邊緣云解決方案
通過容器和虛擬機的混合部署引入豐富的云原生技術棧,在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側構建融合網絡、計算、存儲、 應用核心能力的開放平臺,就近提供邊緣智能服務,滿足各個行業在數字化轉型過程中敏捷聯接、實時業務、數據優化、 應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求
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場景全覆蓋
提供各種覆蓋場景的一站式邊緣計算服務和敏捷交付能力
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彈性伸縮
按需構建資源服務,按量使用,實現業務的彈性伸縮需求
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開放靈活
提供標準開放接口,方便與中心云系統對接,按業務需求靈活部署各類服務與應用
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安全穩定
利用云計算核心技術積累構建安全穩定的邊緣云計算核心系統,滿足等保三級要求
方案架構
核心技術及指標Technology & indicators
容器虛機共存
邊緣側同時支持對容器與虛擬機資源的調度
特點說明: 基于Kubernetes組件,通過對統一管理VM、VPC、Firewall等基礎IAAS資源,使得邊緣同時具備容器與虛擬機等資源的調度能力。方便在邊緣側構建中小規模云服務或類云服務能力從而滿足各種復雜的邊緣業務場景需求,邊緣云服務及業務邏輯可以根據用戶需求進行修改、 更新和定制
多級地域管理
支持多級邊緣節點場景
特點說明: 在單地域獨立單元架構的基礎上,新增多地域模塊,以及統一網關及路由服務,形成多地域納管;不侵入單地域底層架構;多地域管理服務模塊全部容器化,可部署到任意地域;便于多個單地域獨立單元架構間的協同
邊緣自治
支持邊緣節點自治
特點說明: 當網絡出現問題甚至中斷時,邊緣云的節點可以實現本地自治和自恢復
開放接口
豐富開放接口支持
特點說明: 提供標準南向API接口方便底層不同軟硬架構進行適配。同時對于上層應用管理整個邊緣云系統也將提供標準北向接口供第三方進行二次開發,方便進行業務的靈活擴展
適用場景use cases
通過邊緣云,結合AI視頻結構化以及智能監控等技術構建以自動風險捕獲為目標來構建新一代安防體系
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業務痛點
1、安防強調及時性,對實時計算要求高,嚴重依賴本地算力,對時延敏感
2、多為視頻文件的處理,現有邊緣存儲空間不足
3、邊緣端視頻數據全部上傳到中心云端所消耗的鏈路帶寬占用高
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客戶價值
1、 邊緣實時AI 服務能力:支持云端隨時定義和調整針對原始視頻的 AI 推理模型,本地視頻流實時分析處理,提升安防風險捕獲主動性和實時性
2、 節省帶寬:節省 50%~80%的回源帶寬,極大降低成本,有效解決邊緣到中心云鏈路帶寬占用高的問題
電力系統日常設備巡檢與缺陷分析
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業務痛點
變電站數量多且分布范圍廣,維護起來具有變電站很高的專業性要求,不注意安全很容易造成事故,因此在日常維護中往往費事費力,效率低下
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客戶價值
通過實時分析變電站攝像頭硬盤錄像機視頻數據,有效解決變電站內潛在的各種安全風險問題,主要包括:
1、高壓線里瓷瓶、銷釘、鋼絞線等線路缺陷風險
2、變電站蓄電池室或者其他設備場所的火情預警
3、作業人員佩戴安全帽檢測等
有效提高電網日常維護的及時性,降低資源投入,提升線路巡檢效率
行業智能設備的實時數據采集分析
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業務痛點
應用場景包含多個協議、業務時延敏感、不同設備的數據異構,以海量結構化數據為主,該場景主要需求邊緣端具備本地自動化處理,包括數據本地實時處理、隱患本地提前預判、故障本地實時告警,中心云統一信息匯聚展示等能力
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客戶價值
通過邊緣網關服務采集各個專業所有主輔設備數據信息,通過本地隔離裝置處理后,將關鍵數據合并入庫,并根據具體專業各個新型業務場景,疊加行業應用算法,形成數據分析結果,并根據結果進行本地化處理和統一展示。通過邊緣云管理協同機制將相應數據同步到中心云