产品介绍

    边缘计算节点(UEDN)

    边缘计算节点(UEDN)依托于UCloud分布在全国各地的上百个自建数据中心,为客户提供开放式的边缘计算、存储、网络资源。产品采用分布式节点管理技术,让客户可以将业务分布到离目标用户最近的节点,降低用户访问延时,降低整体带宽成本。

产品优势

  • 优化延时和用户体验

    通过将计算业务部署在离用户最近的节点,实现同省同区域覆盖,就近访问,降低用户的访问延时,提升业务的服务质量。

  • 降低成本支出

    UCloud自建的分布在全国各地的边缘节点,接入了当地优质的单线和多线带宽资源,可帮助客户有效降低业务在边缘节点的带宽成本支出,优化产品利润。同时,UEDN支持预付费及按月95峰值带宽后付费两种付费模式,客户可根据实际需求选择适合的计费模式。

  • 弹性管理计算资源

    边缘计算虚拟主机可按实际使用时长进行计费,免除现金流压力。可根据实际业务规模,快速便捷的进行资源的申请和释放,适应业务的快速增长。

  • 简单高效的资源管理

    基于UCloud开放API,提供虚拟机资源的创建、删除、开机、关机、重启、自定义镜像管理、监控管理等基础的管理功能,便于将边缘计算资源整合到客户现有的系统中,提升整体运维效率

算力价格

通用机型计算资源 单价 高性能机型计算资源 单价
CPU 40元/核/月 CPU 52元/核/月
内存 20元/GB/月 内存 26元/GB/月
数据盘 3.5元/10GB/月 数据盘 3.5元/10GB/月
系统盘 3.5元/10GB/月 系统盘 3.5元/10GB/月

带宽价格

IP及带宽资源
单节点IP及带宽资源费用=[IP单价 * IP个数+带宽单价 * 带宽] (元/月) 。注: 一/二线城市单线和全国教育网运营商类型,每个节点对应1个外网IP,独享节点带宽。 全国三通类型,每个节点对应3个外网IP,共享节点带宽。
计费项 单价
IP单价 60元/个
电信联通一线城市带宽 50元/M/月
电信联通二线城市带宽 25元/M/月
电信联通三线城市带宽 20元/M/月
移动一线城市带宽 30元/M/月
移动二线城市带宽 15元/M/月
移动三线城市带宽 12元/M/月
全国三通带宽 25元/M/月

应用场景

  • 互动直播通信

    在互动直播场景中,对于流量瞬时激增、播放延迟、播放流畅度、服务稳定性等方面有着极高的要求,通过使用UEDN,充分发挥边缘计算优势,可以将直播流处理部署在离用户近距离的边缘节点上,一方面解决客户端网络质量及跨网络互联互通问题,减少网络延时,保证观众的观看体验,另一方面在瞬时流量爆发期间,减缓中心资源和单点资源的压力,确保直播稳定顺畅进行。

  • 互动直播通信

    在互动直播场景中,对于流量瞬时激增、播放延迟、播放流畅度、服务稳定性等方面有着极高的要求,通过使用UEDN,充分发挥边缘计算优势,可以将直播流处理部署在离用户近距离的边缘节点上,一方面解决客户端网络质量及跨网络互联互通问题,减少网络延时,保证观众的观看体验,另一方面在瞬时流量爆发期间,减缓中心资源和单点资源的压力,确保直播稳定顺畅进行。

  • 在线教育

    在线教育场景具有大带宽、长链路传输、广覆盖的业务特点,同时因为教学的实时性和互动性,端到端之间互动的需求很强,对于网络的低延时和抗抖动能力也有较高的要求,保证极低延时的稳定链路是业务正常开展的重要前提。UEDN可以在更靠近终端的网络边缘上提供服务,提供边缘节点的就近接入和节点间互联互通,在缩短网络延时、传输时间的同时避免网络抖动带来的卡顿、掉线情况,实现低延时、高稳定的互动通信链路。

  • 在线教育

    在线教育场景具有大带宽、长链路传输、广覆盖的业务特点,同时因为教学的实时性和互动性,端到端之间互动的需求很强,对于网络的低延时和抗抖动能力也有较高的要求,保证极低延时的稳定链路是业务正常开展的重要前提。UEDN可以在更靠近终端的网络边缘上提供服务,提供边缘节点的就近接入和节点间互联互通,在缩短网络延时、传输时间的同时避免网络抖动带来的卡顿、掉线情况,实现低延时、高稳定的互动通信链路。

  • 云游戏

    云游戏也是双向数据传输的业务场景,对网络延时具有很高的要求,需要将渲染后的游戏画面推送到终端,并将终端操作指令传输到处理中心进行处理。为了保证玩家的用户体验,使用UEDN边缘节点,靠近用户的位置提供云游戏服务,网络延迟问题将会明显的改善。

  • 云游戏

    云游戏也是双向数据传输的业务场景,对网络延时具有很高的要求,需要将渲染后的游戏画面推送到终端,并将终端操作指令传输到处理中心进行处理。为了保证玩家的用户体验,使用UEDN边缘节点,靠近用户的位置提供云游戏服务,网络延迟问题将会明显的改善。

  • 人工智能

    伴随AI应用的快速发展,海量数据的处理正在增加数据中心的计算压力,利用AI计算的分布式特性,部署AI-Service(图像识别、自然语言处理)在UEDN节点上,可以就近处理计算需求,降低数据中心的业务压力、减少处理时延、降低中心带宽消耗。

  • 人工智能

    伴随AI应用的快速发展,海量数据的处理正在增加数据中心的计算压力,利用AI计算的分布式特性,部署AI-Service(图像识别、自然语言处理)在UEDN节点上,可以就近处理计算需求,降低数据中心的业务压力、减少处理时延、降低中心带宽消耗。

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