【大白分享】边缘技术之深信服边缘云计算平台SIEP第一篇
  

山东_朱文鑫 1951

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本帖最后由 山东_朱文鑫 于 2024-12-30 16:21 编辑

大家好我是大白,我在上次的畅聊IT过程中针对边缘计算的适用场景、发展下的挑战以及可能出现的技术发展瓶颈等等进行了讨论。


同时上次也答应了各位大佬以及小伙伴分享深信服边缘计算的发展情况,本篇主要是针对边缘计算市场与技术趋势以及深信服边缘云计算的介绍为主题进行分享同时也简单回顾一下。


边缘计算是什么?

Gartner关于边缘计算的定义:是分布式计算拓扑的一部分,其中信息处理位于边缘附近,设备和用户在边缘生成或使用信息。



边缘计算的优势有什么?


IoT场景下,设备数据直接上云存在弊端:




边缘计算,设备数据本地安全高效处理:




目前边缘计算的应用范围:




同时边缘计算的发展趋势不断向着云边协同、智能化、一体化、开放化的方向靠拢。


边缘计算加速云边协同:
     1.中心云处理大量边缘计算无法处理的数据。2.边缘节点处理节区域内的数据处理,既保障业务的实时性要求,降低海量数据上传带来的安全风险。3.所有边缘节点也需要统一的云端管理平台。


边缘人工智能场景丰富:
     在边缘侧提供AI推理所需的算力,加速边缘人工智能的应用。在云端基于海量数据进行模型训练,在边缘计算平台进行靠近业务侧的实时AI推理,解决传统集中AI推理面临的低时延、传输可靠性、数据安全性等挑战,支撑丰富的AI应用场景。


一体化架构实现统一体验:
     基于云原生技术底座,为边缘应用提供按需获取的弹性资源,在一定程度上屏蔽底层基础架构的差异;同时提供与云端统一的应用开发、部署、运维服务模式,为最终用户提供一体化服务体验,为企业提供一体化运维管理。


开放平台支持丰富生态:
     边缘应用的特点就是行业属性强、场景碎片化,比如:不同行业的终端接入协议七国八制,不同场景的AI算法各不相同,因此,需要有个开放的边缘平台来承载可定制的行业需求。




目前各行各业都在强调数字化转型,转型过程中数据是基础也是核心,而绝大部分数据是来源于终端设备。在现有的中心计算模式下,所有算力以及业务基本都是部署在云端,终端设备的数据跟云端业务去交互,会面临几个挑战(带宽、时延、硬链接、可靠性、安全)。


从技术路线的演进来看,物联网、AIOT、容器、云原生等新兴技术都在蓬勃发展,以此来支撑业务的发展。有专业研究机构表明,在市场与技术的双重推动下,边缘计算已经成为重要发展趋势,有希望成为继云计算之后的下一个万亿级市场。边缘计算通过算力下沉的方式,构建端-边-云三级架构,在数据源头就近完成处理,实现本地流程闭环或者将结果数据回传到云端,以此来解决时延、带宽、硬链接、安全等问题。


目前也存在边缘侧应用场景繁多,产品开发难度高、落地周期长、运维难的问题:




经典边缘计算产品开发模式中,各ISV厂家均基于自选硬件进行嵌入式开发,将物联接入、AI算法、行业应用等封装在边缘计算设备中。这种模式开发难度较高、开发周期较长,为了产品快速推向市场,且同时保证质量,产品功能往往设计得较为简单、功能固定,导致适用场景有限,难以适应新趋势下持续变化的边缘计算需求。倘若直接集成第三方成品边缘计算盒,ISV往往又对其开放性、中立性、安全性存在担忧。


针对上面的问题所以边缘计算产品的开发应该要向:硬件通用化、开发敏捷化、能力拼装化、产品开放化、运维高效化发展。




深信服智能边缘计算平台通过纳管用户的边缘节点,将云上应用延伸到边缘,在边缘对采集的数据、视频进行分析,联动边缘和云端数据,满足用户对边缘计算场景的远程管控、数据处理、智能化诉求;同时,在云端提供统一的边缘运维能力,帮助用户快速便捷管理边缘节点和边缘应用;通过VPN加密隧道,边缘业务和云上业务可以安全可靠的双向通信,实现完整的云边协同方案


深信服边缘云计算的概述:


深信服智能边缘计算平台(SIEP)提供云边一体的智能解决方案,由深信服智能边缘计算一体机(SIEB)和中心侧管理平台两部分组成。SIEP 可以解决用户生产业务上云过程中遇到的高时延、大带宽、数据安全风险、生产业务与 IT 系统对接成本高、生产业务智能化改造落地难的一系列问题,助力客户建设云边协同的数智化服务能力,支撑业务转型。




深信服智能边缘计算平台依托边缘容器技术,结合通用 IoT 协议和安全生产 AI算法能够有效支撑客户 AIoT 应用在业务现场快速落地。


深信服边缘计算亮点:


     1、边缘一体机资源开放,承载ISV容器应用【丰富业务承载:边缘计算平台支持运行客户开发的容器应用,同时平台支持对应用进行远程部署、监控和升级。】

     2、内置多种通用物联网接入协议,实现边缘多维感知【多协议接入:支持通过网口、串口等方式连接前端传感器,通过IoT协议模块针对接入的传感器进行协议解析。】

     3、软件定义边缘智能,让AI快速下沉至每个业务现场【边缘AI能力:内置GPU算力,可根据前端数据源种类和业务需求,从边缘计算平台(SIEP)的算法镜像仓库中选取算法部署至一体机中运行,推动业务现场的智能化升级。】

     4、内置物联网安全能力,构建E2E的安全体系【内置安全能力:智能边缘计算一体机自带基础物联网安全能力,支持各类安全事件的查看与处理。】

     5、双向加密组网,实现云边互访、数据安全传输【云边协同组网:边缘计算一体机自带云边组网能力,在管理平台与边缘一体机间构建加密隧道。此加密隧道还可复用于业务数据的传输,帮助云边业务数据、设备控制信令的安全传输。】

     6、API能力开放【边缘组件能力开放:提供边缘API及中心API,加速ISV业务应用开发。】

适用场景:

     1、 智慧发电,智慧变电站,智慧加油站,智慧矿山等。
     2、 车联网、物联网、工业互联网等。
     3、 安全生产、设备管理、设备监控、设备预测性维护、能耗管理、生产运营优化、实时生产决策、供应

云原生边缘计算是边侧产品开发、落地、运维的理想架构:



在云原生边缘计算方案中,以容器的方式来作为边缘应用的运行态,以类k8s架构来做为管理态,能够较好的解决的问题
首先,容器的轻量化、可移植性非常适合边缘计算场景中的应用,更高效地实现云端任务向边缘卸载
其次,容器可以提供跨基础设施的一致性,让边缘应用一次构建、到处运行,降低边缘应用对于底层环境的依赖
然后,基于K8S实现云边基础设施的统一管理,云上熟悉的dev/ops操作一样适用于边缘侧
最后,充分利用云原生社区的技术生态圈和工具链,如监控、日志、CI、网络等




总的来看,深信服边缘计算平台,基于云原生架构,面向ISV伙伴提供一站式边缘侧应用软硬件底座,让ISV伙伴的精力聚焦在客户价值交付上,而非消耗于适配硬件、重复开发底层软件特性、维护大量固件分支等方面。深信服边缘计算,帮助ISV伙伴的边缘计算产品开发与应用更简单、更安全。



深信服边缘计算技术架构图:



如上就是在基于目前边缘计算技术发展的市场下,面对边缘计算所能看到的使用场景、适用问题、技术推进等,所进行的深信服边缘云计算的技术架构设计以及设计思想方向等。我们下一篇将针对深信服边缘计算的技术特点与优势进行详细的介绍以及讲解,感谢大佬们的参阅,此贴先到这里后续会带上更加优质的帖子,感谢大家!


励志分享超清壁纸语句~~:





越遇到难关,越要大碗吃饭、把觉睡足。只有这样,才有后劲。先照顾好肉身,才有未来可言。
——苏岑

好的今天就到这里,老样子,感谢各位大神的参阅,孩子为了挣豆子不容易,孩子家里穷没豆子吃饭了!!!

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