當(dāng)云原生遇上邊緣計(jì)算，會(huì)擦出什么樣的火花？

科技云報(bào)道原創(chuàng)。

隨著Kubernetes已經(jīng)成為容器編排和調(diào)度的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，越來越多的企業(yè)、行業(yè)開始在生產(chǎn)中使用Kubernetes, 擁抱云原生。

在各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和上云過程中，公有云廠商也在主動(dòng)擁抱傳統(tǒng)線下環(huán)境，在思考各種各樣的解決方案使云上能力向邊緣延伸。

目前，國內(nèi)各個(gè)公有云廠商都已開源了各自基于Kubernetes的邊緣計(jì)算云原生項(xiàng)目。如華為云的KubeEdge，阿里云的OpenYurt，騰訊云的SuperEdge。

今天就來聊聊，為什么云原生技術(shù)是邊緣計(jì)算落地的理想選擇？想要實(shí)現(xiàn)邊緣云原生，又會(huì)面臨哪些挑戰(zhàn)？

邊緣計(jì)算遇上云原生

邊緣計(jì)算是這幾年提出很火熱的一個(gè)概念。

相對于云中心計(jì)算而言，邊緣計(jì)算是一種分布式的計(jì)算架構(gòu)，將應(yīng)用程序從云中心節(jié)點(diǎn)移往邊緣節(jié)點(diǎn)去處理，本質(zhì)上更靠近于用戶終端，可以加快數(shù)據(jù)的處理與傳送速度，減少延遲。

伴隨行業(yè)發(fā)展，邊緣計(jì)算正在成為云計(jì)算的新邊界。

互聯(lián)網(wǎng)智能終端設(shè)備數(shù)量的急劇增加和數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)下沉的訴求增多，讓邊緣計(jì)算規(guī)模和業(yè)務(wù)復(fù)雜度已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化，邊緣智能、邊緣實(shí)時(shí)計(jì)算、邊緣分析等新型業(yè)務(wù)不斷涌現(xiàn)。

計(jì)算規(guī)模和業(yè)務(wù)復(fù)雜度的日益提升，也對邊緣計(jì)算的效率、可靠性、資源利用率等一系列能力提出了新的訴求。

相比之下，傳統(tǒng)云計(jì)算中心集中的存儲(chǔ)、計(jì)算的模式，已經(jīng)無法滿足邊緣設(shè)備對于時(shí)效、容量、算力的需求，如何打造邊緣基礎(chǔ)設(shè)施成了一個(gè)新課題。

首當(dāng)其沖的問題是，如何能將云計(jì)算的能力下沉到邊緣側(cè)、設(shè)備側(cè)，并通過中心進(jìn)行統(tǒng)一交付、運(yùn)維、管控？

在這種挑戰(zhàn)下，云原生技術(shù)映入了各大廠商的眼簾。

眾所周知，以Kubernetes為基礎(chǔ)的云原生技術(shù)，核心價(jià)值之一是通過統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)在任何基礎(chǔ)設(shè)施上提供和云上一致的功能和體驗(yàn)。

因此，借助云原生技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“云-邊-端”一體化的應(yīng)用分發(fā)，解決在海量邊、端設(shè)備上統(tǒng)一完成大規(guī)模應(yīng)用交付、運(yùn)維、管控的訴求就成為可能。

同時(shí)，在安全方面，云原生技術(shù)可以提供容器等更加安全的工作負(fù)載運(yùn)行環(huán)境，以及流量控制、網(wǎng)絡(luò)策略等能力，能夠有效提升邊緣服務(wù)和邊緣數(shù)據(jù)的安全性。

依托云原生領(lǐng)域強(qiáng)大的社區(qū)和廠商支持，云原生技術(shù)對異構(gòu)資源的適用性逐步提升。在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，云原生技術(shù)已經(jīng)能夠很好的支持多種 CPU 架構(gòu)（x86-64/arm/arm64）和通信協(xié)議，并實(shí)現(xiàn)較低的資源占用。

可以看到，云原生技術(shù)比虛擬主機(jī)更適應(yīng)算力下沉的邊緣計(jì)算，是實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的理想選擇。

邊緣云原生的核心技術(shù)挑戰(zhàn)

云原生與邊緣計(jì)算的結(jié)合，衍生出一種新的技術(shù)趨勢——邊緣云原生，即基于邊緣計(jì)算進(jìn)行應(yīng)用設(shè)計(jì)開發(fā)，以充分利用邊緣計(jì)算的優(yōu)勢。

阿里云技術(shù)專家吳龍輝認(rèn)為，邊緣云原生的核心優(yōu)勢包括以下幾個(gè)維度：

盡管邊緣云原生有諸多優(yōu)勢，但是以K8s落地邊緣計(jì)算場景還存在諸多難點(diǎn)：

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一是，基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)挑戰(zhàn)。

任何業(yè)務(wù)都脫離不開基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，基礎(chǔ)設(shè)施主要是包含機(jī)房和網(wǎng)絡(luò)。

在機(jī)房分布方面，邊緣的機(jī)房是全球分布的，這對于機(jī)房建設(shè)挑戰(zhàn)是非常大的。

比如：邊遠(yuǎn)地區(qū)的機(jī)房，維修周期是以周為單位的，并且每個(gè)邊緣機(jī)房規(guī)模是比較小的（幾十/幾百臺(tái)），這對于業(yè)務(wù)的容災(zāi)保證是比較大考驗(yàn)：如何在有限機(jī)器下保證冗余和異常遷移。

同時(shí)，邊緣節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)是不可靠的，機(jī)房割接、網(wǎng)絡(luò)異常、網(wǎng)絡(luò)攻擊是常有的事情，網(wǎng)絡(luò)異常下就面臨業(yè)務(wù)容災(zāi)、邊緣自治等等的技術(shù)挑戰(zhàn)。

二是，IaaS層的技術(shù)挑戰(zhàn)。

彈性方面，因?yàn)閱螜C(jī)房資源少，所以在業(yè)務(wù)彈性的時(shí)候，往往要彈性到其他節(jié)點(diǎn)上。這種擴(kuò)節(jié)點(diǎn)的彈性，對于業(yè)務(wù)本身也需要提供很多支持，比如跨節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)同步、服務(wù)發(fā)現(xiàn)等等。

存儲(chǔ)方面，在成本和節(jié)點(diǎn)規(guī)模的限制下，目前邊緣節(jié)點(diǎn)其實(shí)并沒辦法提供完全的數(shù)據(jù)持久化能力。

那么邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)如何和云中心進(jìn)行同步，哪些數(shù)據(jù)可以放在邊緣，哪些數(shù)據(jù)需要傳回并存儲(chǔ)在中心，就是一個(gè)關(guān)鍵問題。

三是，PaaS層的技術(shù)挑戰(zhàn)。

PaaS層的核心技術(shù)包括容器和各種中間件能力。

比如Kuberentes、ServiceMesh大多是在中心內(nèi)網(wǎng)內(nèi)工作，不需要考慮跨機(jī)房、跨公網(wǎng)通信能力，在邊緣則面臨著安全、穩(wěn)定性、可運(yùn)維性上的挑戰(zhàn)。

四是，終端的技術(shù)挑戰(zhàn)。

云原生邊緣要能夠高效的管理處在整個(gè)邊緣端的眾多資源，其中包括在邊緣端應(yīng)用的效率問題，以及管控IoT 場景中的各種端設(shè)備，如：智慧樓宇智能停車設(shè)備，藍(lán)牙設(shè)備、人臉識(shí)別設(shè)備等。

面向未來的邊緣云原生技術(shù)體系

那么，面對如此多的挑戰(zhàn)，應(yīng)該從何開始建設(shè)邊緣云原生技術(shù)體系？

首先，需要更加適合邊緣的云原生能力。例如：各種云上的技術(shù)、開源技術(shù)，需要針對邊緣的需求進(jìn)行增強(qiáng)，能夠在邊緣使用各種能力。

其次，需要更加標(biāo)準(zhǔn)和通用的應(yīng)用管理能力。應(yīng)用部署云中心和邊緣，只是底層環(huán)境的差別，上層的應(yīng)用管理應(yīng)該是一致的、標(biāo)準(zhǔn)的。

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盡管邊緣計(jì)算仍然處在發(fā)展的初期，但隨著全球開源社區(qū)的蓬勃發(fā)展，邊緣云原生必然會(huì)將更多的創(chuàng)新帶入各行各業(yè)，成為推動(dòng)智能化時(shí)代的關(guān)鍵力量。

在IOT領(lǐng)域，可用于工廠、倉庫、樓宇、園區(qū)、高速收費(fèi)站等場景。

在CDN領(lǐng)域，可以支持視頻直播、視頻監(jiān)控、在線教育等行業(yè)客戶就近計(jì)算和存儲(chǔ)的需求。

在ENS邊緣節(jié)點(diǎn)服務(wù)領(lǐng)域，可提供針對ENS邊緣實(shí)例的DevOps能力，方便針對邊緣的應(yīng)用分發(fā)及部署運(yùn)維。

相信在不遠(yuǎn)的將來，邊緣云原生支撐的新業(yè)務(wù)將和云上保持高度一致：serverless、安全沙箱技術(shù)、函數(shù)計(jì)算等新的業(yè)務(wù)形態(tài)，都將逐步落地。

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