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邊緣計算正面臨著哪些挑戰(zhàn)?

我快閉嘴 ? 來源:科技云報道 ? 作者:科技云報道 ? 2020-09-28 15:32 ? 次閱讀

手機、攝像頭、路由器、自動駕駛汽車、工業(yè)機器人等各種智能設(shè)備,影響著我們的衣食住行,也帶來了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長。

Gartner認(rèn)為,到2025年,在傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)中心或云外部創(chuàng)建和處理企業(yè)生成的數(shù)據(jù)量,將從今天的10%猛增到75%。

此外,5G網(wǎng)絡(luò)的來臨,以及在邊緣執(zhí)行人工智能任務(wù)的需求日益增長,共同推動了業(yè)界對邊緣計算的研究。Gartner直接把邊緣計算列為下一個十年的關(guān)鍵技術(shù)方向。

事實上,邊緣計算是云計算的一種變體,用于計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)在物理上更靠近生成數(shù)據(jù)的現(xiàn)場設(shè)備。

與集中式的云計算方式相比,邊緣計算可以為用戶提供低延遲、高性能的服務(wù),保證數(shù)據(jù)的本地化和安全,解決本地數(shù)據(jù)人工智能等問題。

由于云計算的普及,業(yè)內(nèi)已經(jīng)積累了足夠的管理云上資源的經(jīng)驗,現(xiàn)在下一步的挑戰(zhàn)就是如何構(gòu)建一個邊緣云平臺,把對云上資源的管理方法延伸到邊緣,讓企業(yè)能夠無縫地管理邊緣的資源和設(shè)備。

邊緣計算的挑戰(zhàn)

盡管邊緣計算有諸多優(yōu)勢,但物聯(lián)網(wǎng)世界的異構(gòu)性、工業(yè)系統(tǒng)資產(chǎn)長生命周期等特點,給邊緣設(shè)備的管理帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

由于邊緣云平臺需要接入大量的IoT設(shè)備,并實現(xiàn)對這些設(shè)備的管理,而這些設(shè)備的數(shù)目可能是非常巨大的,因此在邊緣側(cè)需要部署大量的應(yīng)用來管理海量的IoT設(shè)備。在邊緣側(cè)資源受限的情況下,如何實現(xiàn)輕量靈活的邊緣云則顯得尤為重要。

另外,由于在邊緣側(cè)建設(shè)的費用受限,因此使用物理的高可用手段會導(dǎo)致建設(shè)費用的急劇上升,如何以高性價比滿足邊緣云對高可用的要求,也成為亟待解決的問題。

正是基于現(xiàn)實中的種種挑戰(zhàn),具備天然輕量化和可移植性的容器技術(shù),引起了業(yè)界的注意。

一方面,容器有輕量級、安全性、秒級啟動等優(yōu)秀特性,非常適合邊緣計算的場景;

另一方面,鑒于Kubernetes已經(jīng)成為云原生編排的事實標(biāo)準(zhǔn),攜手K8S進入邊緣將很有可能結(jié)束邊緣計算當(dāng)前混沌的狀態(tài),并定義云端和邊緣統(tǒng)一的應(yīng)用部署和管理的標(biāo)準(zhǔn)。

因此,一個大膽的想法產(chǎn)生了:能否讓Kubernetes把云原生這種魔力帶到邊緣計算的場景?

隨著越來越多的廠商在開發(fā)邊緣容器技術(shù),一些企業(yè)也嘗試將這一技術(shù)應(yīng)用到實際業(yè)務(wù)中。

據(jù)外媒報道,作為僅次于麥當(dāng)勞和星巴克的美國第三大快餐連鎖店Chick-fil-A,不僅以其令人上癮的雞肉三明治和華夫餅干聞名,該公司還處于采用強大技術(shù)組合的最前沿:邊緣計算和Kubernetes。

Chick-fil-A將在其所有2000家餐廳的6000臺設(shè)備邊緣上運行Kubernetes,這是該企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)策略的一部分,旨在收集和分析更多數(shù)據(jù)以改進客戶服務(wù)和運營效率,比如能夠預(yù)測一天中每分鐘應(yīng)該煮多少華夫餅干。

2019年,頗具顛覆性的游戲初創(chuàng)公司Edgegap發(fā)布了一款游戲平臺,該平臺利用實時遙測技術(shù)和邊緣容器將延遲降低了58%。其解決方案是,利用在邊緣計算環(huán)境中部署眾多位置來動態(tài)定位多人游戲的實例,減少延遲,并提高整體玩家體驗。

這些案例說明了Kubernetes已迅速成為邊緣計算的關(guān)鍵要素——一種可靠且有效的實時計算平臺,可以幫助解決零售、游戲、電信、媒體、物流、農(nóng)業(yè)等多個市場領(lǐng)域的獨特挑戰(zhàn)。

邊緣容器的優(yōu)勢

值得注意的是,Kubernetes原本是針對集中式資源管理場景設(shè)計,簡單地應(yīng)用到邊緣計算場景會遇到諸多不適應(yīng),導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定甚至在某些場景下運行不起來。

因此,邊緣容器的誕生,就是通過解決Kubernetes所有不適應(yīng)邊緣計算場景的點,實現(xiàn)使用集中式的Kubernetes來管理分散的邊緣設(shè)備。

與傳統(tǒng)云容器相比,邊緣容器采用了相同的容器工具,其主要區(qū)別是位置:云容器在各大數(shù)據(jù)中心里運行,而邊緣容器位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣,離最終用戶更近。因此,邊緣容器具備諸多優(yōu)勢:

低延遲:邊緣容器距離最終用戶僅幾步之遙,因此可以提供極低的延遲。

全局負(fù)載平衡:流量可以通過一個Anycast IP全局地分布到最近的容器。

可伸縮性:邊緣網(wǎng)絡(luò)比集中式云擁有更多的pop(因特網(wǎng)接入點(point of presence))。因此,邊緣容器可以同時部署到多個地點,讓企業(yè)有機會更好地滿足區(qū)域需求。針對一些短暫接入的設(shè)備和流量,邊緣容器可以更快速方便地在短時間內(nèi)開啟或關(guān)閉大量的容器應(yīng)用,來滿足邊緣側(cè)的實時流量。

成熟度:容器技術(shù)被認(rèn)為已經(jīng)成熟并且經(jīng)過了實戰(zhàn)測試。此外,不需要重新培訓(xùn),測試邊緣容器的開發(fā)人員就可以使用他們熟悉的容器工具。

帶寬減少:集中式應(yīng)用程序可能會有較高的網(wǎng)絡(luò)費用,因為所有流量都集中在云供應(yīng)商的數(shù)據(jù)中心。邊緣容器靠近用戶,可以提供預(yù)處理和緩存。

對于用戶而言,邊緣容器具備很大的業(yè)務(wù)價值:

通過融合計算平臺,來實現(xiàn)底層資源的統(tǒng)一管控、調(diào)度、運維,這樣用戶無需關(guān)心底層資源及基礎(chǔ)設(shè)施。

通過一系列邊緣網(wǎng)關(guān),來實現(xiàn)云邊、邊邊協(xié)同通信需求,這樣用戶可以有更多的網(wǎng)絡(luò)模型,來處理云邊、邊邊以及邊端的網(wǎng)絡(luò)通信。

l通過云中間件下沉邊緣,提供邊緣數(shù)據(jù)庫、邊緣消息中間件、邊緣流式實時計算引擎,提供給用戶更豐富的產(chǎn)品技術(shù)能力。

這樣的三層架構(gòu),通過云的統(tǒng)一管控、邊的能力自治,使用戶能更關(guān)注自身的業(yè)務(wù)邏輯,更迅速更易于的構(gòu)架自己的應(yīng)用。

邊緣容器的應(yīng)用實踐

邊緣容器是一個非常好的技術(shù)設(shè)想,但是邊緣計算與云計算的場景有很大的區(qū)別,用Kubernetes跑邊緣計算,在實踐過程中的坑不勝枚舉。如果企業(yè)想要應(yīng)用邊緣容器,不妨向?qū)I(yè)技術(shù)服務(wù)商尋求幫助。

目前,業(yè)界已有多種邊緣容器管理的解決方案,例如:

阿里云推出了邊緣容器ACK Edge,將邊緣節(jié)點服務(wù)(ENS)與容器服務(wù)ACK融合打通,打造通用的邊緣容器云原生基礎(chǔ)設(shè)施,致力于實現(xiàn)云邊端一體化協(xié)同,通過非侵入增強方式,拓展云原生的邊界。

騰訊云針對私有云和公有云分別推出tinykube和TKE edge。其中,公有云TKE edge整套方案,致力于保持對原生Kubernetes功能及其生態(tài)完全兼容、以盡量少的改動達(dá)到讓原生Kubernetes支持邊緣計算場景的目標(biāo)。

華為云基于自己的智能邊緣平臺(IEF)推出了KubeEdge項目。KubeEdge即Kube+Edge,依托Kubernetes的容器編排和調(diào)度能力,實現(xiàn)云邊協(xié)同、計算下沉、海量設(shè)備的平滑接入。

在KubeEdge架構(gòu)上,云端負(fù)責(zé)應(yīng)用和配置的下發(fā),邊緣側(cè)則負(fù)責(zé)運行邊緣應(yīng)用和管理接入設(shè)備。KubeEdge使得用戶可以圍繞Kubernetes的標(biāo)準(zhǔn)API,定制需求或者輕松集成云原生生態(tài)中的成熟項目。

盡管各大公有云廠商都相繼推出了邊緣容器的解決方案,但值得注意的是,在安全性方面,Kubernetes或者說是容器技術(shù)的安全性,一直被業(yè)界詬病。相比于虛擬機操作系統(tǒng)級別的隔離,容器安全仍較為遜色。不過隨著技術(shù)的發(fā)展,相信安全性的問題也將逐步得到解決。

在商業(yè)場景落地上,各大廠商也仍在不斷探索中,例如:物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(IOT)、實時視頻語音識別、實時分析、傳感器和遙測數(shù)據(jù)的實時處理、增強現(xiàn)實、視頻流和音頻流等,都是邊緣容器適合的業(yè)務(wù)場景。

其中,最典型的是攝像頭類場景如:汽車保養(yǎng)門店、園區(qū)人臉識別入園、車牌識別等,將AI計算類應(yīng)用部署在汽車門店或者園區(qū),然后直接進入圖像識別,就是邊緣容器技術(shù)在背后進行支撐。

可以看到,隨著公有云/企業(yè)IT系統(tǒng)等基礎(chǔ)設(shè)施與AI、大數(shù)據(jù)、IoT、以及垂直行業(yè)等領(lǐng)域的結(jié)合越來越緊密,邊緣容器將成為IT基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的下一個技術(shù)趨勢。
責(zé)任編輯:tzh

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