1. 组件版本和配置策略1.1 主要组件版本组件版本发布时间kubernetesv1.23.32022-01-26etcdv3.5.22022-02-01cri-ov1.23.02021-12-18flannelv0.16.32022-01-29coredns1.9.02022-02-10cni-pluginsv1.0.12021-09-081.2 主要配置策略kube-apiserver：使用节点本地 nginx 4 层透明代理实现高可用；关闭非安全端口 8080 和匿名访问；在安全端口 5443 接收 https请求；严格的认证和授权策略 (x509、token、RBAC)；开启 bootstrap token 认证，支持 kubeletTLS bootstrapping；使用 https 访问 kubelet、etcd，加密通信；kube-controller-manager：3 节点高可用； 关闭非安全端口，在安全端口 10257 接收 https 请求；使用 kubeconfig 访问 apiserver的安全端口；自动 approve kubelet 证书签名请求 (CSR)，证书过期后自动轮转；各 controller 使用自己的ServiceAccount 访问 apiserver；kube-scheduler：3 节点高可用； 使用 kubeconfig 访问 apiserver 的安全端口；关闭非安全端口，在安全端口 10259 接收https 请求；kubelet：使用 kubeadm 动态创建 bootstrap token，而不是在 apiserver 中静态配置；使用 TLSbootstrap 机制自动生成 client 和 server 证书，过期后自动轮转；在 KubeletConfiguration类型的 JSON 文件配置主要参数；关闭只读端口，在安全端口 10250 接收 https请求，对请求进行认证和授权，拒绝匿名访问和非授权 访问；使用 kubeconfig 访问 apiserver 的安全端口；kube-proxy：使用 kubeconfig 访问 apiserver 的安全端口；在 KubeProxyConfiguration 类型的 JSON文件配置主要参数；使用 ipvs 代理模式；集群插件：DNS：使用功能、性能更好的 coredns；2. 初始化系统和全局变量2.1 集群规划master节点：节点名称IP地址k8s-master-1192.168.2.175k8s-master-2192.168.2.176k8s-master-3192.168.2.178node 节点：节点名称IP地址k8s-node-1192.168.2.185k8s-node-2192.168.2.187k8s-node-3192.168.3.62k8s-node-4192.168.3.70控制节点/配置生成节点：节点名称IP地址qist192.168.0.151工作目录： /opt三台机器混合部署本文档的 etcd、master 集群和 woker 集群。如果没有特殊说明，需要在所有节点上执行本文档的初始化操作。2.2 kubelet cri-o cgroupCgroup Driver：systemd kubeelt cri-o Cgroup 配置为systemd2.3 设置主机名hostnamectl set-hostname k8s-master-1 # 将 k8s-master-1 替换为当前主机名退出，重新登录 root 账号，可以看到主机名生效。2.4 添加节点信任关系本操作只需要在 qist 节点上进行，设置 root 账户可以无密码登录所有节点：ssh-keygen -t rsa ssh-copy-id root@192.168.2.175 ssh-copy-id root@192.168.2.176 ssh-copy-id root@192.168.2.177 ssh-copy-id root@192.168.2.185 ssh-copy-id root@192.168.2.187 ssh-copy-id root@192.168.3.62 ssh-copy-id root@192.168.3.702.5 安装依赖包yum install -y epel-release yum install -y chrony conntrack ipvsadm ipset jq iptables curl sysstat libseccomp wget socat gitkube-proxy 使用 ipvs 模式，ipvsadm 为 ipvs 的管理工具；etcd 集群各机器需要时间同步，chrony用于系统时间同步；2.6 关闭防火墙关闭防火墙，清理防火墙规则，设置默认转发策略：systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld iptables -F && iptables -X && iptables -F -t nat && iptables -X -t nat2.7 关闭 swap 分区关闭 swap 分区，否则kubelet 会启动失败(可以设置 kubelet 启动参数 --fail-swap-on 为 false 关闭 swap检查)：swapoff -a sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab2.8 关闭 SELinux关闭 SELinux，否则 kubelet 挂载目录时可能报错 Permission denied ：setenforce 0 sed -i 's/^SELINUX=.*/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config2.9 优化内核参数cat > /etc/sysctl.d/kubernetes.conf <关闭 tcp_tw_recycle，否则与 NAT 冲突，可能导致服务不通；内核低于4版本添加fs.may_detach_mounts=12.10 系统文件打开数cat>>/etc/security/limits.conf<centos7还需修改sed-i's/4096/655350/'/etc/security/limits.d/20-nproc.conf2.11 内核模块配置重启自动加载加载ipvs内核模块cat>/etc/modules-load.d/k8s-ipvs-modules.conf<加载netfilter等模块 内核4版本以下 nf_conntrack 替换 nf_conntrack_ipv4cat>/etc/modules-load.d/k8s-net-modules.conf<2.12 设置系统时区timedatectlset-timezoneAsia/Shanghai2.13 设置系统时钟同步systemctl enable chronyd systemctl start chronyd查看同步状态：timedatectl status输出：System clock synchronized: yes NTP service: active RTC in localTZ: noSystem clock synchronized: yes，表示时钟已同步；NTP service: active，表示开启了时钟同步服务；#将当前的UTC时间写入硬件时钟 timedatectlset-local-rtc0#重启依赖于系统时间的服务 systemctl restart rsyslog systemctl restart crond2.14 关闭无关的服务systemctl stop postfix && systemctl disable postfix2.15 创建相关目录创建目录：master 组件目录#k8s目录 mkdir -p /apps/k8s/{bin,log,conf,ssl,config} mkdir -p /apps/work/kubernetes/{manifests,kubelet} mkdir -p /var/lib/kubelet mkdir- p /usr/libexec/kubernetes/kubelet-plugins/volume/exec/ mkdir -p /apps/k8s/ssl/{etcd,k8s} #etcd目录 mkdir -p /apps/etcd/{bin,conf,data,ssl} #etcd data-dir目录 mkdir -p /apps/etcd/data/default.etcd #etcdwal-dir目录 mkdir -p /apps/etcd/data/default.etcd/walnode 节点目录mkdir -p /apps/k8s/{bin,log,conf,ssl} mkdir -p /apps/work/kubernetes/{manifests,kubelet} mkdir -p /var/lib/kubelet mkdir -p /usr/libexec/kubernetes/kubelet-plugins/volume/exec/cri-o 目录结构创建mkdir -p /apps/crio/{run,etc,keys} mkdir -p /apps/crio/containers/oci/hooks.d mkdir -p /etc/containers mkdir -p /var/lib/containers/storage mkdir -p /run/containers/storage mkdir -p /apps/crio/lib/containers/storage mkdir -p /apps/crio/run/containers/storage2.16 mount目录挂载挂载kubelet 跟cri-o数据目录最大兼容其它依赖组件例如csi插件cat>> /etc/fstab <验证挂载是否有误mount-a重启机器：sync reboot期待下次的分享，别忘了三连支持博主呀~ 我是 念舒_C.ying ，期待你的关注~💪💪💪

学习华为的深入学习边缘计算，进行练习的时候，发现错误，如图：不知道有没有什么 方法可以解决？

据工信部数据显示，截至6月末，中国移动互联网用户数达14.5亿户，6月当月户均移动互联网接入流量达到14.89GB。从上面数据可以看出来，国人基本实现了普遍的“上网自由”。这种自由背后，与移动互联网几乎同步发展的云计算居功至伟。研究报告显示，与传统IT模式相比，云计算在计算、网络、存储和运维管理等整体成本上降低了5～7倍。如果算上系统搭建、机房建设、采购流程等的时间成本，成本甚至降低达到10倍左右。我们现在几乎可以“无限”的在抖音、快手、微博、知乎、百度等APP上免费生产和上传内容，背后离不开数据存储成本的不断下降。不过，到了2022年云计算行业进入了十字路口。原因很简单，消费互联网的增长空间见顶，用户规模、人均使用时长、流量消耗总量（VR、元宇宙等流量大户尚未成熟）都进入低增长阶段，过去十年云计算赖以快速成长的环境发生变化。互联网行业是云计算诞生之地，也是云计算最早商用落地之处，它的触顶直接影响云计算未来十年的走向。不过，随着国家层面对数字经济发展的推动。政企上云用云，成了“接班”互联网的新力量。这种变化在云厂商的竞争格局变动中也有所体现。据IDC发布的《中国公有云服务市场(2021第三季度)跟踪报告》显示，阿里云、腾讯云、华为云和天翼云的市场份额分别占比39.01%、10.92%、10.74%和8.98%，共同占据了国内公有云计算市场近七成份额。不过，相比于阿里云、腾讯云、华为云的两位数增长，运营商增速表现更好。移动云收入同比增速达135%，市场份额排名再进一位至第七名。联通云市场份额和收入同比增速双第一，分别达到167.67%和296.35%。这种变化很好理解，云计算作为企业数字化基础设施，在厂商选择中天然会遵从“就近”原则。阿里云、腾讯云、百度智能云作为互联网大厂，吃掉过去十年互联网行业大部分云市场在情理之中。而当下作为增量主力的政企客户，属性上天然有别于互联网客户，会更信任华为云、运营商云。不过，大厂派相比运营商派有自己一大独特优势，就是在软件和应用的研发能力远胜于后者。而政企客户除了需要通过云计算降本增效，而自身数字化也极其依赖云计算提供的数字化能力。这个独特的变数，是互联网切入政企市场的一个重要着力点，意味着未来的to B云战争中，最终鹿死谁手还不好说。从目前获得的信息推测，云未来十年的战争，将在四个局部发生较大的较量。无论大厂派还是运营商派，谁胜的牌局越多，谁的最终体量也就越大。这四个局部是，1、硬件成本战争；2、服务网络战争；3、PaaS之争；4、SaaS之争。1、硬件成本战争；在这里必须强调一个事实，云计算这项生意最大的魅力就是复购率。它就像发电厂，生活中电从来不愁卖。作为数字社会的基础设施，作为信息时代的基座，云计算的需求是持续并逐年上涨。也就说，可以参考过去几十年电力市场的发展，云计算将遵循相似的路径。电力市场中，煤电为何占比达到七成？煤电缺点这里不展开谈了，它之所以占到绝对比例，因为它是各种发电模式中最低的一种。所以说，未来哪家云厂商是市场主力军？当然是那个能将成本降到最低的玩家，目前阿里云做到市场第一，就和它入局最早，在基础设施成本压缩上做的较好相关。成本是云计算发展命门；在成本问题上，云计算相比传统IT模式实现了数倍甚至十倍的节省。站在云计算客户角度来看，云虽然省钱，可这项开支是每月、每年必须的投入项，当中小企业或政企客户感觉某家云成本过高，会去选择更便宜的平台，甚至可以“弃”云计算而走。目前，各大云计算平台之间是允许客户自由转移，长时间尺度来看，能把IaaS服务定价保持最低的玩家话语权更强。假设未来云计算成本“万一”突然变高，客户还有自建服务器机房的备选项。从产业角度来看，按照商业模式，云计算分为公有云、私有云和混合云的三大类，基本可以全面替代传统IT模式，以巨大的成本优势逐步将各类客户转移到云计算上。 这其中，又以公有云占比较大。据中国信息通信研究院披露的数据显示，2021年中国云计算市场规模达到3102亿元，增速48.4%。从细分市场来看，公有云市场占比逐年提升，2021年我国公有云市场占比最高，达59.7%。而从服务内容来看，云计算又有三种形式，1、IaaS，基础设施服务，Infrastructure-as-a-service；2、PaaS，平台服务，Platform-as-a-service；3、SaaS，软件服务，Software-as-a-service。从这个维度来看，目前，海外SaaS市场占主导，国内IaaS市场占主导，最终还将是SaaS主导。中国云计算市场中IaaS占比达到70%，SaaS则只有21%， 而全球云计算市场中SaaS占比高达55%，IaaS占比为26%。这种结构的差异因为，无论国内还是海外云计算市场，皆经历先IaaS层级后SaaS层级的升级。中国云计算发展相对滞后，IaaS市场基本成熟后才开始向SaaS市场过渡。毫无疑问，在今后几年里，IaaS服务将是云厂商竞争的重要领域，并逐步将战火引到PaaS、SaaS。而且，从服务链条来看，占据IaaS市场的领军者，将更容易发展PaaS、SaaS。而在IaaS的选择上，成本是最关键的一环。这里可以模拟一个发展链路，低成本IaaS进行引流，并以Paas模式和SaaS模式作为利润主要来源。目前来看，大中小云厂商为了竞争市场，都采取着激烈的价格战争夺客户。相比补贴的短期性，运营成本压缩才具备长期价值。那云计算的主要成本来源是什么呢？数据中心是云计算产业的底层核心基础设施，服务器是数据中心基础设施的重要组成部分，其中的CPU、GPU决定了服务器的算力。据信通院数据显示，服务器在数据中心硬件成本中占比70％左右。进一步的，芯片成本则占据服务器成本的绝大部分。根据IDC的研究数据，CPU、GPU、DRAM三个模块中的芯片成本在基础型服务器中占比约30％，在更高性能的服务器中，占比高达50％-80％。短期战争，大小云厂商可以靠疯狂补贴来获取和蚕食份额，将时间尺度拉长，只有那些将硬件成本压缩到极致的云计算平台，才能维持长期的低价，并源源不断留存旧客户和吸引其他平台客户青睐，做大做强，成为行业最终的最大玩家。基于降成本考虑，无论美国云巨头亚马逊AWS、谷歌云，还是国内阿里云、腾讯云、华为云都将自研芯片和其他硬件设施作为实现降低成本的重要途径。AWS开创了云厂商自研芯片的先河。从2013年推出首颗Nitro1芯片至今，已经有9年自研芯片历史，已拥有网络芯片、服务器芯片、人工智能机器学习自研芯片三条产品线。国内厂商中，阿里和华为也正在布局Arm服务器芯片。2019年，华为旗下的海思半导体推出了基于Arm架构的服务器芯片鲲鹏920。2021年10月，阿里巴巴旗下半导体公司平头哥发布自研云芯片倚天710。今年6月13日，阿里云智能总裁张建锋在峰会上正式发布CIPU（Cloud infrastructure Processing Units），这是阿里为新型云数据中心设计的专用处理器，替代CPU成为云计算的管控和加速中心的下一代芯片。腾讯则在2021年11月公布了自研芯片进展，分别是AI推理芯片“紫霄”、视频转码芯片“沧海”和智能网卡芯片“玄灵”，性能相较业内产品均有明显提升。同时，自研的腾讯云星星海服务器，也帮助腾讯云全面提升了性价比。从早期的去IOE，到现在自研芯片的推进，云计算厂商实现着硬件成本的降低。可以说，未来云计算竞争，谁能够在综合成本上大幅度跑赢对手，它就具备了绝对的话语权。围绕成本还有好消息。另外，我国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程也全面启动。简单说，就是通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。我们知道，西部是不发达地区，地广物博各项成本占据巨大优势。三大电信运营商与华为、腾讯、阿里、百度、字节跳动等纷纷官宣了有关“东数西算”的各自布局。多位专家指出，“东数西算”工程预计每年将带动超千亿元规模的云计算相关投资。即使在海外，成本也是云计算竞争的核心。亚马逊的贝索斯就提出了一个贝索斯定律。按照贝索斯定律，在云计算的发展过程中，单位计算能力的价格大约每隔3年会降低50%。有分析机构统计，亚马逊AWS在市场拓荒期，累计降价42次，重新诠释了“价格屠夫”这个词。就目前来看，中国云厂商之间价格普遍相差不大，相对而言国内市场获得政策红利更少一点的亚马逊AWS、微软云等价格稍高。在疯狂的价格战中，已有大量中等体量的云厂商“掉队”。这个厮杀将是长期现象，未来十年中还会有现在表现不错的玩家掉队。2、服务网络之争；在云服务上，目前各大云厂商维持一个稳定的状态，虽然具体服务内容、价格与折扣随时间呈现着动态的变化，除了个别业务，大部分相似服务的各自价格差别并不明显。IaaS 厂商的云计算收入构成主要为基础服务（计算、存储、CDN）以及增值服务，基础服务属性简单，毛利率相对增值服务的毛利率较低。据未来智库2020年底的一次统计显示，阿里云、腾讯云、华为云、金山云 四家厂商普通云盘价格的包月、小时计费，价格相差都不算大；高性能云硬盘的价格差别与普通云盘类似；SSD云硬盘无论是包月还是按小时计费，按照包月对比金山云最便宜，按照小时计费阿里云和华为云价格最低。现阶段，国内云计算市场的几大玩家主要分为五大流派：互联网云厂商：阿里云、腾讯云、百度智能云、金山云等通信运营商：移动云、天翼云、联通云独立云厂商：优刻得、青云外资云厂商：亚马逊AWS、微软azure、IBMICT云厂商：华为云、紫光云、浪潮云巨头背景的云厂商，在技术实力、品牌价值、服务价格上相差不大，重要的是比拼服务网络的构建。服务网络有多重要呢？我看看当下各大云厂商客户的构成。阿里云起步于电商行业，后将客户群扩展到消费互联网企业，包括字节跳动、B站、爱奇艺、小红书等。2021年Q4，阿里云来自消费互联网客户的营收占比48%。今年3月，华为前EBG中国区总裁蔡英华空降阿里云M7（资深副总裁），负责阿里云全球销售业务。蔡英华曾当过华为企业业务中国区总裁，而华为在政企客户上的影响力就无需赘言。这次任命外界解读阿里云将打造新的服务网络，未来业务重点将是政企大客户。腾讯云很多客户来自泛互联网行业，比如游戏、视频和电商。其服务的客户包括快手、小红书、美团等，几乎覆盖了国内70%的游戏厂商，90%音视频客户和绝大多数主流电商平台。此外，在金融、政务、工业、能源等领域，腾讯云也在持续深耕。华为云则更偏重于需求复杂、痛点多的大型政企类的业务关键型客户。根据 IDC 发布的《中国政务云基础设施市场份额 2020》报告，华为云在中国政务云基础设施市场的占有率高达32.2%，已经连续4年蝉联第一。未来十年，是政企客户集体上云的十年。相比过去互联网公司的灵活和主动，它们更依赖云厂商的线下服务网络提供具体服务。根据此前麦肯锡的一份研究数据显示，在2018年，美国企业上云率已经达到85%以上，欧盟企业上云率在70%左右，而中国企业的上云率只有40%左右。政企客户上云的速度在增加，云厂商是否拥有完备的线下服务网络重要性愈发凸显。三大运营商近两年来增速跑过行业，很大一个原因，运营商在不同地域上拥有广泛的客户群和客户拓展渠道，并有着自己的一套完整的市场营销、技术支持和客户服务的策略。以天翼云为例，其在云和大数据布局方面，有超过300多个本地节点、1000多个边缘节点，以及超万个客户节点；移动云在四大热点区域建设资源池，并基于500多个边缘云节点推进算力下沉，打造了一朵全域全场景覆盖的分布式云；联通云则通过5大算力区域、4大核心节点和31省份骨干云池，在全国有450个边缘节点，打造云算网立体化布局。其实，就云计算的基础设施、平台层和软件层发展，阿里云、腾讯云、百度智能云等互联网大厂玩家做的更好。面临着增长压力，未来如何在线下组建一个可以抗衡运营商的服务网络生态，是它们必须思考的问题。 中国云计算市场已从最初的十几亿增长至目前的千亿规模，行业发展迅速。据中国信息通信研究院披露的数据显示，2017-2019年期间，我国云计算行业的市场规模增速均在30%以上，呈高速增长态势。为了应对新形势，老巨头玩家已经开始出手。今年6月在华为伙伴暨开发者大会2022上，华为云宣布已成立煤矿、政务一网通军团等20个军团。华为云CEO张平安还发布15大创新服务，其中包括工业、政务、供热、煤矿、教育5个行业aPaaS服务。7月12日，腾讯云与智慧产业事业群(CSIG)则成立了政企业务线，持续深耕政务、工业、能源、文旅、农业、地产、体育、运营商等领域，这是时隔一年后，腾讯CSIG的又一次组织进化。去年5月，腾讯CSIG确定了 “扎根行业、深耕区域、提升效率”三大战略。蔡英华空降阿里，今年，阿里云按照分销伙伴、集成伙伴、咨询伙伴、解决方案ISV伙伴、产品ISV伙伴等能力标签，成立了相对应的生态团队，来专项服务合作伙伴。这背后最大的转变是，基于伙伴的能力模型，阿里云去适配伙伴，而不是让伙伴来适配阿里云。如果说，硬件成本的压缩是长期价值的体现。而服务网络的战场，就是和时间赛跑，中国政企客户数字化带来的巨大市场空间，谁能高效率触达并转化它们，就赢跑一小段。3、PaaS之争；IaaS虽是基础，但云计算大战最终落脚点，必然是PaaS和下面要提到SaaS之争。原因非常简单，IaaS是数字社会的刚需，只要是数字业务就需要一个“桶”装着，IaaS层是整个云计算产业链中的关键基础设施。一方面，市场经济的自由竞争会令云大厂主动的降低IaaS服务的价格。另一方面，就像水电一样，IaaS云厂商很难联合起来拉高价格（会引来监管）。答案就肯定了，IaaS的利润率过去、现在和将来都会很低。国内外市场，都呈现着这一现象。先说海外，19财年亚马逊云服务AWS以亚马逊12%的总营收占比，却贡献了63%的总营业利润，可以说AWS已是亚马逊一颗的非常稳定而健康的摇钱树。三大业务中，PaaS利润率就超过IaaS。去年6月，Bernstein分析师曾做了一份估计，他认为2015年AWS收入的14%来自利润率较高的“平台即服务”PaaS产品，其余收入来自较低利润率水平的“基础设施即服务”IaaS产品。 而在2020年上半年，分析师估计PaaS的比例已经上升到18%。今年，国海证券也做过一个统计，阿里云PaaS及SaaS收入中，PaaS及SaaS毛利率高于IaaS。具体数值尚未公开，不过可以确定，PaaS能给云厂商带来更高的利润。为何？在云行业，IaaS底层标准化程度高，毛利率为10-15%。相比而言，PaaS与SaaS的毛利率可高达50%-70%。因为，PaaS、SaaS是基于IaaS底层基础设施衍生出的系统级和应用级服务，更凸显定制化的商业服务和产品技术等能力。简单来说，PaaS、SaaS是企业有需求才会选用的服务，相比之下IaaS就是强刚需服务需求了。因此，IaaS引流，PaaS、SaaS进行盈利提升。企业为何会主动为PaaS付出更多的溢价？整体来说，云大厂们的PaaS，大多通过采用AI、数据湖、微服务化、容器服务等关键技术提供云原生应用的平台能力，促使企业IT在支撑业务敏捷化、智能化和资源利用率上迈入新台阶。7月28日，在2022开放原子全球开源峰会的开幕式上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生透露，从2007年开始，腾讯就开始自研金融级的分布式数据库TDSQL。如今，腾讯云数据库已经在张家港农商银行、昆山农商银行等新一代核心业务系统投产上线，支撑国内超20家金融机构换上“国产心”。 我们（腾讯）也已经将TDSQL PG版全面开源，共建国产数据库开源生态，助力各行业的数字化转型。数字化程度已是企业竞争优势的中重要组成项，IaaS只是提供基础的数据算力服务，只有购买了PaaS服务，企业才可以更多的“借用”的大厂技术优势，完成更深程度的数字化。插播个案例，广西灵山是“中国荔枝之乡”，当地与阿里共建了“未来果园”，通过物联网和AI技术，24小时监控土壤、气象等生产信息，防灾抗病、提质增效，从传统种植转向标准化生产。基于菜鸟智能产地仓，农产品的加工、仓储、包装、运输实现数字化，对接淘宝天猫、淘菜菜、饿了么等渠道，满足消费者的多层次需求。通过统仓集配等公共服务，当地商家整体供应成本降低15%~20%。PaaS方面，互联网大厂无论技术经验、产研深度和生态触角，都要远胜运营商。近年来，各大云厂商先后将触角伸到PaaS、SaaS领域。今年一季报中，腾讯表示，将不再聚焦于规模增长，而是更看重企业服务业务的健康可持续增长，将资源集中于PaaS领域，包括视频云及网络安全等。为了加强PaaS和SaaS的联动，早在2019年腾讯推出“千帆计划”，孵化一系列连接器，比如IDaaS、iPaaS、EIAM、低代码等等，提供账号、数据层面的连接能力，在财务、HR、工业等赛道，基于这些连接器和商业伙伴建立合作。阿里云方面，钉钉把自己定位成数字化新生产力工具，是一个开放的PaaS平台，来帮助企业和生态合作伙伴,将HR系统、生产系统、ERP、研发系统等业务管理系统集成到钉钉上，阿里云通过推动云钉一体提升PaaS能力。2022阿里云合作伙伴大会上，阿里巴巴集团副总裁、钉钉总裁叶军曾强调：“云钉一体提供了PaaS能力底座。有了云，神龙计算、盘古存储、洛神网络、云安全、云原生应用这些基础能力得到保障。云也有很强的PaaS，像AI、IoT、大数据计算等等，已经有一套非常好的PaaS了。钉钉补全了协同类的PaaS，是一个业务性的中台。”2020年6月，字节跳动旗下企业技术服务平台火山引擎正式上线。去年底火山引擎被列为六大核心业务板块，升级为独立BU，发布全系云服务产品，字节跳动开始全面进入公有云市场。在最初阶段，字节云也把中心放在了PaaS与SaaS领域。据IDC近期发布的《中国公有云服务市场（2021上半年）跟踪》报告显示，2021年上半年，中国公有云服务整体市场规模（IaaS/PaaS/SaaS）达到123.1亿美元（787.6亿人民币）。其中IaaS市场同比增长47.5%，市场规模为78.26亿美元（500.7亿人民币）。PaaS市场同比增长53.9%，市场规模为17.2亿美元（110亿人民币）。 2021年H1阿里云IaaS收入193.3亿元；华为云56.1亿元；腾讯云55.6亿元；天翼云48.1亿元；亚马逊32.5亿元；其他115.2亿元。PaaS市场同比增长53.9%，市场规模为17.2亿美元（110亿人民币），去年同期为11.18亿美元（71.5亿人民币）。2021年H1阿里云PaaS收入38.2亿元；亚马逊13.3亿元；腾讯云12.9亿元；华为云10.5亿元。PaaS拥有的在线办公协同、低代码、云原生、分布式等开放、开源的云服务能力，能解决超过4000万数目的中小企业的数字化转型问题。但PaaS对云大厂的软件研发能力、生态建设能力都提出极高的考验，它正成为各大云厂商发力的技术方向。随着云业务的深入发展，头部云厂商竞争的主力点将落在PaaS和SaaS市场。4、SaaS之争；作为上上层，SaaS对于云厂商而言，是建设大生态的最关键一环。2021年，华为云发布了开天aPaaS（应用程序平台即服务），将自身30多年及全球各行各业的数字化转型经验变成可被调用的服务开放出来，让开发者面向行业创新，不必重复“造轮子”。对比全球SaaS产业历史同期，SaaS市场渗透率演进路径基本一致，我国SaaS产业发展滞后约5年左右，预计未来5～10年将成为国内SaaS市场发展的关键时期。相比海外SaaS的上云，中国将呈现不同的表现，云计算或是推动SaaS渗透率上升的一个重要力量。所以，早在去年4月26日，腾讯就在北京举行 “2021 腾讯千帆战略发布会”，解读其 SaaS 生态战略，面向行业和客户发布“企业应用连接器 ”。据透露，未来三年，腾讯千帆将助力10万家客户和1万个SaaS应用实现高效连接，致力于打造全球最大规模的企业应用连接器。而百度智能云也推出了碳数智化平台--度能，全新推出SaaS服务。截至目前，度能已和数十家生态合作企业，联合打造近百款能源应用及终端，服务客户的数量有上万家。领域覆盖产能、供能、用能全链条，行业场景囊括化工、制造、食品加工、轻工等多个领域。我国的SaaS行业起步较晚，在2010年左右正式起步，经过十多年的发展，经营管理类SaaS开始进入稳定发展的成熟期。过去，SaaS服务都是服务商单独向中小企业售卖。而云SaaS则会加速产业发展进程，各大云厂商开始打造自己的SaaS平台，生态的繁荣会提升各自云服务的吸引力，尤其利好SaaS厂商，云计算将是它们触达企业客户最佳渠道之一。云厂商们自然很注重对第三方服务商的扶持力度，而包括阿里云，曾一度提出“不做SaaS”。很显然，数字化并非简单的将大数据、应用放在云上跑，它还需要一系列数字化工具作为支撑转型。对于各大云厂商来说，SaaS服务的特点，决定了必须依赖更多的第三方服务商，构建生态打造共赢模式是共同选择。在这方面，互联网大厂与万千SaaS服务提供商的“关系”，显然远胜运营商云，未来这也是互联网大厂发挥自身优势的方向。数字化浪潮下，中小企业和政企大客户已成了云计算市场增量的新蓝海。它们需求相比消费互联网公司更垂直、细分和专业化，这给予云大厂们更多施展技术实力的空间。从增速上看，运营商去年确实交了一份满意的答卷，但就未来竞争趋势预测，互联网大厂玩家的综合实力仍旧更强。无论如何，云计算的未来十年开始了，大厂派VS运营商派谁实力更强？只能说拭目以待。引用文章：半导体产业纵横-《跨界造芯“卷”上云，云计算厂商角逐服务器芯片》；节点财经-《华为云，身负重担》；节点财经-《华为来的蔡英华，能帮阿里云搞定政企大客户？》；中国电子报-《三朵运营商云：静待花开》；科技云报道-《云巨头的中场战事：PaaS、SaaS成为关键破局点？》中国经营报-《互联网云巨头增速放缓 SaaS生态决胜未来？》*本文来源于砍柴网-师天浩，原文链接：http://tech.ikanchai.com/article/20220801/491582.shtml，如有侵权，立即删除。

作者 | Jim Meyers通过升级新的监控和数据采集（SCADA）系统，可再生能源公司在运营和业务管理方面获得更多优化和改进。使系统更易于满足合规要求的同时，还可以获得其它好处，对制造商来说，这是一个真正的双赢。只要问问Roeslein 可再生能源公司（RAE）就明白了，该公司投入了一套新的监控和数据采集系统（SCADA），除了合规性， 还在很多其它领域获得了改进。总部位于美国圣路易斯的可再生能源公司RAE， 拥有运营和开发沼气洗涤设施， 可将农业和工业生物废物转化为可再生天然气和可持续的副产品。系统集成商Roeslein&Associates（同属RAE 集团）为其升级了新的SCADA 系统，并使用了几种现代技术，包括云服务平台、SCADA 平台、边缘计算和消息队列遥测传输（MQTT）功能。 新系统可以从不同位置可靠地收集数据，将其存储在同一个地方，提供给用户访问。该系统帮助RAE 公司满足政府的合规性要求，也可以帮助其它公司满足这些要求。安全网络可以支持增加更多的公司，每个公司只能访问它们自己的数据。该系统提供了一种简化的方式来可视化数据、评估运营状态，并生成必要的月度报告，以确保合规性。 该系统提供了单一的事实来源，并简化了数据提交过程。RAE 公司每天还使用这个新平台来管理和优化生产，并能持续添加新的功能。检查所有阀门，确认是否有某个阀门开裂或泄漏。集成SCADA、云和边缘技术“连接所有部件并不困难。”负责该项目实施的系统工程师Mitchell Leefers 表示， 使用Amazon 云服务资源通常需要一段学习曲线，但通过边缘技术和MQTT，一切都可以完美地连接在一起。该项目涉及两个独立的数据采集系统。其中一个可以处理合规报告所需的数据，并可以以安全的方式将其它公司包括在内。该系统拥有一个虚拟的私有云。它还包括与可编程逻辑控制器（PLC）直接连接的以太网，以确保可靠的边缘设备通信。数据通过MQTT 传输。第二个系统仅用于RAE 公司收集其所有过程数据。这些数据被用于整体设备效率（OEE）、故障排除、维护跟踪和过程改进。 “ 当决定将其分为两个系统时，我们并没有现成的、在以前项目中使用过的任何模型，” Leefers 说，“我们做这个决定，完全是根据客户提供的信息和我们过去的经验。” SCADA 系统帮助RAE 公司向政府许可机构报告合规性。RAE 的财务经理Ivailo Chervenkov 说：“它通过用户友好的界面提供最新的运营数据，极大地促进了我们的合规工作。它还使我们可以以更高效的方式，来简化数据收集和分发。在使用该系统之前，所有数据都是通过繁琐的手动方法收集、过滤和分发的。” 现在，RAE 公司可以利用这些数据来实现更多功能， 以进一步改善运营。Cher venkov 说：“该系统使我们能够扩大报告工作，以应对不断增加的容量，以及更多的设施和增加的复杂性所带来的挑战。数据也变得更可靠和可用，加快了关键生产和预测活动。该系统帮助我们轻松确定出问题的领域，并快速找到实时解决方案，从而提高信息和决策的效率和质量。” SCADA 软件提供的不仅仅是合规性RAE 公司工程副总裁Eric Bancks 说：“SCADA 软件与我们的每日报告交互，允许单点访问数据。它提供了访问和可视化历史过程数据的工具，用于优化和故障排除的过程分析。我们能够绘制历史沼气产量与沼气预测模型对比图，并用经验数据修改预测模型，跟踪甲烷回收和甲烷不平衡。数据则用于识别‘可疑’仪表，以加快维修。”  新的SCADA 系统在解决问题的同时还节省了大量时间。Bancks 说：“因为大多数网点都离我们办公室很远。现在，我们可以在办公室收集数据并进行分析，为现场提供指导，而无需单程高达四五个小时的差旅。” 利用SCADA 平台中的分析工具，对数据进行趋势分析还会带来其它好处。Bancks 说：“我们的过程团队广泛使用定制趋势工具。它使我们的过程团队可以在同一个图上绘制多个变量，还可以将数据下载为CSV 文件，以供进一步操作和分析。”自定义趋势工具，具有不同的数据查询，如分钟快照、分钟平均值、小时平均值等。这有助于以任务所需的任何频率管理数据。RAE 已经预见到更好、更多地访问数据所带来的巨大价值，这对决策过程和预算编制至关重要。它提供了一致、准确和及时的数据，可供整个公司的不同员工日常使用。它还允许不同级别的管理层使用不同类型的信息，从而有助于改善决策。合规记录可帮助不同需求的企业创建合规记录的软件，也可以帮助没有合规要求的组织。“这类系统可用于任何类型的数据采集和分析，” Leefers 说，“我们已经建立了一个高可用性和高冗余的系统，通过互联网与中央数据库连接，可靠地从世界任何地方的运营中获取数据。这是我们解决的问题，但它也可能是其它不同场景的解决方案。” 系统集成商正在为该系统增加新的功能。“我们正在整合条形码系统， 以便更高效地跟踪天然气运输。” Leefers 说。许多生产场所没有与天然气管道的直接连接，所以在给卡车加油时，需要将天然气送到卸载站注入管道。每批货物都必须用一份文件进行跟踪，其中包含装载在卡车上的天然气信息。虽然，可以手动完成该过程的大部分工作，但需要大量运行人员手动输入数据以创建文档，且人工输入容易出错。新的条形码系统将使追踪每批气体及其数据变得更加容易和可靠。本文来自于控制工程中文版（CONTROL ENGINEERING China）2022年5月刊《应用案例》栏目：升级SCADA 系统：提升合规性和运营效率

3G、4G、5G第三代、第四代和第五代蜂窝技术。简单来说，3G 代表智能手机及其移动网络浏览器的引入；4G 是当前一代的蜂窝技术，为移动设备提供真正的宽带互联网接入；5G 蜂窝技术将为蜂窝系统提供巨大的带宽并减少延迟，支持从智能手机到自动驾驶汽车和大规模物联网的一系列设备。边缘计算被认为是 5G 的关键组成部分。接入边缘（Access Edge）最接近物理最后一公里网络的服务提供商边缘的子层，RAN 或电缆头端零跳或一跳。例如，部署在蜂窝网络站点的边缘数据中心。接入边缘层充当服务提供商边缘的前线，通常连接到层次结构上游的区域边缘层。接入边缘的边缘计算由位于前端和中端站点的高度分布式服务器级基础设施组成，例如蜂窝塔、电缆配电厂、聚合和预聚合集线器、中央办公室以及其他网络接入设备如蜂窝无线基站，以及xDSL和xPON设备。接入边缘数据中心通常属于微模块类型，易于部署和独立运行。由于需要支持超低延迟工作负载，包括那些需要可预测连接到最后一公里网络的工作负载，接入边缘设施通常位于无线电头端或电缆头端 15 公里范围内，最适合用于延迟在 1ms - 30ms 范围内。接入网将用户和设备连接到其本地服务提供商的网络。它与核心网形成了鲜明的对比，核心网将服务提供商彼此连接起来，接入网直接连接到基础设施的边缘。聚合边缘服务提供商层边缘距离接入边缘只有一跳的距离。可以作为单个位置的中型数据中心存在，也可以由多个互连的微型数据中心组成，以在区域边缘和接入边缘之间形成分层拓扑，以实现更好的协作、工作负载故障转移和可扩展性。基站RAN（无线接入网络）中的一种网元，负责在一个或多个小区内向用户设备发送和接收无线电信号。基站可以采用集成天线，也可以通过馈线电缆连接到天线阵列。采用专业的数字信号处理和网络功能硬件。在现代 RAN 架构中，为了灵活性、成本和性能，基站可能被拆分为多个功能块在软件中运行。基带单元 (BBU)一种负责基带无线电信号处理的基站组件。采用专门的硬件进行数字信号处理。在 C-RAN 架构中，BBU 的功能可以作为VNF在软件中运行。中央办公室 (CO)特定地理区域内的电信基础设施聚合点。物理上为存放电信基础设施设备而设计，但通常不适合容纳边缘数据中心规模的计算、数据存储和网络资源，因为它们的地板、供暖、制冷、通风、灭火和电力输送系统不足。在这种情况下，当硬件是专门为边缘情况设计的，它可以应付中央办事处的物理限制。中央办公室重新设计为数据中心 (CORD)在中央办公室内部署数据中心级计算和数据存储能力。集中式数据中心一种大型的、通常是超大规模的物理结构和逻辑实体，其中包含大型计算、数据存储和网络资源，由于其规模，这些资源通常由许多租户同时使用。与大多数用户有很大的地理距离，通常用于云计算。云计算一种提供按需访问共享计算资源池的系统，包括网络、存储和计算服务。通常使用少量大型集中式数据中心和区域数据中心。云原生网络功能 (CNF)云原生网络功能 (CNF) 是实现网络功能的云原生应用程序。CNF 由一个或多个微服务组成，使用云原生原则开发，包括不可变基础设施、声明性 API 和“可重复部署过程”。举一个简单的 CNF 例子，数据包过滤器，它将单个网络功能作为微服务。防火墙也是一个例子，它可以由多个微服务组成（例如加密、解密、访问列表、数据包检查等）。云节点计算节点，例如单个服务器或其他一组计算资源，作为云计算基础设施的一部分运行。通常位于集中式数据中心内。Cloud RAN (C-RAN)RAN 的演进，允许将无线基站的功能分为两个组件：射频拉远头 (RRH) 和集中式 BBU。C-RAN 不要求在每个蜂窝无线电天线上都安装BBU，而是允许BBU在与发射塔一定距离的聚合点上工作，该聚合点通常称为 [分布式天线系统 (DAS) 集线器] 。将多个 BBU 放在一个聚合设施中可以提高基础设施效率，并更好地向 Cloud RAN 演进。在 C-RAN 架构中，由传统基站执行的任务通常作为VNF在通用计算硬件上的基础设施边缘微数据中心上执行。这些任务必须以高性能和尽可能低的延迟执行，需要在蜂窝网络站点上使用基础设施边缘计算来支持它们。云服务提供商 (CSP)由集中式和区域性数据中心组成的大型云资源运营组织。最常用于公有云环境中。也可以称为云服务运营商 (CSO)。Cloudlet在学术界，该术语指的是基础设施边缘的移动增强的公有或私有云，由卡内基梅隆大学的Mahadev Satyanarayanan推广。与边缘云同义。它还可以与边缘数据中心和边缘节点互换使用。在 3 层计算架构中，术语“cloudlet”是指中间层（Tier 2），Tier 1 是云，Tier 3 是智能手机、可穿戴设备、智能传感器等。托管（Colocation）将由不同方拥有或操作的计算、数据存储和网络基础设施部署在同一物理位置的过程。与共享基础设施不同的是，托管不要求边缘数据中心等基础设施拥有多个租户或用户。计算卸载（Computational Offloading）一种边缘计算用例，其中任务从边缘设备卸载到基础设施边缘以进行远程处理。例如，计算卸载通过将计算卸载到基础设施边缘来寻求移动设备的性能改进和节能，目标是最大限度地减少任务执行延迟和移动设备能耗。计算卸载还支持新类型的移动应用程序，这些应用程序需要的计算能力和存储容量超过了设备本身的能力。在其他情况下，为了提高性能，可以将工作负载从集中式数据中心转移到边缘数据中心。该术语在文献中也被称为云卸载和网络觅食。计算卸载也使新类型的移动应用成为可能，这些应用需要的计算能力和存储容量超过了设备本身的能力(例如，无绳虚拟现实)。在其他情况下，为了提高性能，可以将工作负载从集中式数据中心转移到边缘数据中心。这个术语也被称为cloud offload 或 cyber foraging。内容分发网络 (CDN)一种分布在整个网络中的分布式系统，将内容（例如流媒体视频）放置在离用户更近的位置。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。当使用基础设施边缘计算时，CDN 节点在边缘数据中心的软件中运行。核心网服务提供商网络层，它将接入网和接入网上的设备连接到其他网络运营商和服务提供商，这样数据就可以在互联网或其他网络之间传输。距离基础设施边缘计算资源可能有多个跃点。CPE（Customer-Premises Equipment）一种接收移动信号并以无线WIFI信号转发出来的移动信号接入设备，例如有线网络调制解调器，它允许网络服务的用户连接到服务提供商的接入网中。通常是从基础设施边缘计算资源向终端用户的一跳。数据中心可容纳多个高性能计算和数据存储节点的结构，将大量的计算、数据存储和网络资源集中在一个位置。在某些情况下也可能指计算和数据存储节点。集中式数据中心、区域数据中心和边缘数据中心的规模各不相同。Data Gravity数据不能在网络上自由移动，并且随着数据量和网络端点之间距离的增加，这样做的成本和难度也会增加，应用程序将倾向于数据所在的位置。Data Ingest为存储和后续处理而接收大量数据的过程。例如，边缘数据中心为视频监控网络存储了大量的视频，然后必须对这些视频进行处理以识别相关人员。Data Reduction在数据的产生者和最终接收者之间使用一个中间点来智能地减少传输的数据量，同时又不丢失数据的含义的过程。一个例子是智能重复数据删除系统。数据主权数据受其所在国家、州、行业的法律法规或管理其使用和移动的适用法律框架的约束的概念。设备边缘（Device Edge）最后一公里网络的设备端或用户端的边缘计算能力。通常依赖于现场的网关或类似设备来收集和处理来自设备的数据。可能还会使用用户设备(如智能手机、笔记本电脑和传感器)有限的备用计算和数据存储能力来处理边缘计算工作负载。与基础设施边缘不同，因为它使用设备资源。设备边缘云（Device Edge Cloud）边缘云概念的扩展，其中某些工作负载可以在设备边缘可用的资源上运行。通常不提供类似云的弹性分配资源，但对于零延迟工作负载来说可能是最佳选择。分布式天线系统 (DAS) 集线器用作许多无线电通信设备的聚合点的位置，通常用于支持蜂窝网络。可能包含或直接连接到部署在基础设施边缘的边缘数据中心。边缘云位于基础设施边缘的类云功能，包括从用户角度访问弹性分配的计算、数据存储和网络资源。通常作为集中式公有或私有云的无缝扩展运行，由部署在基础设施边缘的微型数据中心构建。有时也称为分布式边缘云。边缘计算边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。通过缩短设备与为其服务的云资源之间的距离，并减少网络跳数，边缘计算缓解了当今互联网的延迟和带宽限制，从而迎来了新的应用类别。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。边缘数据中心与传统的集中式数据中心相比，边缘数据中心能够尽可能靠近网络边缘的地方。尽管单独使用规模较小，但能够执行与集中式数据中心相同的功能。由于高度分布式的物理位置产生的独特约束，边缘数据中心通常采用自主操作、多租户、分布式和本地弹性以及开放标准。边缘指的是这些数据中心通常部署的位置。它们的规模可以定义为微型，容量从 50 到 150 kW+ 不等。多个边缘数据中心可以互连，以在本地区域内提供容量增强、故障缓解和工作负载迁移，作为虚拟数据中心运行。Edge Exchange发生在边缘数据中心的 Pre-internet traffic exchange，通常在接入边缘处或附近。此功能通常在边缘数据中心的 Edge Meet Me Room 中执行，并且如果边缘交换处不存在目标位置，则可以与传统的集中式互联网交换点以补充或分层方式运行。与区域或集中式互联网交换相比，边缘交换可用于改善端到端应用程序延迟。Edge Meet Me Room边缘数据中心内的一个区域，租户和电信提供商可以在该区域中相互互连以及与其他边缘数据中心互连，其方式与在MMR中的方式相同。边缘网络结构（Edge Network Fabric）网络互连系统，通常是暗光纤或亮光纤，在基础设施边缘数据中心和潜在的其他本地基础设施之间提供连接。这些网络由于其规模和运行位置通常跨越位于市中心的不同地理区域，可以被视为城域网。边缘节点一种计算节点，例如单个服务器或一组计算资源，作为边缘计算基础设施的一部分运行。通常位于运行在基础设施边缘的边缘数据中心内，因此比集中式数据中心中的云节点在物理上更接近其目标用户。边缘增强应用（Edge-Enhanced Application）一种能够在集中式数据中心运行的应用程序，但在使用边缘计算运行时有性能(通常是在延迟方面)或功能优势。这些应用程序可以改编自集中式数据中心的现有应用程序，或者可能不需要更改。边缘原生应用（Edge-Native Application）原生构建的利用边缘计算能力的应用程序。边缘原生应用程序利用云原生原则，同时考虑到边缘在资源限制、安全性、延迟和自主性等领域的独特特征。边缘原生应用程序以利用云并与上游资源协同工作的方式开发。雾计算一种早期的边缘计算概念，它规定了计算和数据存储资源以及应用程序及其数据位于用户和云之间的最佳位置，目标是提高性能和冗余。雾计算一词最初是由思科创造的，作为边缘计算的替代品，但如今已被弃用。网关设备用户边缘上的设备，用作其他本地设备的管道，目的是聚合和促进现场设备的数据传输，其中许多设备是电池供电的，可以在低功耗状态下长时间运行。网关连接到这些设备并收集数据以转发到本地数据中心或通过最后一公里网络进行传输。硬实时（Hard Real Time）与需要确定性响应的用例或应用程序相关，其中消息必须按时并以可预测的方式到达，否则可能导致严重或危及生命的故障。PLC、RTU 和 ECU 等资源多年来一直用于工业过程控制、机械、飞机、车辆和无人机，需要实时操作系统 (RTOS) 和专用的固定功能逻辑。硬实时功能的例子包括控制工业车床、应用车辆制动器或展开车辆安全气囊；这些功能普遍在用户边缘执行，因为无论该连接的速度和可靠性如何，它们都不能依赖对最后一公里网络的控制。基础设施边缘（Infrastructure Edge）目前被 LF Edge 分类中的服务提供商边缘（Service Provider Edge）一词所取代，基础设施边缘原本指的是计算能力，通常以一个或多个边缘数据中心的形式，部署在最后一公里网络的运营商一侧。位于基础设施边缘的计算、数据存储和网络资源允许像云一样的能力，如资源的弹性分配，但是，由于与集中式或区域性数据中心相比，用户具有更高的局部性，因此具有更低的延迟和更低的数据传输成本。互连通常通过光纤电缆将一方的网络连接到另一方的网络，例如在互联网对等点、MMR。该术语还可以指两个数据中心之间或数据中心内的租户之间的连接，例如 Edge Meet Me Room。互联网边缘基础设施边缘内的一个子层，基础设施边缘和互联网之间发生互连。包含 Edge Meet Me Room和其他设备，用于提供这种高性能水平的互连。互联网交换点（IXP）不同电信运营商之间为连通各自网络而建立的集中交换平台，IXP是为促进互联网骨干网的网间互联和公平竞争而设置的运营商间进行数据网际交换的机构 是为互联网业者提供空间进行网络互连、交换流量和资源的服务场所。互联网边缘可能经常连接到 IXP。物联网边缘（IoT Edge）智能设备边缘的一个子集，由针对物联网用例的headless（即在常规操作中没有用户界面）计算资源组成。IP聚合利用基础设施边缘的计算、数据存储和网络资源，尽可能早地分离和路由从蜂窝网络RAN接收到的网络数据。如果不使用IP聚合，这些数据可能需要通过更长的路径到达本地CO或其他聚合点，然后才能路由到Internet或其他网络。为用户改进蜂窝网络的QoS。抖动在一段时间内观察到的网络数据传输延迟的变化。在整个测量周期内，从最低到最高的观测延迟值，以毫秒为单位进行测量。实时应用程序（如 VoIP、自动驾驶和在线游戏）的一个关键指标。最后一公里电信网络中连接服务提供商和客户的部分。客户与基础设施之间的连接类型和距离决定了客户可用的性能和服务。最后一公里是接入网的一部分，也是服务提供商控制范围内离用户最近的网段。延迟在网络数据传输的环境中，一个数据单位（通常是帧或数据包）从原始设备传输到目的地所花费的时间。在两个或多个端点之间的单个或重复时间点以毫秒为单位进行测量。优化现代应用程序用户体验的关键指标。与抖动不同，抖动是指延迟随时间的变化。有时表示为往返时间 (RTT)。延迟关键型应用如果延迟超过一定的阈值，应用程序将无法正常运行或功能崩溃。延迟关键应用程序通常负责实时任务，例如支持自动驾驶汽车或控制机器对机器的进程。与延迟敏感型应用不同，超过响应延迟需求通常会导致应用程序失败。延迟敏感型应用减少延迟可以提高性能，但如果延迟高于预期，应用仍然可以运行。与延迟关键型应用不同，超过延迟目标通常不会导致应用程序故障，但可能会导致用户体验下降。例如图像处理和批量数据传输。Local Breakout将internet-bound流量放到边缘网络节点(如边缘数据中心)的internet上的能力，而不需要流量通过更长的路径返回聚集的、更集中的设施。位置感知使用 RAN 数据和其他可用数据源以高精度确定用户的位置以及他们在不久的将来可能的位置，以实现工作负载迁移以确保最佳应用程序性能。基于位置的节点选择（Location-Based Node Selection）一种基于节点的物理位置相对于设备的物理位置来选择运行工作负载的最佳边缘节点的方法，目的是提高应用程序工作负载的性能。工作负载编排的一部分。管理和编排 (MANO)在边缘计算的背景下，这是边缘设备和边缘应用程序在其整个生命周期内的管理和编排，包括配置、监控、更新、操作和保护应用程序和数据。不同的边缘层需要类似的原则，但通常依赖于不同的工具集，这是由于固有的技术权衡，如可用计算占用空间、失去最后一公里连接期间的自主性、正常运行时间需求、时间紧迫性等。微模块数据中心 (MMDC)模块化数据中心是指以较小规模应用模块化数据中心概念的数据中心，容量通常为 50 至 150 kW。采用多种可能的形式，包括机架式机柜，可根据需要在室内或室外部署。与大型模块化数据中心一样，微模块数据中心能够与其他数据中心组合以增加区域内的可用资源。Mixed-Criticality工作负载整合将硬实时或延迟和安全关键型工作负载与软实时和延迟敏感型工作负载（例如通用边缘基础设施上的 AI/ML 模型）整合在一起的做法。移动边缘基础设施边缘、设备边缘和网络切片功能的组合，经过调整以支持特定用例，例如实时自动驾驶汽车控制、自动驾驶汽车寻路和车载娱乐。此类应用程序通常结合了对高带宽、低延迟和无缝可靠性的需求。移动网络运营商 (MNO)蜂窝网络的运营商，通常负责网络部署和有效运行所需的物理资产，例如 RAN 设备和网络站点。与 MVNO 不同，MNO 负责物理网络资产。可能包括部署在基础设施边缘的边缘数据中心，这些边缘数据中心位于或连接到这些资产下的蜂窝站点。通常也是一个服务提供商，提供对其他网络和互联网的访问。移动虚拟网络运营商 (MVNO)一种类似于 MNO 的服务提供商，区别在于 MVNO 不拥有或不经常运营自己的蜂窝网络基础设施。尽管他们不会拥有部署在连接到他们可能正在使用的蜂窝站点的基础设施边缘的边缘数据中心，但 MVNO 可能是该边缘数据中心内的租户。模块化数据中心 (MDC)一种为可移植性而设计的数据中心部署方法。高性能计算、数据存储和网络功能安装在便携式结构中，然后可以运输到需要的地方。这些数据中心可以与现有数据中心或其他模块化数据中心相结合，以根据需要增加可用的本地资源。多接入边缘计算 (MEC)由 ETSI 赞助的开放应用程序框架，支持与RAN紧密耦合的服务开发。MEC 于 2014 年正式提出，旨在通过标准化的软件平台、API 和编程模型来增强 4G 和 5G 无线基站，以便在无线网络边缘构建和部署应用程序。MEC 允许部署无线感知视频优化等服务，利用缓存、缓冲和实时转码来减少蜂窝网络的拥塞并改善用户体验。MEC最初被称为移动边缘计算，2016 年更名为多接入边缘计算，以强调他们将 MEC 扩展到蜂窝之外的其他接入技术的雄心。利用部署在基础设施边缘的边缘数据中心。近实时（Near Real Time）受益于离散的低延迟时序的应用程序或用例，但对低延迟而非硬实时的时序有一定的容忍度。网络功能虚拟化 (NFV)一种对于网络架构（network architecture）的概念，利用虚拟化技术，将网络节点阶层的功能，分割成几个功能区块，分别以软件方式实现，不再拘限于硬件架构。使用行业标准虚拟化和云计算技术，将网络功能从专有硬件设备中的嵌入式服务迁移到运行在标准x86和ARM服务器上的基于软件的VNF。在许多情况下，NFV处理和数据存储将发生在直接连接到基础设施边缘的本地蜂窝站点的边缘数据中心。网络跃点在网络中传输数据时发生路由或交换的点。减少用户和应用程序之间的网络跃点数是边缘计算的主要性能目标之一。东西南北数据流指跨边缘的数据流进出集中式云数据中心连续体的方向性。北向是指数据流向“上游”，例如从部署在用户边缘的资源到部署在服务提供商边缘和集中云的资源；而南向是指数据流向相反的方向。东向和西向数据流是指在整个连续体中相同/相似位置的资源对等体之间的相互通信。本地数据中心边缘（On-Premises Data Center Edge）用户边缘的一个子类别，由位于最终用户运营的建筑物内或附近的服务器级计算基础设施组成，例如办公室和工厂。这些位置的 IT 设备位于传统的私有数据中心和模块化数据中心 (MDC) 中。这些资源在可用空间、电力和冷却的范围内具有适度的可扩展性。用于安全和MANO的工具与云数据中心中使用的工具类似。OTT（Over-the-Top Service Provider）不拥有或运营底层网络的应用程序或服务提供商，在某些情况下是数据中心以及将其应用程序或服务交付给用户所需的基础设施。流媒体视频服务和 MVNO 是当今非常普遍的 OTT 服务提供商的例子。通常是数据中心租户。Perishable Data如果在某一时刻采取行动，这些数据是最有价值的，一旦处理可能会被丢弃，以降低通过最后一英里网络的连接成本。通过在本地处理来自传感器的数据，然后只向服务提供商边缘或云发送相关信息，而不是原始数据流，应用程序和连接性可以得到优化。存在点 (PoP)网络基础设施中的一个点，服务提供商允许用户或合作伙伴连接到他们的网络。在边缘计算的背景下，如果 IXP 不在本地区域内，在许多情况下，PoP 将在 edge meet me room 内。边缘数据中心将连接到 PoP，然后再连接到 IXP。QoEQoS原则的高级使用，对应用程序和网络性能进行更详细和细致的测量，目标是进一步改善应用程序和网络的用户体验。也指能够主动测量性能并根据需要调整配置或负载平衡的系统，因此可以被视为工作负载编排的一个组件。QoS衡量网络和数据中心基础设施服务特定应用程序（通常是针对特定用户）的指标。吞吐量、延迟和抖动都是关键的 QoS 测量指标，边缘计算旨在为许多不同类型的应用程序改进，从实时到批量数据传输用例。无线接入网 (RAN)接入网络的一种无线变体，通常指的是蜂窝网络，例如 3G、4G 或 5G。5G RAN将利用NFV和C-RAN，在基础设施边缘的计算、数据存储和网络资源提供支持。实时（Real Time）受益于或需要离散、低延迟时间的应用程序或用例。区域数据中心位于集中式数据中心和微模块数据中心之间的数据中心，已建成足够的规模，并且位置便利，可服务于整个区域。物理上比Access Edge更远离最终用户和设备，但比集中式数据中心更靠近他们。在某些情况下也称为都市数据中心。传统云计算的一部分。区域边缘服务提供商边缘的一个子类别，由位于区域数据中心的服务器级基础设施组成，这些数据中心也往往用作主要的对等站点。区域边缘数据中心能够支持 30 毫秒 - 100 毫秒范围内延迟的边缘工作负载。Resource Constrained Device设备边缘的一个子类别，指位于最后一公里网络的设备边缘侧的设备，这些设备通常由电池供电，并且可以在省电模式下长时间运行。这些设备通常在本地连接到网关设备，网关设备反过来传输和接收由本地网络以外的源生成的数据，并将数据定向到网关设备，例如在基础设施边缘的边缘数据中心运行的数据分析应用程序。服务提供商为客户提供网络接入的组织，其目标通常是通过“最后一公里”网络为客户提供互联网接入。客户通常会通过光纤电缆或无线蜂窝调制解调器从用户边缘的最后一公里连接到服务提供商的接入网。服务提供商边缘LF Edge 分类中的两个主要边缘层之一，用于指定部署在最后一公里网络的服务提供商端的边缘计算能力。服务提供商边缘由放置在大都市地区服务提供商网络附近或支持服务提供商网络的 IT 设备组成，并涵盖接入网络和最近的互联网交换 (IX) 点之间的物理地理位置。服务提供商边缘进一步细分为接入边缘和区域边缘，通常能够以低于 100 毫秒的延迟提供边缘计算。最初被称为基础设施边缘。共享基础设施多方使用单个计算、数据存储和网络资源，例如两个组织各自使用单个边缘数据中心的一半，这与各方拥有自己的基础设施的不同。智能设备边缘用户边缘的一个子类别，由位于物理安全数据中心之外的计算硬件组成，但仍能够支持用于云原生软件开发的虚拟化和/或容器化技术。这些资源涵盖消费级移动设备、 PC以及物联网设备。虽然这些设备能够进行通用计算，但由于成本、电池寿命、外形尺寸和坚固性（热和物理）等各种原因受到性能限制，因此与上游数据中的资源相比，处理可扩展性存在实际限制。这些系统越来越趋向于以图形处理单元 (GPU) 或现场可编程门阵列 (FPGA) 的形式进行协同处理，以加速分析。智能设备边缘的资源可以作为单独的设备进行部署和使用（例如，工厂车间的智能手机或物联网网关），也可以嵌入到分布式、独立的系统中，例如联网/自动驾驶汽车、信息亭、油井和风力涡轮机。Soft PLC一种虚拟化可编程逻辑控制器 (PLC)，可以与其他虚拟化或容器化应用程序一起整合到通用基础设施中，以用于并行运行的数据管理、安全和分析应用程序，并与更高的边缘层进行交互。软实时（Soft Real Time）与延迟敏感的应用程序相关联，例如视频流，其中应用程序依赖低延迟网络来提供良好的用户体验，但网络故障或延迟不会导致严重或可能危及生命的故障。为了方便和规模经济，通常从服务提供商边缘交付具有软实时要求的应用程序。吞吐量在网络数据传输环境中，每秒能够在两个或多个端点之间传输的数据量。以每秒比特数来衡量，通常根据需要以兆比特或千兆比特为单位。尽管应用程序通常需要最小的吞吐量水平才能正常运行，但在此延迟之后，通常会限制应用程序和损害用户体验。Thick Compute在边缘计算的背景下，是指通常位于智能设备边缘和本地数据中心边缘的高端网关和服务器级计算。可以部署在安全数据中心内部或外部。Thin Compute在边缘计算的背景下，指的是网关、集线器和路由器形式的更受限制的边缘计算资源，它们只有最小的处理能力，通常与其他更强大的（Thick Compute）设备结合使用来执行计算。智能设备边缘的一部分，通常部署在物理安全数据中心之外。Tiny ML在基于微控制器的设备中部署功能有限的机器学习 (ML) 推理模型，通常在受限设备边缘。需要高度专业化的工具集来容纳可用的处理资源。例如ML 模型，它使智能扬声器能够在服务器进一步处理后续语音交互之前在本地识别唤醒词（例如“Hey Siri”）。流量卸载将通常传输效率低下的数据（例如通过长距离、拥塞或高成本网络）重新路由到替代的、更本地的目的地（例如，CDN 缓存）或更低成本或更高效的网络的过程。Local Breakout 是使用边缘计算进行流量卸载的一个例子。Truck Roll在边缘计算的环境中，将人员派遣到边缘计算位置（例如边缘数据中心）的行为，通常是为了解决或排除检测到的问题。这些地点通常偏远，大部分时间都是远程操作，没有现场人员。这使得上门服务的其他实际考虑成本成为边缘计算运营商的潜在关注点。用户边缘部署在最后一公里网络用户侧的边缘计算能力，也称为设备边缘。LF Edge 分类中的两个主要边缘层之一，由服务器、存储和网络以及设备组成，部署在最后一公里网络的下游侧。用户边缘资源与物理世界中的最终用户和流程相邻，涵盖范围广泛的设备类型，包括网关、服务器和最终用户设备。用户边缘上的工作负载通常与服务提供商边缘上的资源一起工作，但能够实现较低的延迟并节省带宽，处理数据无需数据通过最后一公里的网络。与服务提供商边缘相比，用户边缘代表了高度多样化的资源组合。用户边缘包含本地数据中心边缘、智能设备边缘和受限设备边缘。V2XV2I 的超集，指的是类似 V2I 的技术，它使得车与车、车与基站、基站与基站之间能够通信。从而获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而提高驾驶安全性、减少拥堵、提高交通效率、提供车载娱乐信息等。V2I，用于连接或自动驾驶汽车的技术集合，用于连接到其支持的基础设施，如在基础设施边缘的边缘数据中心运行的机器视觉和路径查找应用程序。通常使用更新的蜂窝通信技术，如5G或Wi-Fi 6作为接入网络。虚拟数据中心由多个物理边缘数据中心构建的虚拟实体，从外部可以将它们视为一个实体。在虚拟数据中心内，可以根据负载平衡、故障转移或运营商偏好，根据需要将工作负载智能地放置在特定的边缘数据中心或可用区内。在这种配置中，边缘数据中心通过低延迟网络互连，旨在创建冗余和弹性的边缘计算基础设施。虚拟化网络功能 (VNF)一种基于软件的网络功能，在通用计算资源上运行，NFV 使用它来代替专用的物理设备。在许多情况下，多个 VNF 将在基础设施边缘的边缘数据中心上运行。工作负载编排一种智能系统，可动态确定要在计算、数据存储和网络资源范围内处理的应用程序工作负载的最佳位置、时间和优先级，从集中式和区域数据中心到基础设施边缘和设备边缘的可用资源。工作负载可以被标记为特定的性能和成本需求，这决定了它们将在哪里运行。编者按：本文编译自Open Glossary of Edge Computing，不声明原创，仅供学习交流。

我是计算机技术专业准研究生，想走云计算研究方向，请各位前辈推荐一下具体研究方向。

(1) 超大规模。 “云”具有相当的规模，一般拥有数百上千台服务器，能给用户前所未有的计算能力。(2)虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。(3) 高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。(4) 通用性。云计算不针对特定的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。(5) 高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。(6)按需服务。“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。(7)极其廉价。由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

在政策和市场双轮驱动下，云计算迎来了黄金时代，其触角已经从互联网的虚拟世界，伸向了实体经济这个更加广阔的天地。面对呼啸而来的下一个十年，云计算将走向何方？在7月21-22日即将举行的“2022可信云大会”上，中国信通院将重磅发布年度重磅研究成果——《云计算白皮书（2022年）》（以下简称“白皮书”），对云计算产业的发展进行深度剖析，这已是中国信通院连续八年发布云计算白皮书。今年白皮书主要围绕过去一年多来全球云计算产业的发展，重点聚焦云原生、算力服务、云上系统稳定性、云安全、云成本优化等当前行业发展热点进行系统性剖析，并对未来技术发展趋势进行展望，下面就来看看有哪些趋势值得关注？全球云计算市场增速反弹，我国保持高速增长受疫情影响，全球云计算市场不可避免地出现一定波动，目前已逐步回暖，增速实现触底反弹。至2021年，全球云计算市场已基本恢复到疫情前增长水平。聚焦到中国市场，我国云计算总体处于快速发展阶段。其中，公有云市场继续高歌猛进，有望成为未来几年中国云计算市场增长的主要动力，私有云市场也快速增长，首次突破千亿元大关。我国云计算展现中国特色，产业呈现五大特点我国数字经济规模已经连续多年位居世界第二，取得显著成绩。但同世界数字经济大国、强国相比，我国数字经济还有很大成长空间。伴随中国从全球第二大经济体再向前迈进的总攻，中国云计算产业将再一次获得“浴火重生”的机会。当前，我国云计算发展呈现“中国特色”：一是政策指引转向深度上云用云，标准建设拓展至新技术应用；二是产业集聚效应明显，布局发展从东部向中西部逐步扩散；三是市场需求持续更迭，多种部署模式并存发展；四是行业应用水平参差不齐，阶梯状发展特点明显。在中国特色云计算的背景下，我国云计算产业在技术、管理、安全、应用、模式等方面呈现出新的发展特点。云原生技术和能力不断成熟 加速企业IT要素变革在云计算已步入发展成熟的时期，云原生由于具备弹性扩展和响应、服务自治和故障自愈、跨平台及服务的规模复制的能力特性，成为了充分发挥云效能的最佳实践路径。相较于早期主要集中在容器、微服务、DevOps等领域，如今云原生技术生态已扩展至底层技术、编排及管理技术、安全技术、监测分析技术以及场景化应用等众多方面，形成了完整的支撑应用云原生化构建的全生命周期技术链。云原生正在与基础设施加速融合。随着云原生技术和能力不断完善，其将驱动企业组织和流程、架构和设计、技术和基础设施等IT要素的全面升级。云服务向算力服务演进 助力算力经济高质量发展算力作为数字经济的核心生产力，正在成为加速行业数字化及经济社会发展的重要引擎。作为云服务的升级，算力服务正在呈现出泛在化、普惠化、标准化的特点。除了对技术和服务的升级，算力经济不仅为制造、交通、零售等多个传统行业带来产值增长，还伴随着生产效率提升、商业模式创新、用户体验优化等延伸性效益，对数字经济增长的拉动作用愈加凸显。云上系统稳定性面临挑战 技管结合助力能力提升云计算在为应用的开发测试、发布变更、容量管理、服务治理等环节带来效率提升的同时，复杂的技术架构也给系统稳定性带来了新挑战。对此，白皮书给出了构建安全生产和建设路径双体系，推动云上系统的稳定性持续提升。建设云上业务安全生产体系主要从事前的主动防御、事中的全局监控、事后的应急保障三个方面切入。稳定性保障工作要贯穿软件生命周期的全过程，不仅要事前做好规划工作，设计高度韧性系统，还要事中全方位检测，利用可观测性技术提高系统洞察力，在事后还要构建故障闭环，构建并持续维护故障库，从管理和技术两方面降低故障复现率。云安全聚焦应用新技术理念 构建上云全流程安全体系随着数字化时代的到来，数据作为关键生产要素和重要的战略资产，备受政府和企业的重视。然而，海量数据的诞生也催生了许多数据安全、合规管理等问题。对于当前云上安全所面临的挑战，白皮书指出，面对日益多样化的威胁攻击，在政策标准要求指导下，上云企业应利用新理念、新技术，不断优化安全机制，构建上云全流程安全体系。上云前要完善供应链入口管控机制，通过安全措施降低云计算引入的风险；上云中应用零信任、统一安全运营等理念、技术的应用，从而保障云上资源可信访问；上云后还要建立统一安全运营能力，充分释放安全资源价值。云成本优化治理势在必行 流程贯穿上云用云全生命周期企业在云端部署业务系统已经成为一种趋势，用云逐步迈入深水区。然而，深度用云随之而来的成本、性能、稳定性、安全等隐患频现，加速了企业对云成本的优化和治理需求。白皮书指出，企业云上的成本优化是一个规划到分析再到事后评估改善的不断循环的过程，是一个不断完善的闭环体系。这套体系的正常运作离不开机制的保障，企业可以通过提高成本意识和建立奖惩制度来落实云成本优化制度。对于未来，云计算将在社会发展中发挥出怎样的作用，白皮书指出，作为数字经济的重点产业，云计算将为各领域创新发展注入新的活力。云原生架构、云优化治理、云安全建设、云上系统稳定性、算力服务技术体系等数字时代下的新技术和新理念，将为云计算产业增添更多新的内涵。立足当下展望未来，云计算还将裂变出无限的机会和可能，带着人们在探索的路上发现更多未知的精彩。来源：中国信通院

等保2.0政策中，云计算安全扩展要求是针对云计算平台提出的安全通用要求之外额外需要实现的安全要求。但在实际工作中，通常需要在作业指导书中加以识别。今天我们就先来聊聊，综合考虑云计算安全扩展要求关注的安全目标和实现方式的区分原则有哪些？原则一：仅关注云计算平台自身安全防护（如基础设施位置的要求条款），或云计算平台向云服务客户提供的基础安全服务相关的安全要求（如不同云服务客户虚拟网络隔离的要求条款），只适用于云计算平台。原则二：关注云计算平台为云服务客户提供且需要客户“自操作”的安全服务相关的安全要求（如确保云服务商对云服务客户的操作可审计的安全条款），同时适用于云计算平台和云服务客户业务系统。原则三：分别关注云计算平台和云服务客户业务系统各自安全防护需求的安全要求（如虚拟网络边界访问控制的要求条款），同时适用于云计算平台和云服务客户业务系统。原则四：仅关注云服务客户安全需求的安全要求（如“云服务商选择”控制点中安全要求），只适用于云服务客户业务系统。【知识拓展】：等保2.0云计算安全扩展要求包括哪些？云计算安全扩展要求是针对云计算平台提出的安全通用要求之外额外需要实现的安全要求。主要内容包括“基础设施的位置”、“虚拟化安全保护”、“镜像和快照保护”、“云计算环境管理”和“云服务商选择”等。

华为为什么取消了HCIE考试的面试，这一调整对HCIE认证含金量有无影响？

1、下面哪个阶段不是项目管理流程中的阶段？【 B 】A、 项目立项B、 项目质保C、 项目测试D、 项目开发2、为满足金融业务的监管和安全要求，平台不需要考虑下列哪个应用?   [ A ]A、 文档版本管理B、 防火墙策略C、 安全漏洞扫描D、 多租户安全隔离3、以下哪一项最好地描述了何时完成监控项目过程组？    [ C ]整个项目中持续进行A、 每个项目阶段结束时B、 计划里程碑或项目间隙C、 整个项目中持续进行D、 每个可交付成果完成时4、路由就是网间互联，其功能是发生在OSI参考模型的？  [ C ]A、 其余选项都是B、 物理层C、 网络层       D、 数据链路层5、下列选项中不是局域网的以太网标准的是?  【 B 】A、 802.5B、 801.2C、 802.3D、 802.4S6、分布式计算早期的创新者是哪个公司？ [ C ]A、  ORICOB、  MicrosoftC、 GoogleD、 IBM7、VLAN基本上可以看成是一个？  【 A 】A、 广播域B、 局域网C、 工作站D、 广域网8、Keystone为OpenStack平台提供了什么服务？ 【 A 】A、 认证服务B、 计算服务C、 存储服务D、 镜像服务9、AWS中的RDS目前支持多少个关系型数据库引擎？ 【 C  】A、 三个：MySQL，Oracle 和 Microsoft SQL Server。B、 两个：MySQL 和 OracleC、 六个：Amazon Aurora，Oracle，Microsoft SQL Server，PostgreSQL，MySQL 和 MariaDB。D、 一个：MySQL。10、查看容器属性的方法？ 【 D】A、 docker logB、 docker infoC、 docker describeD、 docker inspect11、在vi中，如何从命令模式进入插入状态？　[ A ]A、 o键B、 p键C、 n键D、 f键12、当前连接到一个可用区域中的 EC2 实例的 EBS 卷如何能够被另一个可用区域连接？　【 B】A、  分离卷并附加到另一个 AZ 中的 EC2 实例B、  创建卷的快照，然后从另一个 AZ 中的快照创建一个卷C、  在另一个 AZ 中创建一个新卷，并指定当前音量作为源D、  在 AZ 中创建一个新卷，并从一个卷到另一个卷执行内容的磁盘副本13、以下哪一个是收尾过程的正确顺序？  【 B ]A、 得到正式验收、结束合同、写出经验教训、解散团队B、 得到正式验收、写出经验教训、解散团队、结束合同C、 得到正式验收、解散团队、写出经验教训、结束合同D、 写出经验教训、解散团队、得到正式验收、结束合同14、以下哪个服务为OpenStack平台提供了消息服务？  [ A ]A、 RabbitMQB、 KeystoneC、 NovaD、 Neutron15、下列选项当中，关于man命令的作用说法正确的是？  [ D ]A、 手动执行指定的命令B、 查看系统中的命令列表C、 定时执行指定的命令D、 查看命令的帮助信息16、以下哪个陈述是错误的？   [ B ]A、 一个VPC可以有多个子网。B、 单个实例在停止和重新启动后不会在VPC内保留其公共IP。C、 停止和重新启动后，单个实例将其公共IP保留在VPC中。D、 一个VPC可以有一个Internet网关。17、Ceilometer服务将监控到的数据存储到哪里？  [ A ]A、 MongoDB数据库B、 MySQL数据库C、 Swift对象存储D、 Hbase数据库18、在使用Dockerfile来构建镜像的时候，使用什么关键字来让容器执行一个指定的程序？ [ C ]A、 FROMB、 ADDC、 RUND、 CMD19、在项目总结阶段，可得到的报告中不包括?    [ B ]A、 《项目总结报告》B、 《实施报告》C、 《验收测试报告》D、 《项目归档检查单》20、解压缩文件wordpress.tar.gz的命令是？    [ D ]A、 tar -xvz wordpress.tar.gzB、 tar -xcf wordpress.tar.gzC、 tar -zxvf wordpress.tar.gzD、 tar -czf wordpress.tar.gzs21、管理大规模容器集群能力包括？ [ A ]A、 编排调度引擎B、 镜像管理C、 网络通信方案D、 用户列表管理22、关于"rm -rf dirname"命令，说法正确的是?    [ C ]A、 删除dirname目录中的文件B、 只能删除空目录。 C、 递归强行删除dirname目录，及其目录下的所有文件D、 删除dirname目录，删除时给予提示   23、在交换机中可以VLAN的取值范围是多少？ [ C }A、 1-4095B、 0-4096C、 1-4094D、 1-409624、关于 API 凭证，AWS 推荐的最佳做法是什么？   [ D ]A、 使用来自 NAT 实例的 API 凭证。B、 使用来自 EC2 实例的 API 凭证。C、 使用堡垒主机的 API 凭证。D、 创建一个有必要的角色，并可以由 EC2 实例来承担。25、亚马逊网络服务提供 3 种不同级别的支持，下面哪些是有效的支持级别？ [ C ]A、  企业，商业，开发商B、  企业，公司，免费套餐C、  公司，业务，开发人员D、  企业，商业，免费套餐26、使用NAT方式的容器在进行跨宿主机通信，通常情况下吞吐率能达到宿主机间吞吐率的？   [ D ]A、 1/2B、 1/5C、 1/4D、 1/327、下列选项中，不属于ifconfig命令作用范围的是？   [ C ] A、 配置网卡的IP地址B、 配置本地回环地址C、 加载网卡到内核中D、 激活网络适配器28、FTP消息当中的125消息号的含义是什么？    [ C ]A、 数据传输完毕B、 错误些文件C、 数据连接打开，传输开始D、 不能打开数据连接29、客户需要将其本地数据中心扩展到 AWS，需要一个 50 Mbps 的专用和专用连接到他 们的 VPC。哪个 AWS 产品或功能满足此要求？  [ A ]A、 AWS 直连B、 Arnazon VPCC、 亚马逊 VPC 虚拟专用网关D、 弹性 IP 地址30、分布式系统还具备___保护机制？       [ A ]A、 全局B、 手动C、 智能D、 独立【多选题】 题型说明：该题型共10题，每题20分31、亚马逊的EBS卷为？     【BD 】 A、 提供各种SSD和磁性选件 B、 基于对象的存储 C、 基于块的存储 D、 默认基于磁盘32、下列选项中，属于NFS协议的是哪些？2 3 4 【ＡＢＣ］ A、 NFS V4 B、 NFS V2 C、 NFS V3 D、 NFS V133、K8S集群中有哪几种类型？　　　［Ａ　Ｂ　Ｄ　］ A、 工作节点 B、 控制节点 C、 管理节点 D、 存储节点34、如果启用了MFA删除，以下哪个操作将被利用？　　［Ｂ　Ｄ］ A、 删除一个S3存储桶 B、 永久删除对象版本 C、 更改存储桶的版本控制状态 D、 删除对象的元数据35、MySQL中复制的优点包括？ [ A D ] A、 数据安全性 B、 横向扩展解决方案 C、 分析 D、 远程数据分发36、分布式系统的优点。  [ A B C D ] A、 加快计算速度 B、 可靠性高 C、 资源共享 D、 通信快捷方便37、下列选项当中，Kubernetes可以实现容器集群的哪些功能？ [ A B D ] A、 自动化部署 B、 自动运行删除容器 C、 自动维护 D、 自动扩缩容38、NFS由下列那几个部分组成？  [ A C D ] A、 NFS用户空间工具 B、 HDFS相关服务 C、 NFS内核模块 D、 RPC相关服务39、交换机的主要功能有哪些？  [ A B C ] A、 转发\过滤 B、 地址学习 C、 环路避免 D、 路由转发40、下列哪些属于Linux的优点？ ABC A、 稳定性，安全性，高效性 B、 代码开源 C、 良好的可移植性 D、 多用户，单进程  【实操题】 题型说明：该题型共15题，共500分41、网络管理使用eNSP模拟器，启动S5700交换机。通过一条命令在S1交换机上创建vlan100、vlan101，配置vlan100网关为：172.16.100.254/24。配置vlan101网关为：172.16.101.254/24。配置g0/0/1端口为trunk模式，放行vlan100。配置g0/0/2端口为access模式，所属vlan101。将以上所有操作命令和返回结果以文本形式提交大答题框。（使用完整命令-通过Tab键补全）(20)分[SW1]vlan batch 100 101[SW1]interface Vlanif 100[SW1-Vlanif100]ip address 172.16.100.254 24[SW1]interface Vlanif 101[SW1-Vlanif101]ip address 172.16.101.254 24[SW1]interface GigabitEthernet 0/0/1[SW1-GigabitEthernet0/0/1]port link-type trunk[SW1-GigabitEthernet0/0/1]port trunk allow-pass vlan 100[SW1-GigabitEthernet0/0/1]quit[SW1]interface GigabitEthernet 0/0/2[SW1-GigabitEthernet0/0/2]port link-type access[SW1-GigabitEthernet0/0/2]port default vlan 101[SW1-GigabitEthernet0/0/2]quit重新提交已提交42、网络管理配置路由器R1（路由器使用AR2220）端口g0/0/1地址为192.168.101.1/30，配置g0/0/2端口地址为12.12.12.2/30。添加静态路由去往192.168.1.0/24网段，下一跳地址为192.168.101.2，添加静态路由去往192.168.2.0/24，下一跳地址为12.12.12.1。将以上所有操作命令和返回结果以文本形式提交大答题框。（使用完整命令-通过Tab键补全）(30)分[R1]interface GigabitEthernet 0/0/1[R1-GigabitEthernet0/0/1]ip address 192.168.101.1 30[R1-GigabitEthernet0/0/1]quit[R1]interface GigabitEthernet 0/0/2[R1-GigabitEthernet0/0/2]ip address 12.12.12.2 30[R1-GigabitEthernet0/0/2]quit[R1]ip route-static 192.168.1.0 24 192.168.101.2[R1]ip route-static 192.168.2.0 24 12.12.12.1重新提交已提交43、本地YUM源管理使用VMWare软件启动提供的xserver1虚拟机（配置虚拟机xserver1的IP为192.168.100.11，主机名为xserver1），在虚拟机的/root目录下，存在一个CentOS-7-x86_64-DVD-1511.iso的镜像文件，使用这个镜像文件配置本地yum源，要求将这个镜像文件挂载在/opt/centos目录，请问如何配置自己的local.repo文件，使得可以使用该镜像中的软件包，安装软件。请将local.repo文件的内容和执行yum repolist的返回结果以文本形式提交到答题框。(20)分[centos]name=centosbaseurl=file:///opt/centosgpgcheck=0enabled=1[root@xserver1 ~]# yum repolistLoaded plugins: fastestmirror, langpacksRepodata is over 2 weeks old. Install yum-cron? Or run: yum makecache fastLoading mirror speeds from cached hostfilerepo id repo name status!centos centos 4,070repolist: 4,070重新提交已提交44、Linux存储LVM管理使用xserver1虚拟机，使用VMWare软件自行添加一块大小为20G的硬盘，使用fdisk命令对该硬盘进形分区，要求分出两个大小为5G的分区。使用两个分区，创建名xcloudvg的卷组，然后再创建一个5G的分区，将xcloudvg扩容至15G，最后执行vgdisplay命令查看卷组信息。将上述所有操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。(30)分[root@xserver1 ~]# fdisk /dev/sdbWelcome to fdisk (util-linux 2.23.2).Changes will remain in memory only, until you decide to write them.Be careful before using the write command.Device does not contain a recognized partition tableBuilding a new DOS disklabel with disk identifier 0xaac739d4.Command (m for help): nPartition type:p primary (0 primary, 0 extended, 4 free)e extendedSelect (default p):Using default response pPartition number (1-4, default 1):First sector (2048-41943039, default 2048):Using default value 2048Last sector, +sectors or +size{K,M,G} (2048-41943039, default 41943039): +5GPartition 1 of type Linux and of size 5 GiB is setCommand (m for help): nPartition type:p primary (1 primary, 0 extended, 3 free)e extendedSelect (default p):Using default response pPartition number (2-4, default 2):First sector (10487808-41943039, default 10487808):Using default value 10487808Last sector, +sectors or +size{K,M,G} (10487808-41943039, default 41943039): +5GPartition 2 of type Linux and of size 5 GiB is setCommand (m for help): pDisk /dev/sdb: 21.5 GB, 21474836480 bytes, 41943040 sectorsUnits = sectors of 1 * 512 = 512 bytesSector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytesI/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytesDisk label type: dosDisk identifier: 0xaac739d4Device Boot Start End Blocks Id System/dev/sdb1 2048 10487807 5242880 83 Linux/dev/sdb2 10487808 20973567 5242880 83 LinuxCommand (m for help): wThe partition table has been altered!Calling ioctl() to re-read partition table.Syncing disks.[root@xserver1 ~]# pvcreate /dev/sdb[1-2]Physical volume "/dev/sdb1" successfully createdPhysical volume "/dev/sdb2" successfully created[root@xserver1 ~]# vgcreate xcloudvg /dev/sdb[1-2]Volume group "xcloudvg" successfully created[root@xserver1 ~]# vgsVG #PV #LV #SN Attr VSize VFreecentos 1 2 0 wz--n- 39.51g 44.00mxcloudvg 2 0 0 wz--n- 9.99g 9.99g[root@xserver1 ~]# vgextend xcloudvg /dev/sdb3Volume group "xcloudvg" successfully extended[root@xserver1 ~]# vgsVG #PV #LV #SN Attr VSize VFreecentos 1 2 0 wz--n- 39.51g 44.00mxcloudvg 3 0 0 wz--n- 14.99g 14.99g[root@xserver1 ~]# vgdisplay--- Volume group --- VG Name xcloudvgSystem IDFormat lvm2Metadata Areas 3Metadata Sequence No 2VG Access read/writeVG Status resizableMAX LV 0Cur LV 0Open LV 0Max PV 0Cur PV 3Act PV 3VG Size 14.99 GiBPE Size 4.00 MiBTotal PE 3837Alloc PE / Size 0 / 0Free PE / Size 3837 / 14.99 GiBVG UUID Bhe3rc-7CUf-CdDa-WXJZ-IPZk-BRWt-eLlACf45、NFS管理使用xserver1、xserver2虚拟机，安装NFS服务所需要的软件包，将xserver1节点中的/mnt/share目录使用NFS服务共享出来（目录不存在请自行创建），接着在xserver2节点上，将xserver1中共享的文件挂载到/mnt目录下。操作完毕后，依次将xserver1节点上执行showmount -e ip命令和xserver2节点上执行df -h命令的返回结果以文本形式提交到答题框。(30)分[root@xserver1 ~]# showmount -e 192.168.100.11Export list for 192.168.100.11:/mnt/share 192.168.100.0/24[root@xserver2 ~]# df -hFilesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/mapper/centos-root 18G 878M 17G 5% /devtmpfs 903M 0 903M 0% /devtmpfs 913M 0 913M 0% /dev/shmtmpfs 913M 8.6M 904M 1% /runtmpfs 913M 0 913M 0% /sys/fs/cgroup/dev/sda1 497M 125M 373M 25% /boottmpfs 183M 0 183M 0% /run/user/0/dev/sr0 4.1G 4.1G 0 100% /opt/centos192.168.100.11:/mnt/share 5.8G 20M 5.5G 1% /mnt重新提交已提交46、Samba管理使用xserver1虚拟机，安装Samba服务所需要的软件包，将xserver1节点中的/opt/share目录使用Samba服务共享出来（目录不存在请自行创建）。操作完毕后，将xserver1节点Samba配置文件中的[share]段落和执行netstat -ntpl命令的返回结果以文本形式提交到答题框。(30)分[share]path = /opt/sharebrowseable = yespublic = yeswritable = yes[root@samba ~]# netstat -ntplActive Internet connections (only servers)Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program nametcp 0 0 0.0.0.0:445 0.0.0.0:* LISTEN 1874/smbdtcp 0 0 0.0.0.0:139 0.0.0.0:* LISTEN 1874/smbdtcp 0 0 0.0.0.0:111 0.0.0.0:* LISTEN 728/rpcbindtcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0:* LISTEN 1085/sshdtcp 0 0 127.0.0.1:25 0.0.0.0:* LISTEN 1324/mastertcp6 0 0 :::445 :::* LISTEN 1874/smbdtcp6 0 0 :::139 :::* LISTEN 1874/smbdtcp6 0 0 :::111 :::* LISTEN 728/rpcbindtcp6 0 0 :::22 :::* LISTEN 1085/sshdtcp6 0 0 ::1:25       47、主从数据库管理在xserver1、xserver2上安装mariadb数据库，并配置为主从数据库（xserver1为主节点、xserver2为从节点），实现两个数据库的主从同步。配置完毕后，请在xserver2上的数据库中执行“show slave status \G”命令查询从节点复制状态，将查询到的结果以文本形式提交到答题框。(40)分MariaDB [(none)]> show slave status\G*************************** 1. row ***************************Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: mysql1Master_User: userMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000004Read_Master_Log_Pos: 547Relay_Log_File: mariadb-relay-bin.000005Relay_Log_Pos: 831Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000004Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesReplicate_Do_DB:Replicate_Ignore_DB:Replicate_Do_Table:Replicate_Ignore_Table:Replicate_Wild_Do_Table:Replicate_Wild_Ignore_Table:Last_Errno: 0Last_Error:Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 547Relay_Log_Space: 1411Until_Condition: NoneUntil_Log_File:Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File:Master_SSL_CA_Path:Master_SSL_Cert:Master_SSL_Cipher:Master_SSL_Key:Seconds_Behind_Master: 0Master_SSL_Verify_Server_Cert: NoLast_IO_Errno: 0Last_IO_Error:Last_SQL_Errno: 0Last_SQL_Error:Replicate_Ignore_Server_Ids:Master_Server_Id: 301 row in set (0.00 sec) 48、部署WordPress应用使用xserver1节点，基于lnmp环境，部署WordPress应用（WordPress源码包在/root目录下）。应用部署完毕后，设置WordPress的站点标题为自己的姓名（例：名字叫张三，则设置站点标题为张三的BLOG），设置完毕后登录WordPresss首页。最后将命令curl ip（ip为wordpress的首页ip）的返回结果以文本形式提交到答题框。 49、OpenStack Glance管理使用VMWare软件启动提供的opensatckallinone镜像，自行检查openstack中各服务的状态，若有问题自行排查。在xserver1节点的/root目录下存在一个cirros-0.3.4-x86_64-disk.img镜像；使用glance命令将镜像上传，并命名为mycirros，最后将glance image-show id命令的返回结果以文本形式提交到答题框。(30)分[root@xserver1 ~]# glance image-show d3663be2-3ebf-443a-b3fc-b3e39bda8783+------------------+--------------------------------------+| Property | Value |+------------------+--------------------------------------+| checksum | ee1eca47dc88f4879d8a229cc70a07c6 || container_format | bare || created_at | 2021-12-19T10:16:52Z || disk_format | qcow2 || id | d3663be2-3ebf-443a-b3fc-b3e39bda8783 || min_disk | 0 || min_ram | 0 || name | mycirros || owner | 0ab2dbde4f754b699e22461426cd0774 || protected | False || size | 13287936 || status | active || tags | [] || updated_at | 2021-12-19T10:16:52Z || virtual_size | None || visibility | private |+------------------+--------------------------------------+重新提交已提交50、OpenStack Keystone管理使用VMWare软件启动提供的opensatckallinone镜像，自行检查openstack中各服务的状态，若有问题自行排查。在keystone中创建用户testuser，密码为password，创建好之后，查看testuser的详细信息。将openstack user show testuser命令的返回结果以文本形式提交到答题框。(30)分[root@controller ~]# openstack user show testuser+-----------+----------------------------------+| Field     | Value                            |+-----------+----------------------------------+| domain_id | 9321f21a94ef4f85993e92a228892418 || enabled   | True                             || id        | 279032d337e142faabbfabffee0284b1 || name      | testuser                         |+-----------+----------------------------------+51、OpenStack Nova管理使用VMWare软件启动提供的opensatckallinone镜像，自行检查openstack中各服务的状态，若有问题自行排查。通过nova的相关命令创建名为exam，ID为1234，内存为1024M，硬盘为20G，虚拟内核数量为2的云主机类型，查看exam的详细信息。将nova flavor-show id操作命令的返回结果以文本形式提交到答题框。[root@controller ~]# nova flavor-show 1234+----------------------------+-------+| Property                   | Value |+----------------------------+-------+| OS-FLV-DISABLED:disabled   | False || OS-FLV-EXT-DATA:ephemeral  | 0     || disk                       | 20    || extra_specs                | {}    || id                         | 1234  || name                       | exam  || os-flavor-access:is_public | True  || ram                        | 1024  || rxtx_factor                | 1.0   || swap                       |       || vcpus                      | 2     |+----------------------------+-------+重新提交已提交52、OpenStack Swift管理使用VMWare软件启动提供的opensatckallinone镜像，自行检查openstack中各服务的状态，若有问题自行排查。使用swift相关命令，创建一个名叫examcontainer的容器，然后往这个容器中上传一个test.txt的文件（文件可以自行创建），上传完毕后，使用命令查看容器，将操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。(40)分[root@controller keystone]# swift listexamcontainer53、Docker安装使用xserver1节点，自行配置YUM源，安装docker服务（需要用到的包为xserver1节点/root目录下的Docker.tar.gz）。安装完服务后，将registry_latest.tar上传到xserver1节点中并配置为私有仓库。要求启动registry容器时，将内部保存文件的目录映射到外部的/opt/registry目录，将内部的5000端口映射到外部5000端口。依次将启动registry容器的命令及返回结果、执行docker info命令的返回结果以文本形式提交到答题框。(40)分[root@master ~]# docker run -d -v /opt/registry:/var/lib/registry -p 5000:5000 --restart=always --name registry registry:latestContainers: 33Running: 16Paused: 0Stopped: 17Images: 22Server Version: 18.09.6Storage Driver: devicemapperPool Name: docker-253:0-113162281-poolPool Blocksize: 65.54kBBase Device Size: 10.74GBBacking Filesystem: xfsUdev Sync Supported: trueData file: /dev/loop0Metadata file: /dev/loop1Data loop file: /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/dataMetadata loop file: /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/metadataData Space Used: 3.573GBData Space Total: 107.4GBData Space Available: 18.72GBMetadata Space Used: 22.59MBMetadata Space Total: 2.147GBMetadata Space Available: 2.125GBThin Pool Minimum Free Space: 10.74GBDeferred Removal Enabled: trueDeferred Deletion Enabled: trueDeferred Deleted Device Count: 0Library Version: 1.02.158-RHEL7 (2019-05-13)Logging Driver: json-fileCgroup Driver: cgroupfsPlugins:Volume: localNetwork: bridge host macvlan null overlayLog: awslogs fluentd gcplogs gelf journald json-file local logentries splunk syslogSwarm: inactiveRuntimes: runcDefault Runtime: runcInit Binary: docker-initcontainerd version: b34a5c8af56e510852c35414db4c1f4fa6172339runc version: 3e425f80a8c931f88e6d94a8c831b9d5aa481657init version: fec3683Security Options:seccompProfile: defaultKernel Version: 3.10.0-1062.7.1.el7.x86_64Operating System: CentOS Linux 7 (Core)OSType: linuxArchitecture: x86_64CPUs: 2Total Memory: 1.913GiBName: masterID: U4ME:YWV6:WZEK:7R7W:5OLN:MO4A:NVNH:AEPR:L7GE:UD4S:UZOY:GZXQDocker Root Dir: /var/lib/dockerDebug Mode (client): falseDebug Mode (server): falseRegistry: https://index.docker.io/v1/Labels:Experimental: falseInsecure Registries:192.168.70.10:5000127.0.0.0/8Live Restore Enabled: falseProduct License: Community EngineWARNING: the devicemapper storage-driver is deprecated, and will be removed in a future release.WARNING: devicemapper: usage of loopback devices is strongly discouraged for production use.Use `--storage-opt dm.thinpooldev` to specify a custom block storage device. 54、部署Swarm集群使用xserver1、xserver2节点，自行配置好网络，安装好docker-ce。部署Swarm集群，并安装Portainer图形化管理工具，部署完成后，使用浏览器登录ip:9000界面，进入Swarm控制台。将curl swarm ip:9000返回的结果以文本形式提交到答题框。(50)分[root@master ~]# curl 192.168.100.10:9000<!DOCTYPE html><html lang="en" ng-app="portainer"><head><meta charset="utf-8"><title>Portainer</title><meta name="description" content=""><meta name="author" content="Portainer.io"><div class="row" style="text-align: center">Loading Portainer...<i class="fa fa-cog fa-spin" style="margin-left: 5px"></i></div><!-- !panel --></div>55、Dockerfile编写使用xserver1节点，新建httpd目录，然后编写Dockerfile文件，要求如下：1)使用centos:latest镜像作为基础镜像；2)作者为xiandian；3)Dockerfile要求删除镜像的yum源，使用当前系统的local.repo源文件；4)安装http服务；5)暴露80端口。编写完毕后，构建的镜像名字叫httpd:v1.0的镜像。完成后将Dockerfile文件和镜像列表信息以文本形式提交到答题框。(40)分[root@master ~]# cat Dockerfile FROM centos:latestMAINTAINER xiandianRUN yum install -y httpdEXPOSE 80[root@master ~]# docker build -t="httpd:v1.0" .[root@master ~]# docker images | grep httpdREPOSITORY               TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZEhttpd                    v1.0                5c0d2443d34f        5 minutes ago       265MB重新提交已提交————————————————版权声明：本文为CSDN博主「哦豁643」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_61268229/article/details/122035683

首届云原生边缘计算峰会(KubeEdge Summit 2022)由云原生计算基金会(CNCF)、KubeEdge社区主办，于2022年7月14日 -15日召开。峰会聚合行业伙伴、开发者、业界大咖、技术专家，旨在帮助更多的云原生边缘计算用户、企业和单位，了解边缘计算现状及趋势，学习落地边缘实践经验。作为业界首个云原生边缘计算社区，KubeEdge已在智慧交通、智慧城市、智慧园区、智慧能源、智慧工厂、智慧银行、智慧工地、CDN等行业提供一体化的边端云协同解决方案，本届峰会也更加聚焦边缘计算最为关切的话题，着力碰撞出边缘发展的无限可能，为行业和产业发展赋能。 聚焦边缘，共话核心2022年7月14日-15日云原生边缘计算峰会KubeEdge Summit 2022邀您共赴边缘新未来！↑扫码进活动报名交流群↑KubeEdge Summit 2022洞察边缘前沿技术及趋势，剖析技术实战方案及案例，拓扑行业创新发展新机遇，年度KubeEdge旗舰会议，欢迎全球开发者线上与会!如对活动有疑问可添加小助手咨询（hwyzj123）

行业资讯一览机构：后疫情时代，亚马逊、微软和谷歌的云计算业务有望延续强势劲头据《华尔街日报》7月6日报道，主导云计算市场的亚马逊、微软和谷歌在新冠疫情期间业务蓬勃发展，根据Synergy Research Group的数据，这三家公司在今年第一季度530亿美元的全球云服务的市场份额为65%，四年前这一比例为52%。分析认为，上述公司对这一快速增长的关键性市场的控制预计将维持下去，因为它们的规模使其更有能力继续投资，并吸引在动荡时期寻求稳定的客户。根据Synergy的数据，亚马逊、微软和谷歌的云服务部门虽然早已名声在外，但一直在像初创公司那般扩张，最近几个季度的销售额同比增长超过30%，与此同时，随着越来越多的云服务支出转移至最大一些平台，规模较小云服务的市场份额已有所下降。（来源：界面新闻）2021年全球PaaS市场销售额为796.5亿美元，中国增速达 56.4%近日，赛迪顾问发布《2021-2022年中国PaaS市场研究年度报告》显示，2021年全球 PaaS 市场销售额为796.5亿美元，其中**PaaS市场的规模达到547.2亿美元，占全球PaaS市场规模的 68.7%。欧洲、中国、日本 PaaS 市场规模分别为83.6亿美元、34.1亿美元、15.1亿美元，分别占全球市场规模的10.5%、4.3%、1.9%。报告显示，2021年中国PaaS市场增速高达56.4%。在国内市场上，阿里云、亚马逊云科技、华为云、腾讯云、用友和浪潮居于领导者地位。（来源：牛透社）社交媒体营销平台「Dash Hudson」发布新产品7月5日，社交媒体营销平台Dash Hudson宣布发布新产品社交娱乐解决方案 Instagram Reels，新品将以视频为主。Dash Hudson 是一家总部位于英国哈利法克斯市的社交媒体营销平台，成立于 2013 年，公司通过营销和电子商务渠道加速品牌增长，提供趋势分析和视觉资产绩效预测等服务。（来源：牛透社）微软云计算副总裁将离职据报道，微软云计算副总裁汤姆·基恩(Tom Keane)表示，他将离开工作了21年的这家软件巨头公司。在他离职之前，《内幕(Insider)》杂志曾于5月份的一篇报道中指责基恩辱骂员工。基恩在微软的九年时间里负责监督微软Azure云基础设施，从事数据中心扩展和安全等项目。 最近，他一直在负责技术工作，帮助微软的云计算业务进入5G和太空等新领域。基恩在LinkedIn上的篇帖子中没有透露他的下一步计划，只是说他“将在世界计算机上迈出我职业生涯的下一步。”（来源：36氪）亚马逊在英国遭反垄断调查英国反垄断监管机构“竞争与市场管理局”（CMA）7月6日宣布，已对亚马逊展开了一项反垄断调查，旨在评估亚马逊是否偏袒自己的卖家，从而让其平台上的第三方卖家在竞争处于劣势。CMA称，亚马逊这种影响卖家的行为，可能是一种“反竞争”的行为，最终导致消费者无法获得更好的交易。（来源：新浪科技）Meta悄然退出数字货币行业，数字钱包Novi即将关闭Facebook 母公司Meta旗下的数字货币钱包平台Novi官网悄悄发出公告：我们将会在9月1日关闭服务。Novi是Meta公司围绕其数字货币项目Diem（原Libra数字货币项目）设计的数字钱包。宣布放弃Novi 的并不只是Meta，因为这个项目是在全球加密行业第一股的加密货币交易平台Coinbase (Coin) 的帮助下推出的。（来源：36氪）云商店一周动态全面掌控！打造智慧城市建设的“领导驾驶舱”伴随着城市治理场景化的推进，以IOC大屏为主的场景已无法满足现今的需求+问题。如何才能打破政府各部门之间的数据壁垒，实现各部门政务数据融合汇聚、横向贯通；通过构建城市运行指标体系实现对城市运行情况全时段、全方位监测，对异常指标进行预警、挖掘和分析？浙江讯盟科技有限公司基于华为云推出的智慧城市行业解决方案给出了答案：全面掌控！打造智慧城市建设的“领导驾驶舱”协作办公如何降低文件安全风险，杜绝文件信息泄露？多人、多地、多层级和组织内外协作办公已成为大部分企业的办公常态，在这种情境下企业云端数据的安全性和隐私性保护绝对不可忽视，石墨文档采取了4大对策来保证企业数据安全，如何操作？请看使用指导：石墨文档：4大对策解决企业文件信息安全问题小微企业难做账？智能代账小工具快用起来小微企业税务处理想要专人专事成本太高，代账行业又鱼龙混杂，所以一直以来税务处理都是初创企业主不得不面对的一个难点，但现在有了在线小工具“快报税”，省钱省事的好方法终于来了：开启小微企业自助记账报税新时代，6分钟完成线上一键报税华为云携手爱数，共同为组织数据安全筑起 “免疫”屏障无需硬件资源准备，无需繁琐的安装部署，无需复杂的后期服务运维，7分钟即可开通服务，开启数据保护之旅。爱数数据在不同场景下是如何轻松灵活实现数据保护的？一起看看吧：筑起云端 “免疫”屏障，让你的数据有备无患编辑 | 一只大月亮

据国家应急管理局、市场监管总局安全管理要求，煤炭、石化、工程、港口、市政等组织开展“动土、动火、用电、断路、有限空间、吊装、盲板抽堵以及高空等”8项作业时，必须提前考核风险要素，由安全管理员、项目负责人审批、并签署“作业票”才能开展现场作业。现场作业：高效、规范线上“开票”，落实安全生产管理要求：2021年，国家应急管理部办公厅印发《“工业互联网+危化安全生产”试点建设方案》的通知，鼓励实现动火作业、受限空间作业、临时用电等特殊作业审批电子化、流程化。同时通过信息化手段对作业全程进行痕迹管理。（截图自国家应急管理部官网）契约锁电子签章支持集成“作业票管理系统”，为煤、化、工程、港口等组织现场作业的作业票签署提供“人员身份认证、电子签名、电子作业票模板以及数据存证”支持，打造安全、透明、便捷、可信、可追溯的电子作业票签署服务平台，实现开票申请-审批-签名-归档全程数字化。让组织的特殊作业安全审批工作从“制度约束”向“数字驱动”模式转变。（作业票管理系统&电子签章系统集成应用）纸质作业票vs电子作业票电子作业票实名认证签署，防止代签、虚开票电子模板一键生成，防止字迹潦草、起草不规范等麻烦除需面签单据外，手机端便捷审批、签名、提升作业审批效率票据签署数据自动存证，生成电子档案、长期存储、随时调阅....纸质作业票负责人线下手写填报、手动签名可能出现逾越流程直接签字、代签等风险，追责难一天签署量多达上百份，安全管理员每日工作量大，签署效率跟不上一年多达数千份作业票档案，存储压力大，时间长了容易丢失、损坏....落实作业票审批规则，高效、规范在线开票契约锁通过集成应用，将电子签章应用嵌入作业票审批流程，在实名认证基础上，为动土、动火、用电、空间作业、吊装、断路、盲板抽堵以及高空作业等8项特色作业审批开票，提供审批人、签署人身份认证，作业票电子模板、电子签名以及数据存证支撑，线上完成开票申请-审批-签署-归档，确保每一张现场作业票都通过审批、都有可信电子签名，有效减少开票中间环节，提升施工进场效率。（作业票线上审批-签署场景）01作业票审批意见自动签署、留痕根据各类组织特殊作业安全管理要求，不同作业票的审批、签署要求也不同，中间可能需要多人审批并签署审批意见，为了方便溯源，实现审批意见留痕、长期保存。契约锁电子签章可以为组织的作业票审批流程提供数字身份、电子签名支持，审批人可以直接在流程表单中手写签名、添加审批意见，签署结果自动在流程表单中呈现，随时调阅。02安全员、项目负责人手机端电子签名开票审批结束后，无论是否需要现场面签的作业票，系统都会及时下发签署消息给安全管理员以及项目负责人，打开手机人脸识别核验身份，即可手动添加电子签名，快速签发作业票。（作业票系统填写开票信息）（安全管理员、项目负责人手机短信电子签名开票）签署一结束，已签作业票文件自动回传作业票系统，现场作业人员在线即可查看、下载，及时开展现场施工。丰富功能应用确保开票安全-合规-便捷1、有效电子作业票模板，清晰、规范制作作业票一般情况下，各类特殊作业票都有固定内容格式，线下手写作业票流程繁琐，并且无法一一对应作业项目，时常出现填报缺项、漏项、字迹潦草、注意事项不清等情况。契约锁严格按照国家规定作业票格式，为用户提供电子模板应用，帮助固化作业票内容格式，开票时根据作业类型在线调取电子模板，自动抓取作业票系统内关键业务数据，生成标准电子作业票文件，数据精准、内容清晰，全面提升作业票制作效率和规范性。2、审批人、签字人身份及时核验，防冒签为了提升作业票内容可信度，契约锁可以为施工申请人、审批人以及签字人员提供数字身份认证及核验服务，审批、签字环节自动核验操作人员身份，确保签署人即安全管理员，防止冒签、代签，确保本人签署生效。3、签署数据自动记入系统日志，随时溯源作业票作为现场特殊作业的重要授权依据，其审批、签署过程中的数据都是重要的溯源依据，需要妥善保存，方便后期调阅核实。契约锁电子签章系统日志能够有效记录作业票审批、签署全过程数据，还原签署过程，同时提供权威公证处存证支持，随时提供出证，有效帮助组织开展溯源、调查，及时锁定责任人。4、自动生成安全作业电子档案，便捷检索查询作业票所有签署数据自动收集、汇总、生成作业票电子档案，帮助组织建立现场特殊作业安全管理材料档案库，随时检索查询，防止丢失、损坏。总结合法、有效、便捷的电子签章为8大特殊作业票数字化转型提供了重要的技术支撑，建立“制作-审批-签署-归档”全程数字化管理闭环，让原本2-3小时的审批签署工作缩短至5-7分钟，有效缓解作业票签署压力。借助可信、安全的签署环节，逐步规范8大作业票签署过程，让每一条开票申请必有回应，让每一次审批都能留痕，让每一次签署都真实可信，防止冒签、抵赖、伪造风险，助力煤、化、工程、港口等组织现场作业安全管理数字化转型。

云计算知识一