循序渐进，通过基于云的安全Web网关处理流量

Akamai中国

于 2024-05-06 14:28:29 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：云计算文章标签：安全前端云计算架构后端云原生

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AKAMAI_CHINA/article/details/138494054

为了主动应对并控制员工对公共互联网的访问，以及检测和阻止恶意软件、勒索软件以及钓鱼攻击等恶意内容，已经有越来越多的企业开始部署安全Web网关（SWG）。

最初的SWG主要以物理或虚拟装置的形式部署在企业数据中心内，由于大部分员工都在线下（公司设施内部）工作并已经连接到企业网络，因此可以通过非常简单直观的方式将互联网流量发送给此类装置。如果需要远程办公，员工可以使用虚拟专用网络（VPN）将互联网流量回传到数据中心，以应用企业需要的安全控制。

不过，在“新常态”的当下，情况不同了……

一个全新的（安全）世界

今时不同往日。诚然，一些企业出于合规方面的考虑，依然需要将安全设备部署在本地环境中。然而至今依然在使用本地安全Web网关的企业数量正在飞速减少，大部分企业已经开始转为使用基于云的安全Web网关。

此外，以前使用本地安全设备的时候，员工的工作其实是和分配给自己的公司电脑密切绑定的。但现在，很多企业选择了一种支持采用任何设备在任何地方完成工作的完全远程或混合办公模式。

基于云的安全Web网关

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07-28

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在Akamai云平台上为UGC流媒体进行实时转码

07-25

884

本文介绍了一种基于Akamai云计算平台的实时流媒体转码架构解决方案。该方案通过优化计算资源利用率、部署近用户端的云基础设施以及消除数据出口费用，有效解决了直播平台面临的转码效率、延迟和成本三大核心挑战。测试显示，该方案转码效率比主流云平台高33%，通过Akamai全球计算节点和CDN网络实现了低延迟分发。架构采用混合部署模式，根据受众地理位置智能路由流量，既保留原有本地服务，又利用云服务的弹性扩展能力应对流量高峰。该方案已在实际业务中得到验证，为全球性UGC直播平台提供了更具成本效益的转码服务。

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07-23

481

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为何说分布式 AI 推理已成为下一代计算方式

07-15

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2024 年，我们见证了人工智能创新的空前爆发。AI 的快速发展令很多人惊叹，为了训练更先进的大语言模型（LLM），科技巨头争相获取强大的 GPU。如今，AI 正在无缝融入我们世界的每个角落。在众多新兴 AI 公司、模型和应用的浪潮中，有个趋势愈发清晰：AI 的重点正在从训练转向推理。彭博社预测，到 2032 年，AI 推理市场规模将增至 1.3 万亿美元，这一观点也得到了很多最新报告的支持。市场的这一变化表明，2025 年将成为加速分布式 AI 推理发展的关键一年。

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本文介绍了在Akamai App Platform for LKE上部署MetaAI Llama3大语言模型的完整流程。内容包括：1）基础设施配置（LKE集群、GPU节点）；2）软件栈部署（KServe推理平台、HuggingFace运行时）；3）Llama3模型部署与发布；4）OpenWebUI聊天界面搭建。教程详细说明了Knative、Istio等组件的启用方法，以及通过Helm Chart创建工作负载的步骤，并提供了解决Istio边车注入问题的方案。

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2023年初，我刚升任运维主管，在上海这个互联网氛围浓厚的城市里，总觉得自己应该做点什么证明实力。老板找我谈话："老王啊，咱们公司日均产生1TB的日志数据，现在都堆在那里吃灰，你看能不能搞个系统分析一下用户行为？"我当时很自信地说："没问题！我研究过，用Elasticsearch + Kafka + Kibana这套技术栈，业界很成熟，我们完全可以自己搞定。"老板眼睛一亮："预算多少？"我心想，自建嘛，除了硬件成本，其他都是开源的，应该不会太贵，"大概50万美金硬件投入就够了。"

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解锁无服务器WebAssembly带来的边缘计算新浪潮

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对象存储应用场景聚焦：全新端点实现更高容量与速度

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阿卡迈公司发布对象存储架构新升级，推出支持2万RPS性能、百亿对象容量和99.999999999%持久性的解决方案。该技术已在伦敦部署，并将扩展至法兰克福等地，助力电商、流媒体等企业实现低延迟、高可用的全球数据分发。典型案例显示，客户可获得20%成本节约和性能提升，满足大规模媒体分发、软件交付等场景需求。

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什么是云原生应用？

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什么是云计算的边缘原生应用？

06-12

682

边缘原生应用正在重塑云计算格局，它通过将计算能力部署在靠近数据源和用户的网络边缘，解决了传统云计算的延迟瓶颈。这类应用专为边缘环境设计，具备三大核心优势：毫秒级响应能力（如自动驾驶紧急避险）、本地化数据处理（满足隐私合规需求）和显著成本优化（降低带宽与云处理费用）。尽管当前企业认知度不足，但在制造业预测维护、金融实时风控等场景已显现变革价值。随着5G和物联网发展，边缘原生技术有望成为下一代企业IT架构的标准配置，其本质是将云计算从集中式数据中心转向智能分布式网络

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微服务架构的核心优势解析

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现代软件开发的变革之路微服务架构代表了软件开发从传统单体架构向模块化、敏捷化的重要转变。通过将应用拆分为独立服务，微服务带来了弹性扩展、故障隔离、开发效率提升和技术栈灵活性等核心优势。然而，这种架构也面临管理复杂性、网络负载和数据一致性等挑战。Akamai等云服务商提供了边缘计算、容器编排等解决方案来优化微服务部署。尽管需要权衡利弊，但微服务架构凭借其与DevOps和云计算的天然契合，已成为应对现代应用复杂性的有效方案，特别适合需要频繁迭代和高可靠性的企业场景。

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云计算迁移策略：分步框架与优势

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为何AI推理正推动云计算从集中式向分布式转型

06-11

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精通 Kubernetes：从故障排除到化繁为简

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无延迟、全击杀：Xonotic、K3s 和边缘计算提升游戏体验

05-30

1195

资深技术专家Michael Archer介绍如何利用边缘计算、轻量级Kubernetes K3s和游戏服务器管理工具Agones，在Akamai云平台上构建低延迟Xonotic游戏服务器。通过Terraform脚本快速部署Linode实例，安装K3s和Agones后，玩家可获得接近本地托管般的流畅体验。该方案将计算资源靠近玩家位置，显著降低延迟，同时避免了自托管的高维护成本。文章提供了从基础设施配置到游戏部署的完整技术指南，展示了边缘计算如何为在线游戏带来革命性的性能提升。

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使用 Akamai 分布式云与 CDN 保障视频供稿传输安全

05-30

1020

EZDRM公司CEO David Eisenbacher推出创新解决方案SecureCDNContribution，旨在通过CDN技术替代传统卫星/专线视频供稿方式。该方案整合DASH/HLS打包、云端DRM加密及标准化CDN分发，显著降低分发成本，同时保障内容安全。核心包括流媒体编码打包、权限管理系统及服务商接入三大组件，兼容主流ISV并依托Akamai云基础设施实现高效部署。方案帮助版权方摆脱昂贵专有链路，实现现代流媒体与传统平台的无缝内容传输。

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Akamai云上AI推理：赋能开发者加速边缘原生应用

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941

（Akamai Cloud Inference）的推出，我们向"打造全球分布最广的云计算平台"的愿景又迈出了重要一步，为AI及其他高吞吐量、低延迟的工作负载提供强有力的支持。展望未来，我们的愿景非常明确：构建未来的AI推理方式，以最高的吞吐量和最低的响应时间，帮助企业快速高效地提供AI推理服务。人工智能（AI）的热度持续攀升，行业的焦点正从单纯的模型训练转向如何高效部署模型以实现实际应用——这正是AI推理技术的核心价值所在，即利用训练完成的AI模型生成预测与洞察。