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摘要：金風科技每年發出的清潔電力，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服務提供商，致力于幫助新能源發電企業優化資產性能，提高運營效率，提升發電收益。
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在上海跨國采購會展中心正式拉開了帷幕，國內外領先的云計算企業，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等領域的技術發現。
活動首日，Rancher Labs聯合創始人及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，講述新能源企業如何將帶有AI能力的邊緣計算應用部署在多區域的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。”Rancher聯合創始人及CEO梁勝介紹道：“當我們了解金風是怎么在他們的環境當中使用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。”
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能環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），連續七年國內排名第一，連續三年全球排名前三。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、智能化專業服務提供商，致力于幫助新能源發電企業優化資產性能，提高運營效率，提升發電收益。
2015年，金風慧能建立了金風科技全球監控中心，接入了包括風力發電機以內的超過3萬臺設備，并實時將傳感器的程序采集數據送到全球監控中心，打造了全國最大的新能源物聯網。
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，金風慧能也為發電企業客戶提供預測服務，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。“新能源的發電，尤其是能量的輸入是不穩定的，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分鐘這臺風力發電機能發多少電，電網將會承受多少的負荷側重、如何平衡波谷等等。”金風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；但在微尺度100m×100m的網格展示當中，氣象狀態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，風力發電機的發電量偏差會在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電量，將造成比較大的風險和損失。”
對于氣象狀態及未來發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。“最終我們選擇了Rancher以及微服務架構去解決這些問題。”
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、協議轉換等內容。在采集層上面是存儲層，通過MangoDB等技術實現。“最上面會展示出業務，第一大業務就是公司的業務運營，第二部分是我們的能源氣象業務，包括天氣預報、觀測設備等。”金風慧能首席架構師張利分享道：“還有一部分是預測業務，里面包括核心的AI算法業務，主要涉及到在線預測和離線預測兩部分。”
積累了三四年的時間，金風慧能功率預測業務已經涵蓋了集團級電力運營商，并且服務了幾十個區域性的業務，以及幾百個場站的業務。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。
這些功率預測業務需要同時處理場站側、區域側、集團側的不同場景，場站側一般只有一臺服務器，區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境，而整個業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域和場站建立成一個大的集群，第二種方案是將每個區域或者是場站當成是獨立集群。兩種方案各有優劣，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，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，但如果每個區域建立一個獨立集群的時候，它的系統資源占有率正好是相反的。
對于復雜的業務場景，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，對于區域側，每個區域部署一套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務拆分能力。”演講的最后，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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