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2021 Kubernetes on AI & Edge Day圓滿舉行 共探邊緣云融合

西西 ? 來源:電子發(fā)燒友網 ? 作者:廠商供稿 ? 2021-12-16 09:43 ? 次閱讀
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2021年12月11日-12日,由Linux基金會、LF AI &DATA、LF Edge、CNCF、LFN等開源社區(qū)聯合舉辦,開源科技OSTech和西麗湖人才服務中心協(xié)辦的Kubernetes on AI & Edge Day在深圳召開。會中,大咖云集、干貨滿滿。對目前云原生、AI、邊緣計算、開放網絡以及開源社區(qū)的現狀及未來進行了深度剖析解讀,為現場以及線上收看直播的觀眾奉獻了十數場精彩紛呈的主題分享。

LF AI & DATA基金會主席堵俊平先生致辭

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LF AI &DATA基金會在過去三年中,共有383個組織參與了代碼提交,見證了開源社區(qū)的壯大與成長。同時也在面臨很多挑戰(zhàn),例如算力、人才、建立信任、數據隱私等等。需要大家攜手并進,為開源社區(qū)的發(fā)展一起努力。

CNCF亞太區(qū)首席戰(zhàn)略官陳澤輝致辭

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疫情的出現讓更多的開源社區(qū),正在以一種新使命感向前推進。越來越多的社區(qū)在獲得持續(xù)性增長,交付質量和速度也有著明顯提升。并分享多個成功案例。再次驗證了那句經典老話“開源不是零和游戲,你在幫助別人的同時也在幫助自己”。

尖峰對話

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LF AI &DATA基金會主席堵俊平先生、CNCF亞太區(qū)首席戰(zhàn)略官陳澤輝

兩位共同探討在數字時代云原生與AI開源社區(qū)的角色和未來。他們認為在當下,各開源社區(qū)應進一步加強協(xié)作、深度融合、互相賦能,讓開源社區(qū)更加強大。最后,兩位大咖還就云原生、AI兩者之間的關系展開討論。他們認為,兩者一個偏底層創(chuàng)新,另一個則偏應用層,并不是分割、對立,而應該互補。

華為黃之鵬:MindSpore Community Operation

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華為昇騰開源生態(tài)總監(jiān)黃之鵬

目前MindSpore正在逐漸成為面向全球的中國第一熱度人工智能開源社區(qū)。他堅信,想要一個社區(qū)能健康成長,必須能讓每個用戶擁有足夠的幸福感。這又體現在技術、文化等多個方面。同時,通過多渠道推廣分享、公正的管理等扽,才能讓開源社區(qū)快速健康的發(fā)展。精彩的內容也得到了眾多行業(yè)大咖與開源社區(qū)同學的一致贊同。

OPPO:ChubaoFS云原生存儲平臺落地經驗

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OPPO分布式存儲架構師常亮

作為首個國產開源存儲系統(tǒng),ChubaoFS已經在眾多大型企業(yè)的業(yè)務場景中得以應用。借助開源,也讓ChubaoFS擁有更強的包容和開放性??蛇M一步提升元數據性能,降低運維成本。

K8s超大規(guī)模機器學習平臺實踐和基于ONNX Runtime訓練加速

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lead of AI product in Azure Office of CTO Asia Henry Zeng

As AI and ML demands and application keep booming, the requirements for AI platform is growing to facilitate AI practitioners to experiment with state-of-art ideas, build and deploy production ready models to create business values. A highly stable, scalable, resilient and user friendly AI platform will accelerate the research and landing of AI. Furthermore, with the advancement of large foundation model, training performance becomes critical for both time to value and carbon emission.

In this presentation, we will share the experience and best practices on how we develop and operate a super large scale and highly reliable GPU and CPU AI platform based on Kubernetes, including,

1.Stability of super scale Kubernetes clusters on nodes, service and applications

2.Scheduler for different AI workloads to balance utilization and fairness

3.Best practice to run large scale distributed AI workload

4.Accelerate large foundation model training with ONNX runtime

騰訊:全場景在離線混部系統(tǒng)Caelus項目

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騰訊高級工程師陳東東

主流的容器編排在實際應用中會遇到諸多挑戰(zhàn),例如資源分配不高效、調度不夠合理等等。在離線混部系統(tǒng),可以在線作業(yè)運行過程中填充離線作業(yè),來提高資源利用率。但也存在很多難題,系統(tǒng)龐大、組件眾多,需要多團隊配合等等。借助Caelus方案,可以有效提升資源利用率,強化共享能力,滿足更豐富的應用需求。

國開啟科:當量子計算遇上人工智能

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國開啟科量子技術(北京)有限公司首席算法工程師 陳健明

量子計算擁有原生的隨機數生成、更快的模型訓練、減少優(yōu)化過程時間復雜度、處理更復雜網絡的優(yōu)點。他認為,嘈雜中興量子機器將成為未來若干年內原生量子硬件的主流。而如何在現有經典硬件上提高量子模擬器的可擴展性及效率,也將成為量子計算產業(yè)化的主要課題。

華為:基于Volcano的離在線業(yè)務混部技術探索

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華為昇騰開源生態(tài)總監(jiān)黃之鵬

在目前單集群規(guī)模大、資源冗余大、需求波動大、利用率低的情境下。云原生基礎設施已成為混部主流方案。借助Volcano混部技術,可以實現統(tǒng)一調度、資源隔離,統(tǒng)一用戶體驗。最后對混部技術未來做簡單展望。

KubeCon論道:AI + 云原生的機遇與挑戰(zhàn)

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LF AI & DATA基金會主席 堵俊平、CNCF亞太區(qū)首席戰(zhàn)略官 陳澤輝、華為昇騰開源生態(tài)總監(jiān) 黃之鵬 Linux Foundation 亞太區(qū)總監(jiān) 楊軒

各位嘉賓就如何強化各協(xié)會之間的合作關系、開源社區(qū)運營中的趣事及云原生與AI之間的關系作精彩分享。例如:各協(xié)會應如何加強合作,怎樣加強生態(tài)聯系等等。獨到的觀點贏得與會觀眾熱烈的掌聲。

DAY2

主持人開場

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新華三網絡產品線開源聯絡官 馬樂

今天的活動是CNCF、LF Networking、LF Edge三個社區(qū)的融合,也是來自基金會、運營商、廠商等行業(yè)專家們分享觀點的舞臺,更是我們線上線下參與此次活動的每一位社區(qū)伙伴們暢所欲言的最佳平臺。

協(xié)同共進:CNCF與開放網絡和邊緣計算

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CNCF亞太區(qū)首席戰(zhàn)略官 陳澤輝致辭

數據顯示,2025年,四分之三的企業(yè)級數據在邊緣創(chuàng)建和處理。邊緣計算、云原生為我們提供了更多的容錯率。陳澤輝通過上汽大通的案例,詳細展示了云原生所帶來的效益提升。未來云原生進一步加強與5G融合,勢必帶來更大的收益。

中國移動:從XGVela項目及網絡云云原生研究中獲得的經驗

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中國移動研究院項目經理 趙奇慧

中國移動網絡云主要承載4G/5G等核心網網元,以虛擬機為主要基礎設施形態(tài),網元虛擬化比例超75%,但存在敏捷性不足等問題。中國移動探索使用云原生理念及技術解決此類問題,從網元、云平臺、組織流程三方面同步著手挖掘網絡云云原生演進方法,當前已在UPF微服務化及云原生設計方面積累經驗,并沉淀部分網元通用的管理類Telco PaaS能力開源至XGVela項目。中國移動希望進一步強化產學研多方合作,共同在網絡云中推進云原生技術。

華為:Kubernetes性能優(yōu)化實踐分享

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華為電信云開源軟件專家 梁勝展

通過峰值波動優(yōu)化、 watch 鏈路優(yōu)化、dockershim瓶頸優(yōu)化等等,可以有效解決邊緣場景的多個痛點。他認為,開源社區(qū)是一個很好的技能學習平臺;依托開源軟件,可以迅速補齊產品能力差距。但更重要的是,作為其中一份子,應該主動儲備技能,深入了解;不做拿來主義。

中國電信:ONAP意圖驅動網絡閉環(huán)自治

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中國電信研究院研發(fā)工程師 王棟

隨著電信運營商、有線運營商、云服務提供商以及他們的方案提供商對通用自動化平臺需求的增加,隨愿意圖網絡變得愈發(fā)重要,ONAP項目作為一個為網絡運營商、云服務商和企業(yè)的網絡及邊緣計算提供編排、管理和自動化服務的綜合平臺,可以幫助企業(yè)解決諸多難題。目前,中國電信已在隨愿網絡技術領域實現“學術研究-標準制定-國際開源開發(fā)”完整閉環(huán)研發(fā)鏈。未來將繼續(xù)解決跨云、多云的管理。

中國移動:意圖網絡管理研究

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中國移動研究院軟件架構師 何克光

進一步就意圖網絡展開討論。他認為,意圖網絡的出現將會加速技術創(chuàng)新、提升效率、降低成本,最終實現增加商業(yè)價值的目的。但目前意圖研究依舊處于初步階段,難點主要在于運營商與制造商難以達成一致、對接口、意圖表達模型缺乏共識以及缺乏對意圖信息模型和數據模型的定義。這些都造成了意圖網絡研究的緩慢進展。目前中國移動正在通過增強功能、應用新技術以及豐富用例,強化意圖研究。最終實現2025年建立L4級意圖自智網絡。

ZTE:網絡質量仿真在網絡自動化應用

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ZTE的資深網管軟件工程師 黃卓垚

TMF自治網絡成為目前重要課題,但如何保證系統(tǒng)參與環(huán)節(jié)的正確性,又成為新難題。通過網絡仿真可以解決難題,但無論離散事件模型還是圖神經網絡模型,都有各自缺點。但圖神經網絡依舊就有更強操作性,中興AI技術團隊也解決了各類難題,為意圖驅動的網絡自動化貢獻了自己的力量。

KubeCon論道:邊緣計算產業(yè)對話

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CNCF亞太區(qū)首席戰(zhàn)略官 陳澤輝、華為首席開源聯絡官 任旭東、Linux Foundation 亞太區(qū)總監(jiān) 楊軒

三位就自身從事邊緣+云原生領域的經驗,展開對目前所面臨的挑戰(zhàn)與機遇展開討論。就社區(qū)如何幫助開發(fā)者把握住這個萬億產業(yè)新機遇和如何幫助他們應對挑戰(zhàn)、兩個開源社區(qū)如何開展合作,兩者整合能激發(fā)怎樣火花作精彩分享。

PPIO:5G時代的邊緣智能與云邊協(xié)同

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PPIO邊緣云首席科學家、天津大學計算機科學與技術學院教授、博士生導師 王曉飛

在5G時代,目前AI技術面臨包括帶寬限制、存儲受限、AI算力受限、時延等眾多挑戰(zhàn),邊緣智能開始提上議程,成為解決問題的關鍵。PPIO邊緣云可實現廣覆蓋、成本低等目標。目前已服務了包括傳統(tǒng)云廠商、創(chuàng)業(yè)公司等多類別客戶。但目前,復雜性、動態(tài)性、實踐性,都是邊云協(xié)同的困難,機遇與挑戰(zhàn)并存。

EdgeGallery新版本特性以及與eKuiper深度聯合提供邊緣數據流處理服務

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華為邊緣計算資深技術專家、EdgeGallery TSC主席、DPDK社區(qū)董事 于洋

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EMQ資深軟件工程師 黃濟泳

EdgeGallery不斷迭代,只為讓5G能力在邊緣觸手可及。全新的F版本中,進一步優(yōu)化Edge Native架構、E2E邊緣應用自助訂購以及開發(fā)集成以及模塊增強。讓EdgeGallery更加易用。作為邊緣流式計算引擎,LF Edge eKuiper則可以提供輕量化、高性能、易擴展、豐富的源和目標支持等優(yōu)勢,為我們提供更豐富的應用場景。

中國聯通:5G MEC基礎設施共建共享關鍵技術分析

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中國聯通研究院未來網絡研究中心移動網室主任 黃蓉

在算力從中心云延展到邊緣,同時網絡和算力在邊緣加速融合的當下, 移動通信網絡共建共享已經是趨勢。電信運營商可提供端到端網絡SLA保障,互聯網廠商則擁有深厚的IT技術基礎及強大的云研發(fā)能力。兩者合作才能形成“統(tǒng)一”的邊緣算力資源池,成為連接萬物,賦能業(yè)務的社會化信息基礎設施。目前中國聯通已取得一定成績,但未來如何實現真正去中心化依舊值得探討。

KubeEdge:基于KubeEdge的云原生邊緣計算架構設計與實踐

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KubeEdge社區(qū)核心開發(fā)者 許世威

目前邊緣計算難題眾多,無論是復雜的細分領域還是邊云通信質量低等,始終困擾著邊緣計算的發(fā)展。KubeEdge的開放生態(tài)、支持復雜邊云網絡環(huán)境等核心理念,在很大程度上解決上述難題,目前社區(qū)擁有眾多用戶及合作伙伴。未來將在基礎架構、平臺能力、領域場景三大方面繼續(xù)深化,為邊緣云計算及云原生添磚添瓦。

VMware:EdgeXFoundry與基于Kubernetes的、中立的云邊協(xié)同探索

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VMware中國研發(fā)總監(jiān) 路廣

數據顯示,云邊協(xié)同時代的經濟規(guī)模,有望達到四萬億。云原生平臺如何擴展到邊緣,成為行業(yè)熱議話題。Kubernetes將成為新的基礎設施管理標準。為此,對云邊協(xié)同提出了更多要求,例如云邊協(xié)同的安全性與一致性、對開發(fā)人員的經驗及能力有更高要求、不同云管理程序的性能變化與成本控制等等。最終目標為進一步優(yōu)化安裝與升級過程、強化多云協(xié)作等等。

新華三:5G邊緣計算和云原生融合實踐

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新華三技術有限公司系統(tǒng)架構師 謝瑞濤

H3C 5G邊緣計算系統(tǒng)是以EdgeGallery為基礎,以支持云原生應用和物聯網設備為目標的邊緣應用接入平臺。具備架構兼容性、簡單易用、平滑系統(tǒng)對接、DNS自學習及均衡負載等優(yōu)點??膳c區(qū)塊鏈、AI多領域進行融合對接。

Juniper Network:Tungsten Fabric在邊緣計算場景中的應用

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Juniper Network中國區(qū)創(chuàng)新事業(yè)部資深架構師 范桂颶

分布式云是未來主流。但無論如何,都需要解決云與云之間的關系構建問題。Tungsten Fabric作為是多云統(tǒng)一的SDN方案,擁有比較悠久的開源歷史。其設計理念包括集中式分布器、分布式網關、互聯一切。在云網構建中,起到統(tǒng)一異構資源池,實現多云部署等作用。

結束致辭

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Linux Foundation 亞太區(qū)總監(jiān) 楊軒

5G時代,云計算與邊緣計算將進一步融合。各開源社區(qū)、企業(yè)也應攜手并進,盡可能展開深入合作,共同見證新時代的到來。

精彩展示

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12月11日大合照

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12月12日大合照

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Party time

至此,持續(xù)兩天的Kubernetes on AI & Edge Day完美落幕,眾多行業(yè)大咖為現場以及線上觀眾,奉獻了一場場精彩的觀點及經驗分享。雖然有疫情影響,但絲毫沒有影響大家的熱情,也讓我們對Kubernetes、AI、開源、邊緣云有了更深一層的認知。也歡迎更多對開源等領域有興趣的小伙伴加入到這個大家庭中。

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    DTU(數據傳輸單元)與RTU(遠程終端單元)是連接邊緣與云端的橋梁,是實現數據無縫流動的關鍵。 合宙推出的 DTU&amp;RTU成功推動了眾多企業(yè)實現了生產設備的遠程監(jiān)控和智能控制。
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    從<b class='flag-5'>邊緣</b>到云端,合宙DTU&<b class='flag-5'>amp</b>;<b class='flag-5'>amp</b>;<b class='flag-5'>amp</b>;RTU打造無縫物聯網解決方案

    OC7201C資料(PCB &amp;amp; 原理圖)

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