2023-07-23-中国农业银行_中国信通院-2023银行业大规模异构边缘节点管理实践指南_40页_2mb

银行业大规模异构边缘节点管理实践指南总结

核心内容

本指南由中国农业银行研发中心、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所及北京青云科技股份有限公司联合编写，旨在为银行业在边缘计算技术应用中的大规模异构边缘节点管理提供体系化实践参考。指南围绕边缘计算技术的概述、银行业边缘节点纳管运行实践、智慧网点应用以及未来挑战与展望四个部分展开，强调云边协同、统一管理、安全可靠及高效运维的重要性。

主要观点

• 边缘计算是一种分布式计算架构，通过在靠近数据源的位置进行数据处理，解决云计算在算力、网络带宽和延迟方面的瓶颈问题。
• 云边协同是边缘计算在银行业的核心模式，通过统一管理、灵活调度和安全隔离，实现边缘与云端的高效协同。
• 统一管理是提升边缘节点接入和管理效率的关键，包括设备、应用、算法和数据的统一纳管与调度。
• 安全可靠是边缘计算在银行业应用中的首要考量，涉及身份认证、数据隐私、软件安全、通信安全等多个层面。
• 服务质量是衡量边缘计算平台性能的重要指标，需通过标准化的测试方案和指标体系进行评估，确保平台在大规模节点下的稳定运行。
• 智慧网点是边缘计算在银行业的重要落地场景，通过视频分析、行为识别等技术，实现网点运营、风控、安防、服务的智能化管理。

关键信息

一、边缘计算技术概述

• 定义：边缘计算是一种在靠近物或数据源头进行数据处理和存储的分布式计算模式。
• 发展趋势：边缘计算在物联网、AI等技术推动下，正从概念走向实际落地。
• 与云计算、物联网的关系：
  • 云边协同：云端与边缘节点协同，实现高效数据处理、实时业务响应和数据安全。
  • 边缘与物联网融合：通过边缘计算减少数据传输延迟，降低带宽成本，提升用户隐私保护和系统自治能力。

二、银行业边缘节点纳管运行实践

1. 设计目标

• 实现边缘计算体系的建设，支持智慧场景下的算力整合。
• 实现云端与边缘节点的解耦管理，支持灵活的资源调度和应用部署。
• 提供统一的运维支持，确保系统稳定性和安全性。

2. 解决方案

• 采用基于 Kubernetes 的云边协同架构，实现边缘节点的容器化管理和统一纳管。
• 构建统一的云边协同管理组件，包括边缘节点管理平台、AI平台、镜像仓库等。
• 实现边缘节点与应用的统一管理，支持算法和配置的分离，提升部署效率和系统灵活性。

3. 运行范式

• 统一纳管：通过云原生技术，对异构边缘设备进行抽象和管理，提升资源利用率。
• 应用和算法统一管理：支持云端对边缘应用进行开发、部署、更新和监控，降低运维复杂度。
• 可观测性：通过统一收集、存储和分析边缘节点与应用的运行状态，提升系统可靠性。
• 安全性：构建跨云边的安全防护体系，包括身份认证、数据加密、容器安全、通信安全等。

4. 服务质量

• 采用 Kubernetes 社区定义的 SLI/SLO 指标体系，对大规模边缘节点纳管和应用调度进行性能评估。
• 实施压力测试和长稳测试，验证平台在大规模节点接入和应用部署下的性能和稳定性。
• 测试结果表明，平台在纳管1000个节点、部署30000个Pod时均表现良好，纳管成功率达100%，Pod部署成功率也达100%。

三、边缘计算在银行智慧网点的应用

• 农行已初步实现基于边缘计算的智慧网点场景，包括智慧风控、智慧管理、智慧服务和智慧金库等。
• 应用场景涵盖客户行为识别、员工违规监测、特殊客户关怀、加钞间行为检测、窗口工作状态监测等。
• 初步搭建了数据实时更新、实时预警、事后核查与数据披露的全业务链路，提升了网点智能化水平。
• 目前平均准确率达85%（服务类场景）和90%以上（风控与安防类场景）。

四、挑战及展望

当前挑战

1. 资源共享：传统云计算难以支持大规模网点需求，边缘节点池化和资源共享仍是技术难点。
2. 虚拟化技术：边缘设备多任务并行和资源切换对虚拟化技术提出了更高要求。
3. 多主体管理：边缘计算涉及多方资源管理，需建立统一的权限分配和协作机制。
4. 编程模型：边缘资源的异构性和分散性给应用开发带来挑战，需制定统一的编程标准。

未来展望

• 银行应以云原生算力整合为基础，结合AI平台建设，持续构建边缘计算体系。
• 推动**“物联网+边缘计算”**协同发展，构建物理空间与虚拟空间的数字孪生体系。
• 通过自主创新，实现对边缘设备的全面管理、对智能算法的全面支持，为智慧银行建设提供技术底座。
• 持续挖掘边缘计算在运营、风控、安防、营销等领域的应用场景，实现与银行业务的有机融合，创造新价值。

总结

本指南系统性地梳理了边缘计算在银行业的应用范式和管理实践，提出了云边协同、统一纳管、安全可靠和高效运维的设计原则与解决方案。通过 Kubernetes 容器化、云原生架构、AI 算法集成等关键技术，实现对大规模异构边缘节点的统一管理。在智慧网点等场景中，边缘计算已初步实现业务落地，展现出良好的应用效果和推广潜力。未来，银行业应继续推进边缘计算体系的建设，以应对资源管理、虚拟化、多主体协同等挑战，实现技术与业务的深度融合。