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  • 来自专栏CloudBest

    边缘计算的协同

    协同是边缘计算中非常重要的特性,那么为何协同那么重要? 上述是边缘云和中心的各自的特点,协同则包含了计算资源、安全策略、应用管理、业务管理等方面的协同。 在安全策略协同的过程中,中心如发现某个边缘存在恶意流量,可以对其进行阻断,防止恶意流量在整个边缘平台中扩散。 对于边缘计算来说,不同于把大量的资源整合的计算平台,边缘平台更是一个分布式的平台,因此协同的特征是边缘计算的主要特征之一,而协同包含了各种协议和功能,涉及到了计算的方方面面,因此在边缘计算的发展过程中 ,协同的功能开发成为了主要的开发工作之一。

    2.8K20发布于 2019-08-02
  • 来自专栏SDNLAB

    边缘计算的协同

    协同是边缘计算中非常重要的特性,那么为何协同那么重要? 上述是边缘云和中心的各自的特点,协同则包含了计算资源、安全策略、应用管理、业务管理等方面的协同。 在安全策略协同的过程中,中心如发现某个边缘存在恶意流量,可以对其进行阻断,防止恶意流量在整个边缘平台中扩散。 对于边缘计算来说,不同于把大量的资源整合的计算平台,边缘平台更是一个分布式的平台,因此协同的特征是边缘计算的主要特征之一,而协同包含了各种协议和功能,涉及到了计算的方方面面,因此在边缘计算的发展过程中 ,协同的功能开发成为了主要的开发工作之一。

    3.3K21发布于 2019-06-21
  • 来自专栏喔家ArchiSelf

    协同:从到边缘

    尤其在工业领域,正在经历一个向新电子架构的过渡,继承了在计算、软件定义网络、存储和对象数据库、大数据、软件部署和编排以及安全等方面所经历的一些技术进展。 e.端到端管理和编排:一种通用的软件部署模型,从到端点,实现了一个现代的CI/CD软件生命周期管理。

    1.8K10编辑于 2023-02-24
  • 来自专栏边缘计算

    协同的新浪潮

    白皮书由信通院牵头联合三大运营商和阿里、华为、新华三等几大公司联合编写,计算开源产业联盟发布。以下为白皮书第一部分“协同的新浪潮。” “--端”形态。 (三) 计算与边缘计算如何协同 以物联网场景举例。 图 3物联网场景下协同示意图 计算与边缘计算需要通过紧密协同才能更好地满足各种需求 场景的匹配,从而最大化体现计算与边缘计算的应用价值。 同时, 从边缘计算的特点出发,实时或更快速的数据处理和分析、节省网络流量、可离线运行并支持断点续传、本地数据更高安全保护等在应用 协同的各个场景中都有着充分的体现。

    1.5K20发布于 2019-07-12
  • 来自专栏科技云报道

    分布式元年,为何协同如此重要?

    在这个过程中,协同作为分布式发展的重要核心,通过协同发展服务与边缘计算服务,搭建起了数字经济与5G时代下计算行业进一步融合发展的桥梁。 协同为何重要? 协同是分布式云中非常重要的特性,那么为何协同那么重要? 众所周知,边缘计算是将基础设施资源进行分布式部署再统一管理的。资源较为集中的称为“中心”,资源量较少的部署点称为“边缘”。 如何协同计算与边缘计算需要通过紧密协同,才能更好地满足各种需求场景的匹配,从而最大化体现计算与边缘计算的应用价值。在具体的应用场景中,是如何实现协同的呢? 因此,协同正为传统能源产业的智慧升级提供道路。 场景7:智慧交通借助协同向车路协同方向发展 车路协同是智慧交通的重要发展方向之一,能力构建涉及车内边缘计算、道路边缘计算、车路协同等方面,协同可以从多方面提供车车、车路动态实时信息交互,并开展车辆主动安全控制和道路协同管理

    1.1K10编辑于 2022-04-16
  • openEuler边缘计算实践:构建高效协同架构

    它不仅提供了轻量化的系统镜像和容器化支持,还通过与KubeEdge、EdgeGallery等边缘计算框架的深度集成,构建了完整的协同解决方案。 本文将基于openEuler22.03LTSSP3版本,深度实践边缘计算全栈方案,涵盖边缘节点部署、KubeEdge协同、边缘AI应用、边缘网关构建、以及实际工业物联网场景应用等内容。 二、边缘计算架构设计2.1协同架构┌─────────────────────────────┐│云端控制中心││┌──────────┐┌──────────┐│││K8s集群││管理平台│││└ 数据预处理、设备接入2.3技术栈选型系统层:OS:openEuler22.03LTSSP3(标准版/轻量化版)容器运行时:iSula(轻量化)/containerd边缘编排:KubeEdge:v1.15.0(协同 倍,内存占用减半生态完善:完整支持KubeEdge、K3s等主流边缘框架稳定可靠:长时间运行无故障,适合7x24工业场景安全可控:完善的安全机制,满足工业安全要求10.2最佳实践建议架构设计:合理规划协同

    36210编辑于 2025-11-08
  • 来自专栏鳄鱼儿的技术分享

    使用腾讯GPU服务器实现协同推理

    主机名 角色 IP 服务 VM-0-9-centos 云端 172.21.0.9(内网) 49.232.76.138(公网) kuberbetes、docker、cloudcore berbai02 端 192.168.227.4 docker、edgecore demo 端 10.0.12.17 docker、edgecore 驱动安装 安装依赖包 # 安装dkms sudo yum install docker 测试docker安装情况 docker version docker run hello-world docker images 部署Kubernetes 配置yum源 yum替换阿里镜像源 协同实例 KubeEdge Counter Demo计数器是一个伪设备,用户无需任何额外的物理设备即可运行此演示。 计数器在边缘侧运行,用户可以从侧在Web中对其进行控制,也可以从侧在Web中获得计数器值。

    12.3K61编辑于 2022-05-16
  • 来自专栏CNCF

    如何利用OpenYurt及EdgeX Foundry 实现协同

    据Chtan sharma 报告预估,边缘计算在未来的经济体量将是计算的4倍并会冲击4万亿经济规模。 在此次活动中与来自阿里的 Chao Zheng 一同为大家带来了分享《如何通过 OpenYurt 及 EdgeX Foundry,实现协同》,让更多人认识并了解OpenYurt 及 EdgeX Foundry

    1.2K40发布于 2021-05-27
  • 来自专栏亨利笔记

    企业环境内的协同 | 系列文章(8)

    第八篇 企业环境内的协同 计算 计算的本质是利用大规模数据中心内丰富的IT资源,辅以自动化、智能化流程、实现按需获得资源的自服务模式。 但实际上在大规模数据中心内运行的物理属性,对于理解边缘计算和协同非常重要。 计算模式从下到上分为基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)三层,在边缘计算和协同上我们也会以此来划分层级和讨论。 下图为一般企业环境内的协同计算参考架构,其中的任何一层实际上都是可选的。具体的实现方式因组织和用例而异,各有不同。但总体的层级结构是类似的。 ? 协同 协同的总体思路是将边缘与统一管理,协调一致。 根据如上的分析,云和边缘的协同方式也可以划分成几个不同的层级结构来实现。

    1.1K00发布于 2020-07-15
  • 来自专栏华章科技

    详解边缘计算系统逻辑架构:、端协同

    作者:崔广章 来源:大数据DT 01 边缘计算系统逻辑架构简介 由图3-1可知,逻辑架构侧重边缘计算系统、端各部分之间的交互和协同,包括协同、端协同、端协同3个部分。 、端协同:通过解决方案Kubernetes的控制节点、边缘解决方案KubeEdge和端解决方案EdgeX Foundry共同实现。 02 协同 协同的具体实现如图3-2所示。 04 、端协同 边缘计算系统中云、、端协同的理想效果如图3-5所示。 ▲图3-5 边缘系统中云、、端协同的理想效果 由图3-5可知,、端协同包括两层,即协同、端协同协同作为控制平面,作为计算平台。 、端协同:在协同的基础上,管理终端设备的服务作为边上的负载。可以通过控制来影响端,从而实现、端协同。 从、端协同的架构切入,主要对、端协同的理想效果进行了说明。 关于作者:崔广章,之江实验室高级研究专员,资深计算和边缘计算技术工程师。

    16.4K23编辑于 2022-06-07
  • 来自专栏鳄鱼儿的技术分享

    利用GPU服务器实现协同推理

    主机名 角色 IP 服务 VM-0-9-centos 云端 172.21.0.9(内网)49.232.76.138(公网) kuberbetes、docker、cloudcore berbai02 端 192.168.227.4 docker、edgecore demo 端 10.0.12.17 docker、edgecore 驱动安装 安装依赖包 # 安装dkms sudo yum install KubeEdge实例 实例一:端计数器 KubeEdge Counter Demo计数器是一个伪设备,用户无需任何额外的物理设备即可运行此演示。 计数器在边缘侧运行,用户可以从侧在Web中对其进行控制,也可以从侧在Web中获得计数器值。 原因是服务器主机网络是VPC,在系统中看到的是内网ip,通过NAT方式将公网IP映射到服务器的内网IP。即使用ifconfig只能查看到内网IP。

    82810编辑于 2024-05-22
  • 来自专栏腾讯云服务器团队的专栏

    2022协同大会等您来!

    6月14日,中国信息通信研究院联合中国通信标准化协会举办的第二届“2022协同大会”即将召开。 大会以“开启分布式算力新时代”为主题,围绕分布式、边缘计算、智能物联网、端一体化、行业应用等领域前沿焦点,深入探讨2022行业热门话题,重磅发布产业研究成果,展望未来发展趋势。 随着基础设施、技术以及原生的发展,计算正在从中心1.0迈入分布式2.0时代。 遨驰是计算设计理念的一次革命,也是一个新的开始,腾讯希望将自己的技术认识和实践落地经验,与大家分享探讨。 6月14日上午9:00,2022协同大会与您相约云端。欢迎大家扫码报名,预约直播。 一起把脉分布式协同发展最新态势,开启分布式算力与服务探索之旅! 主论坛:即刻扫码,报名参会 技术无边分论坛:即刻扫码,报名参会 应用无垠分论坛:即刻扫码,报名参会

    80230编辑于 2022-06-14
  • 来自专栏鹅厂网事

    协同,网随动——边缘计算助力云游戏高效运营

    基于中心的云游戏向协同的架构演进     “计算本地化,存储本地化”的需求促进计算朝着分布式的方向发展。 图1 协同的云游戏架构 就近接入,节省30%带宽成本, 降低T1段流媒体传输时延40%     4G网络通常只支持在省会级城市由PGW提供互联网出口。 图4 互通加速与高可靠技术     为了应对上述挑战,腾讯边缘计算采用了如下互联及加速技术,以降低延迟,提升可靠性: 1、多路选优与流量调度技术:腾讯边缘计算构建了超融合网关之间的FullMesh 调度中心可以基于质量、成本等因素制定灵活的调度策略。相比于运营商直通的链路,腾讯边缘计算采用的加速技术可以将平均延迟降低12%(30ms降低到26.43ms),提升了用户体验。 2、多路协同聚合技术:为进一步提升游戏网络连接的可靠性,腾讯边缘计算中的互通网关支持在多条可选链路上优选其中N条同时发送相同的数据,位于接收端的互通网关则从多条链路中选择先到达的且正确的数据包执行接收

    3K30编辑于 2022-09-15
  • 来自专栏边缘计算

    在 openEuler 上通过 KubeEdge+iSulad 搭建协同集群

    openEuler 21.09 Edge 集成了协同框架 KubeEdge,具备应用统一管理和发放等基础能力,未来将通过增强智能协同提升 AI 易用性和场景适应性,增强服务协同实现跨服务发现和流量转发 目前提供统一的跨协同框架(KubeEdge+),实现之间的应用管理与部署,跨的通信,以及跨的南向外设管理等基础能力。 AI 协同架构(Sedna):基于开源 sedna 框架,提供基础的协同推理、联邦学习、增量学习等能力, 并实现了基础的模型管理、数据集管理等,使能开发者快速开发 AI 协同特性,以及提升用户 Sedna 架构图 Sedna 基于 KubeEdge 提供的协同能力,实现 AI 的跨协同训练和协同推理能力,支持业界主流的 AI 框架,包括 TensorFlow/Pytorch/PaddlePaddle Sedna 的核心特性如下: 提供协同 AI 基础框架:提供基础的协同数据集管理、模型管理,方便开发者快速开发协同 AI 应用 提供协同训练和推理框架:- 联合推理: 针对边缘资源需求大

    2.7K20发布于 2021-11-16
  • 来自专栏云+活动推荐

    2023协同大会在京召开,重磅发布多项成果

    2023年6月30日,由中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)、中国通信标准化协会主办,计算标准和开源推进委员会承办的“2023协同大会”在北京歌华开元酒店召开。 未来,要重点围绕协同与工业互联网的融合创新,加快关键技术产品研发,促进新场景新模式应用,进一步赋能传统产业转型发展。 图片代晓慧在致辞中,对进一步推动我国协同产业发展与实践落地,提出三点建议:一是贯彻落实国家重点政策;二是持续推动技术产业融合;三是加快完善协同标准体系。 《协同,算网大脑助力智算天下》;联通数字科技有限公司计算事业部-IaaS产品技术部部门负责人陈晓明带来了《联通分布式算力实践》的主题演讲;最后,中国信息通信研究院计算与大数据研究所政企数字化转型部主任徐恩庆发表 “智物联,筑算新”,在业界专家及行业同仁的共同支持和见证下,2023协同大会为大家带来一场端建设和成果的盛宴。

    41310编辑于 2023-07-05
  • 来自专栏CNCF

    OpenYurt 深度解读:如何构建 Kubernetes 原生高效协同网络?

    作者 | 郑超 导读:OpenYurt 是阿里巴巴开源的协同一体化架构,与同类开源方案相比,OpenYurt 拥有可实现边缘计算全场景覆盖的能力。 本文作为 OpenYurt 系列文章的第四篇,我们将着重介绍 OpenYurt 的另一个核心能力——通信,以及相关组件 Yurttunnel。 ? 因此,为了支持通过云端节点对边缘端应用进行运维操作,我们必须在之间建立反向运维通道。 ? 反向通道 Yurttunnel 是 OpenYurt 近期开源的一个重要组件,用来解决通信问题。 读者可能会好奇,既然 OpenYurt 是基于 ACK@Edge 开源的,而在生产环境中, ACK@Edge 的运维通道使用的是自研组件 tunnellib,那为什么在开源版本里我们要选用一个新的组件呢 总结与展望 Yurttunnel 作为 OpenYurt 近期开源的重要组件,打通了 OpenYurt 集群的通道,为边缘集群上的容器运维提供了一个统一的入口。

    1.7K10发布于 2020-11-17
  • 来自专栏EMQ 物联网

    协同架构助力智能工厂视觉 AI 缺陷检测应用构建

    新趋势:基于「-」架构的 AI 算法模型「-」的架构成为视觉 AI 缺陷检测架构的新趋势。 ,进行前端的数据采集、预处理以及简单的推理工作,也在「」的管控下,对生产线产品进行实时缺陷检测。 图片EMQ 视觉 AI 缺陷检测解决方案针对工业领域视觉 AI 缺陷检测场景现状,EMQ 通过原生技术以及协同架构提供了完整解决方案,实现对视觉 AI 缺陷检测图像流及海量工业设备数据在「产线-工厂 通过 EMQ 的这套方案可以构建完整、自循环的一体 AI 模型训练流程:边缘端的图像流实时汇聚、持久化到云端,云端 AI 及时进行模型训练并周期性优化算法模型发布到边缘端,同时实时汇聚、持久化新模型推理结果 协同管理提升企业 IT 水平EMQ 的协同框架将 Neuron、eKuiper 等众多边缘软件进行远程统一管理,无论之间的网络是直连模式还是穿透模式,都可以方便地进实现参数配置、日志查看、实时监控等远程管理

    1.4K50编辑于 2022-09-13
  • 来自专栏腾讯云开发者社区推荐

    智物联,筑算新——中国信通院第三届协同大会即将启幕

    、产业链名录计划、评估评测等最新成果,启动生态创新赋能计划,全面推动我国协同应用建设走深向实。 协同一方面驱动数据处理向端扩散,推动算力泛在协同发展,另一方面与数据、AI等技术融合创新,构建政企新型IT基础设施操作系统。 在此背景下,中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)联合中国通信标准化协会将于6月30日在北京举办第三届“协同大会”。 本届大会以“智物联,筑算新”为主题,聚焦分布式(算力)、边缘计算、AIoT平台等端领域前沿焦点,搭建政产学研用交流对接平台,深化产业协同开放合作,推动产业创新发展。 、评估评测等最新成果,启动生态创新赋能计划,全面推动我国协同应用建设走深向实。

    46381编辑于 2023-05-17
  • 来自专栏C博文

    网络隔离下,如何用KubeSphere EdgeWize 3.1实现数据无缝协同

    一、协同的世纪难题:网络隔离下的数据 1.1 边缘计算崛起与协同的必然性 边缘计算的迅猛发展正在彻底改变传统计算范式。 根据Gartner最新预测,到2025年,超过75%的企业数据将在传统数据中心或之外创建和处理。 认证 适应性 -40℃~85℃宽温运行 抗电磁干扰 硬件加密模块支持 自治性 断网72小时持续运行 本地应急处理 本地交易清算 二、KubeSphere EdgeWize 3.1 架构革命:突破隔离的神经中枢 =0.2, γ=0.1, δ=0.1 计算任务:α=0.3, β=0.4, γ=0.1, δ=0.2 传输任务:α=0.1, β=0.1, γ=0.7, δ=0.1 四、实战:从零构建隔离环境下的数据协同流水线 output: type: tunnel config: tunnel: factory-tunnel qos: high-priority 4.3 复杂协同场景实现

    25610编辑于 2025-07-19
  • 来自专栏CloudBest

    数据洪流从云端向边缘,如何把握协同新方向?

    其主要原因是传统计算模型不能有效满足万物互联应用的需求:一方面,传统计算存在宽带负荷和计算资源浪费、隐私容易暴露、速度延迟、能耗较大等不足;另一方面,边缘计算具有弹性管理、协同执行、环境异构及实时处理等特点 边缘计算或将超越计算规模,成为下一个数百亿以上的蓝海市场。 扩大边缘能力,一体赋能场景 长远来看,边缘计算投资大、研发技术起点高。未来,如何进一步拓展边缘计算应用,落地场景打通能力,还需要持续探索。 业内人士认为,边缘计算必将成为互联网的下一个爆发点,且随着一体的概念会不断被强化,会发挥越来越重要的作用。在未来的协同中,以数据源为重心所开展的研究和应用工作,是边缘计算下一轮发展的重点。 如此一来,无论是边缘端还是计算中心,相互间合作程度层层加深,都能通过一条纽带串联起来,形成完整闭环。这一闭环将通过不断拓展应用丰富度,真正落实协同,赋能应用场景。

    1.2K30编辑于 2022-02-10
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