既然是自研,个人认为还是直接以kubernetes为底座更好,这样可以更灵活地适配扩展需要,同时与k8s社区也能保持直接的关联关系;另外,如果想更快地接触更多的企业功能,比如镜像管理、CI/CD等附加功能,也可以试试openshift等开源...
个人认为,最好是二选一;首先,目前的容器云平台,大都基于k8s实现,技术原理上相同;其次,不同的容器云平台,可能会引入不同的扩展,甚至可能由不同的团队负责运维,对公司来说,不仅是成本,故障处理和运维管理也是一个负担;再次,不同的容...
边缘计算是需要和业务一同讲才可以落地的。要边缘计算,一般需要和云计算进行协同,所以首先需要解决应用以容器的方式从云端下发到边缘端,所以切入点就是要找准哪些边缘业务需要在边缘端执行,并可以容器化的场景,比如现在比...
找准哪些边缘业务需要在边缘端执行,并可以容器化的场景,比如现在比较多的是 MES 系统,WMS 系统等,特别是 MES 这种将提升制造业的自动化管理能力,它可以通过区分小MES和大MES,小MES一般是和工业设备结合比较紧密的,实时的,...
目前比较常见的GPU使用场景,有工业设备数字孪生,工控视觉(监控、采集等)、设备质检等。
边缘计算场景,要看业务需要在边缘端执行,并可以容器化的场景,比如现在比较多的是 MES 系统,WMS 系统等,特别是 MES 这种将提升制造业的自动化管理能力,它可以通过区分小MES和大MES,小MES一般是和工业设备结合比较紧密的,实时...
一般这块,我们需要找准哪些边缘业务在边缘端执行,并可以容器化的场景,比如现在比较多的是 MES 系统,WMS 系统等,特别是 MES 这种将提升制造业的自动化管理能力,它可以通过区分小MES和大MES,小MES一般是和工业设备结合比较紧...
对边缘计算也是刚刚接触。不过对只工业环境相对了解一些。我觉得基于GPU的边缘计算,是可以辅助提高生产安全监督的。比如对特定区域的安全监控,一些生产设备的监管,但我觉得这种监管应该还是相对辅助的。毕竟生产安全是...
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