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分布式云原生 UCS

分布式云原生 UCS

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

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

集群類型

華為云集群

UCS(Huawei Cloud)

本地集群

UCS(On-Premises)

多云集群

UCS(Multi-cloud clusters)

附著集群

UCS(Attached clusters)
簡介

包括華為云CCE Standard集群CCE Turbo集群

由UCS提供的運行在您的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施之上的Kubernetes集群,支持離線場景

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

滿足CNCF標(biāo)準(zhǔn)的第三方Kubernetes集群,如亞馬遜云EKS、谷歌云GKE、OpenShift等三方集群

部署形態(tài)

集群資源由華為云全托管,簡化業(yè)務(wù)上云流程

由華為云提供,支持本地化部署,可實現(xiàn)華為云與您的數(shù)據(jù)中心資源相互協(xié)同

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

部署在第三方云廠商或本地自建的Kubernetes集群

適用場景

已有業(yè)務(wù)部署在華為云集群或者有業(yè)務(wù)遷移上云的規(guī)劃;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云

擁有自建的數(shù)據(jù)中心(IDC);對數(shù)據(jù)安全和可靠性存在強訴求的金融、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

擁有第三方云服務(wù)供應(yīng)商基礎(chǔ)設(shè)施資源,希望通過華為云UCS做統(tǒng)一的多云管理入口,將應(yīng)用部署到多個云中

已有業(yè)務(wù)部署在其他云廠商或者自建的Kubernetes集群中,期望通過多云平臺,對業(yè)務(wù)混合部署提升應(yīng)用的可靠性

華為云集群

UCS(Huawei Cloud)
簡介

包括華為云CCE Standard集群CCE Turbo集群

部署形態(tài)

集群資源由華為云全托管,簡化業(yè)務(wù)上云流程

適用場景

已有業(yè)務(wù)部署在華為云集群或者有業(yè)務(wù)遷移上云的規(guī)劃;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云

本地集群

UCS(On-Premises)
簡介

由UCS提供的運行在您的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施之上的Kubernetes集群,支持離線場景

部署形態(tài)

由華為云提供,支持本地化部署,可實現(xiàn)華為云與您的數(shù)據(jù)中心資源相互協(xié)同

適用場景

擁有自建的數(shù)據(jù)中心(IDC);對數(shù)據(jù)安全和可靠性存在強訴求的金融、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

多云集群

UCS(Multi-cloud clusters)
簡介

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

部署形態(tài)

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

適用場景

擁有第三方云服務(wù)供應(yīng)商基礎(chǔ)設(shè)施資源,希望通過華為云UCS做統(tǒng)一的多云管理入口,將應(yīng)用部署到多個云中

附著集群

UCS(Attached clusters)
簡介

滿足CNCF標(biāo)準(zhǔn)的第三方Kubernetes集群,如亞馬遜云EKS、谷歌云GKE、OpenShift等三方集群

部署形態(tài)

部署在第三方云廠商或本地自建的Kubernetes集群

適用場景

已有業(yè)務(wù)部署在其他云廠商或者自建的Kubernetes集群中,期望通過多云平臺,對業(yè)務(wù)混合部署提升應(yīng)用的可靠性

為什么選擇華為云UCS服務(wù)

提升管理效率,跨云、跨地域集群統(tǒng)一管理

提升管理效率,跨云、跨地域集群統(tǒng)一管理

  • 統(tǒng)一集群接入:支持公網(wǎng)/VPN/專線多種接入方式

  • 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)級的用戶權(quán)限管理

華為云與本地IDC協(xié)同,實現(xiàn)彈性上云

華為云與本地IDC協(xié)同,實現(xiàn)彈性上云

  • 構(gòu)筑本地集群極速彈性上云,流量高峰,業(yè)務(wù)云上秒級擴容

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

云原生應(yīng)用全景觀測,大幅提升運維效率

云原生應(yīng)用全景觀測,大幅提升運維效率

  • 全景可觀測,全域集群運維統(tǒng)一視圖

  • 全域集群智能巡檢,自動化實現(xiàn)集群健康守護(hù)

  • 提供運維系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)接口,通過REST API、Exporter等方式快速對接到第三方監(jiān)控日志運維系統(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?fù)涞榷喾N調(diào)度策略

  • 跨集群故障遷移:集群發(fā)生故障后,將故障集群實例進(jìn)行自動調(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)行實例分配

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

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

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

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

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

云原生AI容器,提升AI作業(yè)運行效率

云原生AI容器,提升AI作業(yè)運行效率

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

  • Volcano調(diào)度器支持AI資源拓?fù)涓兄{(diào)度優(yōu)化,AI訓(xùn)練效率提升

豐富的應(yīng)用場景,快速實現(xiàn)業(yè)務(wù)部署

全域管理
方案概述

為集團(tuán)型企業(yè)打造全域一朵云,實現(xiàn)跨云跨地域Kubernetes集群的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一運維、統(tǒng)一配置和統(tǒng)一生態(tài),建設(shè)簡約高效的云原生數(shù)字化平臺。

業(yè)務(wù)痛點
管理效率低

集團(tuán)型企業(yè)在各地設(shè)立分支機構(gòu),基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)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

缺少輕量化云化方案

無法充分利用現(xiàn)有的硬件和虛擬化環(huán)境,保護(hù)已有的投資

方案價值
1.對集團(tuán)分支機構(gòu)統(tǒng)一管理,有效提升管理效率
2.全棧云原生加持,業(yè)務(wù)開發(fā)測試更加敏捷、交付運維更加便利、彈性伸縮更加迅速
3.輕量化部署本地集群服務(wù),只需三臺物理機或虛擬機即可構(gòu)建云原生容器平臺
AI計算
方案概述

基于UCS云服務(wù),打造了靈活彈性的AI容器基礎(chǔ)設(shè)施,通過HCE OS調(diào)優(yōu)、volcano調(diào)度器和GPU虛擬化,為客戶提供高效可擴展的計算平臺,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
GPU資源利用率低

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

訓(xùn)練調(diào)度難,容易出現(xiàn)死鎖

計算密集型模型通常采用分布式訓(xùn)練,但訓(xùn)練過程易出現(xiàn)忙等和死鎖問題,需要優(yōu)化調(diào)度來提升效率

方案價值
1.華為自研的GPU虛擬化技術(shù),實現(xiàn)算力和顯存強隔離,使得GPU資源利用率提升20%
2.通過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通信密集等問題
現(xiàn)代化應(yīng)用交付
方案概述

華為云 CodeArts 提供可視化、可定制的持續(xù)交付流水線服務(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,顯著加速了多云環(huán)境下的應(yīng)用交付與運維。

業(yè)務(wù)痛點
多集群場景應(yīng)用交付復(fù)雜

在多集群場景下,應(yīng)用程序需在公有云、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復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性

多集群場景應(yīng)用運維復(fù)雜

多集群環(huán)境下,由于缺乏統(tǒng)一管理和監(jiān)控,運維難度加大,風(fēng)險難以及時發(fā)現(xiàn)和控制

方案價值
1.生態(tài)開放,配合華為云CodeArts實現(xiàn)開箱即用的流水線解決方案
2.基于GitOps,提供可審計、可持續(xù)的部署能力
3.多集群業(yè)務(wù)全景可觀測,風(fēng)險提前感知
多活容災(zāi)
方案概述

為構(gòu)建高可用的云應(yīng)用系統(tǒng),我們采用多活容災(zāi)方案,通過在多個云平臺同時運行應(yīng)用來提高可靠性。該架構(gòu)包括跨云負(fù)載均衡、實時數(shù)據(jù)同步和自動故障切換,確保系統(tǒng)在任何單點故障時仍能持續(xù)運行,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
單點故障風(fēng)險

如果應(yīng)用僅在單一數(shù)據(jù)中心或者云平臺上運行,一旦發(fā)生故障,整個系統(tǒng)可能會中斷,導(dǎo)致業(yè)務(wù)停擺和客戶體驗受損

災(zāi)難恢復(fù)時間長

在單一環(huán)境中發(fā)生災(zāi)難時,恢復(fù)時間可能較長

資源利用不均衡

由于業(yè)務(wù)流量波動和配置不當(dāng),導(dǎo)致部分節(jié)點資源消耗過高而其他節(jié)點閑置的現(xiàn)象

方案價值
1.提高業(yè)務(wù)系統(tǒng)的高可用性,減少單點故障導(dǎo)致的服務(wù)中斷
2.通過跨云負(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.使用多個云服務(wù)提供商或數(shù)據(jù)中心可降低對單一供應(yīng)商的依賴
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