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分布式雲原生 UCS

連接並管理任何地域、任何基礎(chǔ)設(shè)施上的Kubernetes集群

連接並管理任何地域、任何基礎(chǔ)設(shè)施上的Kubernetes集群

集群類(lèi)型

華為雲集群

UCS(Huawei Cloud)

本地集群

UCS(On-Premises)

多雲集群

UCS(Multi-cloud clusters)

附著集群

UCS(Attached clusters)
簡(jiǎn)介

包括華為雲CCE Standard集群CCE Turbo集群

由UCS提供的運(yùn)行在您的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施之上的Kubernetes集群,支持離線(xiàn)場(chǎng)景

由UCS提供的運(yùn)行在第三方雲服務(wù)供應(yīng)商(如AWS)基礎(chǔ)設(shè)施之上的Kubernetes集群

滿(mǎn)足CNCF標(biāo)準(zhǔn)的第三方Kubernetes集群,如亞馬遜雲EKS、谷歌雲GKE、OpenShift等三方集群

部署形態(tài)

集群資源由華為雲全託管,簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)上雲流程

由華為雲提供,支持本地化部署,可實(shí)現(xiàn)華為雲與您的數(shù)據(jù)中心資源相互協(xié)同

由華為雲提供,支持在AWS等第三方服務(wù)供應(yīng)商的基礎(chǔ)設(shè)施上自動(dòng)化構(gòu)建

部署在第三方雲廠(chǎng)商或本地自建的Kubernetes集群

適用場(chǎng)景

已有業(yè)務(wù)部署在華為雲集群或者有業(yè)務(wù)遷移上雲的規(guī)劃(huà);擁有本地自建的Kubernetes集群,希望業(yè)務(wù)在波峰期能快速彈性上雲

擁有自建的數(shù)據(jù)中心(IDC);對(duì)數(shù)據(jù)安全和可靠性存在強(qiáng)訴求的金融、證券等行業(yè);需構(gòu)建靈活彈性的AI基礎(chǔ)設(shè)施,加速AI訓(xùn)練和推理

擁有第三方雲服務(wù)供應(yīng)商基礎(chǔ)設(shè)施資源,希望通過(guò)華為雲UCS做統(tǒng)一的多雲管理入口,將應(yīng)用部署到多個(gè)雲中

已有業(yè)務(wù)部署在其他雲廠(chǎng)商或者自建的Kubernetes集群中,期望通過(guò)多雲平臺(tái),對(duì)業(yè)務(wù)混合部署提升應(yīng)用的可靠性

華為雲集群

UCS(Huawei Cloud)
簡(jiǎn)介

包括華為雲CCE Standard集群CCE Turbo集群

部署形態(tài)

集群資源由華為雲全託管,簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)上雲流程

適用場(chǎng)景

已有業(yè)務(wù)部署在華為雲集群或者有業(yè)務(wù)遷移上雲的規(guī)劃(huà);擁有本地自建的Kubernetes集群,希望業(yè)務(wù)在波峰期能快速彈性上雲

本地集群

UCS(On-Premises)
簡(jiǎn)介

由UCS提供的運(yùn)行在您的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施之上的Kubernetes集群,支持離線(xiàn)場(chǎng)景

部署形態(tài)

由華為雲提供,支持本地化部署,可實(shí)現(xiàn)華為雲與您的數(shù)據(jù)中心資源相互協(xié)同

適用場(chǎng)景

擁有自建的數(shù)據(jù)中心(IDC);對(duì)數(shù)據(jù)安全和可靠性存在強(qiáng)訴求的金融、證券等行業(yè);需構(gòu)建靈活彈性的AI基礎(chǔ)設(shè)施,加速AI訓(xùn)練和推理

多雲集群

UCS(Multi-cloud clusters)
簡(jiǎn)介

由UCS提供的運(yùn)行在第三方雲服務(wù)供應(yīng)商(如AWS)基礎(chǔ)設(shè)施之上的Kubernetes集群

部署形態(tài)

由華為雲提供,支持在AWS等第三方服務(wù)供應(yīng)商的基礎(chǔ)設(shè)施上自動(dòng)化構(gòu)建

適用場(chǎng)景

擁有第三方雲服務(wù)供應(yīng)商基礎(chǔ)設(shè)施資源,希望通過(guò)華為雲UCS做統(tǒng)一的多雲管理入口,將應(yīng)用部署到多個(gè)雲中

附著集群

UCS(Attached clusters)
簡(jiǎn)介

滿(mǎn)足CNCF標(biāo)準(zhǔn)的第三方Kubernetes集群,如亞馬遜雲EKS、谷歌雲GKE、OpenShift等三方集群

部署形態(tài)

部署在第三方雲廠(chǎng)商或本地自建的Kubernetes集群

適用場(chǎng)景

已有業(yè)務(wù)部署在其他雲廠(chǎng)商或者自建的Kubernetes集群中,期望通過(guò)多雲平臺(tái),對(duì)業(yè)務(wù)混合部署提升應(yīng)用的可靠性

為什麼選擇華為雲UCS服務(wù)

提升管理效率,跨雲、跨地域集群統(tǒng)一管理

提升管理效率,跨雲、跨地域集群統(tǒng)一管理

  • 統(tǒng)一集群接入:支持公網(wǎng)/VPN/專(zhuān)線(xiàn)多種接入方式

  • 統(tǒng)一資源視圖:多集群統(tǒng)一視圖,提供全局集群資源和應(yīng)用分布大屏

  • 統(tǒng)一權(quán)限管理:提供一致性權(quán)限管理所有集群,支持企業(yè)級(jí)的用戶(hù)權(quán)限管理

華為雲與本地IDC協(xié)同,實(shí)現(xiàn)彈性上雲

華為雲與本地IDC協(xié)同,實(shí)現(xiàn)彈性上雲

  • 構(gòu)築本地集群極速彈性上雲,流量高峰,業(yè)務(wù)雲上秒級(jí)擴容

  • 結(jié)合Volcano以及HCE OS 2.0能力,構(gòu)建本地集群在線(xiàn)、離線(xiàn)混部能力,資源利用率提升40%

雲原生應(yīng)用全景觀(guān)測(cè),大幅提升運(yùn)維效率

雲原生應(yīng)用全景觀(guān)測(cè),大幅提升運(yùn)維效率

  • 全景可觀(guān)測(cè),全域集群運(yùn)維統(tǒng)一視圖

  • 全域集群智能巡檢,自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)集群健康守護(hù)

  • 提供運(yùn)維系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)接口,通過(guò)REST API、Exporter等方式快速對(duì)接到第三方監(jiān)控日誌運(yùn)維系統(tǒng)

多集群管理基石——Karmada

多集群管理基石——Karmada

  • 跨集群調(diào)度策略:支持ClusterName、Label、Taints和Tolerations、集群拓撲等多種調(diào)度策略

  • 跨集群故障遷移:集群發(fā)生故障後,將故障集群實(shí)例進(jìn)行自動(dòng)調(diào)度到健康集群

  • 跨集群彈性伸縮:應(yīng)用可根據(jù)不同集群權(quán)重進(jìn)行實(shí)例分配

  • 跨集群流量分發(fā):可以根據(jù)權(quán)重、優(yōu)先級(jí)、自動(dòng)均衡等多種配置實(shí)現(xiàn)

容器與虛擬機(jī)統(tǒng)一管理,加速應(yīng)用現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型

容器與虛擬機(jī)統(tǒng)一管理,加速應(yīng)用現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型

  • 支持Kubernetes API管理虛擬機(jī)的生命周期,虛擬機(jī)應(yīng)用高效管理

  • 虛擬機(jī)應(yīng)用和容器應(yīng)用在同一集群協(xié)同工作,傳統(tǒng)架構(gòu)向雲原生架構(gòu)平滑演進(jìn)

雲原生AI容器,提升AI作業(yè)運(yùn)行效率

雲原生AI容器,提升AI作業(yè)運(yùn)行效率

  • GPU虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)GPU的隔離,AI推理場(chǎng)景下資源利用率提升

  • Volcano調(diào)度器支持AI資源拓撲感知調(diào)度優(yōu)化,AI訓(xùn)練效率提升

豐富的應(yīng)用場(chǎng)景,快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)部署

全域管理
方案概述

為集團(tuán)型企業(yè)打造全域一朵雲,實(shí)現(xiàn)跨雲跨地域Kubernetes集群的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一運(yùn)維、統(tǒng)一配置和統(tǒng)一生態(tài),建設(shè)簡(jiǎn)約高效的雲原生數(shù)位化平臺(tái)。

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
管理效率低

集團(tuán)型企業(yè)在各地設(shè)立分支機(jī)構(gòu),基礎(chǔ)設(shè)施複雜,導(dǎo)致管理效率低下和人力成本增加

故障響應(yīng)慢

缺乏全局統(tǒng)一的洞察分析工具,故障感知能力弱,故障響應(yīng)周期長(zhǎng)

缺少輕量化雲化方案

無(wú)法充分利用現(xiàn)有的硬體和虛擬化環(huán)境,保護(hù)已有的投資

方案價(jià)值
1.對(duì)集團(tuán)分支機(jī)構(gòu)統(tǒng)一管理,有效提升管理效率
2.全棧雲原生加持,業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)測(cè)試更加敏捷、交付運(yùn)維更加便利、彈性伸縮更加迅速
3.輕量化部署本地集群服務(wù),只需三臺(tái)物理機(jī)或虛擬機(jī)即可構(gòu)建雲原生容器平臺(tái)
AI計(jì)算
方案概述

基於UCS雲服務(wù),打造了靈活彈性的AI容器基礎(chǔ)設(shè)施,通過(guò)HCE OS調(diào)優(yōu)、volcano調(diào)度器和GPU虛擬化,為客戶(hù)提供高效可擴展的計(jì)算平臺(tái),優(yōu)化AI模型訓(xùn)練和推理,助力企業(yè)快速部署AI大模型,加速智能應(yīng)用創(chuàng)新。

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
GPU資源利用率低

AI訓(xùn)練和推理場(chǎng)景,往往不能將GPU資源充分利用,無(wú)法做到GPU資源精細(xì)管理,導(dǎo)致算力資源嚴(yán)重浪費(fèi)

訓(xùn)練調(diào)度難,容易出現(xiàn)死鎖

計(jì)算密集型模型通常採用分布式訓(xùn)練,但訓(xùn)練過(guò)程易出現(xiàn)忙等和死鎖問(wèn)題,需要優(yōu)化調(diào)度來(lái)提升效率

方案價(jià)值
1.華為自研的GPU虛擬化技術(shù),實(shí)現(xiàn)算力和顯存強(qiáng)隔離,使得GPU資源利用率提升20%
2.通過(guò)volcano調(diào)度器提供的Gang Scheduling、IO aware scheduling等調(diào)度算法,解決了分布式訓(xùn)練的忙等、死鎖和IO通信密集等問(wèn)題
現(xiàn)代化應(yīng)用交付
方案概述

華為雲 CodeArts 提供可視化、可定製的持續(xù)交付流水線(xiàn)服務(wù),結(jié)合 GitOps的發(fā)布回滾和版本迭代控制,將交付周期從一周縮短至一天,顯著加速了多雲環(huán)境下的應(yīng)用交付與運(yùn)維。

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
多集群場(chǎng)景應(yīng)用交付複雜

在多集群場(chǎng)景下,應(yīng)用程式需在公有雲、本地或邊緣等配置各異的環(huán)境中部署,導(dǎo)致交付和管理變得更加複雜且具有挑戰性

多集群場(chǎng)景應(yīng)用運(yùn)維複雜

多集群環(huán)境下,由於缺乏統(tǒng)一管理和監(jiān)控,運(yùn)維難度加大,風(fēng)險(xiǎn)難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和控制

方案價(jià)值
1.生態(tài)開(kāi)放,配合華為雲CodeArts實(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用的流水線(xiàn)解決方案
2.基於GitOps,提供可審計(jì)、可持續(xù)的部署能力
3.多集群業(yè)務(wù)全景可觀(guān)測(cè),風(fēng)險(xiǎn)提前感知
多活容災
方案概述

為構(gòu)建高可用的雲應(yīng)用系統(tǒng),我們採用多活容災方案,通過(guò)在多個(gè)雲平臺(tái)同時(shí)運(yùn)行應(yīng)用來(lái)提高可靠性。該架構(gòu)包括跨雲負(fù)載均衡、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步和自動(dòng)故障切換(huàn),確保系統(tǒng)在任何單點(diǎn)故障時(shí)仍能持續(xù)運(yùn)行,從而顯著提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和容錯能力。

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
單點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)

如果應(yīng)用僅在單一數(shù)據(jù)中心或者雲平臺(tái)上運(yùn)行,一旦發(fā)生故障,整個(gè)系統(tǒng)可能會(huì)中斷,導(dǎo)致業(yè)務(wù)停擺和客戶(hù)體驗(yàn)受損

災難恢復時(shí)間長(zhǎng)

在單一環(huán)境中發(fā)生災難時(shí),恢復時(shí)間可能較長(zhǎng)

資源利用不均衡

由於業(yè)務(wù)流量波動(dòng)和配置不當(dāng),導(dǎo)致部分節(jié)點(diǎn)資源消耗過(guò)高而其他節(jié)點(diǎn)閒置的現(xiàn)象

方案價(jià)值
1.提高業(yè)務(wù)系統(tǒng)的高可用性,減少單點(diǎn)故障導(dǎo)致的服務(wù)中斷
2.通過(guò)跨雲負(fù)載均衡和數(shù)據(jù)同步,能夠更好地分配資源和優(yōu)化性能
3.使用多個(gè)雲服務(wù)提供商或數(shù)據(jù)中心可降低對(duì)單一供應(yīng)商的依賴
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