应用场景-华为云

华为云UCS-金融行业场景:优势

优势 U CS 提供了跨云跨数据中心的大规模治理能力，统一接管自建IDC、边缘云、中心云资源，一站式分发调度，助力加速金融行业的业务创新。算力统一供给面对金融行业新兴的互联网类业务，UCS支持极速扩容和大规模治理，提供实现本地、边缘、云资源统一调度，有效应对流量冲击。统一生态建设 UCS构建了标准的金融应用生态，可以实现应用的跨地域跨云的统一分发和部署，支持业务实例跨云迁移。云边统一协同实现海量终端及边缘侧设备、应用的协同管理，加速金融行业智能安防、智慧网点的建设。多云统一协同构建多地多中心的金融数字化业务架构，实现跨云跨数据中心的统一治理。

华为云UCS 应用场景

华为云UCS-金融行业场景:应用场景

应用场景对于金融行业用户，新兴互联网业务的快速发展和业务数据的高敏感性是一对既有的矛盾，而现有的混合云架构是解决这一矛盾的较优解决方案。而在实际落地场景中，这样的结构依旧存在一些痛点亟待解决。痛点一：业务部署分散，无法极速扩容和大规模治理，难以有效应对高峰期的流量冲击。痛点二：云端生态不统一，业务实例分发困难，缺少丰富的金融云原生SaaS。痛点三：流量治理层面难以满足数据敏感业务和时延敏感业务的高性能要求。痛点四：智能终端的快速发展带来运营监管的难度，无法集中管理海量终端，实施有效的监管和运营。痛点五：缺少跨中心的业务监控与治理能力，业务实例无法实现跨云迁移。

华为云UCS 应用场景

交换数据空间 EDS-DMAP数小二应用场景:数据资产运营

数据资产运营现状问题组织内存在数据不可见、查找困难、标准不统一，无法理解、权限管控难等问题。数据资源无法有效转化成数据资产，业务与IT之间存在巨大屏障，阻碍数据价值的具体发挥。方案收益实现数据资产的全域盘点，支持语义搜索，帮助用户一键查找所需。支持360度资产刻画，实现数据集、逻辑数据实体、隐私密级的详情查看，帮助用户全面理解数据，洞悉数据资产的流通全局，提升可信度。基于AppID开展数据隐私及密级管理，加强对数据资产的安全可控。

交换数据空间 EDS 应用场景

交换数据空间 EDS-DMAP数小二应用场景:数字化报告可视化

数字化报告可视化现状问题业务、应用、数据和技术架构的变更通过线下方式进行，没有通过统一的系统来发布和承载。企业的数字化转型过程中的大量投入及工作成果无法快速准确、直观的体现出来。方案收益元模型驱动40+数字化报告模板生成，开箱即用，分钟级构建数字化报告。基于AppID开发的数字化报告，让CXO洞察数字化变革进展。 EA元模型，将数字资产像七巧板一样自由组合，形成利益相关人关心的、多维度的、能辅助决策的数字化报告。

交换数据空间 EDS 应用场景

交换数据空间 EDS-交换数据空间应用场景:企业上下游业务协同

企业上下游业务协同场景描述企业与相关的上下游伙伴企业如供应商、研发和服务伙伴之间的业务协同如研发协同，上下游供应链质量追溯等，需要双方交换相关的数据。对数据交换时的传输，需确保使用上的安全，确保数据交换的安全可控，实现企业安全放心的交换数据。图1 企业上下游业务协同场景现状问题该场景缺少互信关系的保障方案和机制：当前大部分还是以人工邮件申请传递，安全难以得到保障，且很多业务协同过程中涉及到敏感数据如研发设计文档、产品质量数据等，传输也相对很谨慎，通常会形成数据断点，业务协同效率差。方案收益 EDS方案实现了数据交换过程的安全保护机制，为企业带来的价值：增强了生态之间的互信，数据合规使用充分发挥了数据价值，提升了企业内外部业务协同的效率。

交换数据空间 EDS 应用场景

交换数据空间 EDS-交换数据空间应用场景:行业产业链协同

行业产业链协同场景描述针对产业云/赋能云，行业运营平台等场景，细分行业链。企业进行产业协同，通过数据交换实现完整的业务创新闭环。例如：在制造加工类行业工艺设计场景中，制造设备厂家、工艺设计师和客户三方围绕工艺设计会进行产品设计模型、加工设备模型以及工艺包等数据的交换，其中部分数据在使用时需要安全保护。现状问题当前工艺设计和优化，主要还是通过制造加工企业雇佣工艺师，或者通过外包的模式实现。通过合同保障来约束数据的合规使用以及权益保护。工艺经验难以得到沉淀，不利于行业产业链能力发展。方案收益 EDS提供数据安全交换能力，协同行业运营平台形成联合方案，实现安全数据流通底座，通过产业云/赋能云模式，帮助行业各类上下游公司实现产业链协同。

交换数据空间 EDS 应用场景

华为乾坤-零售业（AR）

零售业（AR）某零售集团在中国400多个城市拥有超过4000家店铺，涉猎的商品包括保健产品、美容产品、香水、化妆品、日用、食品、饮品、电子产品、洋酒及机场零售业务。该集团要求门店尽快扩张，业务数据需要接入总部和云数据中心，目前面临的主要困难包括： 4000+门店数量庞大，设备管理复杂。缺乏专业IT人员，网络建设和运维能力匮乏，一旦网络故障无法及时响应，影响访客体验。门店缺乏基本的安全防护手段，门店收银系统时常面临网络安全风险。图1 零售门店组网图如图零售门店组网图所示，采用华为乾坤安全分支解决方案，可以帮助零售集团实现：网络和出口安全统一管理，分支门店状态实时可视。设备即插即用，无需工程师现场调测，一家门店部署时间由1周降为1天，让网络部署不再成为门店扩张的瓶颈。有线无线智能运维，故障远程指导定位解决。安全问题实时阻断，门店安全优先保障。父主题：应用场景

华为乾坤应用场景

云容器引擎 CCE-容器应用管理:应用场景

应用场景 CCE集群支持管理X86和ARM资源，能够轻松创建Kubernetes集群、部署容器化应用，并方便地进行管理和维护。容器化Web应用：使用CCE集群，能帮助用户快速部署Web业务应用，对接华为云中间件（如 GaussDB 、Redis），并支持配置高可用容灾、自动弹性伸缩、发布公网、灰度升级等。中间件部署平台：CCE集群可以作为中间件的部署平台，使用StatefulSet、PVC等资源配置，能够实现应用的有状态化，同时配套弹性负载均衡实例，可实现中间件服务的对外发布。执行普通任务、定时任务：使用容器化方式运行Job、CronJob类型应用，帮助业务降低对主机系统配置的依赖，全局的资源调度既保证任务运行时资源量，也提高集群下整体资源利用率。图1 CCE集群

云容器引擎 CCE 应用场景

表格存储服务 CLOUDTABLE-ClickHouse应用场景:应用场景

应用场景用户行为分析。在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集，导入到云数据仓库 ClickHouse中，构建用户特征分析大宽表。利用云ClickHouse的优异查询性能，分析系统进行多维度、多模式分析时，可以在亚秒级内响应，快速分析出用户行为特征和规律，为精准营销和会员转化等业务提供有效支持。企业经营分析。在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。访客来源分析展示。通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联，生成用户行为路径大宽表同步到ClickHouse，基于ClickHoue构建交互式访客来源探索分析可视化系统。 BI报表。利用ClickHouse构建实时交互查询报表，实时分析订单、收入、用户数等核心业务指标。用户分群统计。构建用户信息表，实时选择用户属性标签数据和筛选条件，通过大量的数据记录进行人群特征统计分析。

表格存储服务 CLOUDTABLE 应用场景

函数工作流 FUNCTIONGRAPH-离线异步任务场景:特征

特征在离线异步应用场景中，工作负载具有以下一个或多个特征：执行时间长业务的处理耗时一般在分钟~小时级，Response Time不敏感。提交后立即返回在触发调用后立即得到返回，从而不因长耗时处理阻塞业务主逻辑的执行。实时感知任务状态无并行处理离线GPU任务需要处理大量数据，对GPU资源供给要求高，通过API调用并行运行加快处理速度。数据源集成离线GPU任务对数据源的需求多种多样，处理过程中需要与多种存储产品（例如对象存储OBS ）和多种消息产品（例如消息队列）进行频繁交互。

函数工作流 FUNCTIONGRAPH 应用场景

函数工作流 FUNCTIONGRAPH-实时推理场景:功能优势

功能优势函数计算为实时推理工作负载提供以下功能优势：预留GPU实例函数计算平台提供了默认的按量GPU实例之外的另一种GPU使用方式——预留GPU实例。如果您希望消除冷启动延时的影响，满足实时推理业务低延迟响应的要求，可以通过配置预留GPU实例来实现。更多关于预留模式的信息，请参见预留实例管理。服务质量优先，服务成本次优预留GPU实例的计费周期不同于按量GPU实例，预留GPU实例是以实例存活生命周期进行计费，而不考虑实例的活跃与闲置（不按请求计费）。因此，相较于按量GPU实例，总体使用成本较高，但相较于长期自建GPU集群，降本幅度达50%以上。规格最优函数计算平台提供的GPU实例规格，允许您根据自己的工作负载选择不同的卡型，独立配置GPU/MEM。最小GPU规格小至1 GB显存/算力，将为您提供最贴合业务的实例规格。突发流量支撑函数计算平台提供充足的GPU资源供给，当业务遭遇突发流量时，函数计算将以秒级弹性供给海量GPU算力资源，避免因GPU算力供给不足、GPU算力弹性滞后导致的业务受损。

函数工作流 FUNCTIONGRAPH 应用场景

云容器引擎 CCE-高性能调度:应用场景1：多类型作业混合部署

应用场景1：多类型作业混合部署随着各行各业的发展，涌现出越来越多的领域框架来支持业务的发展，这些框架都在相应的业务领域有着不可替代的作用，例如Spark，Tensorflow，Flink等。在业务复杂性能不断增加的情况下，单一的领域框架很难应对现在复杂的业务场景，因此现在普遍使用多种框架达成业务目标。但随着各个领域框架集群的不断扩大，以及单个业务的波动性，各个子集群的资源浪费比较严重，越来越多的用户希望通过统一调度系统来解决资源共享的问题。 Volcano在Kubernetes之上抽象了一个批量计算的通用基础层，向下弥补Kubernetes调度能力的不足，向上提供灵活通用的Job抽象。Volcano通过提供多任务模板功能实现了利用Volcano Job描述多种作业类型（Tensorflow、Spark、MPI、PyTorch等），并通过Volcano统一调度系统实现多种作业混合部署，解决集群资源共享问题。

云容器引擎 CCE 应用场景

云容器引擎 CCE-高性能调度:应用场景2：多队列场景调度优化

应用场景2：多队列场景调度优化用户在使用集群资源的时候通常会涉及到资源隔离与资源共享，Kubernetes中没有队列的支持，所以它在多个用户或多个部门共享一个机器时无法做资源共享。但不管在HPC还是大数据领域中，通过队列进行资源共享都是基本的需求。在通过队列做资源共享时，CCE提供了多种机制。可以为队列设置weight值，集群通过计算该队列weight值占所有weight总和的比例来给队列划分资源；另外也可以为队列设置资源的Capability值，来确定该队列能够使用的资源上限。例如下图中，通过这两个队列去共享整个集群的资源，一个队列获得40%的资源，另一个队列获得60%的资源，这样可以把两个不同的队列映射到不同的部门或者是不同的项目中。并且在一个队列里如果有多余的空闲资源，可以把这些空闲资源分配给另外一个队列里面的作业去使用。

云容器引擎 CCE 应用场景

云容器引擎 CCE-高性能调度:应用场景5：在线离线作业混合部署

应用场景5：在线离线作业混合部署当前很多业务有波峰和波谷，部署服务时，为了保证服务的性能和稳定性，通常会按照波峰时需要的资源申请，但是波峰的时间可能很短，这样在非波峰时段就有资源浪费。另外，由于在线作业SLA要求较高，为了保证服务的性能和可靠性，通常会申请大量的冗余资源，因此，会导致资源利用率很低、浪费比较严重。将这些申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，就是资源超卖。超卖资源适合部署离线作业，离线作业通常关注吞吐量，SLA要求不高，容忍一定的失败。在线作业和离线作业混合部署在Kubernetes集群中将有效的提升集群整体资源利用率。目前Kubernetes的默认调度器是以Pod为单位进行调度的，不区分Pod中运行的业务类型。因此无法满足混部场景对资源分配的特殊要求。针对上述问题，Volcano实现了基于应用模型感知的智能调度算法，根据用户提交的作业类型，针对其应用模型对资源的诉求和整体应用负载的情况，优化调度方式，通过资源抢占，分时复用等机制减少集群资源的空闲比例。

云容器引擎 CCE 应用场景

云容器引擎 CCE-高性能调度:优势

优势 CCE通过集成Volcano，在高性能计算、大数据、AI等领域有如下优势：多种类型作业混合部署：支持AI、大数据、HPC作业类型混合部署。多队列场景调度优化：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。多种高级调度策略：支持gang-scheduling、公平调度、资源抢占、GPU拓扑等高级调度策略。多任务模板：支持单一Job多任务模板定义，打破Kubernetes原生资源束缚，Volcano Job描述多种作业类型（Tensorflow、MPI、PyTorch等）。作业扩展插件配置：在提交作业、创建Pod等多个阶段，Controller支持配置插件用来执行自定义的环境准备和清理的工作，比如常见的MPI作业，在提交前就需要配置SSH插件，用来完成Pod资源的SSH信息配置。在线离线业务混部：支持集群内在离线作业混部以及节点CPU和内存资源超卖，提升集群整体资源利用率。

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