分布式云为一体化算力云服务协同提供有效支撑。算力基础设施形成纵、横双向扩展模式，横向以“东数西算”为指引，扩展算力地域覆盖广度，纵向打通算力纵深，形成云、边、端多层级下沉的算力云服务能力。

分布式云可以将云服务延展到本地 IDC、生产现场和边缘区域等下沉场景，降低访问时延和网络带宽传输压力，解决传统集中式云计算不能覆盖到的现场边缘计算场景。

分布式云解决了集中式云计算无法满足的时延敏感型业务的挑战。常见的时延敏感型业务如下：

面向终端消费：以直播、会议为代表的音视频，以及云游戏、AR 等业务，时延对终端用户体验有较大的影响。通过分布式云来部署业务，可以将业务放置到离终端用户更近的物理位置，从而降低时延，提升体验。

面向生产现场：在智能制造、自动驾驶等领域，需要实时对生产数据进行监控、计算，并实时反馈到生产控制系统，分布式云提供的就近部署能力，除了实现与生产系统微秒级时延互访，也减少了数据在复杂网络传输带来的不确定性。

在分支机构管理场景，分布式云相对于集中式中心云、传统 IT 有较大优势。

常见的分支机构管理场景如下：

集团型企业：大型组织通常在全国乃至世界范围内会存在多个分支机构，每个机构会有自身 IT 诉求，同时又需要集团层面统筹管理，大型集团企业按国 / 省 / 市 / 地划分的部门均可以通过分布式云来统一管理 IT 架构。

分散部署型业务：部分业务天然具有分散部署特征， 比如智慧高速、智慧水利、智慧地产，运营方需要部署和管理从数十到数千的分散业务节点。

但在企业实践过程中，以某大型企业为例，传统的解决方案不具备统一管理、分布式部署等能力，机构、企业的分支机构往往各自独立建设资源，导致资源异构、管控困难、数据孤岛等问题。通过分布式云的建设，将大型政企单位的不同分支节点的云资源进行统一管理，进而统一管理集团的 IT 资产、软件服务、中心组织、生产制造系统以及企业管理系统等，实现企业内的数字化资产、业务、人力资源的统一管理运营。

企业在上云过程中由于数据安全隐私、资源利旧、业务容灾等原因，在上云时通常无法放弃自建数据中心或本地资源，往往会采用混合云的架构。但混合云架构带来的额外管理运维成本，以及云上云下资源、应用不能协同等瓶颈限制了业务的进一步扩展。

通过以 Docker、Kubernetes 为代表的云原生技术，使用分布式云方式利用跨云混合部署集群的方式，支持用户在自有的本地基础设施运行与中心云上集群一致的 Kubernetes 容器服务， 电子元器件采购网 包括虚拟机和物理机。中心云上托管的 K8s 集群的控制平面，集群的创建、升级、监控等生命周期管理由分布式云云厂商统一管理，用户只需要提供硬件和机房即可。

这种混合部署集群的方式能够快速实现多云多地域的分布式云服务，具备以下优势：

◆资源利旧：充分利用 IDC 资源，在上云的过程中可以对已有的资源进行成本摊销；

◆降低运维成本：免去在本地搭建、运维 K8s 集群的成本，由云厂商统一运维管控，减少运维投入成本；

◆云能力按需接入：不仅要支撑应用本身运行，还要便捷地与网络、数据库、中间件等云服务连接，实现按需扩展；

◆弹性敏捷：支持使用云上资源对 IDC 的资源进行快速扩容，赋予 IDC 资源弹性拓展的能力，有效应对流量突发的场景。

云服务作为算力底座，在能源行业数字化转型过程中也面临多个维度的挑战，第一是数字化基础支撑能力不足，传统 IT 方案中多为基础 IaaS 服务，缺少面向数字化上层应用的全栈支撑，比如 AI、大数据、IoT、云原生等技术，难以支撑 OT 转型发展。在企业运营领域，随着专业化 SaaS 软件和服务不断增多，以往通过单独采购的模式，难以形成完整的协同办公解决方案，效率难以得到最大解放。第二是数字化底座投入大、维护难，传统企业 IT 团队和信息化团队人员规模往往难以和云计算、互联网类企业相比，专业领域方向也有差别，当需要支撑企业数字化升级，除了原有的垂直领域 IT 支撑，如果采用传统的 IT 方案，还需要学习和维护大量的 IT 方向基础知识和模块，对团队技术要求挑战大。

第三是算力、电力协同调度难，大型能源供给型企业（比如电网）和大型算力资源消耗型企业过往业务交集较少，双方各自领域专业深度较深，难以单独完成类似“东数西算”、“峰谷算力调度”等复杂的算力、电力协同方案，同时，大型算力消耗型企业多分布在经济发达城市，而闲置电力资源充沛的区域则多分布在人口边缘区域，如何将算力有效进行异地、分散调度对其本身挑战也较大。

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• 2023
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