减速能力,即从MEC平台、或者IoT设施到边缘云节点,通过传输协定的优化、发包策略的管制等技术手段,来提供端边的减速能力。这样从边缘云节点到核心Reigon,通过云网一体化技术实现跟运营商的MEC节点,以及跟核心Region和本地Region之间的连贯关系。此外网络中单节点的可用性肯定不会是齐全牢靠的,通过云网一体化的调度能力能够实现边缘云节点服务的高可用性。最初也能够在边缘云上依靠成熟的SDN技术,提供高可用协同以及云原生网络。 阿里云边缘云的业务价值 罗小飞示意:边缘云的业务价值要看在理论过程中帮忙客户解决哪些问题。具体总结如下:业务弹性好,通过阿里云能够实现1min内业务下发配置到全国各个边缘云节点上,极大晋升业务部署配置的效率。 老本更优,资源在应用能够通过一些复用或者其余模式,老本将变得更优。 易运维,阿里云提供标准化平台化能力,升高运维老本,晋升运维效率。 罗小飞还分享了1组客户实测数据:晋升主播上行品质5%,推流更稳固,升高直播卡顿率;晋升用户胜利连贯占比0.5%,每日缩小数百万的失败申请;一对一在线课程完课率由97%晋升到99.5%,完课率显著改善。 在过来大略三四年的工夫,阿里云已积淀一批典型边缘云应用场景: 边缘云典型应用场景:在线直播 在线直播的能力,从推流到对于流的解决,以及到最初的散发,而后在分发端应用了边缘云计算的能力,在推流端能够应用边缘云计算建一套零碎,实现美颜、特效和画质加强解决。分发端能够做一些弹幕散发,而后做一些弹幕接管,能够组建本人的一套RTC平台架构,在线直播方面有很多客户应用在这种产品模式。 边缘云典型应用场景:边缘压测 传统的压测次要是两种,一种是在核心Region上压测,第二种是在终端上压测,核心Region上压测的问题是压测的端特地集中,很多想要的业务扩散的成果无奈实现,在终端上压测的问题,很难找到那么多的终端,而且终端上装置一些压测程序之类的也不便捷,所以就有一种场景在边缘侧,基于阿里云2800个边缘云节点,利用灵便的标准化的边缘云节点的能力做对应的压测,省时省力且高效。 边缘云典型应用场景:内容减速 还有一种场景就是有一些业务存在自建CDN的需要,但会面临重资产老本投入、运维要求高以及技术优化难等问题,而通过应用阿里云边缘云节点,客户能够疾速构建一个自有的CDN平台,从而免去自建节点的漫长过程,同时阿里云作为CDN服务商,在运维以及技术优化方面也有着很多积淀,可更好帮忙客户疾速的实现平台的搭建。总结下,将来边缘云技术必然会持续朝着分布式、小型化、自治性、协同性、云原生等方向演进,阿里云将充分发挥在本身产品、技术、生态的劣势,通过提供灵便、凋谢、平安的边缘云计算底座,加上和合作伙伴开发的边缘利用,服务各个垂直行业客户,打造更多场景化计划落地,推动边缘云产业前行。 PS:如想理解更多对于阿里云边缘云的业务,获取演讲PPT,可钉钉搜寻加群35469210

July 9, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:活动回顾Edge-X-Kubernetes探索云原生新边界

简介:2021 年 6 月 26 日, 由阿里云、VMware、Intel 联结主办的 “Edge X Kubernetes”主题流动在杭州举办,本次流动以 OpenYurt 社区和 EdgeX Foundry 社区协同推动的“云原生边缘计算技术”为外围,12 位来自不同行业和场景的贡献者,和两个开源我的项目的核心成员一起,独特探讨云原生在边缘的实际与利用。 2021 年 6 月 26 日, 由阿里云、VMware、Intel 联结主办的 “Edge X Kubernetes”主题流动在杭州举办,本次流动以 OpenYurt 社区和 EdgeX Foundry 社区协同推动的“云原生边缘计算技术”为外围,12 位来自不同行业和场景的贡献者,和两个开源我的项目的核心成员一起,独特探讨云原生在边缘的实际与利用。 在流动正式开始前,IOTech Systems CTO、EdgeX Foundry TSC Chair & 联结创始人 Jim White 通过一段视频为本次流动致辞,同时期待更多开发者退出 EdgeX Foundry 和 OpenYurt 社区,独特推动边缘云原生的落地过程。 Gim White,OTech Systems CTO EdgeX Foundry TSC Chair 随后,EdgeX Foundry 中国社区 Co-Founder & 外围维护者、VMware 中国研发核心技术总监路广及 Intel IoT 事业部高级业务拓展经理孙敏向大家简要介绍了 EdgeX 中国社区的现状及倒退近况。 ...

July 5, 2021 · 2 min · jiezi

关于边缘计算:直播回看EDGE-X-Kubernetes-云原生在边缘的实践与应用

简介:6 月 26 日(本周六)下午 13:00-18:00 ,由阿里云联结 VMware、Intel 举办的「KubeMeet|EDGE X Kubernetes」专场沙龙将在杭州举办,12 位来自不同行业和利用场景的社区贡献者将和 OpenYurt、EdgeX-Foundry 社区核心成员,独特分享云原生在边缘的实际与利用。 6 月 26 日(本周六)下午 13:00-18:00 ,由阿里云联结 VMware、Intel 举办的「KubeMeet|EDGE X Kubernetes」专场沙龙将在杭州举办,12 位来自不同行业和利用场景的社区贡献者将和 OpenYurt、EdgeX-Foundry 社区核心成员,独特分享云原生在边缘的实际与利用。 整场流动将在阿里云开发者社区同步直播,不能到现场的小伙伴,直播间约起来吧! 直播地址: https://developer.aliyun.com/live/246906 流动现场精彩一直 现场参会的开发者敌人,除了将播种整整一下午的精彩内容外,还有 OpenYurt 社区、EdgeX Foundry 社区精美周边、阿里云开发者社区定制纪念品,先到先得,赶快报名吧! 工夫:2021 年 6 月 26 日 13:00-18:00 地址:杭州·余杭区良睦路 1399 号幻想小镇互联网村 26 号楼 2 楼路演厅(近幻想小镇北门) 线下报名地址: https://9193156708579.huodongxing.com/event/9601582483500 本期看点 分享主题:EdgeX 中国社区简介及倒退近况 分享嘉宾:路广,VMware 中国研发核心技术总监,EdgeX 中国社区 Co-Founder & 外围维护者 议题简介:EdgeX Foundry 提供了针对边缘/物联网场景的对立利用框架,心愿推动无意参加的各方在凋谢与互操作的物联网计划中自在合作。本次分享将介绍 EdgeX Foundry 我的项目倒退历程、社区现状及近期倒退布局。 分享主题:OpenYurt 的开源过程与布局介绍 分享嘉宾:黄玉奇(徙远),阿里云高级技术专家,Kubernetes Member ,CNCF OpenYurt 我的项目发起人 ...

July 2, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:Edge-X-Kubernetes-Meetup探索云原生新边界

简介:6 月 26 日,阿里云联结 VMware、Intel 举办 KubeMeet 定制专场,发动一次 OpenYurt 社区和 EdgeX Foundry 社区的“团聚”,聚焦云原生和边缘计算交融难题,帮忙开发者解决大规模利用场景下的交付、运维、管控等挑战,12 位来自不同行业和利用场景的社区贡献者,将和两个开源我的项目核心成员一起,独特分享云原生在边缘的实际与利用。 将云计算的能力下沉到边缘侧、设施侧,并通过核心进行对立交付、运维、管控正在成为新趋势。近期,阿里云与 VMWare 中国研发核心发表达成依靠开源社区 OpenYurt 与 EdgeX Foundry 的云原生边缘计算策略单干,也印证了业界对于 Kubernetes 在将来几年将成为边缘计算主导平台位置这一方向的认可。 6 月 26 日,阿里云联结 VMware、Intel 举办 KubeMeet 定制专场,发动一次 OpenYurt 社区和 EdgeX Foundry 社区的“团聚”,聚焦云原生和边缘计算交融难题,帮忙开发者解决大规模利用场景下的交付、运维、管控等挑战,12 位来自不同行业和利用场景的社区贡献者,将和两个开源我的项目核心成员一起,独特分享云原生在边缘的实际与利用。 流动工夫&地址 工夫:2021 年 6 月 26 日 13:00-18:00 地址:杭州·余杭区良睦路 1399 号幻想小镇互联网村 26 号楼 2 楼路演厅 线下报名地址:\_https://9193156708579.huodongxing.com/event/9601582483500\_ 直播地址:\_https://developer.aliyun.com/live/246906\_ 现场还有 OpenYurt 社区、EdgeX Foundry 社区精美周边、阿里云开发者社区定制纪念品,先到先得,赶快报名吧! 残缺议程 社区介绍 对于 OpenYurt OpenYurt 是云原生基金会 CNCF Sandbox 我的项目。秉承业界独创的“零侵入式云边一体化”设计理念,OpenYurt 实现了一整套依靠原生 Kubernetes 的边缘云原生计划,帮忙用户解决在海量边、端资源上实现大规模利用交付、运维、管控的问题,并提供核心服务下沉通道,实现和边缘计算利用的无缝对接。OpenYurt 已被验证能够实现全网笼罩和本地笼罩的全场景落地,全网笼罩的利用场景如 CDN 、音视频直播、物联网、物流、工业大脑、城市大脑等;本地笼罩的利用场景和案例如阿里云 LinkEdge 、优酷、盒马、AIBox 、银泰商城等。2020 年有 5 月,阿里云正式对外发表将公共云服务 ACK @ Edge 的外围框架 OpenYurt 开源,推动社区在云原生和边缘计算穿插畛域的协同倒退。 ...

June 30, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:MediumKube-快速部署容器云的开发环境

前言笔者在2020年年初退出了星环的云开发部,在此之前接触过最简单的容器平台就是docker swarm,并且也是只知其一;不知其二,所以在工作的初期,对K8s的相熟是一个必不可少的工作。然而K8s是一个具备肯定复杂性的容器平台,所以开发/学习环境的搭建也会比较复杂。在尝试搭建完整版集群失败后又尝试minikube,然而又发现minikube的诸多毛病,如性能的局限,可配置性的低下。于是,在工作大半年,把握肯定基本知识后,着手开发本文所要介绍的MediumKube。初衷可能是为了帮忙刚退出星环的小伙伴们相熟K8s,不过感觉需要不高,就不了了之了。对于我本人来说,这倒是成为了疾速搭建开发环境的一个实用工具。 这些年容器云的技术曾经渗入到咱们日常开发的方方面面,不论是做一些企业应用的开发,还是集体网站的搭建。应用程序是否能在容器平台上运行,并且利用容器平台的个性去进行性能调优/老本治理的确是很难疏忽的一个局部。而现在,有很多的利用齐全基于云平台去开发,它们充分运用了云平台的能力,来做到诸如微服务化,服务网格化,弹性化等特点。然而一个齐全基于云平台开发的利用也自然而然须要一个简单的云开发环境,不论是对利用自身的部署,还是对云平台API的利用,甚至是对云平台自身能力的扩大,都是有很大帮忙的。 作为开发环境,咱们关注的点可能不同于生产环境。我在这里列举一些我集体对开发环境的冀望。 是否能够疾速部署,删除功能性是否残缺对于高级用户是否提供丰盛的配置项开发者对环境底层组件的可见性作为中国的开发者,是否能轻松地应用开源的软件生态当初市面上也有很多的免费软件能够作为容器云的开发环境,比方傻瓜式的k8s发行版minikube,可利用于边缘计算和资源受限环境的k3s,或者对于非k8s的使用者来说,docker swarm也是易于部署的容器云环境之一。 本文介绍的MediumKube不同于以上这些产品化水平比拟高的软件,它基于libvirt和cloud-init提供了一个高度可定制化的计划。相比于纯正的kubernetes轻量化发行版,它更像是一个虚拟机管理工具,而它提供的一些能力使得它成为部署kubernetes开发环境的一个实用的软件。 应用Cloud-Init疾速初始化虚拟机实例Cloud-init是IaaS云服务通用的一个规范,它的推行者就是赫赫有名的Canonical,也就是开发Ubuntu的那家公司。Cloud-init是Infrastructure as Code的一个例子。通过申明式地编写配置文件,咱们就能够实现对云实例的初始化。它是如此通用的一个规范,以至于咱们能够将它集成到数百行代码的微型我的项目中,来实现一个最简化的IaaS服务。MediumKube应用了这个工具,使得它自身就是一个可定制化极高的虚拟机管理工具。当然,因为它的定位是疾速部署Kubernetes,所以它也内置了一个默认Cloud-Init模板,和它的源代码自身一起发行。 上图就是MediumKube内置模板的一部分。这个模板做了包含对用户,软件源,系统配置脚本,docker/kubernetes的装置的相干工作,使得实例一旦部署完,就带有相应的软件环境,无需再做额定的配置 配置和模板引擎MediumKube反对模板引擎。通过编写全局的配置项,并且将它们应用在Cloud-Init模板中,用户能够部署出高度自定义的虚拟机集群。 图列出了MediumKube所反对的一些配置项。有些会影响虚拟机的属性,而另一些,能够渲染到模板中。比方十分有用的HTTPProxy,对于中国用户来说时十分实用的,因为模板引擎的反对,用户不再须要在多个零散的中央一遍遍地设置代理的配置,而是通过对立的配置文件去全局地设置。尽管配置项繁多,然而MediumKube对每一个都有举荐的默认值,这也在灵活性和易用性之间获得了一个平衡点。置信大家都有应用minikube时不晓得去哪里配置虚拟机的高级参数的困扰,所以兼顾入门用户和高级用户也是MediumKube的一个长处。 应用mediumkubed维持稳固的网络环境一个稳固的网络环境对于开发环境来说也比拟重要。MediumKube开发的后期就呈现过因为网络环境的变动,某些配置变得不再可用,比方监听在宿主机上的代理。因为DHCP或者切换wifi,宿主机的IP常常变动,为了解决这个问题,mediumkube会为用户保护一个虚构网络,并且这个虚构网络时十分易于配置的。用户只须要申明简略的接口信息,mediumkube会主动进行配置iptables,dnsmasq等像信息。 下图为mediumkubed开发初期的拓扑构造,相似于Docker的Bridge网络,十分简洁,但同时也很实用。随着开发,会有越来越多的性能被增加。 Mediumkubed会被注册为systemd中的一个模块,所以管理器来非常简单。 简略易用的命令行工具在UI方面,mediumkube提供了简略易用的命令行界面。比方用户能够展现已部署的虚拟机,并治理它们的生命周期,如进行/启动/删除/部署 同时,mediumkube也有疾速的组建集群,退出集群,重置节点等命令,使得集群的治理变得简略。比方,如果用户须要部署一个两节点的集群,只须要如下简略的命令 $ mediumkube deploy node1 node2$ mediumkube init node1$ mediumkube join node2 node1 当然,如果用户不满足于这些简略的命令,他们也能够通过shell命令来登入到虚拟机中进行操作。 如上图所示,用户无需记忆任何IP地址,而且如果配置切当,也无需手动治理任何密钥,间接能够对节点进行治理。 MediumKube的将来MediumKube是个很年老也很小众的我的项目。它解决了一部分人的痛点的同时,也有相当大的局限性。比方在单机环境下的集群部署会使得系统资源顾此失彼,以及我的项目比拟低的产品化水平,都会使的它只是在“实践上”比拟实用。作为MediumKube的开发者,天然也心愿MediumKube越来越好用,上面谈谈我对它的布局。 集群化下面也提到了,MediumKube在单机的环境下带来了不小的局限性,所以集群化肯定是一个将来的布局。当然,引入简单的元素,势必会对系统的简洁性带来打击,比方MediumKube会变得难以部署,甚至还不亚于部署一个K8S集群,或者分布式元素的退出可能会带来更多的bug。很多问题说大也不大,不过的确是须要花工夫去思考的。集群化的mediumkube采纳何种架构?虚拟机的部署如何进行调度?Overlay网络用哪种技术做(下面的截图如同裸露了我筹备用flannel这个事实)?如何进行简略却灵便的分布式部署?如果简略地进行节点的布局?是否须要图形化的反对?要思考的货色的确比拟繁冗。 稳定性和代码品质作为开发环境,稳定性的要求可能没那么强,不过在mediumkubed在晚期的确也呈现过占用巨量内存的状况。而且作为一个玩具我的项目和golang学习用例,mediumkube在代码品质上也比拟堪忧。比方文件传输模块的代码就十分蹩脚,以至于上行和上行的速度有显著的差距。心愿在将来能够有所改善。 说在最初最初心愿技术能够真真正正地晋升咱们生存的便利性,并感激CNCF,Canonical,libvirt,Google等组织和所有开源社区的开发者们给咱们带来这些好玩,易用,收费的优质软件,也期待将来能够看到更多有意思的技术。 作者:闻云路

June 28, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:2021亚太内容分发大会-阿里云荣获三项大奖

简介:2021年6月9日,亚太内容散发大会暨CDN峰会在北京隆重举行。阿里云凭借在边缘云计算畛域的先发劣势、技术实力与丰盛实际,荣获“CDN领导力TOP3首领奖”、“边缘云领导力奖”、“互动直播经营奖”三项大奖。2021年6月9日,亚太内容散发大会暨CDN峰会在北京隆重举行。阿里云凭借在边缘云计算畛域的先发劣势、技术实力与丰盛实际,荣获“CDN领导力TOP3首领奖”、“边缘云领导力奖”、“互动直播经营奖”三项大奖。 此次再度取得行业大奖,代表了阿里云边缘云节点服务在产品、技术、利用、规范等多方面失去了行业、市场的统一认可。 2021年5月28日,阿里云基础设施服务降级,边缘云节点作为阿里云基础设施服务之一正式发表商用,阿里云边缘云节点是飞天提供的凑近用户的边缘计算服务,依靠阿里云遍布寰球的2800+边缘云节点,通过凑近客户侧的去中心化小型云计算平台能力,实现了广覆盖、低时延、大带宽的技术特点,帮忙客户解决在音视频、游戏、终端虚拟化等利用场景中遇到的算力、网络、部署和时延问题。 阿里云曾经和行业合作伙伴独特打造了5大场景和15个细分市场的解决方案,笼罩交通、新批发、教育、智慧住建、家庭等场景实现数字化降级。 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

June 22, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:EDGE-X-Kubernetes-Meetup杭州站云原生在边缘的实践与应用

简介:在 5G、IoT、AI 等新技术的高速倒退下,企业正在积极探索如何更好地利用新技术创新利用,拓展业务边界。边缘云原生正在越来越被宽泛地利用于汽车、农业、能源、交通等各行各业。与云原生模式的联合,能够使边缘计算最大水平联合云的能力,保障业务在边端取得和云上统一的运维体验、更好的隔离性和安全性。进一步扩大边缘计算的利用范畴。 【EDGE X Kubernetes Meetup】 杭州站:云原生在边缘的实际与利用 在 5G、IoT、AI 等新技术的高速倒退下,企业正在积极探索如何更好地利用新技术创新利用,拓展业务边界。边缘云原生正在越来越被宽泛地利用于汽车、农业、能源、交通等各行各业。与云原生模式的联合,能够使边缘计算最大水平联合云的能力,保障业务在边端取得和云上统一的运维体验、更好的隔离性和安全性。进一步扩大边缘计算的利用范畴。 以此为背景,VMware联结阿里云、Intel独特举办 “云原生在边缘的实际与利用”开发者沙龙, 将“EdgeX Foundry中国社区第二季度Meet Up”与“云原生基金会CNCF联结阿里巴巴打造的KubeMeet”两场流动奇妙交融,共探EdgeX与Kubernetes将来的有限可能! 流动工夫&地址 工夫:2021年6月26日 13:00 地点:杭州·余杭区良睦路1399号幻想小镇互联网村26号楼 2楼 路演厅 阿里云ACE 阿里云ACE即全称 Alibaba Cloud Engineer,是意为阿里云的工程师、代表着云计算的建设者。同时“ACE”又是扑克牌中的“A”,因而阿里云ACE也寓意着是云计算畛域王牌的一群人。在线上,ACE领有专属的页面和29个社群,承载论坛及专栏等内容; 在线下,ACE通过组织丰盛的流动,包含技术沙龙、TechDay、Meetup、官网互动等来造成本地化的开发者的学习、社交平台。 通过ACE组织的各种流动,ACE用户能够结识本地的开发者,播种前沿常识,积攒行业教训,并加深对阿里云的理解。 分享嘉宾&议程 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

June 21, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:Gartner边缘计算全球竞争格局阿里云亚马逊领衔-计算离客户更近

近日,权威咨询机构Gartner公布了首个边缘计算畛域的寰球竞争格局报告,全面剖析了寰球科技公司在边缘计算畛域的布局和技术劣势,阿里云、亚马逊、微软、谷歌等七家公司悉数上榜,组成边缘计算第一营垒,在技术和策略上领衔寰球。 Gartner预测,到 2024 年,会有超过50%的组织将在至多一个边缘计算零碎部署超大规模云边缘解决方案,并与云计算相结合,而 2021 年这一比例不到 10%。分析师认为,只管还在晚期阶段,越来越多的云厂商正在采纳公共云的模型和管理系统来布局边缘计算。 随着5G、物联网时代的到来,数以千亿计的各种终端设备催生了大量计算需要,有着“低时延、大带宽、大连贯、本地化”劣势的边缘计算成为“香饽饽”。和算力高度集中的核心计算不同,边缘计算将计算工作下放到更凑近客户终端,在老本和时延上更具竞争力。 相比国外,国内云厂商对边缘计算的布局更为踊跃。Gartner在报告中指出,阿里云领有遍布寰球的2800多个CDN节点转换为边缘云节点(ENS)模式,为IoT设施提供300多种协定驱动程序,治理多达10万个边缘节点。客户能够在几分钟内创立边缘资源,可从终端到节点的响应工夫缩短到5毫秒,并为核心节俭30%以上的带宽老本。 作为寰球前三的云厂商,阿里云早在2016年就基于自研飞天操作系统开始构建边缘计算体系。2018年,阿里云正式进军边缘计算技术畛域,将云计算、人工智能、IoT的劣势拓展到边缘计算上,打造云、边、端一体化的协同计算服务。之后,阿里云陆续推出了边缘云节点ENS、软硬一体的物联网边缘计算节点,把云端能力下沉到边缘,用云端能力解决本地的问题,升高时延和老本。 同时,阿里云还是国内边缘云的定义者和领导者。2018年12月,阿里云联结工信部中国电子技术标准化研究院公布《边缘云计算技术及标准化白皮书》,在业界首次定义了“边缘云计算”的概念、技术特点、利用场景及标准化。2019年、2020年,阿里云成为通过边缘云规范合乎性测试和服务信赖能力测试的首批厂商,同时牵头制订边缘云国家标准。 通过多年深耕,阿里云边缘计算曾经从实践派进化到实战派。交通畛域,甘肃省公路交通建设团体利用阿里云边缘云+AI的能力,实现交通视频就近上云解决,视频延时升高到10毫秒级,公路安全事件解决效率晋升80%,服务水平失去极大晋升;广电畛域,华数传媒和阿里云单干的产品“云喵”,大量应用了边缘云的技术计划,让千万个家庭里的非智能盒子无需降级就可观看更多内容。 据悉,阿里云联结行业搭档独特打造的边缘云解决方案,目前已广泛应用于城市、娱乐、电商、游戏、体育、金融、政企、广电、电力等10多个行业。

June 16, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云边缘容器服务申通-IoT-云边端架构入选-2021-云边协同发展阶段性领先成果

简介:2021 年 6 月 4 日,由中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)主办的 “ 2021 云边协同大会 ” 在北京举办。本次会议以 “ 开启分布式云新时代 ” 为主题,旨在搭建数字经济与 5G 时代下云服务与边缘计算交融倒退的桥梁,并面向行业公布多项云边协同倒退阶段性成绩。其中,阿里云边缘容器服务 ACK @ Edge 取得 “ 2021 云边协同能力 ”规范认证,在边缘容器技术能力要求的 33 项测评中全副通过;基于 ACK@Edge 实现的申通快递 IoT 云边端架构,入选“ 2021 分布式云与云边协同十佳实际案例 ”。 2021 年 6 月 4 日,由中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)主办的 “ 2021 云边协同大会 ” 在北京举办。本次会议以 “ 开启分布式云新时代 ” 为主题,旨在搭建数字经济与 5G 时代下云服务与边缘计算交融倒退的桥梁,并面向行业公布多项云边协同倒退阶段性成绩。其中,阿里云边缘容器服务 ACK @ Edge 取得 “ 2021 云边协同能力 ”规范认证,在边缘容器技术能力要求的 33 项测评中全副通过;基于 ACK@Edge 实现的申通快递 IoT 云边端架构,入选“ 2021 分布式云与云边协同十佳实际案例 ”。 ...

June 15, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云弹性计算产品负责人让客户用上本地化的公共云

简介:5 月 28 日,在 2021 阿里云峰会上 “企业四种架构及部署计划”专场中,阿里云弹性计算产品负责人王志坤,基于云多种部署状态,带来了《企业本地化、低延时、高平安云基础设施构建》的主题内容。 5 月 28 日,在 2021 阿里云峰会上 “企业四种架构及部署计划”专场中,阿里云弹性计算产品负责人王志坤,基于云多种部署状态,带来了《企业本地化、低延时、高平安云基础设施构建》的主题内容。 本文依据其演讲内容整顿。 客户需要的变动:本地化的公共云过来咱们谈到云,想到的必定是一朵大型的、集中化的公共云。在过来倒退的十几年里,阿里云也是这么做的。但从前年开始,阿里云看到越来越多的新型本地化部署的呈现。这与 5G 技术、新型交互状态的倒退密不可分,他们对算力的地位提出了新要求: 1. 泛娱乐场景。直播互动曾经深刻到生存的方方面面,云游戏、AR 加强事实/VR(虚拟现实)/MR(混合事实)等 XR 场景的呈现,对云基础设施带来新挑战,这些场景对延时的要求很高。 2. 产业园区。产业园区如何上云,或者如何定制一朵适宜他的云,能为他服务的客户带来更好的体验。 3. 自建IDC迁云。有的客户领有本人的线下 IDC 数据中心与原有的技术栈,他们看到了云的价值,但自建 IDC 间隔公共云核心 Region 比拟远,业务的双活、容灾等,便存在延时和老本问题。 4、当地特定企业。局部特定行业,如政企客户,可能会有一些数据本地解决和不出省的要求。 对此,阿里云始终在思考:作为一朵公共云,如何更贴近客户、更好地助力客户做业务上的翻新。咱们对整个思考门路次要做了以下剖析: 首先,从客户登程来看,过来客户在北、上、杭、深等一线城市部署业务即可。目前,为了解决大量数据或满足低延时等需要,本地化部署成为客户十分明确的诉求。 以北京 Region 为例,如果客户的业务零碎也在北京,延时非常低。但如果企业是在武汉、西安,到北京的延时可能会比拟高。阿里云对于一线城市的笼罩曾经比拟宽泛了,而咱们看到了一些更加宽泛的二级省会城市,还有三四线城市的部署诉求,包含边缘节点。 第二点,到了明天,曾经不再有人狐疑云对业务翻新带来的价值。因而,客户会心愿能享受到公共云体验,包含统一的账户体系、控制台、运维、云网络等。 飞天架构的四种部署状态在主论坛的演讲中,阿里云公布了一云多状态的部署架构。大抵能够分成四种部署状态: 首先,核心 Region,次要笼罩一线城市,提供最强算力、最丰盛的产品能力,以及弹性能力等等,反对各类宽泛翻新。 第二,明天正式对外公布的本地 Region 服务,次要是面向一些数字经济比较发达、对IT需要比拟沉闷的地区。基于同样的飞天架构,咱们次要把最根底计算、存储、网络、平安、数据库这五大产品线进行输入,为客户带来低延时、低成本、与私有云统一的体验。 第三种是进一步下沉,阿里云有边缘云的节点。最初一个是现场计算节点。 **回到架构上来看,阿里云到底是怎么一步一步走到当初的? ** (下图)最右边出现的是阿里云最早的核心 Region,所有产品的能力,都是基于核心 Region 设计的。这是为了治理几万台、几十万台服务器而建造的云操作系统。这样大而全的能力,在凑近客户输入时会遇到比拟多的挑战。 在下沉过程中,某些地区的需求量、资源部署规模并没有那么大,可能只须要几百台服务器。本地 Region 对此做了调整,但所有的设计依然放弃了对立的架构;因而可保持一致产品体验,包含 OpenAPI、工具链、部署、运维等,都齐全一样。在应用产品时,您齐全感触不到这个产品到底是部署在核心城市还是二三线城市。 边缘节点的规模会更小。基于同样的架构,阿里云推出了边缘 Zone 的产品,以及云盒。云盒是面向企业 IDC 外部的,以机柜模式输入到企业现有的数据中心。 本地 Region:为低延时、强交互而生的部署形式在上述四种部署状态中,先介绍下本地 Region 服务,它实用于后面提到的泛娱乐、客户 IDC 迁云、产业园区、当地行业和政企客户上云等场景。 ...

June 10, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云张毅萍构建边缘云全站加速网络体系

2021年6月9日,亚太内容散发大会暨CDN峰会在北京举办,阿里云边缘云网络高级技术专家张毅萍受邀参会,分享了阿里云在构建边缘云全站减速网络体系的实际,基于边缘云节点撑持各种利用协定的分层传输减速,为差异化的企业应用提供广覆盖的网络减速根底服务。 张毅萍认为:速度是互联网业务中广受关注的业务指标,速度产生价值。视频与互动交互的场景下,速度对应的视频秒开率、播放卡顿率、视频清晰度、交互时延间接影响用户体验和留存;金融与电商交易场景下,每笔交易的申请响应速度以及成功率关系高价值业务运行;全站业务对接场景下,一站式减速对接可大幅晋升了业务对接效率是要害。 从内容减速到全站减速 全站减速是从内容减速降级而来。内容减速次要是动态内容的减速,例如视频点播、文件下载。CDN通过大量节点晋升用户申请效率和带宽的承载能力,基于缓存实现减速。除了视频点播、文件下载、动态网页这类可较长时间缓存的业务,大量对实时性业务呈现,须要更加依赖真正的网络减速而非就近动态缓存带来的体验减速,例如网络游戏、金融交易、实时音视频通信等。 基于边缘云节点的对立选路调度是要害 选路调度的实质是在差异化的客户业务/场景/资源,实现全局的性能/老本最优。资源即节点、网络,单个节点蕴含CPU算力、内存容量、存储IO、网络IO等;业务是长视频、短视频、下载、直播、金融交易、边缘渲染等等;场景包含缓存内容(耗费存储容量/IO、网络IO)、动静内容(耗费网络IO、CPU算力)、流量计算(耗费CPU算力、内存容量);选路调度能够了解为就是一种实时动静求解的过程,保障服务质量的前提下,尽可能把每种类型的资源都可能平均的耗费,尤其是边缘云节点CPU算力资源的无效利用。 智能协定栈是晋升服务质量的根底 联合业务、场景、环境差别匹配更适宜的传输协定栈,能够放大不同资源的服务差异性。在协定栈优化的场景中,划分为末端链路、两头链路、回源链路。 1)末端链路 面向终端,充分利用终端环境的数据差别,驱动匹配出最适配的传输算法。终端拜访时的网络环境、业务类型、工夫等方面的差别体现不同服务质量,传输协定匹配是最无效的优化品质的伎俩,同时还可能优化网络老本。 2)两头链路和回源链路 大规模的链路收敛,谋求传输品质和稳定性最优,容许就义局部老本,反抗公网传输的稳定和烦扰,实现链路容灾。 全链路诊断是实现故障疾速定位和疾速复原的基石! 从业务视角疾速检测和定位异样点,晋升异样复原速度、晋升运维效率,可分为两类检测: 1)被动检测 包含TCP的打标数据统计,从七层业务切入,基于业务层Request/Response维度的打标跟踪,七层转四层时依据七层业务打标执行包染色,两头链路各类网关的染色包统计上报,到最初基于统计数据进行异样点诊断。 2)被动探测 借助大量的终端反馈最终用户视角的服务质量,通过自有的千级节点的精细化互相探测,联动异样自动化处理,此外还能够借助第三方播测平台来取得第三方视角的服务质量评定。 最终,将原来三/四/七层独立的品质检测降级为三/四/七层贯通关联,造成全站减速全链路品质的全局视角。 打造体系化的平安防护能力 在谈及网络安全时,最先想到的就是DDoS之类的流量攻打,这作为根本能力必定是须要具备的,是属于资源型的能力,单节点没有几百G的带宽储备,很难造成无效的抗D能力。阿里云具备足够防流量攻打的资源池。 张毅萍指出:除了资源侧防护,还须要构建安防体系,尤其是针对动静内容的平安防护,动静减速内容具备申请带宽小、业务价值大的特点,相比最根本的暴力流量攻打,针对动静内容,更多的是爬虫治理、业务防刷等性能。例如,电商网站的各种价格、下单等都是大量的动静内容数据,会面对爬虫、刷单等状况比拟多,须要做的防护也更多是针对这些来做的。通过建设起一套残缺的安防数据分析体系,与客户在业务层面做深度单干,独特定义什么样的动静申请是失常的,什么样的是异样的,以及不同业务的异样的申请都有哪些特色,如何应答能力尽可能进步安防能力的同时升高误伤概率; 平安防护体系的建设须要依附攻防积攒下来的技术和策略,而这才是最有价值的。 网络减速的外围能力也是打造边缘云体系的根底。在各个边缘利用场景下,底层网络的减速、多云之间的互联互通,能够帮忙构建边缘云生态,接口标准化、跨网络的协同、跨云的业务部署,给下层业务提供更广大、通用的基础设施能力。 演讲最初,张毅萍表白面向未来倒退认识:在边缘云生态的倒退中,零散的根底资源交付会越来越难以执行,场景利用解决方案式交付会是支流方向,凋谢单干共赢必将是主旋律,期待增强产业单干,共创边缘云生态。

June 9, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云江岑云原生在边缘形态下的升华

简介:5月20-22日,第十三届中国零碎架构师大会(SACC2021)在云端进行网络直播,主题为“数字转型、架构重塑”。阿里云边缘云原生技术专家江岑,分享了阿里云在边缘云原生的摸索实际,并从应答技术挑战与零碎架构设计等方面论述产品外围竞争力,以翻新技术驱动业务倒退。5月20-22日,第十三届中国零碎架构师大会(SACC2021)在云端进行网络直播,主题为“数字转型、架构重塑”。阿里云边缘云原生技术专家江岑,分享了阿里云在边缘云原生的摸索实际,并从应答技术挑战与零碎架构设计等方面论述产品外围竞争力,以翻新技术驱动业务倒退。 云原生倒退与现状 随着云计算技术的成熟,大多数企业抉择云计算来疾速部署经营业务。5G规模商用,更是促成寰球数百亿的终端设备联网。客户对于低时延、大带宽的近端准实时计算需要将大大增加。边缘云计算市场规模的增长,一方面来自于核心业务的下沉边缘,另一方是各类边缘翻新业务场景的呈现和倒退,例如云游戏,智慧城市等。 江岑认为,企业业务零碎上云,无论是上核心云还是边缘云,大都会经验三个阶段: 自建IDC的迁徙,基于稳定性以及灾备等因素思考,不会对业务架构有大调整,大部分只应用最根底的云服务,如ECS, SLB, VPC等; 整体业务上云,从全面复用云的能力和提效降本的角度登程,随云而生的架构演进也逐渐开始灰度利用。 当所有就绪,业务开始大规模拥抱云原生。 而现阶段,很多上云业务曾经在大规模推动云原生化。 云原生概念最早来自CNCF云原生计算基金会,Google孵化的Kubernetes平台。CNCF成立于2015年底,已孵化了大量合乎云原生规范的优质我的项目,外围模块蕴含数据库、消息中间件、利用编排调度、CICD继续集成、RPC、 服务网格、容器服务、云原生网络等等。 当初,云原生技术曾经不局限于容器/Kubernetes畛域,逐步成为宽广云厂商中立的软硬件基础设施的规范架构。边缘计算是在最近3-5年内随着5G、物联网技术利用而逐渐衰亡的技术,其技术成熟度还远低于核心云计算,目前CNCF上波及边缘计算的我的项目还不多。随同着边缘场景以及配套能力的晋升,核心大量业务下沉到边缘,边缘翻新场景不断涌现,必然会在边缘侧催生合乎边缘特色的云原生技术。 边缘云原生演进面临的挑战 在谈到云原生技术如何向边缘演进时,江岑提到了3个技术挑战: 从资源侧看,边缘不同于核心大规模集中式的布局,次要以分布式和高地区覆盖率为指标建设。除了核心规范的云服务器,在边缘侧还存在大量的异构资源,包含物联网设施、MEC、单干共建节点等等。云原生技术对部署环境是有明确要求的,因而须要对边缘侧海量的异构资源做灵便的适配。另外,边缘节点的特点是小而多,晋升资源复用率是要害,这就要求可能依据资源池化的能力和资源性能做灵便的弹性调度。从技术能力来看,云边基础设施存在差别,云原生能力间接下沉利用到边缘时,除了须要提供等同于核心的性能指标、平安隔离、容灾自治、架构感知等能力,还须要不断完善云边以及边边高速通道建设等,进而晋升建设难度系数。当资源适配、技术能力已具备时,放弃用户体验统一会面临很大的挑战。从用户视角来看,核心业务下沉过程势必是个漫长的过程,对于繁多业务核心和边缘可能处于长期并存的状态,云边的能力建设很可能存在不统一,大部分的不统一对于用户应该是无感的,所以如何包装产品,在老本、性能、性能、稳定性等各方面达到云边统一的体验,是极具挑战的。阿里云边缘云原生体系建设 依靠遍布寰球2800+边缘云节点,阿里云面向用户提供平安、稳固、牢靠的边缘计算和内容散发减速服务,构建离用户最近的边缘云基础设施。单个节点是一个小型的IDC,规模在几台到几十台服务器不等。晚期边缘云节点建点策略是和CDN离开独立建点,导致资源无奈共享,短少业务。目前建设策略是推动CDN ON ENS资源交融生产,整合边缘算力资源,交融后也给资源的分时复用带来更大的可能性。 CDN作为最成熟的边缘云利用场景,经验了长期的技术架构演进,其基础设施软硬件架构能够复用到边缘云技术中。源站通常为企业自建的服务器,规模及性能绝对于核心云是比拟无限的。在业务上线晚期能够失常运行,但随着业务的增长,面对海量的客户端申请,如果没有CDN,企业只能减少资源投入,否则可能会造成服务端的响应超时甚至服务瘫痪。而CDN通过多级缓存以及全局的DNS调度能力,使用户能就近拜访所需的资源(特地是图片、视频等动态资源),防止对源站带宽和服务器造成适度的压力。因为满足不同地区的用户就近接入,能够认为CDN人造具备低时延、全局大带宽的边缘云计算典型特点。撑持CDN的监控、数据智能、配置管理等零碎,具备规范的边缘海量数据散发、解决,以及和核心交互的能力,也将逐渐演进为边缘云原生的配套规范零碎。 依据阿里云边缘云原生的能力模型定义可知:在资源侧,次要是将异构资源(蕴含传统物理机,云联节点,IoT/MEC设施,ARM阵列服务器等)进行并池云化,在这之上提供边缘云节点操作系统,将计算、存储、网络资源进行虚拟化,并联合容器/K8S规范云原生的能力进行模块化能力构建以及对应边缘规范生态延长输入社区,比方面向业务须要有全网全集群利用生命周期治理、编排公布的能力,对应到阿里云有定义边缘CRD operator EdgeWorkload提供能力,定义OAM编排扩大能力。面向平台管理员,像多集群治理,租户隔离,元数据管理等也是在边缘海量用户海量数据场景下也须要相应的能力定制。另外边缘存在大量分布式异构资源,如何最大化利用资源,须要依赖于全局的容器调度器联合业务相干的全局流量调度散发策略。弹性伸缩HPA/VPA的场景也是面向边缘分布式的解决方案。 阿里云领有遍布寰球各地的资源,须要对异构资源纳管模块定义分区域的布局策略,进行布局接入,围绕核心管控+边缘自治+多重缓存的形式进行开展。 思考边缘云的架构复杂度、海量节点数量、异构资源差异性等因素,阿里云通过不断完善零碎可观测性和强化Devops运维建设能力,来晋升零碎稳定性。 同时,阿里云边缘云原生具备异构交融广覆盖、云边体验一致性、规范云原生兼容、算力全域流动性等技术劣势。 典型边缘云业务利用 晚期CDN节点架构次要是依照资源进行布局部署,2台LVS+小于4台管控机器,剩下都是缓存机器,属于布局后行的部署模式,资源闲置较多,并且也造成建设老本的节约。在全面推动CDN ON ENS边缘交融计算能够极大晋升资源利用效率。 智能终端上云,是将来IoT设施大规模接入很重要的场景,波及到典型的边缘全局容器调度和流量调度的协同。核心管控会当时依据预估的用户规模申请资源,接入集群,并将容器部署在边缘节点上,在用户申请建连时,依据预约义的流量调度策略,从核心管控获取边缘闲置容器,将用户设施和服务端容器进行绑定。当用户断连时,销毁重建新的容器供后续其它业务应用,防止数据透露。核心管控会实时的依据并发申请状况等外围指标进行动静的容器扩缩容。 核心下沉业务,核心具备规模化Region的数量是比拟无限的,当客户对提早十分敏感,首选是在就近边缘节点进行服务的部署和解决客户申请。为保障云边统一体验,业务中控系统须要同时获取核心和边缘的服务数据,再依据用户申请进行流量散发。这样既能够升高对于核心带宽老本和资源的压力,又能够晋升用户体验。 最初, 江岑示意,阿里云边缘云原生技术将不断完善调度、资源、协同等方面能力,面向行业客户以及合作伙伴提供最佳云原生利用体验,独特打造边缘云翻新利用。 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

June 9, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里巴巴云游戏平台荣获首届高新视频创新应用大赛一等奖

简介:5月27日,由国家广电总局举办的首届高新视频翻新利用大赛后果于第28届中国国内广播电视信息网络展览会(CCBN2021)主题报告会正式揭晓。阿里巴巴凭借“云游戏PaaS平台”荣获高新视频翻新利用大赛“云游戏类”一等奖。5月27日,由国家广电总局举办的首届高新视频翻新利用大赛后果于第28届中国国内广播电视信息网络展览会(CCBN2021)主题报告会正式揭晓。阿里巴巴凭借“云游戏PaaS平台”荣获高新视频翻新利用大赛“云游戏类”一等奖。作为广电行业最具权威的较量,吸引了全国顶尖广播电视以及网络视听畛域的专家、优良企业代表参加评比。基于阿里云技术底座的云游戏PaaS服务平台最终斩获热门赛道大奖,进一步印证云游戏产品在技术架构、场景利用、翻新实际、用户体验等多方面行业当先性。 阿里巴巴云游戏平台自去年商业化以来,很好反对了包含内容厂商、互联网平台类和电视厂商等多家客户我的项目建设,极大满足不同客户对云游戏的多样化和个性化的要求,平台能力失去了泛滥TOP级行业客户的认可。目前阿里巴巴云游戏平台已适配的游戏超百款,平台集群规模超万路。阿里巴巴云游戏平台不仅解决了3A级游戏对硬件门槛的依赖,也满足了用户跨端玩,即点即玩的需要,甚至在游戏买量畛域获得了创新性的冲破。阿里巴巴云游戏平台也在一直拓展对游戏内容实现能力,将会为游戏产业倒退带来新的扭转。 阿里巴巴云游戏平台,利用阿里云飞天技术劣势,帮忙泛游戏行业客户疾速、低门槛的取得高质量的云游戏业务能力,依靠阿里云的公共云核心地区以及宽泛笼罩的边缘云节点,可实现云边混合智能调度,保障玩家高质量的游戏体验。 飞天是由阿里云自主研发、服务寰球的超大规模通用计算操作系统,反对多种状态,即核心Region、本地Region、边缘云节点和现场计算节点,让客户在多种状态的云上共享所有产品。 边缘云节点是飞天提供的凑近用户的边缘计算服务,依靠阿里云遍布寰球的2800+边缘云节点,通过凑近客户侧的去中心化小型云计算平台能力。依靠阿里云边缘云在低时延、大带宽的技术劣势,游戏用户通过简略交互设施即可享受即点即玩、运行晦涩等最佳游戏体验。 阿里巴巴云游戏平台提供丰盛的API及SPI接口,客户能够不便灵便的对接业务零碎。同时针对客户的业务场景将实现多人联机及直播推流能力;网络技术上感知客户的网络变动,建设数字孪生实验室,依据现网采集的数据,积淀35种网络模型,利用网络自适应AI算法,保障简单网络场景下的玩家操作时延的稳固。 云游戏将成为5G时代数字生产的次要场景,云游戏行业在将来几年会迎来快速增长。阿里巴巴云游戏PaaS平台的外围定位在于给各行业搭档搭台,深耕面向云游戏的基础设施、底层系统软件技术和实时互动视频计算畛域的新技术利用,把技术通过Pass云服务的形式面向整个产业凋谢,让技术变得像水和空气一样便宜和易于获取,去反对客户低危险、零老本的翻新,促成产业的疾速倒退。 阿里巴巴云游戏事业部总经理王矛示意,新时代的广电行业,笼罩到了网络视听、互动娱乐和通信网络经营等新的畛域,基于国家广电总局对“智慧广电”建设的重大战略部署,阿里巴巴将全力支持广电云游戏和高清视频互动娱乐的翻新,帮忙解决5G视频互娱内容短板,减速广电5G家庭和垂直行业利用倒退,单干实现广电5G产业链关键技术自主可控,打造广电5G产业化翻新平台,并以视频互娱业务驱动为抓手,放慢广电5G的落地。 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

June 8, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:云边协同大会谐云边缘计算为云边赋能为创新加速

国家十四五布局大纲指出,要“协同倒退云服务与边缘计算服务”。随同着5G时代的降临,为了满足“边缘赋能”典型场景下,更广连贯、更低时延、更好管制等需要,云计算正在向一种更加全局化的分布式组合模式进阶,分布式云成为倒退新模式。 在此背景下,6月4日,由中国信息通信研究院主办、云边协同产业方阵、云计算开源产业联盟承办,中国IDC圈协办的“2021云边协同大会”在京召开。谐云科技应邀出席大会。 1.云边协同首批共建单位 谐云在边缘计算畛域深耕近五年,自成立以来,始终保持守业初心不变,积极参与分布式云和云边协同生态共建,此前曾经被颁布为云边协同产业方阵首批共建单位成员,谐云副总裁才振功入选方阵领导委员会委员,边缘计算负责人魏欢入选技术专家。谐云踊跃投入信通院云边协同规范工作,参加云边协同多个技术标准制订,踊跃投入撰写5G MEC钻研报告等;深度参加边缘计算开源工作,奉献多个外围性能,在KubeEdge我的项目源码奉献曾居第二,在倒退本身的同时不忘回馈开源,建设开源。 图:云边协同产业方阵成立典礼 2.取得分布式云与云边协同十佳利用翻新案例奖 谐云联结上汽团体商用车技术核心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”,交融了现有的汽车云边通道与边缘计算畛域的云边协同技术,是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构。基于此技术撑持,可实现汽车繁多性能降级工夫升高90%,性能开发周期缩短60%的成果,将来还可实现百万级车联网大规模接入。率先实现了数十万级的轻量级边缘节点治理,将容器技术引入车载计算平台。此案例荣获本次云边协同大会的“分布式云与云边协同十佳利用翻新案例”奖项。 图:上汽商用车技术核心数据架构经理李震发表演讲 3.“为云边赋能,为翻新减速—云边协同技术生态建设和实际”主题分享 会上,谐云边缘计算技术负责人魏欢就“为云边赋能,为翻新减速—云边协同技术生态建设和实际” 进行分享,重点介绍了谐云的EdgeStack®智能边缘计算平台和云边协同的实际利用。 图:谐云边缘计算技术负责人魏欢作主题分享 谐云EdgeStack®智能边缘计算平台目前曾经比拟成熟,通过了某在线服务有限公司、某跨海大桥、某汽车公司等客户大规模生产环境严格落地验证,可撑持百万级边缘节点和设施接入,专为大规模、多接入、低带宽、低时延、高性能、高稳固的边缘计算场景倾力打造,产品曾经成熟稳固,安全可靠。 谐云通过边缘计算,为云边赋能,为翻新减速。目前,谐云曾经在通信、交通、金融、军工等多个行业畛域建立了云边协同的典型案例。 4.云边协同利用翻新大赛荣获最佳利用团队、通过两项云边协同类能力评估 会上,谐云云边团队还取得“云边协同利用翻新大赛”最佳利用团队奖,并通过了“2021云边协同类能力评估”边缘一体机、可信物联网云平台(通用/平安要求)多项能力评估,标记着谐云的边缘一体机能力、可信物联网云平台失去了行业的权威认可。 图:谐云通过边缘一体机能力评估 图:谐云云边协同团队取得“最佳利用奖” 将来,谐云将持续潜心深耕云边协同,摸索云边协同技术与更多行业的交融落地,推动云边协同生态倒退和产业落地。

June 7, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云携手-VMware-共建云原生-IoT-生态聚开源社区合力打造领域标准

简介:5 月 29 日,“2021 阿里云开发者大会”于北京国际会议中心举办。在本次大会“云原生技术与最佳实际”论坛现场,阿里云容器服务负责人易立、VMware 中国研发核心研发总监路广联结发表达成单方在“云原生边缘计算”畛域的技术策略单干,心愿将来依靠开源社区力量,减速边缘云原生生态系统的构建,独特推动云边交融过程,帮忙更多企业全面拥抱数智化转型降级。起源 | 阿里巴巴云原生公众号 5 月 29 日,“2021 阿里云开发者大会”于北京国际会议中心举办。在本次大会“云原生技术与最佳实际”论坛现场,阿里云容器服务负责人易立、VMware 中国研发核心研发总监路广联结发表达成单方在“云原生边缘计算”畛域的技术策略单干,心愿将来依靠开源社区力量,减速边缘云原生生态系统的构建,独特推动云边交融过程,帮忙更多企业全面拥抱数智化转型降级。 左1: 路广,VMware 中国研发核心研发总监 右1:易立,阿里云容器服务负责人 在 5G、IoT、AI 等技术的高速倒退下,企业正在积极探索如何更好地利用新技术创新利用,拓展业务边界。智能终端设备数量急剧减少,使边缘计算技术在过来几年经验了极为疾速的演进。与此同时,将云计算的能力下沉到边缘侧、设施侧,并通过核心进行对立交付、运维、管控成为新趋势。 易立,阿里云容器服务负责人 边缘云原生正在越来越被宽泛地利用于汽车、农业、能源、交通等各行各业。与云原生模式的联合,能够使边缘计算最大水平联合云的能力,保障业务在边端取得和云上统一的运维体验、更好的隔离性和安全性。进一步扩大边缘计算的利用范畴。 OpenYurt +EdgeX:共建生态,打造零侵入式的云边端一体化平台 作为云原生技术的重要基石,Kubernetes 逐步成为用户和云计算新的交互界面,其弱小的容器编排调度能力被广泛应用于大规模利用治理、多云混合云反对等场景。然而,治理边缘往往利用须要解决更多问题,比方边缘资源扩散在不同地区、云边网络连接不牢靠、云边端运维协同难度大、对异构资源反对艰难等等。这些都使得在边缘场景中间接应用 Kubernetes 极具挑战。 阿里云开源我的项目 OpenYurt 和由 VMware 独特发动并保护其中国社区的开源我的项目 EdgeX Foundry 开展深度单干,将帮忙企业和边缘业务开发者在不须要对 K8s 进行任何革新的根底下,轻松打造云边端一体化协同的 IT 架构。作为“即插即用”的开源 IoT Edge 平台,EdgeX Foundry(EdgeX)反对来自不同制造商,应用不同协定的设施。同时,OpenYurt 通过原生插件即可将 Kubernetes 延长至边缘场景,并且反对所有的上游 Kubernetes 个性。 1. OpenYurt OpenYurt 于 2020 年 9 月成为云原生基金会 CNCF Sandbox 我的项目,由阿里云于 2020 年 5 月正式对外开源,其也是阿里云公共云服务 ACK @ Edge 的外围框架。秉承业界独创的“零侵入式云边一体化”设计理念,OpenYurt 实现了一整套依靠原生 Kubernetes 的边缘云原生计划,供诸如边缘自治、高效运维通道、边缘单元化治理、边缘流量拓扑治理,平安容器、边缘 Serverless/FaaS、异构资源反对等能力,帮忙用户解决在海量边、端资源上实现大规模利用交付、运维、管控的问题,并提供核心服务下沉通道,实现和边缘计算利用的无缝对接。 黄玉奇,阿里云高级技术专家 & OpenYurt 社区 Co-Founder ...

June 4, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:云边协同大会倒计时谐云将现场分享边缘计算

由中国信息通信研究院主办,云边协同利用翻新实验室和云计算开源产业联盟承办,中国IDC圈协办的“2021云边协同大会”将于今天(6月4日)在京召开。 云边协同大会是分布式云畛域的首届行业大会,本次大会以“开启分布式云新时代”为主题,会上将公布云边协同倒退阶段性成绩,业界专家、相干企业等领导嘉宾将会出席会议并进行干货分享,帮忙产业各方加深对云边协同技术的了解,推动云边协同技术在各利用场景中落地实际。 谐云的边缘计算产品目前曾经绝对成熟,技术处于业界领先地位,并在许多行业失去了大规模的落地验证。本次受邀加入云边协同大会,谐云将会带来丰盛的技术分享和实际成绩。 间隔大会正式召开不到一天,谐云精彩内容提前剧透! 谐云精彩看点 1.缺席云边协同产业方阵成立典礼 在此前举办的云边协同产业方阵启动会上,谐云入选云边协同产业方阵首批共建单位,谐云副总裁才振功入选方阵领导委员会委员,谐云边缘计算技术负责人魏欢入选技术专家组成员。 在行将到来的云边协同大会上,中国信通院将携手首批共建单位举办云边协同产业方阵成立典礼,谐云作为首批共建单位之一,将会和业界重量级专家、先进企业一起独特缺席典礼。 2.参加2021云边协同类能力评估 中国信息通信研究院在本次大会上将公布云边协同最新评估后果,谐云将会参加边缘一体机通用技术能力评估、边缘智能通用能力评估、可信物联网云平台能力评估等多项云边协同能力评估,最终评比后果将会在大会主论坛上准时揭晓! 3.加入2021分布式云与云边协同十佳案例评比 谐云为某汽车企业搭建的基于边缘计算的车载容器平台参加了此次十佳案例评比。此我的项目是谐云边缘计算在车联网的又一大规模利用案例,是汽车行业利用边缘计算的又一经典标杆,最终评比后果将会在今天的云边协同大会上准时揭晓,敬请期待! 4.加入2021云边协同利用翻新大赛 为了促成分布式云与云边协同进一步倒退,中国信通院举办首届“云边协同利用翻新大赛”,谐云边缘计算团队携谐云EdgeStack®智能边缘计算平台参加此次大赛。 谐云边缘计算产品曾经通过某在线服务有限公司、某跨海大桥、某汽车公司等谐云客户大规模生产环境严格落地验证,产品服务能力曾经非常成熟,欢送现场理解。 5.“云边协同技术生态建设和实际”主题分享 谐云边缘计算技术负责人魏欢将在云边协同技术利用论坛上分享“为云边赋能,为翻新减速—云边协同技术生态建设和实际”。 谐云在边缘计算畛域深耕近五年,积极探索技术,开发出了行业当先的智能边缘计算产品,在云边协同、边缘计算畛域已积攒了丰盛的规模化、场景化落地案例。 本次魏欢将会分享谐云在云边协同、边缘计算畛域的技术成绩和落地案例,心愿可能和业界专家、开发者交流经验,助力边缘计算赋能更多行业,独特推动云边协同的倒退。 会议现场,谐云将会设置展位,欢送各位前来交换边缘计算,开启分布式云新时代。 会议报名 扫描下图二维码可报名加入会议。

June 3, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:技术栈我该拿你怎么简化

随着新技术不断涌现,咱们将更深刻地进入5G时代。预计到2025年,5G将占12亿个连贯,笼罩寰球三分之一的人口。 只管现在比以往任何时候都更容易构建技术栈,电信运营商也将面临5G蓝海,然而电信运营商依然在艰巨且低效的环境中苦苦挣扎,并且,当今绝大多数的电信提供商都依赖于无奈构建和部署下一代5G利用的堆栈。 毫无疑问:5G的胜利在很大水平上取决于根底技术栈的品质和效率。电信运营商越早意识到这一点,并且简化和改良架构,他们的情况才会越好。 另一方面,回绝简化技术栈的电信运营商在5G时代博得竞争的机会渺茫。在将来几年中,随着越来越多的电信运营商对其架构进行大修,单位毫秒的提早也将成为新的行业标准,这一点将变得越来越显著。 01 堆栈简化和边缘计算电信运营商5G机会的次要局部以及技术栈简化对电信运营商变得越来越重要,次要起因还是边缘计算的衰亡。 最终,放慢处理速度并充分利用5G的惟一办法是在数据事件产生时即从“边缘”开始即从摄取到采取行动,从而尽可能快地实现数据处理。无论该边缘位于公共云,公有云还是本地数据中心中。 Gartner预测,到2025年,四分之三的企业生成数据将在传统集中式数据中心或云内部的边缘创立和解决。 只管边缘数据中心通常具备与传统数据中心雷同的组件,但它们的占地面积要小得多。通过可能将解决申请(如JavaScript或HTML文件)移近申请它的机器,返回数据所需的工夫缩小了。然而,如果在较小的占用空间内工作的数据平台不能满足5G的单位毫秒级提早要求,那么边缘计算简直没有劣势。如果应用边缘网络的全副目标是进步速度,则须要确保您的数据平台能够提供这种速度。 02 电信公司的技术栈简化案例到目前为止,大多数电信公司和通信服务提供商(CSP)都能依赖比拟深层次的技术栈。在5G之前和IoT时代,因为数据量,品种和速度要小得多,这样也不会有什么问题,并且一般应用程序能够接受往返数据仓库的屡次数据包传输,而不用放心数据的准确性和一致性。 然而,多层技术栈对于5G时代而言基本不事实,即时挪动数据,并对其进行解决并在多层中利用业务规定的可能性微不足道。然而如果没有这种紧迫性或能力,企业将失去太多机会,并因而损失因欺诈带来的经济危险。 电信运营商须要简化其堆栈并实现一个对立的层,以实现真正的5G速度,并将流程的决策局部(即,当您的应用程序须要确定是否产生异样事件时)的提早缩小到10毫秒一下。)。通过简化的技术栈,公司能够疾速提取和剖析信息以进行实时决策。这能够在许多方面进步应用程序性能,包含: 1.客户治理 大多数电信公司都在踊跃尝试加强和改善客户治理,以放弃客户满意度并避免客户散失。在数字时代,客户整体体验已迅速成为行业中最要害的指标之一。 通过应用古代数据平台简化堆栈,电信公司能够在产生客户问题时对其做出响应,从而更快,更无效地解决问题,也能缩小客户投诉,放慢电信应用程序的响应工夫,并放弃了客户忠诚度。 电信公司也正在寻找进步利润的形式,以对消支出流的降落。然而,因为一些起因,这很艰难。对于初学者来说,大多数客户都心愿缩小通信费用,而不是领取更多费用。最重要的是,参加的机会无限。通过简化技术栈并实现实时决策,电信公司能够更无效地发现并实时利用销售机会。 例如,代理商能够与客户通话,客户能够降级其带宽或向其套餐中增加新服务。通过简化的技术栈,电信公司能够立刻剖析客户的网络,理解他们的个人资料和历史记录,并在霎时做出无关报价的决策,从而使代理可能提供数据驱动的报价并进步利润。 2.预防欺诈 欺诈始终困扰着电信行业,并且随着人工智能的利用范畴越来越广,欺诈行为将变得越来越重大。最近一项钻研发现,当初96%的平安业余人员正在为AI网络攻击做筹备。为了被动预防欺诈,电信公司须要可能实时摄取和剖析大量数据。简而言之,无奈跟上网络犯罪分子的公司将在将来几年可能蒙受重大的财务和名誉的双重损失。 03 应用VoltDB简化您的技术栈VoltDB是专门为5G时代设计的当先数据引擎,电信公司能够通过切换到VoltDB来轻松简化技术栈。 VoltDB是一种精益数据处理平台,其中蕴含单个对立层,而不是传统电信部署中通常存在的多个软件层。这种独特的体系结构使VoltDB可能贯通整个数据生命周期并以极快的速度应答大规模网络流量,且不会影响数据准确性。 同时,VoltDB反对人工智能驱动的工具和分布式计算需要。一个VoltDB集群能够既解决入站队列和音讯解决,也能够同时过滤数据并聚合数据和出站队列音讯。数据处理能力进步10倍的同时,信用卡欺诈的危险升高了83%,支出损失升高了25倍。 VoltDB领有一支世界级的开发团队,对要害工作零碎有粗浅的理解。因而,电信公司能够失去了真正行业专家的反对。另外,此支持系统还加重了外部IT团队的累赘,使他们可能专一于其余优先工作。 04 VoltDB:专为5G构建的数据平台5G技术的红利和效率贯通您的技术栈。理解到这一点并采取精简的技术栈电信企业,当初就能够放慢其5G性能的倒退,并在将来数年中取得竞争劣势。 *对于VoltDBVoltDB反对强ACID和实时智能决策的应用程序,以实现互联世界。没有其它数据库产品能够像VoltDB这样,能够同时须要低延时、大规模、高并发数和准确性相结合的应用程序加油。VoltDB由2014年图灵奖获得者Mike Stonebraker博士创立,他对关系数据库进行了从新设计,以应答当今一直增长的实时操作和机器学习挑战。Stonebraker博士对数据库技术钻研已有40多年,在疾速数据,流数据和内存数据库方面带来了泛滥翻新理念。在VoltDB的研发过程中,他意识到了利用内存事务数据库技术开掘流数据的全副后劲,岂但能够满足解决数据的提早和并发需要,还能提供实时剖析和决策。VoltDB是业界可信赖的名称,在诺基亚、金融时报、三菱电机、HPE、巴克莱、华为等当先组织单干有理论场景落地案例。* VoltDB中国:https://www.voltdb-china.cn/

May 29, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:OpenYurt-单元化部署新增-Patch-特性

简介:在注释开始之前,咱们先回顾一下单元化部署的概念和设计理念。在边缘计算场景下,计算节点具备很显著的地区散布属性,雷同的利用可能须要部署在不同地区下的计算节点上。 作者 | 张杰(冰羽) 起源 | 阿里巴巴云原生公众号 背景在注释开始之前,咱们先回顾一下单元化部署的概念和设计理念。在边缘计算场景下,计算节点具备很显著的地区散布属性,雷同的利用可能须要部署在不同地区下的计算节点上。以 Deployment 为例,如下图所示,传统的做法是先将雷同地区的计算节点设置成雷同的标签,而后创立多个 Deployment,不同 Deployment 通过 NodeSelectors 选定不同的标签,从而实现将雷同的利用部署到不同地区的需要。 然而随着地区散布越来越多,使得运维变得越来越简单,具体表现在以下几个方面: 当镜像版本升级,须要批改大量相干的 Deployment 的镜像版本配置。须要自定义 Deployment 的命名标准来表明雷同的利用。短少一个更高的视角对这些 Deployment 进行对立治理和运维。运维的复杂性随着利用和地区散布增多呈现线性增长。基于以上需要和问题,openyurt 的 yurt-app-manager 组件提供的单元化部署(UnitedDeployment)通过更上档次的形象,对这些子的 Deployment 进行对立治理:主动创立/更新/删除,从而大幅简化了运维复杂度的问题。 yurt-app-manager 组件:  https://github.com/openyurtio/yurt-app-manager 如下图所示: 单元化部署(UnitedDeployment)对这些 Workload 进行了更高层次的形象,UnitedDeployment 蕴含两个次要配置:WorkloadTemplate 和 Pools。workloadTemplate 格局能够是Deployment 也能够是Statefulset。Pools 是一个列表,每个列表都有一个 Pool 的配置,每个 Pool 都有它的 name、replicas 和 nodeSelector 配置。通过 nodeSelector 能够抉择一组机器, 因而在边缘场景下 Pool 咱们能够简略的认为它代表了某个地区下的一组机器。应用WorkloadTemplate + Pools 的定义,咱们能够很容易的将一个 Deployment 或者 Statefulset 利用散发到不同的地区中去。 上面是一个具体的 UnitedDeployment 例子: apiVersion: apps.openyurt.io/v1alpha1kind: UnitedDeploymentmetadata: name: test namespace: defaultspec: selector: matchLabels: app: test workloadTemplate: deploymentTemplate: metadata: labels: app: test spec: selector: matchLabels: app: test template: metadata: labels: app: test spec: containers: - image: nginx:1.18.0 imagePullPolicy: Always name: nginx topology: pools: - name: beijing nodeSelectorTerm: matchExpressions: - key: apps.openyurt.io/nodepool operator: In values: - beijing replicas: 1 - name: hangzhou nodeSelectorTerm: matchExpressions: - key: apps.openyurt.io/nodepool operator: In values: - hangzhou replicas: 2UnitedDeployment 控制器的具体逻辑如下: ...

May 17, 2021 · 3 min · jiezi

关于边缘计算:2021年中国云原生用户调查问卷

简介:为进一步理解我国云原生产业倒退全貌,中国信息通信研究院联结阿里云启动2021年《中国云原生用户调查报告》的征集流动。本问卷以编制《中国云原生用户调查报告》为目标,聚焦国内云原生倒退现状、技术成熟度及发展趋势,同时关注技术施行难点、痛点,以期推动云原生技术在我国的落地利用,促成云计算产业倒退。本次考察问卷由阿里云云原生联结中国信息通信研究院云计算与大数据研究所发动,5月8日-5月14日期间,残缺填写问卷的前100名用户,咱们将赠送阿里巴巴动物园盲盒(价值58元),随机开出淘公仔,天猫等...赶快口头吧~ 进入问卷:https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/yEgPcQfXm背景:以后云计算已成为数字时代的基础设施,撑持泛滥企业进行数字化转型降级。随着企业上云的范畴更加宽泛,国内云计算正在迈向新的云原生时代。随同国家“新基建”策略的施行以及“十四五”布局的出台,云原生技术将来将撑持5G、工业互联网、物联网、边缘计算等重点畛域的行业大倒退。 云原生的外围价值在于帮忙企业构建敏态的基础设施,最大化开释云的红利,以满足企业日益增长的多元化、多场景业务需要。云原生技术栈次要以容器、微服务、服务网格、无服务等为代表,不仅继承了云的劣势,在此基础上更进一步降低成本,进步资源利用率、升高交付周期、疾速响应市场需求,被业界宽泛承受和认可。 调查报告征集流动中国信息通信研究院云计算与大数据研究所于2016年开始着手云原生畛域的钻研,并在2019年公布了《云原生技术实际白皮书》、2020年公布了《云原生用户调查报告》,论述了云原生技术的概念、关键技术、典型实际案例及云原生技术现状。为进一步理解我国云原生产业倒退全貌,云原生产业联盟启动2021年《中国云原生用户调查报告》问卷征集流动,有助于更深刻的理解国内云原生倒退现状、行业利用驳回度、技术成熟度及将来发展趋势,同时关注建设方需要痛点、施行难点,以期推动云原生技术在我国的落地利用,促成云计算产业倒退。 问卷内容请点击下方“云原生用户调研” 进入问卷:https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/yEgPcQfXm 版权申明:本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不领有其著作权,亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

May 10, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云边缘计算云原生落地实践

简介:日前,在由寰球分布式云联盟主办的“Distributed Cloud | 2021 寰球分布式云大会·云原生论坛”上,阿里云高级技术专家黄玉奇发表了题为《云原生新边界:阿里云边缘计算云原生落地实际》的主题演讲。作者 | 黄玉奇 起源 | 阿里巴巴云原生公众号 日前,在由寰球分布式云联盟主办的“Distributed Cloud | 2021 寰球分布式云大会·云原生论坛”上,阿里云高级技术专家黄玉奇发表了题为《云原生新边界:阿里云边缘计算云原生落地实际》的主题演讲。 大家好,我是阿里云云原生团队的黄玉奇,非常感谢能有这个机会来跟大家分享。明天分享的题目是《云原生新边界∶ 阿里云边缘计算云原生落地实际》,从题目也能看到,分享内容应该是包含几个局部:云原生、边缘计算、二者联合架构设计、阿里云在商业和开源的实际以及案例。 明天大家所熟知的云原生(Cloud Native)理念,实质是一套“以利用云计算技术为用户降本增效”的最佳实际与方法论。所以,云原生这个术语自诞生,到壮大,再到明天的极大遍及,都处于一个一直的自我演进与变革的过程当中。云原生曾经作为一系列的工具、架构、方法论而深入人心,并为宽泛应用;那么云原生到底是如何定义的呢?晚期,云原生含意包含∶ 容器、微服务、Devops、CI/CD;2018 年当前 CNCF 又退出了服务网格和申明式 Api。 而回过头,咱们再粗线条的看看云原生的倒退历史,晚期因为 Docker 的呈现,大量的业务开始容器化、Docker 化。容器化通过对立交付件、隔离性从而带来了 Devops 的疾速倒退;Kubernetes 的呈现让资源编排调度与底层基础设施解耦,利用和资源的管控也开始得心应手,容器编排实现资源编排、高效调度;随后,lstio 为代表的服务网格技术解耦了服务实现与服务治理能力。明天云原生简直"无所不包"般的无处不在,越来越多的企业、行业开始拥抱云原生。 而阿里巴巴作为云原生技术的践行者之一,云原生早已成为阿里的核心技术策略之—,这源自于过来十多年阿里在云原生畛域的积攒、积淀和实际。大抵能够分为三个阶段: 第一阶段通过利用架构的互联网化积淀了外围中间件、容器、飞天云操作系统等根底云原生能力;第二阶段是外围零碎的全面云原生以及云原生技术的全面商业化;第三是云原生技术的全面落地和降级阶段,尤其是以 Serverless 为外围代表的下一代云原生技术正在引领整个技术架构降级。阿里云容器服务 ACK 作为阿里云原生能力相干的商业化平台,正在为广大客户提供丰盛的云原生产品及能力,这些都是拥抱云原生最好的佐证,咱们深信云原生是将来。 云原生技术曾经无处不在, 阿里云作为云原生服务的提供者,咱们认为云原生技术会持续高速倒退,并被利用于"新的利用负载"、"新的计算状态"和"新的物理边界";从阿里云云原生产品家族大图中咱们能够看到∶ 容器正被用于越来越多类型利用和云服务中;并且通过越来越多的计算状态承载,如 Serverless、函数计算等等;而丰盛的状态也开始从传统的核心云走向边缘计算,走向终端。这就到了明天分享的主题:边缘计算中的云原生,上面咱们看看什么是边缘计算。 首先,咱们从直观感触上看看什么是边缘计算。随着 5G、loT、音视频、直播、CDN 等行业和业务的倒退,咱们看到一个行业趋势,就是越来越多的算力和业务开始下沉到间隔数据源或者终端用户重近的中央,从而来取得很好的响应工夫和降低成本;这显著区别传统的核心式的云计算模式。并越来越被广泛应用于汽车、农业、能源、交通等各行各业。 再从 IT 架构上看边缘计算,能够看到它具备显著的依照业务时延和计算状态来确定的分层构造,这里别离援用 Gartner 和 IDC 对边缘计算顶层架构的解释∶ Gartner 将边缘计算分为"Near Edge"、"Far Edge"、"Cloud"三局部,别离对应常见的设施终端,云下 IDC/CDN 节点,以及公共云/公有云;而 IDC 则将边缘计算定义为更直观的"Heavy Edge"、"Light Edge"来别离示意数据中心维度,和低功耗计算的端侧。从图中咱们能够看到分层构造中,层层相依。相互合作。 这种定义也是当初业界对边缘计算和云计算关系所达成的一个共识。说完背景、架构,咱们再看看边缘计算的趋势;咱们尝试从业务、架构和规模三个维度去剖析边缘计算的三大趋势: 第一,Al、loT 与边缘计算的交融,会有品种越来越多、规模越来越大、复杂度越来越高的业务运行在边缘计算场景中,从图上咱们也能看到一些十分震撼人心的数字。 第二,边缘计算作为云计算的延长,将被广泛应用于混合云场景,这外面须要将来的基础设施可能去中心化、边缘设施自治、边缘云端托管能力,同样图上也有局部援用数字。 ...

May 6, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:边缘计算加持下的智慧社区

April 25, 2021 · 0 min · jiezi

关于边缘计算:企业利用边缘计算的10种方式

边缘计算使很多企业和组织可能实时剖析现场或设施上的大量数据。这能够在新的支出起源、进步生产率和降低成本方面带来一些新的机会。物联网世界在一直进行翻新,这使得边缘用例变得更加引人注目,其中包含智能家居、可穿戴设施、AR视频游戏以及越来越智能的主动驾驶车辆。 随着越来越多的企业将计算和剖析性能转移到边缘,边缘用例正在各行业畛域中疾速利用。这是因为有些企业心愿缩小网络提早,有些企业则心愿对人员、农作物或石油钻井平台等行业畛域中产生的事件有更深刻的理解。 咨询机构凯捷公司钻研工程和研发业务的首席技术官Shamik Mishr说:“边缘计算使很多企业和组织可能实时剖析现场或设施上的大量数据。这能够在新的支出起源、进步生产率和降低成本方面带来一些新的机会。” 实际上,物联网世界在一直进行翻新,这使得边缘用例变得更加引人注目,其中包含智能家居、可穿戴设施、AR视频游戏以及越来越智能的主动驾驶车辆。调研机构Gartner公司预计,到2024年,寰球物联网平台市场规模将增长到76亿美元,这既包含外部部署,也包含云计算部署。该公司认为PaaS是企业采纳数字计划的要害推动力。 Allied Market Research公司预计,因为心愿防止网络提早问题和限度在云中存储数据的带宽应用,到2025年,寰球将有165亿美元的市场发展潜力。该公司还预计5G和物联网的框架和语言将为将来几年的市场增长提供利润丰富的机会。 普华永道公司业余服务网络负责人兼合伙人Bob Moore示意,5G、云计算和物联网都反对多种用例,它们的交融正在推动翻新用例的倒退。 Moore说:“尽管很容易确定各种技术在提供这些新体验中的作用,但很难确定哪些价值链模型将会胜利并继续上来。以后的部署正在提供技术价值,然而业务倒退和经济的可持续性还有待察看。” 边缘计算技术仍在一直倒退和提高,然而目前也有一些乏味的用例,并且在将来还会有更多用例。以下是各行业组织利用边缘计算的10种形式。 1.约翰迪尔公司致力于实现农业现代化 物联网和云计算实现的数据共享能够进步农作物的耕种效率。应用约翰迪尔公司提供的农用设施的农民在利用预测性保护和远程管理方面获益。这是因为边缘计算可实现实时数据共享。 例如,约翰迪尔公司的拖拉机和播种机每秒能够准确地收获700多粒玉米种子和2800粒大豆种子。播种机能够在一秒内感测土壤条件,并依据其周围环境做出决策和调整。边缘计算可帮忙农民确保其机器以最精确的深度和地位收获。更好的决策能够带来更好的收成。 约翰·迪尔新兴技术总监Julian Sanchez示意:“疾速精确的决策制定在每个行业都至关重要,在农业畛域尤为重要。在取得物联网和连接性之前,许多农民必须期待农作物播种之后能力收集无关其作物成长体现的任何数据。这使得很难为下一个收获节令做出无效的决定。当初有了实时数据,农民能够在田间工作时进行调整,而不用期待数月的工夫能力理解农作物的播种状况。” 2.军事、执法和紧急响应者取得态势感知 军事、执法和紧急响应人员须要理解给定状况下产生的事件,并可能实时收集情报。 松下零碎解决方案公司北美地区无线业务策略总监Mary Beth Hall说,“边缘计算为现场态势感知带来了新的速度和灵活性,例如,可能平安地解决来自边缘的无人机或机器人的视频,可能迅速为用户提供周围环境的感知服务,托管在云平台中的SaaS解决方案将这些数据推送给组织,以便他们能够近乎实时地查看操作。” 3.制造商能够在缩小碳脚印的同时进步盈利能力 许多制造商都在致力解决生产过程中的资料节约问题,其中包含制作产品不须要的多余资料,以及一批有缺点的产品。制造商能够利用边缘驱动的机器学习来实时辨认缺点,以便在缺点产品的生产过程中纠正错误。 边缘人工智能平台提供商FogHorn公司首席技术官Sastry Malladi说,“依据预计,能够对产量优化做出实时决策的工厂每年能够节俭1400万美元。这些类型的废料缩小我的项目也对环境产生踊跃影响。边缘计算驱动的打算能够通过缩小生产过程中的废料来帮忙制造业缩小数百万吨的碳排放量。” 4.海上钻井进步了失常运行工夫 当钻井设施不能失常工作时,海上钻井平台的工作效率就会降落。为了进步失常运行工夫,企业级人工智能软件提供商C3公司开发了一套人工智能应用程序,能够近程监控海上钻井平台上的资产。这些资产包含压缩机、控制阀和水泵,它们是钻井平台子系统中的典型故障点。 市场钻研机构Gigaom公司的人工智能和机器学习分析师Varun Khanna说:“危险评分利用每隔5到15分钟采集的数据点,并在用户界面(UI)仪表盘上显示进去,以便运营商在呈现故障前采取行动。此外,每种资产的数字孪生零碎都会绘制吞吐量、压力、温度等指标,以及进行简略的剖析。要害的无形价值驱动因素是进步了钻井平台设施的失常运行工夫,缩小了经营老本和保护工作,并确保失常生产。此外,这也进步了钻井平台的安全性,并确保了工作效率。” 5.扩大视频剖析 摄像头的装置通常分为两种:一种是无线摄像头,另一类是有线摄像头。无线摄像头价格便宜,但解决方案的扩展性不好,因为Wi-Fi连贯无奈反对额定的负载和包容其余流量。有线摄像机能够提供更高质量的视频,并提供自动化的视频剖析,但其布线老本很高。 数据中心和基础设施提供商Equinix公司业务倒退副总裁Jim Poole说,“最现实的计划是可能反对大量无线摄像头,并可能进行便宜的主动视频剖析。5G和多路拜访边缘计算解决了这个问题,并且能够采纳诸如被动平安、场景剖析(例如,计算出入门口的人数)和库存监控等应用程序。” 6.公用事业公司进步电网失常运行工夫 边缘计算使公用事业公司可能实时做出决策,以确保在异常情况下牢靠地提供电力。例如,当监测设施检测到电力中断时,它会立刻向公用事业公司提供简洁、精确和可操作的信息。 能源和水资源治理解决方案提供商Itron公司信息管理成绩主管Tim Driscoll示意:“有了这些信息,公用事业公司就能够精确地确定电力中断的水平和地位,甚至能够在客户报告之前就能够确定。通过拜访实时信息和近程响应能力,公用事业公司能够进步电网效率、可靠性、安全性。” 7.在线游戏变得更加晦涩 提早、吞吐量和可用性是在线游戏玩家最关怀的问题。边缘计算架构和平台能够帮忙他们在低提早、高吞吐量的环境中相互连接。 下一代平台提供商Pensando公司首席技术官兼联结创始人Vipin Jain说:“游戏提供商面临的挑战是为其用户优化在线游戏体验。因为缩小了对外部网络的依赖,该架构具备很高的可用性。” 8.批发体验将变得更加个性化 边缘编排解决方案提供商ZEDEDA公司成员生态系统副总裁Jason Shepherd认为,计算机视觉是顶级边缘计算应用程序,因为其在物理世界中“查看”事件的能力为在对象辨认、平安和品质管制等畛域的翻新提供了机会。他预计在批发行业的利用中,计算机视觉将在实体商店迎来新的服务浪潮,为员工提供对以后客户的实时见解,并为长期的营销决策提供根据。 Shepherd 说,“因为隐衷问题,最后的重点将次要集中在评估购物者的人口统计信息(例如年龄,性别)和地点,但咱们将越来越多地看到基于个人身份的个性化购物体验,并常常通过客户忠诚度打算触发适当的抉择,这包含新的‘体验式'购物中心,很多顾客心愿在进门时放弃一些隐衷以换取更好的体验。” 9.通用理念将会涌现 如果智能手机和智能家居之类的物联网设施之间的软件差别很大怎么办?如果Android和iOS体验有很大区别怎么办? 全渠道设施生命周期和自动化解决方案mce Systems公司联结创始人Liran Weiss说,“现在,从Android零碎迁徙到iOS零碎可能会十分凌乱,然而在未来,你领有哪部手机都将变得无关紧要。对用户的益处是无缝、易于应用的跨设施体验。对操作人员的益处是,他们将管制事件。与用户有关系的人员能够管制生命周期和体验。” Weiss示意,目前业界还没有对立的规范,但他心愿可能对立消费者的体验,比方通用遥控器提供繁多的电视接入点。 10.制作车间的机器运行更加牢靠 工业制造商哈里森铸钢厂在其650,000平方英尺的工厂车间中应用电弧炉和其余精密机械设施。将这些机器连贯网络老本昂扬,因而该公司IT部门应用Sneakernet格调的USB驱动器代替了数据传输。 哈里森铸钢厂的IT总监Shane Rogers抉择了Scale Computing的边缘计算解决方案。当初,能够在车间应用小型超交融机器集群,该机器集群会定期收集机器和生产数据。这使生产员工能够对他们的生产过程和机器保护做出以数据为根据的决策。此外,数据拜访的速度和便捷性有助于进行缺点剖析,并能够更快地进行品质改良。 Rogers说:“为了始终如一地生产精细工程铸钢件,至关重要的是,咱们必须尽可能地在源头左近收集和剖析数据,以确保咱们的机器失去继续校准。电弧炉内及其四周存在的极其条件是使传统基础设施收集数据的另一个挑战。咱们的超交融基础设施占用的空间很小,功耗极少,因而能够搁置在任何须要的中央,从而使咱们可能利用数据来做出更理智的决策,并生产出更好的产品。” (起源:企业网D1Net)边缘计算使很多企业和组织可能实时剖析现场或设施上的大量数据。这能够在新的支出起源、进步生产率和降低成本方面带来一些新的机会。物联网世界在一直进行翻新,这使得边缘用例变得更加引人注目,其中包含智能家居、可穿戴设施、AR视频游戏以及越来越智能的主动驾驶车辆。 企业利用边缘计算的10种形式来自云计算D1net_00:00__10:05_ 随着越来越多的企业将计算和剖析性能转移到边缘,边缘用例正在各行业畛域中疾速利用。这是因为有些企业心愿缩小网络提早,有些企业则心愿对人员、农作物或石油钻井平台等行业畛域中产生的事件有更深刻的理解。 咨询机构凯捷公司钻研工程和研发业务的首席技术官Shamik Mishr说:“边缘计算使很多企业和组织可能实时剖析现场或设施上的大量数据。这能够在新的支出起源、进步生产率和降低成本方面带来一些新的机会。” 实际上,物联网世界在一直进行翻新,这使得边缘用例变得更加引人注目,其中包含智能家居、可穿戴设施、AR视频游戏以及越来越智能的主动驾驶车辆。调研机构Gartner公司预计,到2024年,寰球物联网平台市场规模将增长到76亿美元,这既包含外部部署,也包含云计算部署。该公司认为PaaS是企业采纳数字计划的要害推动力。 Allied Market Research公司预计,因为心愿防止网络提早问题和限度在云中存储数据的带宽应用,到2025年,寰球将有165亿美元的市场发展潜力。该公司还预计5G和物联网的框架和语言将为将来几年的市场增长提供利润丰富的机会。 ...

March 29, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:阿里云熊鹰基于融合协同系统的边缘云原生架构演进和实践

云原生和边缘计算是近两年都十分火的技术话题了,在第十届云计算规范和利用大会上,阿里云高级技术专家熊鹰分享了《基于交融、协同零碎的边缘云原生架构演进和实际》,心愿通过介绍当初阿里云在边缘计算和边缘云原生这些技术畛域的零碎架构演进,让大家理解到业务在云原生和边缘计算联合场景着落地的一些思考。 关注阿里云Edge Plus公众号,回复“熊鹰”,取得演讲PPT资料概述近几年边缘计算倒退十分迅猛,大家能够在各种规范和材料中看到各家对它的定义,这里对其中的几个根底概念做一个总结性的表述 【缘起】边缘计算概念的缘起,能够追溯到比拟长远的期间,然而真正热度衰亡,次要还是因为5G的倒退;4G的倒退使得挪动互联网大暴发,因而在5G时代边缘计算被赋予了很大的冀望,心愿成为新的产业赛道;另一方面,5G规范3GPP里定义的的三大场景大带宽、低延时、广连贯,从各个方面都会强化边缘计算的利用场景,而由此带来的电信的基础设施的革新,使计算能够进一步下沉,从互联网到核心网、进一步下沉到接入网,计算正在一步步变得离用户越来越近。 【定义】对于边缘计算的定义,身处不同的畛域和角度,运营商、云服务厂商、硬件厂商,各家对于边缘计算的定义是不一样的。在阿里云的边缘云规范里,定义边缘云为:在凑近终端(人和物)的网络节点,提供分布式、可定义、可调度、规范凋谢且平安的计算平台及服务。指标是要拓展云的边界,让计算与连贯离物更近,让它作为万物互联的基石。 【特色】与核心云来比照,边缘的节点是扩散的多级的,节点多而体量小,不止是区域级省级,还会下沉到地市级园区级,在5G场景里,更要下沉到接入网,云与边、边与边之间的网络可能都是互联网通道。 【挑战】海量的、分布式的、异构的边缘节点资源个性,会给业务带来微小的挑战:多个网络入口,代表着对立的流量监控和弹性伸缩策略是不可用;节点多而体量小,代表着繁多集群的弹性弱,而全局的弹性强;海量节点的纳管和互联网的网络环境,对于高可用、灾备、迁徙等等都是大的冲击。 总体来说,因为新基建的提出和布局,5G、物联网、工业互联网失去了宽泛的关注。5G的商业化和产业化过程的减速,使底层基础架构更加的成熟,在往年曾经催生出了一大批新行业入场,云利用、云游戏、互动娱乐、工业互联网2.0等等,同时也在推动着整体技术架构在迅速地变动和演进。 基础设施演进首先来介绍边缘基础设施的演进状况,阿里云依据业务状态,定义了三个阶段: 第一个阶段为边缘云就绪,在这个阶段,用户只是把运行在物理机下面的利用,迁徙到虚拟化环境中,这个过程是以降低成本为次要驱动力的,用户不再自建节点,将底层物理设施的运维转交给边缘云解决,而利用的开发和运维形式并没有十分不同。 第二个阶段为边缘云原生,用户心愿能再进一步升高整体领有老本,晋升零碎能力和研发效力,利用标准化、自动化的形式来治理资源、交付利用、运维零碎,用户基于K8S进行深度开发和定制,将边缘资源进行一个整合,适配边缘的个性,在之上开发搭建本人的PaaS平台,以提供给外部的业务应用。 大家对前两个阶段应该很相熟了,跟核心云的演进过程很相似; 第三个阶段为边缘交融云原生,应该算是一个比拟新的概念,这是阿里云在实际过程当中,联合对用户业务的思考,摸索进去定义的一个阶段。 开展来讲:边缘的个性是分布式、资源小而多、网络条件简单,这样用户须要随时关注基础设施的稳定性,并进行业务和数据的切换和迁徙;另外,弹性不强,那么用户的业务也很难做到按需应用;另外,边缘各种能力在技术架构上的整合,也须要用户更深刻到K8S之中,具备定制开发能力。总结来说,就是用户须要感知底层资源、基础设施,甚至库存、水位、布局等等状况,并且业务要下沉到边缘的技术挑战和难度都很大。在边缘交融云原生里,带给用户的是,在边缘也并不需要去关怀底层基础架构设施,就能享受到弹性、高可用、按需应用的能力。边缘交融云原生应该将异构资源、多集群、库存水位的边缘个性屏蔽;将资源调度、弹性伸缩、多级协同等方面的能力进行积淀和买通;利用云原生的良好的扩展性,将资源、能力进行形象交融;同时还须要针对通用业务场景和新兴业务场景,提供统一标准的接口封装;将这些能力开释给用户。 零碎架构演进在技术架构演进实际当中,同样依照方才的思路进行分层设计:基础设施层:具备异构资源纳管、多级网络架构、交融存储状态等能力,解决底层资源交融纳管、交融生产、形象屏蔽的问题;云边协同层:具备计算、存储、网络流动的能力,具备云边、边边、多云的协同能力,解决各种能力和零碎协同买通的问题;平台引擎层:具备边缘云原生形象集成能力,解决将资源、组件和利用、调度、编排等能力集成交融的问题;业务场景层:具备对立接口、业务积淀、场景深入的能力,解决开发者生态闭环的问题。 能够预料到,随着5G技术和基础设施的继续演进和欠缺,以及创新型业务的倒退,零碎架构还会随之进行演进和更迭。 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。接下来,熊鹰通过介绍阿里云在理论业务实际过程中的案例,来一一解读各层的能力和设计。 利用案例——无状态利用该场景次要针对的是工作类的业务(例如压测、拨测、离线转码工作)、或者对等网络系统(P2P传输网络)等,这类业务,对弹性伸缩能力有较高要求、对老本有强烈的敏感度,然而对地位、高可用性等要求不高。因为边缘单节点弹性能力弱,然而全局资源弹性强的特点,这种场景算是考验边缘计算基础设施能力的典型利用场景。在架构上,它是须要有一个对全局资源的一个对立库存、交融调度、协同编排的能力:在计算状态上,要反对虚机、容器、平安容器等多种交融计算的状态来满足不同场景的业务诉求;在资源库存方面,要有一个交融的资源池;在调度和编排方面,也是有一个协同对立的调度能力;这样就能很好的提供在事件触发、流量突发场景下的弹性伸缩和按需应用的能力,也能让用户的应用老本大幅度降低。 利用案例——有状态利用这个场景,业务除了将计算和弹性托管以外,还将域名和调度托管了。另外,因为业务的复杂性,架构上也日趋简单。首先,在单集群内,零碎须要拆分为多个独立工作的微服务;第二,多个微服务本身和之间,都有互相编排依赖的关系;第三,在云与边(管控与业务)、边与边(集群与集群)之间会有协同通信的需要;最初,再加上域名和流量调度、SLB、数据库、中间件等通用能力和组件集成需要;从这个角度来看,在边缘的利用场景曾经不比在核心云里的利用复杂度低了,同时还要加上边缘的分布式、多集群、广调度的个性;分布式云计算是对这个场景比拟贴切的形容。 在架构上都须要如何来解决业务的需要?最底层基础架构设施层,产品能力上,引入分布式SLB、分布式DB等;网络能力上,退出了可编程可配置的云边、边边覆盖网络能力;在协同层上,云边协同、边边协同、流量和资源的动态平衡协同也是外围的能力;在引擎层上,须要有深度开发适配边缘的云原生能力,像解决海量节点纳管引入的K8S多集群治理联邦能力、解决业务多租户隔离的Virutal Cluster能力、解决微服务架构中服务发现和协同通信的Service Mesh组件、适配边缘虚构网络、虚拟存储的CNI、CSI组件等等。 熊鹰:"分布式云计算概念目前还没有太多的规范和标准,一个简单利用要做成分布式,从核心下沉到边缘,还须要做很多零碎架构革新适配的工作。这也是阿里云致力的方向,心愿积淀出更多的平台能力进去,造成一个个开发生态的闭环,让分布式云计算,也能轻松落地边缘。” 利用案例——终端上云这个业务场景在往年十分炽热,典型是云游戏和云利用这两个畛域。业务将运行在终端上的零碎或者利用,托管到云端,以升高终端老本,也能够升高高质量业务的可准入门槛。在边缘交融云原生里,这里会有一个根本性的概念转变:从资源托管、利用托管到设施托管、地位无感托管。在基础设施层和引擎层,针对各类异构资源将资源做初步的封装,形象出一层对立的规范的虚拟化的资源,提供平安和隔离的能力;在业务层上,再进行一层封装,将资源属性屏蔽掉,不再提供资源的概念,取而代之的是设施的概念;同时,在协同层上退出了协同计算、协同存储、协同网络的能力,让虚构设施可能流动起来。在业务上,不再能看到传统意义上利用和资源的概念,只能看到一个一个虚构设施的管控能力,例如设施数据、设施利用、设施调度等等。 这里强调一下数字孪生的概念,熊鹰示意:在万物互联时代,每一个物理终端的背地,最终都有一个影子终端在边缘云上,或者是数据的载体,或者是零碎的延长。 利用案例——超清视频这个场景还处在技术摸索的阶段,是真正下沉到5G MEC节点的一个场景,心愿可能打造一个可复制的5G畛域的通用技术架构模型。这个场景里最要害是要能买通协同层和运营商MEC零碎的资源协同、流量调度、网络分流协同的能力。5G/MEC时代算力的继续下沉,到接入网,到MEC节点,通用协定如DNS协定会无奈满足精准的调度需要;一方面调度将会须要依据终端的准确地区信息来决策,另一方面也要依据业务的需要场景来进行决策;例如,对于定位、AR/VR等极高实时性的业务,会放在接入机房来满足实时性的要求;视频剖析等高传输带宽节俭业务和云游戏较高实时性业务,会放在汇聚机房,兼顾性能和实时性的需要;而重计算/大存储的业务放在重汇聚机房或外围机房;多级计算、多级网络的设计能让整个零碎的能力更加弱小和丰盛。 边缘交融云原生心愿在兼顾业务时延、计算能力等需要的根底上,能分场景灵便的抉择业务的部署地位,来满足各类业务的需要。当然,这些能力应该是封装形象提供给下层,用户和业务是不应该感知到底层基础架构设施的复杂性的。 总结5G时代,终端上云、VR/AR、边缘AI、工业互联网、智慧农业的利用场景将逐步暴发起来;在一些专有畛域内,曾经有重量级的利用场景落地;然而在通用互联网技术畛域,真正的5G的Killer利用还没有呈现,或者说真正的联合5G技术还有基础设施的技术架构还待演进。熊鹰非常期待边缘计算平台可能通过共建、单干的形式,将多级网络里的资源交融调度起来,将云边端实在买通协同,基于云原生技术,为行业提供凋谢的、规范的云边协同、云网一体化能力,让更多的利用能轻松的下沉到边缘,实现万物互联的时代。

January 21, 2021 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:腾讯云零信任安全能力获Gartner提名两项能力国内唯一

近日,国内权威钻研机构Gartner公布《SASE Will Improve Your Distributed Security Everywhere》报告,综合评估ZTNA、SWG、CASB、FwaaS(防火墙即服务)等多个维度的能力后,提名了寰球共56家厂商。腾讯云凭借寰球唯二、国内惟一的齐备ZTNA(零信赖平安拜访)能力取得举荐,同时也是国内惟一具备Edge Computing Protection(边缘计算爱护)能力的获举荐厂商。 《报告》称,“边缘复杂程度和提早性的减少,独特催生了SASE架构。SASE架构旨在通过聚焦基于云的平安服务的集中化策略管制来简化安全性。正确编排后,集中化策略能够应用身份、用户上下文等因素来管制服务的路由和爱护模式。” Gartner将SASE定义为“一种新兴的体系结构,它联合了全面的广域网性能和全面的网络安全性能(如SWG、CASB、FWaaS和ZTNA),以反对数字化企业的动静平安拜访需要。” 《报告》提到,“抉择SASE作为其架构办法的平安和危险技术业余人员,应应用现有的平安性能作为SASE体系结构的根底:针对进口应用场景,应从CASB(云拜访平安代理)和SWG(平安web网关)等服务着手;针对入口应用场景,则从CDN、WAF/WAAP等服务开始构建。” 《报告》还提到,“抉择服务策略控制点数量起码的工具,这能够简化SASE的编排。SASE组件之间的互操作性和集成简便性,是做所有抉择时都要重点思考的。” 此外,尽可能多地应用同一家供应商的组件,以防止减少集成难度。“提供SASE架构组件的大多数供应商都具备多个相邻的性能组件,且与其余供应商的SASE组件存在集成阻碍。” SASE作为一种前沿理念,囊括了多项平安技术,时下十分热门的零信赖平安拜访是撑持其落地的重要组成模块。报告提到,腾讯云在ZTNA as a Service、ZTNA Standalone、Sanitized DNS、CDN、FwaaS等畛域具备能力,是惟一具备边缘计算爱护能力的中国厂商,同时也是除Google GCP外寰球惟一同时具备ZTNA as a Service和ZTNA Standalone能力的云服务厂商。 腾讯平安作为国内零信赖平安畛域的先行者,基于ZTNA架构模型,联合二十年来积攒的终端平安能力和服务政企客户的实践经验,造成了齐备的零信赖解决方案。 自2016年开始,腾讯自研的iOA率先在企业外部实际落地零信赖平安架构,疫情期间胜利为本身超过7万名员工和10万台服务终端的跨境、跨城近程办公提供平安护航。日前,腾讯iOA已在政府、金融、医疗、物流等多个行业畛域利用落地,升高不同业务场景危险,保障近程协同办公的平安和体验。 针对数字化时代企业的上云需要,腾讯零信赖聚焦企业云上各环节,聚合身份上云、流量上云、业务上云、数据上云和继续信赖治理五大能力,可及时发现、无效进攻云管端平安危险。由内及外,与合作伙伴独特构建一个部署、运维、治理都更不便、更高效、更平安的跨产业数字服务网络。 此外,腾讯平安还在业界率先发动了零信赖技术标准研制工作。去年九月,腾讯主导的“服务拜访过程继续爱护参考框架”国际标准胜利立项,成为国内上第一个零信赖平安技术标准,对促成寰球网络安全产业衰弱倒退、放慢零信赖技术和服务的推动有着非常重要的意义。 往年6月,腾讯又联结零信赖畛域的多家机构企业,成立国内第一个“零信赖产业规范工作组”,单干产出了国内首部零信赖实战白皮书,并发动“零信赖产品兼容性认证打算”,逐渐推动零信赖平安在接入、兼容性等多个维度的规范落地。 将来,腾讯平安还将继续施展本身技术劣势和行业影响力,联动多方生态搭档,以零信赖为杠杆撬动SASE概念落地,为企业的数字化转型夯实平安底座。

December 29, 2020 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:深耕边缘计算-揭秘阿里云边缘云网一体化的技术实践

简介: 过来两年,5G和边缘计算技术作为一种新型基础设施受到产学研用各界的宽泛关注,何种超级利用场景会随之呈现并率先失去规模化利用,成为产业最热议的话题。“利用的规模化肯定与5G与边缘计算的技术个性强相干。”在2020云栖大会边缘计算技术利用翻新专场上,阿里云资深技术专家杨敬宇示意。 过来两年,5G和边缘计算技术作为一种新型基础设施受到产学研用各界的宽泛关注,何种超级利用场景会随之呈现并率先失去规模化利用,成为产业最热议的话题。“利用的规模化肯定与5G与边缘计算的技术个性强相干。”在2020云栖大会边缘计算技术利用翻新专场上,阿里云资深技术专家杨敬宇示意。 生产和产业视频场景 双轮驱动边缘计算与3G、4G相比,5G突出的技术个性是大带宽,大连贯,低时延高牢靠,核心网反对云上部署,同时反对网络切片和终端流量边缘分流,原生适宜部署边缘计算(MEC)。在这样技术特色之下的5G时代,视频体验的降级将率先被激活。没有了网速的解放,视频生产体验与产业利用的过程将迎来跃进式倒退。 在生产侧,更高清、大容量、交互式的视频媒体模式将疾速得以利用,4K/8K超高清视频、VR/AR沉迷式体验、3A大作的超实在云游戏等走进公众生存;在产业侧,视频数据在交通、教育、新批发、工业、城市治理等各个行业的利用减速规模化落地。 5G将是一个基于交互式视频、高清视频的时代,在这个时代,视频的大带宽、低延时的特点给云计算基础设施提出了新的挑战,如何让计算在边缘和核心结构化散布、以体验为根底进行利用计算架构设计、最大化升高核心网的传输老本,是5G时代每个场景都须要去思考和解决的问题。 杨敬宇认为:作为5G的孪生技术,边缘计算具备节点数量多、散布宽泛、间隔终端更近、拜访延时低、弹性伸缩等特点,是应答视频大规模利用的最佳解决方案,能够宽泛适配当下各个行业海量视频数据的计算和散发需要。 CDN on ENS:一路进阶的阿里云边缘计算边缘节点服务(ENS)是阿里云在2017开始研发的一款边缘计算产品,基于寰球2800多个CDN节点,阿里云逐渐将CDN节点设施进行技术升级,通过CDN跑在ENS上,阿里云边缘设施从减速型业务逐渐向边缘云网一体化服务演进。目前,阿里云边缘计算曾经实现了300+节点在全国省会城市以及热门地区三线城市的全域笼罩,将计算的时延管制在10毫秒以内。 一年前的2019杭州云栖大会上,阿里云曾定义边缘计算为城市计算,其核心理念就是以城市为单位逐渐部署ENS节点,并与阿里公共云基础设施和生态利用买通,偏重提供本地生产利用和产业计算服务。一年后的明天,阿里云CDN零碎、RTC零碎、城市物联网、工业互联网平台、云游戏、云桌面以及达摩院的视觉计算平台等一批PaaS平台及利用曾经平滑地部署和运行在ENS之上。 杨敬宇在演讲中分享道:目前,ENS曾经具备多种计算状态(虚机、容器、平安容器、数字孪生计算)、多种存储服务(高可用块存储、文件存储、边缘视图缓存、CDN缓存)、多种网络服务(互联网IP、VPC网络、互联网IP+VPC混合网络)以及交融平安(节点平安、网络安全、系统安全)等全方位能力,继承了阿里云自主知识产权的飞天零碎的很多优良技术个性。 此外,ENS不仅在安全性、可靠性方面残缺继承核心云的特色,而且能够依据须要随时进行生产和扩容。在应用层,基于垂直化场景对节点的计算能力进行调度,CDN负责散发,RTC零碎提供业界当先的音视频能力。在边缘,大量部署视频直播点播PaaS平台,使流量的老本降到最低。这套体系和核心云、飞天IoT操作系统进行无效协同,实现了云-边-端的残缺计算体系和框架,提供了阿里云无所不在的计算能力,能够广泛应用到各种场景中。 聚焦云网一体化 ENS基础设施全面降级边缘计算作为核心云计算的延长,人造具备扩散部署、广域笼罩、环境简单等个性,也正因为这些个性,边缘计算和边缘网络必须造成云网一体能力让计算变得更灵便,实用于更多的利用场景。会上,杨敬宇介绍了阿里云边缘计算云网一体化根底技术钻研的两个方向。 协同网络:优化节点、核心云与终端网络的数据互通基于宽泛的节点能力,阿里云构建了ENS协同网络,实现了终端-边缘、边缘-边缘、边缘-核心的一体化协同,为下层业务利用屏蔽简单的网络环境,为边缘计算、核心计算之间提供优质、平安的网络连接能力,晋升数据互通效率。 例如,在线教育,网络直播等诸多利用场景中都存在节点间实例外部数据交互、与核心云及终端园区网络的实例数据互通需要,ENS的协同网络基于边缘组网、平安减速与网络切片三大技术特色,帮忙上述场景完满应答挑战。其中,边缘组网能够依据本身需要将边缘节点间的实例私网买通,造成可软件定义的VPC网络;平安减速具备多径减速性能,同时通过隧道技术实现了承载网的信息安全,无效抗击节点间的互联网、网络抖动和跨网等问题;网络切片则是ENS提供一种软件定义的专网服务,无效保障通信品质,将来当5G网络切片服务凋谢后,ENS切片网络能够跟5G切片服务买通,最终为客户提供端到端的网络切片服务。 协同计算:为终端数字孪生计算场景提供简略易用的边缘云随着5G和边缘计算等新技术逐渐解决了传输带宽,传输时延等技术问题,终端的计算云化就成为一种可能。杨敬宇示意:将来的新型终端将次要用于物理世界到数字世界的信息转换,键鼠、显示器等传统的人机交互性能都属于这一领域,终端会朝3D感知、沉迷式体验方向进一步倒退。而每个物理终端在数字世界都会创立数字孪生计算体,用于实现终端的计算局部。 ENS协同计算为终端数字孪生计算场景而生,云游戏云桌面PaaS平台只需在ENS上对应注册创立一个数字孪生计算体,并与物理终端的身份ID进行配对后,即可实现与手机应用基站类似的体验,实现就近的孪生计算服务,无需关怀数字孪生体具体部署在哪里,这所有都由ENS来实现。 ENS协同网络与协同计算能力,能够解决云边端及边缘节点间的零碎协同问题,使用户免于部署和保护简单的分布式计算设施,实现真正的简略易用。 深耕城市场景 边缘计算+城市利用正过后依靠阿里巴巴丰盛的生态利用劣势,阿里云边缘计算一直摸索和试点,曾经在新交通、传媒、教育、家庭娱乐、生产制作等多个本地化城市场景中有了很好的落地实际。 在智慧交通畛域,阿里云边缘计算叠加AI能力,为甘肃公交建团体搭建了智慧高速零碎,实现高速视频的点播、直播,智能检测、数据可视化,让交通视频就近上云解决,视频延时升高到10毫秒级,交通事件视频AI计算响应工夫晋升70%,让公路安全事件解决效率晋升80%,真正做到了交通全域态势感知,让高速更加智慧,服务水平失去了极大的晋升。 在车联网畛域,阿里云边缘计算为首汽约车提供实时视频流、编解码、音频回传转码、直播转发、图片抓取等业务的就近散发与调度,大幅缩小资源耗费,晋升AI业务效费比,利用人造的地区可靠性劣势,不仅能撑持车路协同、车联网等业务迅速落地,同时是施展5G下V2X利用的最佳抉择,买通决策、感知、剖析链路。 在新批发畛域,阿里云边缘计算与盒马联结打造了新批发视频大数据系统,使得盒马上云建设老本升高了50%以上,晋升门店管理效率,同时让消费者享受更便捷的购物环境,助力新批发行业数字化降级。 在教育领域,阿里云边缘计算和好将来共建智慧教室、智慧课堂,数万路教育视频联网疾速上云,零碎搭建周期缩短至2天以内,疾速实现教育场景的互联网数字化利用降级,在疫情期间反对‘复课不停学’,全面晋升教育领域的授课覆盖率和课堂效率。 在广电传媒畛域,华数传媒以阿里云边缘节点服务(ENS)为平台底座,打造了一张全国广电的内网CDN,进行灵便扩容和便捷运维,同时基于ENS边缘直播转码能力优化流媒体直播体验。此外,依靠ENS的边缘算力、边缘存储能力,华数传媒与阿里云协同组建智慧广电城市云,将为智慧社区、智慧园区、市政管理、智慧校园等利用提供城市级云基础设施。 在IoT智能终端畛域,天猫精灵基于阿里云边缘计算节点的终端云化能力,通过毫秒级实时连贯,将终端本地利用迁徙至阿里云边缘云端,实现了更低的终端硬件老本、更丰盛的云利用品种、更平滑的用户体验,减速打造泛娱乐利用生态。 除此之外,阿里云也在智慧工地、明厨亮灶、家庭娱乐、云游戏等垂直畛域拓展了诸多5G边缘计算的利用翻新。杨敬宇示意:将来,阿里云将持续以城市为单位,减速部署边缘云基础设施,打造离用户更近的计算,为城市计算的利用场景赋能,携手产业搭档独特迎接数智经济时代的到来。

September 23, 2020 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:深耕边缘计算-揭秘阿里云边缘云网一体化的技术实践

过来两年,5G和边缘计算技术作为一种新型基础设施受到产学研用各界的宽泛关注,何种超级利用场景会随之呈现并率先失去规模化利用,成为产业最热议的话题。“利用的规模化肯定与5G与边缘计算的技术个性强相干。”在2020云栖大会边缘计算技术利用翻新专场上,阿里云资深技术专家杨敬宇示意。 生产和产业视频场景 双轮驱动边缘计算与3G、4G相比,5G突出的技术个性是大带宽,大连贯,低时延高牢靠,核心网反对云上部署,同时反对网络切片和终端流量边缘分流,原生适宜部署边缘计算(MEC)。在这样技术特色之下的5G时代,视频体验的降级将率先被激活。没有了网速的解放,视频生产体验与产业利用的过程将迎来跃进式倒退。 在生产侧,更高清、大容量、交互式的视频媒体模式将疾速得以利用,4K/8K超高清视频、VR/AR沉迷式体验、3A大作的超实在云游戏等走进公众生存;在产业侧,视频数据在交通、教育、新批发、工业、城市治理等各个行业的利用减速规模化落地。 5G将是一个基于交互式视频、高清视频的时代,在这个时代,视频的大带宽、低延时的特点给云计算基础设施提出了新的挑战,如何让计算在边缘和核心结构化散布、以体验为根底进行利用计算架构设计、最大化升高核心网的传输老本,是5G时代每个场景都须要去思考和解决的问题。 杨敬宇认为:作为5G的孪生技术,边缘计算具备节点数量多、散布宽泛、间隔终端更近、拜访延时低、弹性伸缩等特点,是应答视频大规模利用的最佳解决方案,能够宽泛适配当下各个行业海量视频数据的计算和散发需要。 CDN on ENS:一路进阶的阿里云边缘计算边缘节点服务(ENS)是阿里云在2017开始研发的一款边缘计算产品,基于寰球2800多个CDN节点,阿里云逐渐将CDN节点设施进行技术升级,通过CDN跑在ENS上,阿里云边缘设施从减速型业务逐渐向边缘云网一体化服务演进。目前,阿里云边缘计算曾经实现了300+节点在全国省会城市以及热门地区三线城市的全域笼罩,将计算的时延管制在10毫秒以内。 一年前的2019杭州云栖大会上,阿里云曾定义边缘计算为城市计算,其核心理念就是以城市为单位逐渐部署ENS节点,并与阿里公共云基础设施和生态利用买通,偏重提供本地生产利用和产业计算服务。一年后的明天,阿里云CDN零碎、RTC零碎、城市物联网、工业互联网平台、云游戏、云桌面以及达摩院的视觉计算平台等一批PaaS平台及利用曾经平滑地部署和运行在ENS之上。 杨敬宇在演讲中分享道:目前,ENS曾经具备多种计算状态(虚机、容器、平安容器、数字孪生计算)、多种存储服务(高可用块存储、文件存储、边缘视图缓存、CDN缓存)、多种网络服务(互联网IP、VPC网络、互联网IP+VPC混合网络)以及交融平安(节点平安、网络安全、系统安全)等全方位能力,继承了阿里云自主知识产权的飞天零碎的很多优良技术个性。 此外,ENS不仅在安全性、可靠性方面残缺继承核心云的特色,而且能够依据须要随时进行生产和扩容。在应用层,基于垂直化场景对节点的计算能力进行调度,CDN负责散发,RTC零碎提供业界当先的音视频能力。在边缘,大量部署视频直播点播PaaS平台,使流量的老本降到最低。这套体系和核心云、飞天IoT操作系统进行无效协同,实现了云-边-端的残缺计算体系和框架,提供了阿里云无所不在的计算能力,能够广泛应用到各种场景中。 聚焦云网一体化 ENS基础设施全面降级边缘计算作为核心云计算的延长,人造具备扩散部署、广域笼罩、环境简单等个性,也正因为这些个性,边缘计算和边缘网络必须造成云网一体能力让计算变得更灵便,实用于更多的利用场景。会上,杨敬宇介绍了阿里云边缘计算云网一体化根底技术钻研的两个方向。 协同网络:优化节点、核心云与终端网络的数据互通基于宽泛的节点能力,阿里云构建了ENS协同网络,实现了终端-边缘、边缘-边缘、边缘-核心的一体化协同,为下层业务利用屏蔽简单的网络环境,为边缘计算、核心计算之间提供优质、平安的网络连接能力,晋升数据互通效率。 例如,在线教育,网络直播等诸多利用场景中都存在节点间实例外部数据交互、与核心云及终端园区网络的实例数据互通需要,ENS的协同网络基于边缘组网、平安减速与网络切片三大技术特色,帮忙上述场景完满应答挑战。其中,边缘组网能够依据本身需要将边缘节点间的实例私网买通,造成可软件定义的VPC网络;平安减速具备多径减速性能,同时通过隧道技术实现了承载网的信息安全,无效抗击节点间的互联网、网络抖动和跨网等问题;网络切片则是ENS提供一种软件定义的专网服务,无效保障通信品质,将来当5G网络切片服务凋谢后,ENS切片网络能够跟5G切片服务买通,最终为客户提供端到端的网络切片服务。 协同计算:为终端数字孪生计算场景提供简略易用的边缘云随着5G和边缘计算等新技术逐渐解决了传输带宽,传输时延等技术问题,终端的计算云化就成为一种可能。杨敬宇示意:将来的新型终端将次要用于物理世界到数字世界的信息转换,键鼠、显示器等传统的人机交互性能都属于这一领域,终端会朝3D感知、沉迷式体验方向进一步倒退。而每个物理终端在数字世界都会创立数字孪生计算体,用于实现终端的计算局部。 ENS协同计算为终端数字孪生计算场景而生,云游戏云桌面PaaS平台只需在ENS上对应注册创立一个数字孪生计算体,并与物理终端的身份ID进行配对后,即可实现与手机应用基站类似的体验,实现就近的孪生计算服务,无需关怀数字孪生体具体部署在哪里,这所有都由ENS来实现。 ENS协同网络与协同计算能力,能够解决云边端及边缘节点间的零碎协同问题,使用户免于部署和保护简单的分布式计算设施,实现真正的简略易用。 深耕城市场景 边缘计算+城市利用正过后依靠阿里巴巴丰盛的生态利用劣势,阿里云边缘计算一直摸索和试点,曾经在新交通、传媒、教育、家庭娱乐、生产制作等多个本地化城市场景中有了很好的落地实际。 在智慧交通畛域,阿里云边缘计算叠加AI能力,为甘肃公交建团体搭建了智慧高速零碎,实现高速视频的点播、直播,智能检测、数据可视化,让交通视频就近上云解决,视频延时升高到10毫秒级,交通事件视频AI计算响应工夫晋升70%,让公路安全事件解决效率晋升80%,真正做到了交通全域态势感知,让高速更加智慧,服务水平失去了极大的晋升。 在车联网畛域,阿里云边缘计算为首汽约车提供实时视频流、编解码、音频回传转码、直播转发、图片抓取等业务的就近散发与调度,大幅缩小资源耗费,晋升AI业务效费比,利用人造的地区可靠性劣势,不仅能撑持车路协同、车联网等业务迅速落地,同时是施展5G下V2X利用的最佳抉择,买通决策、感知、剖析链路。 在新批发畛域,阿里云边缘计算与盒马联结打造了新批发视频大数据系统,使得盒马上云建设老本升高了50%以上,晋升门店管理效率,同时让消费者享受更便捷的购物环境,助力新批发行业数字化降级。 在教育领域,阿里云边缘计算和好将来共建智慧教室、智慧课堂,数万路教育视频联网疾速上云,零碎搭建周期缩短至2天以内,疾速实现教育场景的互联网数字化利用降级,在疫情期间反对‘复课不停学’,全面晋升教育领域的授课覆盖率和课堂效率。 在广电传媒畛域,华数传媒以阿里云边缘节点服务(ENS)为平台底座,打造了一张全国广电的内网CDN,进行灵便扩容和便捷运维,同时基于ENS边缘直播转码能力优化流媒体直播体验。此外,依靠ENS的边缘算力、边缘存储能力,华数传媒与阿里云协同组建智慧广电城市云,将为智慧社区、智慧园区、市政管理、智慧校园等利用提供城市级云基础设施。 在IoT智能终端畛域,天猫精灵基于阿里云边缘计算节点的终端云化能力,通过毫秒级实时连贯,将终端本地利用迁徙至阿里云边缘云端,实现了更低的终端硬件老本、更丰盛的云利用品种、更平滑的用户体验,减速打造泛娱乐利用生态。 除此之外,阿里云也在智慧工地、明厨亮灶、家庭娱乐、云游戏等垂直畛域拓展了诸多5G边缘计算的利用翻新。杨敬宇示意:将来,阿里云将持续以城市为单位,减速部署边缘云基础设施,打造离用户更近的计算,为城市计算的利用场景赋能,携手产业搭档独特迎接数智经济时代的到来。

September 21, 2020 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:云栖大会边缘计算分论坛倒计时7天这2点值得期待

寰球顶尖科技盛会——2020云栖大会将在9月17日拉开帷幕,本届大会以“数智将来,全速重构”为主题,会集了泛滥当代技术领军人物和科技话题、丰盛的开发者流动,关上数字世界的科技想象力。 作为“新基建”的重要信息基础设施,边缘计算是阿里云始终保持投入技术布局的策略方向,也必然会在云栖大会上占据重要一席。 去年云栖大会上,阿里云首次定义边缘计算即场景化的城市计算,并明确将来路线计算、公用事业计算、生产计算、平安计算、家庭计算五大城市算力利用场景,承当起城市计算的构建者的责任。过来的一年中,阿里云凭借10年飞天技术积攒和弱小的阿里巴巴数字经济体,一步步拓展云-边-端协同凋谢生态的商业边界,打造了横跨物流、交通、家庭娱乐、传媒、新批发、企业办公等城市场景的利用落地。同时,边缘节点服务(ENS)实现了300+节点全域覆盖全国省会级城市及热门地区三线城市,分钟级交付,帮忙垂直行业轻资产经营,实现运维效率的晋升。 精彩还在演出,从2020年云栖大会的官网上能够看到,「边缘计算技术利用翻新」专场将在9月18日下午13:00开始。从之前官网公开音讯得悉,往年云栖上,阿里云边缘计算将与合作伙伴一起展现颁布城市计算的最新落地案例,同时,也将会围绕城市计算中的典型场景,重磅公布最新产品技术升级。 以下为议程详情: 边缘计算行业正处在摸索阶段,寻找适合的落地场景,思考在其背地如何进行技术布局,是行业面临的独特课题。这也是本次云栖大会边缘计算技术利用翻新专场最值得期待的中央。

September 10, 2020 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:边缘计算如何啃下集群管理这块硬骨头

导读 边缘计算平台,旨在将边缘端凑近数据源的计算单元纳入到核心云,实现集中管理,将云服务部署其上,及时响应终端申请。 然而,成千上万的边缘节点分布于各地,例如银行网点、车载节点等,节点数量甚至可能是几万到十几万,这就会对节点的承载能力造成微小冲击。Kubernetes 官网数据是能够反对纳管 5000 节点,如果想要纳管更多的边缘节点,该如何设计边缘计算平台架构呢? 本文针对以上问题,提供一些博云的解决思路。 多集群治理 多集群能够无效地扩大纳管节点的规模,而对 kubernetes 多集群的治理,各厂商的实现形式各有不同,不同的 API,不同的个性,因而市场上很难造成规范的解决方案。 现有的官网 kubernetes 多集群治理解决方案是 kubefed(Federation V2),即 kubernetes 联邦。Federation V1早在 kubernetes 1.6 版本就开始提供服务,但因为V1架构的限度,无奈灵便反对更新的 k8s API 接口,加上其余很多问题影响集群治理的效率,因而 Federation V1 在 kubernetes 1.11 版本正式被弃用,当初提供服务的是 Federation V2。 由架构图实现能够看出,Federation V2 在 k8s 之上定义了一些资源,用 cluster configuration 记录集群的 endpoint,secret 等认证信息,type configuration 来定义须要用 Federation 托管的资源类型,提供了调度器来均衡各个集群的负载,以及多集群的 DNS 性能。 这种 controller 级别的集群治理,提供了丰盛的集群间交互性能,更实用于异地多核心的集群灾备等场景。在边缘场景,一个边缘端可能就是一个小集群(存在多个计算单元能够组成集群),这样会使得集群数量一直增多,进而对 Federation 的执行效率、API 的响应工夫都会有较为显著的影响。那么,该如何减弱集群数量的不确定性所带来的影响呢? 上面为大家展现,咱们在 KubeEdge 架构下如何解决多节点的问题。 Cloudcore 横向扩大 KubeEdge 架构下的云边协同通信采纳 websocket 形式,quic 作为备选。其中 websocket 性能最好,quic 在弱网络(频繁断开)状况下劣势较大,通信的服务端都是由 cloudcore 来实现。 ...

September 8, 2020 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:从6大应用场景看边缘计算落地生根

云计算现状 过来十几年的倒退,云计算概念曾经被越来越多的技术层、决策层、高级管理层人员所了解并承受,公有云、私有云、混合云的高速倒退,使得业务入云曾经成为企业数字化转型的的事实标准。企业云计算的落地,利用云计算中心的软件定义存储、软件定义网络、超交融等技术,将数据汇聚到云核心解决,并对云上业务集中管理,提供云原生的能力,为企业带来较高的经济效益,并逐步升高运维老本。 随着 5G 通信技术的倒退,越来越多的实时性强的业务开始衰亡,如主动驾、AR/VR、智能家居、工业自动化等,传统的云计算加端业务的集中式解决模型很难满足大量数据传输和实时处理的需要。因而,云边端的解决模型应运而生,即边缘计算。 边缘计算 (图片来自:https://www.lanner-america.co...) 边缘计算作为云计算的延长与补充,具备如下特点: 低延时计算能力下沉,将数据处理服务运行在凑近数据生产的源,省去了网络提早,及时地响应中断请求,进步时效性。 低带宽因为数据在边缘端解决,不须要传输到云端,或是预处理去除冗余数据后传入云端,省去了大量数据的传输,极大缓解了核心云的带宽压力。 数据安全数据极短距离的传输,缩小了数据裸露在网络上的工夫,升高数据泄露危险,爱护终端产生数据的平安。 边缘利用治理纳管边缘端原有的服务,将核心云的云原生能力提供给边缘利用。多边缘端利用的公布、降级等操作,可间接在核心云操作,简化原有的操作流程,升高保护老本。 边端设施治理将海量终端设备接入云,提供对立的形象接口,可在云核心向终端设备公布指令。 基于上述特点,在物联网一直倒退的背景下,边缘计算无力地补救了传统云计算模型的短板,将核心云的能力延长到边缘端,实现笼罩更多的利用场景。 边缘计算利用场景 安防监控 视频监控是安防市场的重要组成,是数据的收集端。随着城市安防的继续投入,各社区、商场、银行网点、路线街边、停车场等公共环境都装置有监控摄像头,视频监控、人脸识别等性能,在安防零碎中施展着重要作用。 随着终端设备的倒退,在监控摄像头内置计算单元,通过引入边缘计算,可能无效地解决原始视频流数据,防止将冗余数据上传到云端。另外,植入人脸识别利用,对视频数据进行解析和模型匹配,无效辨认重点监控对象,使得终端设备由被动监控转化为与被动剖析与预警相结合的安防终端零碎。 车联网 在互联网行业,有着软件定义所有的说法。同样,在汽车畛域,软件定义汽车(SDV)也被认为是汽车行业将来倒退的趋势。汽车的外围竞争力,逐步由能源、机械方面转向软件能力,尤其是AI、大数据、云计算等技术在汽车行业的落地,将进一步推动这种转变的实现。 另一方面,车联网技术的倒退是 5G 物联网畛域中十分重要的利用之一,也是 MEC 的典型场景,尤其是主动驾驶的投入使用,更是减速了车载零碎联网入云的过程。据统计数据显示,一辆主动驾驶车每天产生的数据在 4TB 以上,这样大量的数据会因为网络提早导致终端利用实时性体验大幅降落,进而影响主动驾驶的性能。 (图片来自:https://en.globes.co.il/en/ar...) 车载零碎通常具备计算能力,能够通过边缘计算平台将车载零碎纳入云治理,将云计算中心个别实时性要求较高的服务下发到车载零碎,能够再第一工夫解决终端利用的数据,加强时效性。同时,将原生车载利用以云原生的形式治理,便于公布/降级等操作,这会对汽车 OTA 的推动产生重要意义。 另外,针对设施体验的一致性、设施能力、调用接口的碎片化问题,边缘计算平台能够实现车载设施的无效形象,屏蔽异构的设施协定(CAN,以太网等),简化设施治理利用的开发。 VR/AR (图片来自:https://www.researchgate.net/..._fig1_322675070) VR/AR 重视人机交互的体验,冲破二维限度,进入三维体验的技术实现。其背地,是计算平台弱小算力的撑持。在边缘计算模型下,实时的 VR 头显不再须要将数据发送到云计算中心去解决,而是通过 5G 网络发送到就近的服务基站、边缘数据中心等,反过来看,就是云计算中心通过 5G 网络将计算能力延长在边缘端,这样的低提早解决能够无效晋升用户体验,是下一代 VR/AR 利用的重要实现。 工业互联网 工业互联网,次要体现在对工业大数据的解决、模型的训练以及工业设施的近程优化管制。通过云计算、大数据、AI等技术赋能工业生产的智能化。古代工业的倒退,逐步造成了云计算中心与网络边缘的交融: 边缘侧:数据的预处理、分布式协同管制、异构网络设备的联通等由边缘侧计算单元解决。 云计算中心:大数据分析、AI 决策优化。 (图片来自:https://documentation.mindsph...) 在工业畛域中,具备互联网能力的工业控制系统能够作为边缘计算节点,将一些实时性要求较高的数据分析、智能化解决和执行单元放在这一层运行;另外一些实时性要求不高,较长周期内的大数据整顿剖析、AI 模型训练及生成决策事件、优化参数等工作,能够放在云计算中心执行。通过以云核心为大脑,带动边缘计算实现工业互联网的智能制作。 智能家居 智能家居零碎次要通过多种传感器技术,联合 AI 深度学习,一直做出环境适应的调整。目前,智能家居的实现模式次要是通过云端连贯管制,这将导致数据处理不及时,会对云端网络依赖较大。并且,随着智能家居设施的增多,设施之间的互联互动,异构设施的对立治理,也成为了将来智能家居实现的问题。 (图片来自:https://www.dannyedebohlsprop..._wp_cron=1598423389.7713329792022705078125) 边缘计算逐步被引入到智能家居零碎中,首先能够解决设施治理问题。针对多种异构设施,以对立命名及接口,接入到云端治理,为智能家居控制程序的开发,提供齐备的形象。其次,智能设施的实时申请发送到就近的边缘节点,有边缘节点的计算服务解决数据申请,动静布局智能设施的运行策略。将来倒退中,可能会呈现智能家庭网关的计算单元,作为边缘节点,可实现边缘自治,脱离于云端联结智能设施,并能保障家庭数据安全,进步更高效的家庭智能设施治理。 智慧城市 智慧城市是目前各大城市都在踊跃倒退的方向,也是高级别城市的指标。其演进阶段是信息化、数字化、智能化,以后智慧城市正处于智能化的实现路线上。通过信息化和数字化,把城市的大部分数据结构化并收集起来,进行智能化解决决策。 ...

August 28, 2020 · 1 min · jiezi

关于边缘计算:Kubernetes的拐点助推器左手开源右手边缘计算

摘要:KubeEdge 是首个基于 Kubernetes 扩大的,提供云边协同能力的开放式智能边缘计算平台,也是 CNCF 在智能边缘畛域的首个正式我的项目。依靠 Kubernetes 弱小的容器编排和调度能力,实现云边协同、计算下沉、海量设施接入等。边缘计算场景与挑战边缘计算是一种分布式计算概念,领有去中心化解决能力的分散型凋谢 IT 架构,数据由设施自身或本地计算机或服务器解决,无需传输到数据中心,也可在更凑近终端的网络边缘上提供服务。 但边缘计算无奈独自存在,它必然要和近程数据中心 / 云买通,以 IoT(Internet of Things,物联网)场景为例,边缘设施除了领有传感器收集周边环境的数据外,还会从云端接管控制指令,因而边缘计算与云计算二者是相依而生、协同运作的。 据2020边缘计算状态报告显示,到2022年,75%的数据将通过边缘剖析和解决。这种数据处理的流动性,将随同有4大边缘技术演进方向: 人工智能的实用性加强,从云端渗透到边缘物联网设施的数量呈指数级增长5G时代的疾速到来边缘计算中心逐渐克服分布式设施复杂性和单位成本经济性的问题联合边缘计算的场景与技术演进方向,能够总结出以后边缘计算畛域面临的几个挑战: 云边协同:逐渐从云端渗透到边缘的AI/平安等业务,在云和边的智能协同、弹性迁徙;网络:边缘网络的可靠性和带宽限度;设施治理:呈指数级增长的物联网设施,边缘节点与边缘设施的治理;扩大:高度散布和大规模的可扩展性;异构:边缘异构硬件和通信协议。Kubernetes构建边缘计算平台的劣势与挑战Kubernetes 曾经成为云原生的事实标准,并且可能在任何基础设施上提供统一的云上体验。咱们常常可能看到“容器 + Kubernetes”的组合在 DevOps 施展 10X 效率。基于Kubernetes的技术架构与生态劣势,近几年也有越来越多的将Kubernetes 运行在数据中心外(边缘)的需要。 基于Kubernetes构建的边缘计算平台,将会具备泛滥人造的劣势: (1)容器化利用封装:容器的轻量化和可移植性非常适合边缘计算的场景,边缘容器利用Build一次,能够运行在任何边缘节点上。 (2)通用的利用形象定义:Kubernetes的利用定义已成为云原生业界的事实标准,被宽泛承受。通过原生的Kubernetes利用API,用户能够将云上与边缘的利用对立治理。例如用户能够应用相熟的 kubectl 或者 helm chart治理云上与边缘的利用。 (3)平台易扩展性:Kubernetes 曾经被证实具备良好的可扩展性,基于CRD能够自定义API,如边缘设施治理;基于CRI、CNI、CSI等插件能够扩大各种边缘自定义插件。 (4)弱小的技术生态圈:围绕 Kubernetes 曾经造成了一个弱小的云原生技术生态圈,诸如:监控、日志、CI、存储、网络都能找到现成的工具链。 然而 Kubernetes 毕竟原生是为云数据中心设计的,要将Kubernetes 的能力扩大到边缘,必须解决以下问题: (1)边缘设施资源无限:很多设施边缘的资源规格无限,特地是 CPU 解决能力较弱,内存资源较少,因而无奈部署残缺的 Kubernetes。 (2)边缘网络的不稳定性:Kubernetes依赖数据中心稳固的网络,边缘场景下网络通常又是不稳固的。 (3)边缘节点离线自治:Kubernetes依赖 list/watch 机制,不反对离线运行,而边缘节点的离线又是常态,例如:设施离线重启。 (4)海量边缘设施治理:如何应用Kubernetes治理指数级增长的海量边缘设施以及产生的数据。 另外,对于如何在边缘应用 Kubernetes,Kubernetes IoT/Edge WG 组织的一个考察显示,30% 的用户心愿在边缘部署残缺的 Kubernetes 集群,而 70% 的用户心愿在云端部署 Kubernetes 的治理面并且在边缘节点上只部署 Kubernetes 的 agent。 ...

July 21, 2020 · 2 min · jiezi