借助红帽 OpenShift 布局边缘计算

红帽® OpenShift® 是行业领先的企业级容器和 Kubernetes应用平台， 可实现全栈自动化运维以管理 混合云、多云和边缘部署，而且这一切都经过优化，有助于提高开发人员的生产力。 

如果企业组织使用云原生应用、虚拟机（VM）、物联网（IoT）和云计算来提供卓越的客户体验，或使用人工智能和机器学习（AI/ML）驱动的应用来发掘数据中的新机遇，他们便是在利用边缘计算来不断发展和分配 IT 基础架构，使资源尽可能靠近数据和用户。

边缘计算是指在最终用户（例如在 API 上）或数据源所在的位置或靠近它们的位置处理应用和信息，从而为用户提供更快的响应时间、更可靠的服务、数据主权和更好的应用体验。 

要实现成功的边缘计算，就需要在广泛的系统层面（自动化、安全防护等）、环境（裸机设备、 原生云）以及供应商或服务提供商之间快速一致地部署和管理应用。开发团队必须能够一次性创建灵活的应用，之后可以将其部署到任何地方。同样，IT 运维团队也必须能够在大规模范围内，有效实现管理和安全防护自动化。 

DevOps 团队需要能够在包含成百上千个地点的环境中进行实时运维和计算，管理规模和配置各异的 Kubernetes 集群。各式各样的边缘部署架构正变得越来越普遍。

了解有关边缘计算的更多信息

红帽 OpenShift 将 Kubernetes 功能扩展到边缘计算环境，因此能在使用现有工具和流程的同时，减轻配置、部署、置备、管理、跟踪指标的负担，而且也能减轻监控超大规模容器化环境的负担。

如此一来，云服务、虚拟化、微服务和容器化的出色灵活性，就能与边缘计算的速度和效率完美结合，从而增加功能、减少延迟、降低所需带宽，并帮助您最大限度地利用本地基础架构。

红帽 OpenShift 将转型从混合云扩展到边缘，在改变边缘位置和设备的同时提供运维一致性。采用 OpenShift 的边缘计算允许环境自然延伸，无需改变现有的团队、工具和流程，只需借助横向扩展技术，即可扩展到更接近客户或最终用户的位置。

发现 NASA 如何利用边缘计算在太空领域做出关键决策

无论您的应用需要部署在本地、云环境、远程办公室甚至在卫星轨道上，红帽 OpenShift 都能提供一致的体验。借助红帽 OpenShift，您可以随着业务战略的改变灵活地改变整个部署，包括边缘站点。

红帽 OpenShift + 边缘，可以为您带来：

• 信息速览：数据驱动型智能分析可帮助团队更快收集和分析数据，并将数据转化为可行动的任务。
• 合作伙伴体验：广泛的技术合作伙伴生态系统有助于轻松构建边缘部署，满足各种用例的需求。
• 灵活的拓扑：通过灵活的拓扑选项，灵活扩展业务，并改进整体部署，以满足不同的边缘环境的要求。
• 自由扩展，安心无虞：开发人员可编写代码并进行大规模部署，而无需为是否需要在特定环境中工作而忧心。
• 多种配置：灵活地满足边缘站点和边缘设备的各种空间、功率和连接要求，支持以下配置：
  • 控制平面和工作节点组合而成的 3 节点集群
  • 在较小占用空间部署控制平面和工作节点功能的单个节点
  • 只在边缘部署工作节点的远程工作节点配置
• 统览运维全局：运维团队可使用红帽 Kubernetes 高级集群管理，通过一致的统一视图来大规模地管理站点和集群。

无论您是要构建云原生应用、对现有应用进行现代化改造，还是要集成 AI 功能，红帽 OpenShift 都能为您的整个产品组合提供一个统一的平台，在不同的基础架构和架构中实现一致的体验。 红帽 OpenShift 是一个混合云应用平台，提供多样化的部署和使用选项，以满足您企业的需求。它可以跨公共云、本地、混合云或边缘架构提供一致体验。 

对于规模较小的边缘设备部署，红帽设备边缘解决方案提供基于 OpenShift 的轻量级 Kubernetes 发行版 MicroShift。结合红帽企业 Linux® 和红帽 Ansible® 自动化平台，红帽设备边缘解决方案使用户能够灵活地在资源有限的小型设备上大规模部署和管理工作负载。 

借助边缘 AI，可以在数据的实际收集地点直接进行计算，使设备能够更快地做出更智能的决策。红帽 OpenShift 通过 红帽 OpenShift AI 简化了 AI/ML 生命周期管理。红帽 OpenShift AI 是一个集成的 MLOps 平台，用于在混合云环境和边缘大规模构建、训练、部署和监控预测性和通用的 AI 模型。    

结合使用所有这些解决方案，您将获得一个既统一又灵活的平台，适用于云服务、数据中心和各种网络拓扑。 

加快配置边缘架构