微课3-1 云与边缘计算

微课3-1云与边缘计算摩尔定律在过去的几十年中书写了奇迹，奇迹背后是越来越廉价、越来越高效的计算能力。有了强大的计算能力，人类可以处理更为庞大的数据，而这又带来对存储的需求。再之后，就需要依托并行计算，更大限度地挖掘IT基础设施的潜力。于是，网络也蓬勃发展起来。由于硬件已经变得前所未有的复杂，专门管理硬件资源、为上层应用提供运行环境的系统软件也顺应历史潮流，迅速发展壮大。为了对大规模数据进行有效的计算，必须最大限度地利用计算和网络资源。计算虚拟化和网络虚拟化要对分布式、异构的计算、存储、网络资源进行有效的管理。微课3-1云与边缘计算云是网络、互联网的一种比喻说法。人们用云来表示电信网，也用来表示对互联网和底层基础设施的抽象，而用户不需要了解“云”中基础设施的细节。云计算描述了一种基于互联网的IT服务增加、使用和交付模式，通常通过互联网来提供动态易扩展的虚拟化资源（包括网络、服务器、存储、应用软件和服务等），它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。维基百科（Wiki）的定义是：云计算是一种通过因特网，以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化资源的计算模式。3.1.1云计算定义云计算的关键特点如下。（1）灵活性和可扩展性：根据用户业务弹性需求，快速响应市场变化。（2）成本效益：降低硬件投资和运维成本，用户按需付费。（3）可靠性：提供高可用性服务，冗余设计和故障转移确保持续可用。（4）资源池化：多个物理资源虚拟化成资源池，提高资源利用率。多个用户共享同一组资源，但数据和服务保持隔离。（5）自助服务：用户通过网络界面自行配置和管理资源，无需人工干预。（6）数据备份与恢复：提供数据备份和灾难恢复服务。（7）全球覆盖：云服务提供商在全球范围内部署数据中心，支持全球用户。3.1.1云计算定义从分层体系架构上来看，云计算的“层次”即基础设施、软件开发平台和应用软件等的服务。IaaS（基础设施即服务）：通过因特网从计算机基础设施获得服务。PaaS（平台即服务）：将软件研发平台作为一种服务，以SaaS模式提供给用户。可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。SaaS（软件即服务）：是一种通过因特网提供软件的模式，用户向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，如邮件服务、数据处理服务、财务管理服务。3.1.2服务形式云计算的部署模式按照资源归属、管理边界和使用场景，通常分为公有云、私有云、混合云、社区云四种。（1）公有云。由第三方云服务提供商（如AWS、阿里云、腾讯云）运营，向公众或大型行业组提供服务，资源通过互联网向公众开放。（2）私有云。为单一组织构建的专有云资源计算环境，可部署在本地组织内部数据中心或由第三方机房托管。（3）混合云。结合公有云和私有云的特点，通过加密通道（如VPN、专线），根据业务需求灵活分配资源，实现数据和应用互通。3.1.3部署模式（4）社区云。由特定行业或组织群体共享的云（如医疗联盟、银行间的共享云平台）。（5）多云扩展。混合云强调公有+私有的集成，而多云指多个公有云的并行使用，避免厂商锁定，通过容器实现跨云部署。云部署模式的选择逻辑是：关注数据敏感度，选择私有云/混合云；注重业务弹性需求，选择公有云；重视行业协作，选择社区云；而作为全球化部署，则选择多云架构。例如：某车企将用户驾驶数据存储在私有云，车联网服务运行在公有云，并通过混合云实现实时下载更新。3.1.3部署模式云计算是一组“技术栈”，共同把分散的硬件变成可按需获取的“服务”。关键是把庞大且分散的硬件变成可按需调度、弹性伸缩的“软件定义服务”。（1）大规模分布式系统架构。将数据和计算任务分散到多个节点上并行处理，提高处理效率和可靠性。其作用是把成千上万台服务器、磁盘、网络设备抽象成一台“逻辑超级计算机”。（2）虚拟化与容器化。通过软件将物理抽象成多个虚拟机，把物理机切分成多个隔离的运行环境，提高硬件利用率，并将应用程序及其依赖打包成容器，在不同环境快速部署和运行，实现“一机多用，快速迁移”。3.1.4关键技术（3）软件定义一切（SDx）。其中包括SDN（软件定义网络）、SDS（软件定义存储）、SDI（软件定义基础设施）。（4）弹性调度与资源编排。把CPU/内存/GPU像积木一样拼给不同租户，避免碎片、保证服务质量。（5）分布式存储与数据管理，实现多租户与隔离。实现资源的自动配置、监控和管理，提高运维效率。云计算关键技术=用“分布式系统+虚拟化+软件定义+自动化”把全球数据中心变成可编程、弹性、安全、可观测、可跨域协同“超级计算机”。3.1.4关键技术边缘计算是一种将计算能力部署在网络边缘的计算模型，目的是减少数据传输延迟，提高响应速度。云计算与边缘计算结合，前者提供强大的计算资源和存储能力，而后者则解决了低延迟问题。关键特点如下。（1）边缘数据中心：在接近用户的位置部署，减少数据传输延迟。（2）缓存策略：实施智能缓存策略，减少对中心服务器的依赖。（3）增强安全性：在本地处理敏感数据，减少传输过程的安全风险。（4）高可用性：即使与云端断开连接，边缘设备仍能继续提供服务。（5）个性化服务：可以根据用户的地理位置提供定制化的服务。3.1.5什么是边缘计算边缘计算的主要应用场景如下。（1）实时交互：在元宇宙中提供低延迟实时交互体验，如虚拟会议等。（2）数据处理：在边缘节点处理数据，在云平台高质量渲染。（3）智能感知：利用边缘计算对传感器数据进行初步的处理和分析，实现实时响应。边缘节点然后将结果发送到云平台进行进一步处理。（4）内容缓存：在边缘节点缓存经常访问的内容，提高访问速度。（5）物联网（IoT）：智能家居、工业自动化等。（6）自动驾驶：车辆间的实时通信、决策制定等。3.1.5什么是边缘计算边缘计算与云计算是相辅相成的两个技术，它们各自在处理数据和服务提供方面发挥着重要作用。边缘计算可以解决云计算在处理实时数据和敏感数据时面临的挑战，同时，云计算为边