代铁：加快布局边缘计算，构建云边协同生态
北京银行软件开发中心副总经理 代铁
从中心到边缘的思索
边缘计算（Edge computing）是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的**平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷互联、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。从功能角色来看，边缘计算分为“云、边、端”三个部分，其核心特点为将原本完全由中心节点处理的大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘计算的应用程序在边缘侧发起，可以产生更快的网络服务响应，从而满足各行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求。
对于北京银行来说，现有的云生态**中的“顺天云”——全行级PaaS私有云、分行业务云、IaaS基础设施云、开发测试云、集团化托管云等都可以进行云边结合，从而可以充分运用边缘计算带来的优势。利用分散数据流量的特点，云边协同可以降低回传云中心途中的数据安全风险，实现敏捷性、实时性、数据优化、保护安全与隐私的目的。
云边协同的技术实现
1.顺天云+分行云。随着云边协同时代的到来，北京银行将云计算能力向分行下沉，打造“顺天云+分行云”的一朵云方案，加速云平台整改升级，以应对日益增长的业务量和开发需求迭代。在云边协同中，顺天云与分行云的主要职责如下：顺天云作为北京银行的云计算中心，负责对分布式云节点进行管理，并且解决计算量大、复杂度高的计算任务。分行云作为边缘云，进行小规模局部数据的轻量处理、小数据存储、数据采集与实时控制、快速进行决策。
基于目前主流的“Kubernetes+Docker”框架，顺天云与分行边缘云从资源协同、数据协同、服务调用协同、业务应用协同四方面实现云边协同架构。
资源协同：分行云提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源，对本地资源调度管理，接收并执行顺天云的资源调度与管理策略。
数据协同：分行云负责终端设备数据的收集，并对数据进行初步处理与分析，然后将处理后的数据发送至顺天云；顺天云对海量数据进行存储、分析与价值挖掘。该过程中分行云会对产生的数据持久化，顺天云则对分行云数据按需获取。同时，通过跨区域、跨**的**时空数据融合及协同分析，实现顺天云对边缘云节点的综合管控。
业务应用协同：顺天云对业务应用进行统一管理，结合业务特点，根据用户请求分布、终端设备数据的特点、边缘节点算力负载和存储容量，将业务处理任务按需部署到分行云的边缘节点上，达到计算效率、用户体验、数据安全的**平衡。
服务调用协同：顺天云平台服务和分行云平台服务均以OpenAPI形式对集群内外部应用提供接口服务，并预留新功能的拓展接口，实现服务分级、业务编排等方面的协同。
2.“京智大脑”人工智能平台的云边协同。2021年，北京银行启动“京智大脑”企业级人工智能平台建设，初步形成以语音、图像、文本等智能识别引擎支撑的“左脑”感知能力和以智能决策模型、知识图谱打造的“右脑”认知能力，全面提升人工智能核心技术的掌握和应用水平。人工智能平台与RPA平台共同探索云边协同模式，打造RPA工厂，构建“**、共享、云边协同”的服务生态。
北京银行“京智大脑”人工智能平台初步完成6个领域关键技术应用能力建设，总行统一提供技术平台和开发工具，分行实现计算服务器部署和管理，将计算资源下沉，降低云端计算成本提升计算效率。RPA机器人作为端上执行者对总分行资源进行调用，接入智能化AI服务赋能业务发展。
边缘计算的应用场景
1.边缘计算在人工智能领域的应用。边缘计算作为一种新型计算模式，驱动计算架构从“云—端”升级为“云—边—端”。“云和边”主要提供业务所需的算力资源，“端”除了提供算力，还是业务的呈现者和消费者。集约式的云、灵活的边与分布式的端共同实现了算力的泛化，进而支持人工智能技术在业务场景的快速应用。
“京智大脑”企业级人工智能平台满足全行各业务条线对智能化应用的交付需求，统筹人工智能应用的数据、算力、算法资源。平台提供AI类（OCR、NLP等服务）、数据类（外部数据服务）、办公类（统一认证、在线文档、网盘等）、通用类（IP代理池、验证码识别）等64项服务，作为全行统一服务出口，供给全部开发人员直接调用。
2022年总行与试点分行协作，探索建立RPA工厂应用模式，由“京智大脑”提供公共AI能力，支持分行快速形成RPA交付能力，形成一套可**的能力和部署方案。分行可对接到总行云端平台，对公共服务组件进行调用，依托平台管理功能，采用多租户模式，在统一平台下确保组织间数据隔离，实现一个平台、多用户共享使用。分行边缘实现RPA部署管理，职责主要包括：管理本分行组织结构与用户权限，维护本分行机器人资源，收集本分行需求，确定开发者、监控本分行机器人的使用情况与成效。RPA机器人作为端上执行者，根据各类用户的需求，通过连接AI技术平台调用总分行能力域能力。“京智大脑”作为统一服务出入口，对内外提供**、赋能和运营的能力，实现“云—边—端”协同的服务生态。
在全行各业务条线、经营单位的支持和推动下，云边协同的RPA工厂模式已完成69个有人值守机器人、46个无人值守机器人部署。上线自动化流程180个，替代人工*作3万余小时/年，业务准确率达到95%以上。如：使用机器人将对公客户开户的备案*作耗时缩短4倍；利用机器人进行排查反洗钱风险，单次用时从6小时缩短到半小时，效率提升12倍；借助机器人完成贷后检查工作，效率提升5倍，以数字化技术支持各业务线转型工作做深、做实。
2.云边协同体系释放科技研发强大驱动力。一是构建总分行研发一体化协同生态。总行在全行科技发展层面有着全局性的信息科技建设规划，分支机构也存在本地特色专项业务发展的个性化科技支撑诉求。在解决全局科技供给和特色业务**研发和交付问题上，北京银行已规划实践云边协同的研发一体化协同生态。首先，将软件研发所用到的外部依赖源统一入口，总行作为云端建立全行级的唯一可信源云服务；分行作为边端搭建边缘计算制品仓库，用于缓存拉取依赖程序包和镜像，并存储本地编译后的二进制制品；总行统一的组件版本、数据库版本等软件版本信息更新与发布，会直接通过云端可信源下发至分支机构边缘端，同时边缘端具有多版本并存处置的选择权。其次，由总行统一研发平台提供标准的容器云技术服务和管理界面，分支机构本地搭建私有化容器集群，全域所有机构以租户形式使用统一管理界面进行测试环境资源管控、应用发布和可观测分析。当本地业务集群资源到达预制水位线时，总行容器云资源池接管部分POD上调至总行集群纳管，并通知相关机构开展降水位和扩容等容量处置工作。
二是后疫情时代的终端开发生态。在****疫情肆虐的背景下，北京银行大力推进应用云化架构转型及研发效能的流程再造，规划实施云边端研发模型。在云端建立统一的代码仓库、制品仓库、一体化云端服务调试中心、协同互联等基础类服务，提供统一的依赖源、交付仓库、生产力管理和质量管控体系；在边缘推广IDV分布式虚拟桌面技术等边缘技术，应对疫情过程中居家办公、远程办公带来的差异化协同需求，使得研发人员不仅能够在本地研发、远程提交和发布，更能根据项目任务的分配形成局部边缘侧协同小组，在终端间发布测试端口构建边缘交互式接口联调模态，使在一体化云端服务调试中呈现出更高的通过率和代码质量。在软件研发工艺中融合云计算、边缘计算实现的云边协同，不仅应对了疫情居家办公的巨大变化，更为后疫情时代构筑起更为高效、**的协同式科技研发体系。
未来展望
边缘计算作为一种新型的计算模型，在低延时、大带宽、泛链接、数据隐私等场合得到了广泛的应用。北京银行将不断探索边缘计算的技术发展，通过与云平台的互联互通，将云端能力下沉到边缘端并实现边缘端设备的管理。通过云边的智能协同，结合人工智能技术，赋能边缘端智能，提高边缘端的数据处理能力。此外，北京银行也会积极探索边缘计算的应用场景、建立边缘计算平台、构建完善的云边协同生态、进一步拓展业务场景、加速场景落地，全面助力北京银行的数字化转型。
（栏目编辑：韩维蜜）
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