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Home 產業快訊

紅帽以企業級Kubernetes及自動化工具 助企業擘劃邊緣運算藍圖

作者 經典 公關
2020 年 8 月 26 日
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【新聞圖片】紅帽以企業級Kubernetes及自動化工具 助企業擘劃邊緣運算藍圖
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世界領先開放原始碼軟體解決方案供應商紅帽公司宣佈推出新產品及功能,協助企業以開放式混合雲為基礎,擘劃邊緣運算藍圖。因應日益增加的邊緣工作負載需求(如於工業生產中導入人工智慧和機器學習),Red Hat OpenShift的新功能與Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes讓企業能自單一平台無縫管理與擴增混合雲環境。

隨著資料、裝置及新技術數量的快速成長,企業開始感受到邊緣運算的效益。Analysys Mason調查指出,許多企業將邊緣運算視為核心發展策略之一,其中30%企業準備部署邊緣雲端架構,而57%則規劃於下個年度部署。

邊緣運算協助企業在更接近資料來源端處理資料,有助其擴展基礎架構、支援高度對網路延遲敏感的新應用,同時透過資料洞察驅動創新,企業因此需要將運算能力從資料中心移轉到較遠且分散的據點。換言之,為避免延遲、頻寬限制與其他挑戰,資料處理與分析等運算能力需要在靠近資料產出的源頭或使用者附近,而非留存於單一的資料中心。邊緣運算成功的關鍵在於高彈性、可擴張且受信賴的技術,紅帽也認為這樣的技術是企業級Kubernetes理想應用案例。

Kubernetes在任何環境下都可擴張與延展,因此無論是邊緣或雲端都能提供同樣的作業一致性。除此之外,Kubernetes起源於開放標準,與既有的核心資料中心系統具有高度互通性與相容性,再加上容器調度機制帶來的彈性,可作為許多創新發明的推動力。

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紅帽相信Kubernetes與其支援技術,能為邊緣運算提供強力、可靠和創新的完美結合;Red Hat OpenShift的最新增強功能與新推出的Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes就是最好的例子。

將開放式混合雲延展至邊緣

紅帽已提供許多強大和可擴張的開放式混合雲技術,從世界領先的企業級Linux平台Red Hat Enterprise Linux,到業界領導企業級Kubernetes平台Red Hat OpenShift。而紅帽的中介軟體與開發工具能提供Kubernetes原生功能,協助開發更快速、輕量與可擴張的邊緣應用程式,再透過資料聚合、轉型與連接來支援事件驅動 (Event-driven)業務。近期推出的最新版解決方案再度強化紅帽支援廣泛邊緣部署的能力,並擁有龐大、經認證的硬體、軟體及服務夥伴組成之生態系作為後盾。

紅帽為邊緣運算使用情境推出的最新功能包含:

  • Red Hat OpenShift 4.5 中的三節點叢集:提供企業級Kubernetes的完整功能,使其在網絡邊緣只佔據極小硬體空間。三節點叢集結合master與worker節點,在不犧牲性能表現的前提下,減少Kubernetes部署的空間;即便是空間受限的邊緣環境,仍能有效利用Kubernetes的特性。
  • Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes可在混合雲中統一管理上千個邊緣端以及核心端:使高度擴張的邊緣架構,能與標準資料中心部署一樣容易管理、一致性高、合規又安全。
  • 強化作業系統以達邊緣需求:透過領先業界的Red Hat Enterprise Linux,及其運行遠端工作負載的豐富經驗,持續帶動革新。 

紅帽資深副總裁暨CTO Chris Wright表示:「下一代的混合雲應用不會只侷限於企業資料中心或單一公有雲,至少會有部分存在於全球網路的邊緣端,透過近乎即時的運算與分析,回應消費者需求、解決商業挑戰。邊緣的未來由資料、5G、Linux容器和Kubernetes所建構而成,在紅帽與生態系中的客戶、夥伴和社群一同發展與維護開放式技術以創新邊緣應用之時,邊緣運算已成為紅帽開放式混合雲策略不可或缺的一部分。」 

Kaloom CTO Suresh Krishnan表示:「在5G網路下,邊緣運算、雲端原生技術與混合雲將催生令人期待的新應用。以Red Hat OpenShift為基礎所建構的Unified Edge平台,讓我們有能力協助供應商解決部署整個邊緣架構相關的營運挑戰,包含大規模、高效且持續強化地佈建網路。Kubernetes已成為容器調度機制的事實標準存在,而Kaloom也很高興能看見紅帽OpenShift不斷強化發展以回應供應商的需求。」

NVIDIA副總裁暨企業與邊緣運算總經理Justin Boitano表示:「Red Hat OpenShift與NVIDIA EGX AI平台整合後,任何一個產業都能在統一的雲端原生平台上,運行以GPU驅動的AI應用程式,從公有雲、核心資料中心到邊緣;這能簡化長期連線的智慧邊緣叢集管理,推動即時的AI運算與低延遲的5G訊號運算,驅動下一波邊緣運算潮流。」

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