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摘要：金風科技每年發(fā)出的清潔電力，相當于再造森林萬立方米，減少萬噸二氧化碳排放。金風慧能是金風科技的全資子公司，是全國領先的新能源數字化智能化專業(yè)服務提供商，致力于幫助新能源發(fā)電企業(yè)優(yōu)化資產性能，提高運營效率，提升發(fā)電收益。
2018年11月14日，由云原生計算基金會（CNCF）主辦的世界頂級容器盛會KubeCon在上?？鐕少彆怪行恼嚼_了帷幕，國內外領先的云計算企業(yè)，數千名容器領袖和技術專家齊聚一堂，共同分享交流在Kubernetes、微服務、DevOps等領域的技術發(fā)現(xiàn)。
活動首日，Rancher Labs聯(lián)合創(chuàng)始人及CEO梁勝、金風慧能副總經理張偉、金風慧能首席架構師張利共同為現(xiàn)場的觀眾帶來了《Kubernetes提供可再生能源》的Keynote演講，以金風科技對Kubernetes的應用實踐為切入點，講述新能源企業(yè)如何將帶有AI能力的邊緣計算應用部署在多區(qū)域的Kubernetes集群。
“大概在半年以前，有一個Rancher的用戶給我們辦公室打了個電話，說他們使用了完全開源的Rancher軟件，現(xiàn)在已經進入生產了。但是他們碰到了一些問題，希望我們能幫他解決。這個用戶就是金風慧能?！盧ancher聯(lián)合創(chuàng)始人及CEO梁勝介紹道：“當我們了解金風是怎么在他們的環(huán)境當中使用Kubernetes以及Rancher之后，我覺得這個場景非常有意思，所以在這一次活動，特意邀請了金風慧能的同事來現(xiàn)場做應用實踐的內容分享，希望大家能學習到金風慧能是怎么利用Kubernetes提供可再生能源的?！?/p>
合作背景
金風科技成立于1998年，是一家國際化的清潔能源和節(jié)能環(huán)保整體解決方案提供商。截至2017年年底，金風科技全球風電累計裝機容量超過44GW，裝機數量超過2.8萬臺（直驅機組超過2.4萬臺），連續(xù)七年國內排名第一，連續(xù)三年全球排名前三。其中，國內裝機遍布29個省市，累計容量超過42.7GW，國外裝機遍布全球六大洲十四個國家，累計容量達到1.45GW。金風科技每年發(fā)出的清潔電力，相當于再造森林4940萬立方米，減少9040萬噸二氧化碳排放。
金風慧能是金風科技的全資子公司，是全國領先的新能源數字化、智能化專業(yè)服務提供商，致力于幫助新能源發(fā)電企業(yè)優(yōu)化資產性能，提高運營效率，提升發(fā)電收益。
2015年，金風慧能建立了金風科技全球監(jiān)控中心，接入了包括風力發(fā)電機以內的超過3萬臺設備，并實時將傳感器的程序采集數據送到全球監(jiān)控中心，打造了全國最大的新能源物聯(lián)網。
從數據資產上看，金風慧能擁有幾百TB以上的設備運行數據，而這一數據庫還在以每年百TB的規(guī)模增長；除此之外，金風慧能累積了全國30年氣象模擬數據，每天還在進行大量的數據預測，數據資產規(guī)模非常龐大。
基于大量的數據資產，金風慧能開展了氣象及功率預測服務，同時，金風慧能也為發(fā)電企業(yè)客戶提供預測服務，包括預測設備當中的潛在故障，幫助客戶進行主動防御性的維護工作?！靶履茉吹陌l(fā)電，尤其是能量的輸入是不穩(wěn)定的，所以我們必須去做氣象評估，包括風速、輻照度預測等工作，比如24小時內，每15分鐘這臺風力發(fā)電機能發(fā)多少電，電網將會承受多少的負荷側重、如何平衡波谷等等?！苯痫L慧能副總經理張偉解釋道。
在張偉展示新能源氣象預報圖當中，我們可以看到在不同比例的網格，氣象情況會千差萬別。在中尺度1000m×1000m的網格展示當中，只能看到模糊的氣象狀態(tài)；但在微尺度100m×100m的網格展示當中，氣象狀態(tài)則顯得相對清晰很多。張偉補充：“比如說風速，每0.1級的偏差，風力發(fā)電機的發(fā)電量偏差會在10%以上。我國南北地理特性差異巨大，南方的地形更是尤其復雜，如果無法精準預測氣象情況及未來發(fā)電量，將造成比較大的風險和損失。”
對于氣象狀態(tài)及未來發(fā)電量的精準預測需求，金風慧能不僅將數據服務和產品部署在云端，還將這些服務部署在了各個區(qū)域以及電廠。而在不同地方的應用部署，向金風慧能的技術能力提出了非常大的挑戰(zhàn)?！白罱K我們選擇了Rancher以及微服務架構去解決這些問題?！?/p>
解決方案
早在4年以前，金風慧能就已經預測到了新能源的發(fā)展趨勢，并開始著手重新構建功率預測的云原生框架。
位于最底層的是電力企業(yè)的風機、光伏電廠的逆變器或者是電網的實時數據。往上一層，金風慧能則將PaaS應用在所有的基礎設施層。采集層采用了采集網關、協(xié)議轉換等內容。在采集層上面是存儲層，通過MangoDB等技術實現(xiàn)?！白钌厦鏁故境鰳I(yè)務，第一大業(yè)務就是公司的業(yè)務運營，第二部分是我們的能源氣象業(yè)務，包括天氣預報、觀測設備等?！苯痫L慧能首席架構師張利分享道：“還有一部分是預測業(yè)務，里面包括核心的AI算法業(yè)務，主要涉及到在線預測和離線預測兩部分?！?/p>
積累了三四年的時間，金風慧能功率預測業(yè)務已經涵蓋了集團級電力運營商，并且服務了幾十個區(qū)域性的業(yè)務，以及幾百個場站的業(yè)務。在這些場站當中，除了風電場，還包括光伏電場和分布式的光伏電站。
這些功率預測業(yè)務需要同時處理場站側、區(qū)域側、集團側的不同場景，場站側一般只有一臺服務器，區(qū)域側是一個機架上的幾臺服務器，集團側是公有云或私有云的混合環(huán)境，而整個業(yè)務對資源的要求是不一樣的。這也為金風慧能的技術選型帶來了比較大的困難。
第一種部署架構方案是將所有區(qū)域和場站建立成一個大的集群，第二種方案是將每個區(qū)域或者是場站當成是獨立集群。兩種方案各有優(yōu)劣，最終金風慧能選擇了第二種方案。
張利介紹，從帶寬的角度出發(fā)，一般的專線只有2MB的帶寬。這些帶寬大部分時間是用來提供數據的，如果將整個架構做成大的集群的話，在網絡傳輸層會有很大的風險。除此之外，資源利用率也是一個需要考量的問題，一個大集群在運行的過程當中資源占用率是比較低的，但如果每個區(qū)域建立一個獨立集群的時候，它的系統(tǒng)資源占有率正好是相反的。
對于復雜的業(yè)務場景，Rancher為金風慧能提供了中心化管理所有Kubernetes集群的功能，也降低了金風慧能對于Kubernetes的部署難度。對于集團側，每個集團部署一套Rancher Server 2.0實例，對于區(qū)域側，每個區(qū)域部署一套Kubernetes集群，對于場站側，也是每個場站部署一套Kubernetes集群，區(qū)域和場站側的Kubernetes集群都掛到所屬集團的Rancher Server中。
“云原生架構給我們帶來的價值也是非常顯而易見的。DevOps從2周一次提升至1天一次，效率提升10倍以上。而且微服務化具有更強的適應性和更靈活的業(yè)務拆分能力?！毖葜v的最后，張利總結道：“AI跨平臺部署效率和算法迭代速度也有所提升。希望每個人都能享受到云原生架構為我們帶來的便利。”
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