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- 浅边缘(ECX):近400个节点,能快速处理视频、数据接入,比如小区的智能安防摄像头数据。
- 深边缘(iStack):放在工厂、园区里的一体机,处理工业设备的实时数据,比如生产线的传感器监控。
- 最边缘(iBox):像个小盒子,直接连设备,比如农田里的AI传感器、商场的智能导购屏。
- “O”个海外节点:帮中国企业出海,比如东南亚、欧洲的节点,处理海外业务数据,避免跨境传输慢的问题。
这套布局的厉害之处在于“远近兼顾”:远的核心节点管“重活累活”,近的边缘节点管“急活快活”。就像你家用电,既靠远方的大电厂供电,也靠楼下的变压器调压,保证灯亮、空调转、手机充电互不耽误。
二、技术拆解:天翼云的“算力电网”是怎么运转的?
光有“算力仓库”还不够,得有一套系统把它们连起来、管起来。天翼云的核心技术就是“三层架构+一个大脑”,咱们用“餐厅运营”的逻辑来类比,一下子就懂了。
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2.1 三层架构:从“食材储备”到“上菜服务”的全流程
天翼云的算力分发网络分“资源层、调度层、应用层”,就像餐厅的“后厨储备→前厅调度→客户点餐”三个环节,环环相扣。
2.1.1 资源层:“后厨的食材库”,算力的“源头活水”
资源层是算力的“原材料仓库”,里面装的不是菜,是各种能算东西的“硬件”——CPU(普通计算器)、GPU(图形专用计算器,适合AI、渲染)、FPGA(定制化计算器,适合工业控制)。
这些硬件不是零散放着的,而是被整合成了“算力资源池”。就像餐厅把蔬菜、肉、调料分类存放,天翼云把不同地区、不同类型的算力按“用途”分池管理:
- 通用算力池:全是CPU,处理日常任务,比如存文件、跑网站,相当于“家常菜食材区”;
- 智能算力池:全是GPU,专门干AI相关的活,比如训练大模型、图像识别,相当于“高端食材区”;
- 边缘算力池:小型CPU和GPU,放在城市各个角落,处理实时任务,相当于“外卖食材区”。
而且这些“食材”还能“变废为宝”:天翼云通过“算力招募”,把其他企业闲置的服务器也接入资源池。比如某公司晚上不用算力,就临时“租”给天翼云,既能赚点钱,也避免了资源浪费。现在天翼云的并网算力已经达到20万EFLOPS,相当于20万个“超级计算器”同时开工。
2.1.2 调度层:“前厅的调度员”,算力的“智能分配中心”
调度层是整个网络的“核心大脑”,负责把资源层的算力精准分给用户,就像餐厅里的调度员,看哪桌要什么菜、后厨哪类食材现成,快速安排上菜。
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