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云原生技术在数字孪生城市中的应用分析

2020-03-31 03:01:07

(文章来源:云原生)

数字孪生城市理念自提出以来,在国内政产学研用各界引起广泛关注,掀起研究和建设热潮。已成为新型智慧城市建设的热点,受到政府和产业界的高度关注和认同。当前,各地对数字孪生城市规划和建设的需求非常强烈,数字孪生城市已成为各地政府推进智慧城市建设的主流模式选择,产业界也将其视为技术创新的风向标、发展的新机遇,数字孪生应用已在部分领域率先展开。

与传统智慧城市相比,数字孪生城市技术要素更复杂,不仅覆盖新型测绘、地理信息、语义建模、模拟仿真、智能控制、深度学习、协同计算、虚拟现实等多技术门类,而且对物联网、人工智能、边缘计算等技术赋予新的要求,多技术集成创新需求更加旺盛。

借助云原生技术,可以实现云-边-端一体化的应用分发,解决在海量边、端设备上统一完成大规模应用交付、运维、管控的诉求。

随着互联网智能终端设备数量的急剧增加,以及 5G 和物联网时代的到来,传统云计算中心集中存储、计算的模式已经无法满足终端设备对于时效、容量、算力的需求。将云计算的能力下沉到边缘侧、设备侧,并通过中心进行统一交付、运维、管控,将是云计算的重要发展趋势。

边缘计算按功能角色主要分为三个部分:云--传统云计算的中心节点,有丰富的云计算产品形态和资源,是边缘计算的管控端,负责全网算力和数据的统一管理、调度、存储

云原生技术在数字孪生城市中的应用分析

边--又称基础设施边缘(Infrastructure Edge),属于云计算的边缘节点,靠近设备和数据源,拥有充足的算力和存储容量。例如传统云计算的 CDN 节点,物联网场景中的设备控制中心。端--又称设备边缘(Device Edge),主要指终端设备,如手机、汽车、智能家电、工厂设备、传感器等,是边缘计算的『最后一公里』。

边缘计算目前面临的主要挑战有:云边端协同:统一的交付、运维、管控标准。安全:边缘服务和边缘数据的安全风险控制难度较高。网络:边缘网络的可靠性和带宽限制。异构资源:对不同硬件架构、硬件规格、通信协议的支持。

云原生技术的核心价值之一是通过统一的标准实现在任何基础设施上提供和云上一致的功能和体验。借助云原生技术,可以实现云-边-端一体化的应用分发,解决在海量边、端设备上统一完成大规模应用交付、运维、管控的诉求。安全方面,云原生技术可以提供容器等更加安全的工作负载运行环境,以及流量控制、网络策略等能力,能够有效提升边缘服务和边缘数据的安全性;边缘网络环境方面,基于云原生技术的边缘容器能力,能保证弱网、断网的自治性,提供有效的自恢复能力,同时对复杂的网络接入环境有良好的兼容性;异构资源兼容性方面,云原生技术的适用性逐步提升,在物联网领域,云原生技术已经能够很好的支持多种 CPU 架构(x86-64/arm/arm64)和通信协议,并实现较低的资源占用。

云边协同打造分布式云,是物联应用落地的催化剂物联网技术的快速发展和云服务的推动使得边缘计算备受产业关注,在各个应用场景中,虽然边缘计算发展如火如荼,但只有云计算与边缘计算通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配,从而最大化体现云计算与边缘计算的应用价值,云边协同已成为主流模式。在智能终端、5G 网络、云计算、边缘计算等新技术的应用越来越广泛的时代,云+边+协同的分布式云方便了最终物联应用的管理和部署,作为物联网场景中各种技术的纽带,将成为实现物联网时代的最后拼图。

亚马逊、微软、阿里、华为等 ICT 服务商利用云计算市场先发优势,将云计算能力向边缘侧拓展。如亚马逊推出 AWS IoTGreengrass,可将 AWS 无缝扩展至边缘设备;微软推出 Azure IoTEdge,将 AI 和分析工作负荷迁移到网络边缘;阿里推出物联网边缘计算平台,用户可以将阿里云的边缘计算能力部署在各类计算节点或智能设备中,打造云边端一体化的协同计算体系;华为推出智能边缘平台,支持用户海量边缘节点接入和边缘应用全生命周期管理,提供完整的云边协同一体化的计算解决方案。

根据中国信通院发布数字孪生城市白皮书中,我们可以看到阿里、百度智慧城市大脑则以阿里云和百度云为基础,综合集成了城市大数据资源体系、大数据分析平台、上层大数据应用开发环境和交通、安防等特定领域信息模型,构建了有别于传统智慧城市不同的基于云原生技术落地方案。
? ? ?(责任编辑:fqj)