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2018/4/18 15:27

云边端协同发展 赛特斯柔性边缘网络及计算使能行业数字化

C114中国通信网  

2018年4月17-18日,“2018年中国SDN/NFV大会”在北京成功召开,超过1500名的代表出席此次盛会。大会由工业和信息化部指导,SDN/NFV产业联盟主办。大会以“云网融合、智领未来” 为主题,聚焦当前SDN、NFV关键技术和产业发展的最新态势,并通过不同的主题环节,探讨传统网络如何演进等问题,分享国际标准/开源组织、运营商、设备制造商和互联网公司在该领域的最新进展。会上,赛特斯柔性边缘计算研发部系统工程副总监毛健重点分享了赛特斯对柔性边缘网络及计算方面最新的创新成果及实践,再次让业界感受到了赛特斯在柔性网络领域的实力与担当。

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会上,工业和信息化部信息通信发展司巡视员陈家春表示,SDN和NFV所倡导的网络开放化、智能化、软件化的发展理念符合全球信息基础设施发展趋势,代表了网络技术产业创新的核心方向。加快SDN/NFV等新一代网络技术的创新发展为我国信息技术自主创新、网络产业升级超越、网络空间格局重构提供了难得的新机遇,是网络强国建设的重要内容和抓手。

IDC预测,到2020年将有超过500亿的终端与设备联网,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,边缘计算所面对的市场规模非常巨大。面对如此大规模的市场,边缘计算一跃成为此次会议的热门话题。

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赛特斯柔性边缘计算研发部系统工程副总监 毛健

中国联通网络技术研究院首席专家唐雄燕表示,通信云是网络云化的基础设施,中国联通已进行网络节点DC化,重构以DC为基础的云化网络基础设施,三层解耦,构建统一云资源池及其管理体系,实现多业务共平台,统一架构、技术和软件体系,本地/边缘DC根据业务需求逐步建设。中国联通同步也在积极开展Edge-Cloud试点,已在智慧校园、智能场馆、企业园区、车联网V2X、工业互联网等领域进行了布局。

毛健表示,针对海量数据与终端联接需求,需要建立一个充满计算和通信能力的环境,同时使这样的环境与人逐渐地融合在一起。对整个支撑系统而言,要具备更快的传输和响应速度,充分运用云边协同模式大幅提升产能比,让边缘更加智能,数据更加安全。

赛特斯从云脑到边缘的大智慧

据毛健介绍,赛特斯自主研发的柔性边缘网络及计算技术如同互联网“云脑”的神经末梢,在靠近物或数据源头的网络边缘侧,通过虚拟化网络、边缘云计算、大数据、人工智能和融合业务编排,就近提供边缘智能的连接与计算服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

赛特斯边缘计算产品主要包括了边缘网关、边缘云和边缘网络三个方面,生态系统主要体现在企业应用集成、工业应用、第三方应用和应用开发框架。通过打造一套端到端的边缘计算解决方案,提供边缘云基础平台FlexEStack,实现边缘计算IASS层搭建;提供FlexEGW智能网关,以微服务架构提供边缘计算核心服务,设备服务和支持及输出服务;提供边缘计算管理平台FlexECO,实现设备管理,数据管理,边缘计算业务编排,物联网中间件等功能,结合赛斯特的SDN、NFV产品,实现软件定义的智能网关,快速实现不同行业的边缘计算应用。

加速行业应用智慧进程

技术生命力是为生产和生活服务,而行业应用场景才是终极战场。由于具有高速率、低时延、多连接、定制化、易部署的特点,边缘网络与边缘计算逐渐应用在虚拟现实、高清视频、车联网、智能家居、智慧工业、云计算等领域。赛特斯已经在很多行业加速推进边缘计算的创新应用。

在工业互联网方面,毛健表示,智能时代的制造业将需要通过OICT的融合来实现数据的采集、传输、存储、分析,以实现最终对生产过程的品质、能耗、维护等的优化,提高整体的效率。

在地产行业,赛特斯柔性边缘计算平台助力地产商提供BaaS服务。通过为地产上搭建边缘云,充分发挥地产商热点商圈地块资源,提高利润增长点,帮助IDC增加新引力,实现双赢新模式。同时,对运营商而言,帮助他们解决低价流穿越核心网 、核心网建设成本高、用户体验无法保障的难题。

在助力移动警务方面,赛特斯柔性边缘计算平台解决了以下几个难题:便携执法仪的执法数据格式转换;移动警务执法记录仪的视频缓存,利用网络的潮汐效应,实现空闲上传;高速恶劣天气限速动态调整边缘计算问题。

此外,赛特斯还针对幼儿园的视频监控提供边缘分流方案,在智能网关中提供视频分析、转码,转发及存储能力,在边缘云或云端进行云转发,实现视频灵活的存储和调阅查询服务,不仅能够实现主管对各幼儿园的监管,还能实现家长及其他机构的实时访问。

在智慧交通方面,赛特斯通过在智能网关中进行边缘计算,自主判断路口拥堵状况,自主化,智能化的实时调整信号灯配时。拥堵判断采用红绿灯加装摄像头进行视频检测,利用深度学习算法对路口车辆的行驶行为进行分析,通过排队长度、车速、占道进行动态配时。

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