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分布式云行业实践指南(2023)

信息技术2023-07-26腾讯改***
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分布式云行业实践指南(2023)

版权声明 本报告版权属于腾讯云和中国信息通信研究院,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本调查报告文字或者观点的,应注明:“来源:腾讯云和中国信息通信研究院《分布式云行业实践指南(2023)》”。违反上述声明者,将追究其相关法律责任。 分布式云行业实践指南◀ 前言 分布式云是一种将云服务按需部署到不同地理位置,提供统一管理能力的云计算模式。2022年,腾讯云与中国信息通信研究院云计算与大数据研究所联合发布业界首个《分布式云发展白皮书(2022)》,明确分布式云概念定义、关键技术、典型场景及主要挑战。过去一年来,伴随政企用户“上云用云”进程加快,分布式云技术不断演进与发展,在金融、工业制造、能源交通等行业深化应用实践,进一步加速政企数字化转型。 当前,随着企业数字化转型迈入深化阶段,以及人工智能、大数据、区块链的技术对各行业的渗透加深,分布式云作为算力云服务底座,向下统一管理调度算力资源,向上定义应用新界面,为各行业的科技创新和智能化建设提供坚实支撑。 本白皮书以分布式云行业实践指南为主题,将全面介绍分布式云最新发展态势、典型应用场景、技术演进发展、行业实施路径及最佳实践,旨在为分布式云在各行业规模化应用实践落地提供参考和指引。 目录CONTENTS 01分布式云发展态势/1 (一)国家和地方算力相关政策出台为分布式云发展带来新机遇/2 (二)政企数字化转型进程加快推动分布式云规模化实践应用/3 02分布式云典型应用场景/4 (一)分布式云基础设施实现算力按需弹性供给/5 (二)分布式云全局管理实现分支节点统一管理/6 (三)分布式云原生全面提升企业应用管理效率/7 03分布式云技术演进与发展/10 (一)面向私有化场景定制的分布式云部署能力/11 (二)面向多形态部署的分布式安全防护能力/11 (三)面向全局视角的分布式云统一管理能力/12 (四)面向云边端多层级算力协同的全域调度能力/13 04分布式云行业应用实施路径/14 (一)金融行业/15 (二)制造行业/17 (三)能源行业/18 (四)交通出行/21 (五)政务行业/23 (六)泛互联网/25 05分布式云行业应用最佳实践/27 (一)金融行业:腾讯云金融专区/28 (二)制造&工业:华岭智能制造数字工厂/31 (三)能源:宝信软件分布式云系统/33 (四)交通出行:广州地铁集团/35 (五)交通出行:某新能源车企自动驾驶云/37 (六)泛互:智聆口语评测降本增效实践/39 06分布式云行业实践未来展望/42 01 分布式云发展态势 (一)国家和地方算力相关政策出台为分布式云发展带来新机遇 (二)政企数字化转型进程加快推动分布式云规模化实践应用 01.分布式云发展态势 (一)国家和地方算力相关政策出台为分布式云发展带来新机遇 算力分布式发展进入国家政策规划体系。2022年2月,“东数西算”工程正式启动,国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知,同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群。当前阶段,我国算力资源存在一定程度的供需失衡,东部地区计算需求大,但数据中心能耗指标紧张、电力成本高;而西部地区气候适宜,空间广阔、资源丰富,但现存数据中心规模小、数据传输费用极高,还难以承接平衡东部的计算需求。“东数西算”工程通过布局国家数据中心枢纽节点建设,旨在平衡全国各区域算力水平,优化算力基础设施建设布局,此举将分布式算力基础设施发展推向新阶段。此外,工业和信息化部印发的《新型数据中心发展三年行动计划 (2021-2023年)》中提出“用3年时间,基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的新型数据中心发展格局。总体布局持续优化,全国一体化算力网络国家枢纽节点、省内数据中心、边缘数据中心梯次布局”的总体目标,明确了算力基础设施应进一步下沉至省、市级地方区域,形成中心-区域-边缘的立体化分布式算力底座,各省、市应打造具有地方特色、服务本地、规模适度的区域和边缘算力服务。国家级算力规划形成横向以“东数西算”工程为牵引,以均衡各区域算力水平为目标,纵向打通区域、省、市、县多级算力联通,形成立体分布式发展趋势。 各地方积极探索分布式算力基础设施发展新举措。国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发的《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》提出“支持发展高性能、边缘数据中心。鼓励城区内的数据中心作为算力‘边缘’端,优先满足金融市场高频交易、虚拟现实/增强现实(VR/AR)、超高清视频、车联网、联网无人机、智慧电力、智能工厂、智能安防等实时性要求高的业务需求”为各地方政府探索本地算力基础设施建设提供指导方针,将加快建设面向城市、区域范围内的的边缘算力基础设施发展。各省级政府也积极发布地方性政策,支持和鼓励各地的分布式算力基础设施、云计算技术及分布式云研究和建设。例如,北京市提出“建立协同高效的算力中心体系,统筹各类政务云、公有云、私有云等算力中心资源,形成市级算力中心与区域算力中心相结合的整体布局,推动云服务创新发展,支持云端架构优化和云边端协同发展,加强边缘计算能力部署”。广东省提出“推进云网协同和算网融合发展,加快全国一体化算力网络粤港澳大湾区国家枢纽节点建设”。上海市提出“依托基础电信企业、交换中心网络节点推动边缘数据中心间、边缘数据中心与新型数据中心间的网络互联交换,形成城市级分布式云计算能力,促进云计算、边缘计算协同发展”。天津市提出“推动分布式云边端设施协同有序发展,优先在数据量大、时延要求高的应用场景集中区域部署集网络、存储、计算于一体的边缘计算中心,打造技术超前、规模适度的边缘计算节点布局”。重庆市提出“提升本地先进计算服务能力,构建以算法为核心、算力为支撑、数据应用为导向的先进计算产业生态体系”。 分布式云为一体化算力云服务协同提供有效支撑。国家规划层面,算力基础设施形成纵、横双向扩展模式,横向以“东数西算”为指引,扩展算力地域覆盖广度,纵向打通算力纵深,形成云、边、端多层级下沉的算力云服务能力。算力分布式建设和部署能够有效平衡不同区域算力发展差距、提升整体算力资源利用率、实现更近提供服务能力。然而算力分布式部署不意味着“分散独立管理”,在分布式算力基础设施之上,需要提供统 一的管理、调度、运维、运营、安全管理系统或平台,支撑分布式算力协同运作,这就要求云服务商、运营商等具有通过智能网络将广泛分布的资源池连接起来的能力,并能够在资源池和资源池、资源池和用户间建立高效、灵活的管理和协同运作方式。分布式云正是承担此重任的关键技术体系,对下屏蔽多种架构并存的基础设施差异性,对上直接承接业务应用,提供全面一体化算力云服务能力。 (二)政企数字化转型进程加快推动分布式云规模化实践应用 分布式云能够融合存量IT系统,成为传统行业深度用云的突破口。多数传统行业企业信息化工作开展较早、建设时间跨度长、技术迭代次数多,沉积了大量零散的信息化系统、老旧的基础设施,遗留厚重的IT系统历史包袱,未能将云有效融入现有IT系统,阻碍传统行业数字化转型进程。随着分布式云技术的发展,云服务在分布式部署、统一管理运维、应用敏捷部署等方面能力得到提升,助力传统行业进一步深度用云。例如,政务行业通过分布式云的跨地域统一管理架构,统筹管理省、市、区县等资源,实现数据互联互通,并提供通用的业务运行平台,增加部门、区域间的公共化、资源共享能力,对业务进行精细化资源分配,加速业务应用的创新开发和集成,提升政务服务的效率。制造业利用分布式云的实现工厂多级管理,将生产现场的设备统一接入、统一管理,并将AI应用部署在现场边缘,实现实时数据处理、智能质检;金融行业通过分布式云平台对底层异构的总行、分行、边缘站点等基础设施资源进行统一管理,提高分行站点上云比例,高效管理所有分行基础资源和应用,同时,通过分布式云将业务应用部署到具备互联网出入口的边缘站点,能够大幅降低互联网应用访问时延。 分布式云提供统一资源底座,助力各企业聚焦自身业务创新。各行业企业从业务可用性、资源成本控制等角度考虑,采用多云、混合云部署已成为常态,以此带来的基础设施的规格不统一、公共组件异构、技术能力限制不一致等问题,导致企业浪费大量人力在基础设施管理,阻碍业务应用的创新实践。其一,同一应用部署在异构的云基础设施之上,存在较多分支集群,应用上线、下线、变更均涉及多次在不同云上的操作,应用的测试和迭代叠加了更多的繁复的适配性验证、上线、回滚工作;其二,很多企业应用使用量在高峰时段和低谷时段分布极不均衡,对应的资源需求变化极大,出于成本优化的考虑,需要频繁调整系统资源,浪费了很多人力精力;其三,多个云资源池数据、应用、业务流通困难,信息孤岛效应明显,很难实现全面协同。从实践中看,分布式云技术能够为这类问题提供的解决方案。通过分布式云的一致基础架构,实现多资源池的互联互通和协同运作,打通各个数据孤岛,实现协同创新;通过分布式云的全局管理能力,实现业务资源的统一申请、开通等生命周期管理,节省了运维成本,利用云原生技术,有效屏蔽底层基础设施差异性,可以专注于应用开发和测试;通过分布式云的全局调度能力实现业务应用的弹性部署、流量治理,实现资源随需使用、流量分时段负载均衡、应用灵活调度。 随着5G、人工智能、物联网、大数据、区块链等新一代信息技术的飞速发展与广泛渗透,云作为算力底座从硬件、基础技术、平台到应用均面临全面革新调整,分布式云技术方案可以为各行业与其他新一代信息通信技术融合提供统一的算力支撑底座,让企业更加专注于新技术融合应用开发,助力各行业利用新一代信息通信技术赋能自身业务,提升经营效率和应用价值。 02 分布式云典型应用场景 (一)分布式云基础设施实现算力按需弹性供给 (二)分布式云全局管理实现分支节点统一管理 (三)分布式云原生全面提升企业应用管理效率 02.分布式云典型应用场景 (一)分布式云基础设施实现算力按需弹性供给 1.时延敏感型应用 分布式云可以将云服务延展到本地IDC、生产现场和边缘区域等下沉场景,降低访问时延和网络带宽传输压力,解决传统集中式云计算不能覆盖到的现场边缘计算场景。 图1低时延业务应用模型 分布式云解决了集中式云计算无法满足的时延敏感型业务的挑战。常见的时延敏感型业务如下: ◆面向终端消费:以直播、会议为代表的音视频,以及云游戏、AR等业务,时延对终端用户体验有较大的影响。通过分布式云来部署业务,可以将业务放置到离终端用户更近的物理位置,从而降低时延,提升体验。 ◆面向生产现场:在智能制造、自动驾驶等领域,需要实时对生产数据进行监控、计算,并实时反馈到生产控制系统,分布式云提供的就近部署能力,除了实现与生产系统微秒级时延互访,也减少了数据在复杂网络传输带来的不确定性。 2.数据监管合规 分布式云通过将云服务按需部署在用户指定安全区域,能够解决集中式云计算的数据合规和政策合规问题。 政企用户敏感数据资产,通常需要采用特殊的保护策略,比如固定的部署位置、专属的部署资源,以及严格的访问管理策略。对此,传统中心公有云难以完全实现,成为企业上云的重要阻碍因素之一。除此以外,从事高科技或接触敏感信息行业,例如金融、政务等,从国家、行业层面往往也会有相应的数据安全合规规定,某些国家、地区会要求金融数据本国、本区域驻留。通过部署分布式云实现专属化的部署,满足数据监管合规诉求,保证数据从存储到处理均在合规流程范围之内。 (二)分布式云全局管理实现分支节点统一管理 在分支机构管理场景,分布式云相对于集中式中心云、传统IT有较大优势。 常见的分支机构管理场景如下: 图2云边端一体化管控 ◆集团型企业:大型组织通常在全国乃至世界范围内会存在多个分支机构,每个机构会有自身IT诉求,同时又需要集团层面统筹管理,大型集团企业按国/省/市/地划分的部门均可以通过分布式云来统一管理IT架构。 ◆分