分布式云为一体化算力云服务协同提供有效支撑。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。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。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。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。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。分散部署型业务:部分业务天然具有分散部署特征, 比如智慧高速、智慧水利、智慧地产,运营方需要部署和管理从数十到数千的分散业务节点。但在企业实践过程中,以某大型企业为例,传统的解决方案不具备统一管理、分布式部署等能力,机构、企业的分支机构往往各自独立建设资源,导致资源异构、管控困难、数据孤岛等问题。通过分布式云的建设,将大型政企单位的不同分支节点的云资源进行统一管理,进而统一管理集团的 IT 资产、软件服务、中心组织、生产制造系统以及企业管理系统等,实现企业内的数字化资产、业务、人力资源的统一管理运营。企业在上云过程中由于数据安全隐私、资源利旧、业务容灾等原因,在上云时通常无法放弃自建数据中心或本地资源,往往会采用混合云的架构。但混合云架构带来的额外管理运维成本,以及云上云下资源、应用不能协同等瓶颈限制了业务的进一步扩展。通过以 Docker、Kubernetes 为代表的云原生技术,使用分布式云方式利用跨云混合部署集群的方式,支持用户在自有的本地基础设施运行与中心云上集群一致的 Kubernetes 容器服务,包括虚拟机和物理机。中心云上托管的 K8s 集群的控制平面,集群的创建、升级、监控等生命周期管理由分布式云云厂商统一管理,用户只需要提供硬件和机房即可。这种混合部署集群的方式能够快速实现多云多地域的分布式云服务,具备以下优势:◆资源利旧:充分利用 IDC 资源,在上云的过程中可以对已有的资源进行成本摊销;◆降低运维成本:免去在本地搭建、运维 K8s 集群的成本,由云厂商统一运维管控,减少运维投入成本;◆云能力按需接入:不仅要支撑应用本身运行,还要便捷地与网络、数据库、中间件等云服务连接,实现按需扩展;◆弹性敏捷:支持使用云上资源对 IDC 的资源进行快速扩容,赋予 IDC 资源弹性拓展的能力,有效应对流量突发的场景。云服务作为算力底座,在能源行业数字化转型过程中也面临多个维度的挑战,第一是数字化基础支撑能力不足,传统 IT 方案中多为基础 IaaS 服务,缺少面向数字化上层应用的全栈支撑,比如 AI、大数据、IoT、云原生等技术,难以支撑 OT 转型发展。在企业运营领域,随着专业化 SaaS 软件和服务不断增多,以往通过单独采购的模式,难以形成完整的协同办公解决方案,效率难以得到最大解放。第二是数字化底座投入大、维护难,传统企业 IT 团队和信息化团队人员规模往往难以和云计算、互联网类企业相比,专业领域方向也有差别,当需要支撑企业数字化升级,除了原有的垂直领域 IT 支撑,如果采用传统的 IT 方案,还需要学习和维护大量的 IT 方向基础知识和模块,对团队技术要求挑战大。第三是算力、电力协同调度难,大型能源供给型企业(比如电网)和大型算力资源消耗型企业过往业务交集较少,双方各自领域专业深度较深,难以单独完成类似“东数西算”、“峰谷算力调度”等复杂的算力、电力协同方案,同时,大型算力消耗型企业多分布在经济发达城市,而闲置电力资源充沛的区域则多分布在人口边缘区域,如何将算力有效进行异地、分散调度对其本身挑战也较大。
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