철도 클라우드 아키텍처로 마이그레이션하는 이점

철도 인텔리전스가 가속화함에 따라, 더 넓은 조직 및 관리자 사이에서 비즈니스 수준에서 협업을 제공하고 Edge Computing을 통해 지역 운영을 지원하는 분산 철도 산업 클라우드 아키텍처를 만들기위한 강력한 사례가 있습니다. 이 클라우드 모델은 고급 기술, 보안, 안정성 및 혁신과 통합되어 Rail의 디지털 혁신을위한 강력한 자극을 제공합니다.

도전

오늘날 철도 산업에서 새로운 디지털 시스템을 출시하는 것은 간단하지 않습니다. 여러 가지 과제가 분명합니다.

• 긴 개발 기간과 낮은 리소스 활용 : 새로운 IT 시스템은 리소스를 설계하고 시운전하는 동안 리소스를 연결하며 공식적으로 배포 된 후에는 낮은 활용률로 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 복잡하고 비효율적 인 O & M : 애플리케이션 유지 보수는 다양한 도구와 플랫폼에 따라 다릅니다. 시스템, 앱 및 장치의 다양성과 복잡성으로 인해 운영 유지 보수가 더욱 어렵습니다.
• 서비스 공유 및 재사용을 지원하기위한 IoT, 빅 데이터 및 AI 플랫폼은 없습니다. 기본 기능으로 시작하여 E2E 방식으로 응용 프로그램을 구축하는 것은 철도 디지털화 프로젝트에 필요한 빠른 혁신과 항상 일치하지 않는 시간이 많이 걸리는 프로세스입니다.
• 정보 시스템은 다양한 관할 구역을 기반으로 한 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼에 크게 의존합니다. 이로 인해 철도가 클라우드 네트워크 보안 통합을 효과적으로 달성하기가 어렵습니다.

철도 구름

화웨이의 철도 구름은 안전하고 신뢰할 수 있으며 협업적인 연결성을 제공하는 것을 목표로합니다. 'Central Group'Cloud는 운영자 및 관리자의 중간 계층이 백업 데이터 센터를 구축하거나 그룹 센터의 리소스를 재사용 할 수있는 지리 환원 기능을 제공합니다. 저장소 또는 다른 사이트의 에지 컴퓨팅 노드는 데이터 연결 및 상호 운용성을 제공하기 위해 구름 에지 시너지 모드에 연결할 수 있습니다 (그림 1).

이 모델의 주요 기능에는 다음이 포함됩니다.

• 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크, 운영 체제, 데이터베이스 및 플랫폼과 같은 풀 스택 기술. 하드웨어 및 소프트웨어를 종합적으로 통합함으로써 통합 클라우드는 상당한 효율성을 제공 할 수 있습니다.
• 다중 규모 (로컬/시내/원격/지리 환원) 아키텍처는 다양한 사용자 그룹의 다른 신뢰성 요구 사항을 충족합니다.
• 우수한 E2E 서비스와 결합 된 적응 및 마이그레이션을위한 성숙한 도구 체인 및 생태계를 사용하면 철도 응용 프로그램의 빠른 적응과 클라우드로의 원활한 마이그레이션이 가능합니다.

고객 관점의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 주문형 자원 공급 : 리소스는 주문형시 할당되어 빠르게 구성됩니다. 이로 인해 응용 프로그램 리소스를 몇 달에서 며칠로 획득하는 데 걸리는 시간이 크게 단축되어 효율성이 크게 향상됩니다.
• 주요 서비스에 대한 신뢰성 보증 : 지리 환원, 도시 내 활성 활성 및 애플리케이션 활성 활성 기능은 주요 서비스의 신뢰성을 보장합니다.
• 비즈니스 연속성을위한 혁신 : 스토리지, 컴퓨팅, 네트워크 및 클라우드 플랫폼과 같은 풀 스택 독립 키 기술을 채택하고 Kunpeng 운영 체제 및 데이터베이스를위한 포괄적 인 생태계를 구성함으로써 클라우드는 키 철도 산업 플랫폼을위한 독립 진화 전략과 정렬됩니다.
• 데이터 및 AI 시너지 효과 : 소프트웨어 및 하드웨어 시너지 효과는 빅 데이터 성능을 30%향상시킬 수있는 반면, 화웨이의 Pangu 대형 언어 모델은 철도 부문에서 새로운 AI 응용 프로그램의 개발을 가속화 할 수 있습니다.

마이그레이션 관리

주요 철도의 많은 관리 시스템은 물리적 서버에서 계속 실행됩니다. 이는 비즈니스 성장으로 하드웨어 리소스를 선형으로 확장 할 수 없으며 변화하는 요구 사항에 신속하게 응답 할 수 없음을 의미합니다. 관리가 관리하는 다른 지역의 비즈니스 시스템은 종종 독립적으로 관리되는 반면, 다른 부서가 구축 한 IT 시스템은 서로 격리되어 비즈니스 효율성에 영향을 미치기 때문에 데이터 공유도 어렵습니다. 한편 여러 하드웨어 공급 업체가 참여하면 시스템 관리 및 유지 보수에 복잡성이 추가됩니다.

화웨이의 철도 구름 접근법을 선택할 때 이러한 문제 중 다수는 신속하고 효과적으로 해결 될 수 있습니다. 미드 레인지 컴퓨터 또는 VMware Virtualisation에서 실행되는 이러한 응용 프로그램은 Huawei의 FusionCube 스토리지 인프라로 마이그레이션 할 수 있습니다. 하이퍼 컨 버지 드 데이터베이스 아키텍처는 고성능 컴퓨팅 스토리지 리소스 풀이 데이터베이스 애플리케이션을 운반하는 15 개의 노드를 설계하는 데 사용됩니다. 추가 60 개의 노드는 스케줄링, 승객 및화물 마케팅 및 운영 관리와 같은 서비스를 전달하는 데 사용됩니다. 그런 다음 철도 관리 내에 여러 클라우드 노드를 배치하여 통합 된 자원 할당 및 O & M 관리를 제공 할 수 있습니다.

애플리케이션 시스템 리소스 간 사일로를 분해하고 인프라 지원 환경을 통일하고 중앙 집중식 관리 및 예약을 구현하면 Huawei가 정보 시스템 구성, 운영 및 유지 보수와 관련된 비용을 줄일 수 있습니다. 이 접근법은 또한 더 나은 정보 공유의 기회를 제공합니다. 기존의 포인트 간 인터페이스 공유는 투명한 멀티 액세스 공유 노드로 대체 할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 거시 수준 분석 및 의사 결정 도구를 제공합니다.

Prasa는 클라우드를 포용합니다

화웨이의 접근 방식을 수용하는 철도 운영자는 Prasa (남아프리카의 여객 철도 기관)입니다. 2024 년 10 월 상하이에서 열린 화웨이 커넥트 이벤트에서 연설 한 회사의 그룹 최고 정보 책임자 인 노크 툴라 마르조리 (Nokuthula Marjorie Ngonyama)는 참석자들에게 우선 순위 중 하나는 엔터프라이즈 IT 네트워크의 품질을 향상시키는 것이라고 말했다. 화웨이의 지원을 사용하여 그렇게합니다.

'이 특정 프로젝트는 공무원의 연결을 제공하려고합니다.'라고 그녀는 말했습니다. '스테이션에 연결성을 제공하여 승객조차도 데이터를 연결하고 활용할 수있게합니다. 또한 지역을 연결합니다. 따라서 Prasa와 그 가치 사슬에서 효과적인 의사 소통을 보장하는 것은 매우 중요한 프로젝트입니다. 그런 다음 개인 데이터가 있습니다. 개인 데이터 프로젝트는 실제로 우리의 개인 데이터 센터와 관련이 있습니다. 여기서 우리는보다 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 안전한 ICT 인프라 및 운영 및 처리를 위해 대부분의 응용 프로그램을 옮기고 있습니다. Prasa는 하이브리드 클라우드 전략을 개발하여 Huawei Cloud와 협력하여 상업 서비스를 제공하고 있습니다.

'화웨이는 남아프리카에 존재하여 데이터를 클라우드에 넣을 수있어 남아프리카의 앱을 남아프리카 밖에서 클라우드를 실제로 가져갈 수 없다는 것을 제공 할 수 있습니다.'라고 그녀는 강조했다.

2025 년 7 월 8 일부터 7 월 11 일까지 베이징에서 열리는 12 차 고속 레일 의회에서 화웨이를 만나십시오.
장소 : 베이징 국립 컨벤션 센터 및 국립 철도 시험 센터
화웨이 부스 : 홀 2-G2120
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