当云原生遇上边缘计算，会擦出什么样的火花？

Posted 2021-03-28 科技云报道

 

随着Kubernetes已经成为容器编排和调度的事实标准，越来越多的企业、行业开始在生产中使用Kubernetes, 拥抱云原生。

 

在各行各业数字化转型和上云过程中，公有云厂商也在主动拥抱传统线下环境，在思考各种各样的解决方案使云上能力向边缘延伸。

 

目前，国内各个公有云厂商都已开源了各自基于Kubernetes的边缘计算云原生项目。如华为云的KubeEdge，阿里云的OpenYurt，腾讯云的SuperEdge。

 

今天就来聊聊，为什么云原生技术是边缘计算落地的理想选择？想要实现边缘云原生，又会面临哪些挑战？

边缘计算遇上云原生

 

边缘计算是这几年提出很火热的一个概念。

 

相对于云中心计算而言，边缘计算是一种分布式的计算架构，将应用程序从云中心节点移往边缘节点去处理，本质上更靠近于用户终端，可以加快数据的处理与传送速度，减少延迟。

 

伴随行业发展，边缘计算正在成为云计算的新边界。

 

互联网智能终端设备数量的急剧增加和数据、业务下沉的诉求增多，让边缘计算规模和业务复杂度已经发生了翻天覆地的变化，边缘智能、边缘实时计算、边缘分析等新型业务不断涌现。

 

计算规模和业务复杂度的日益提升，也对边缘计算的效率、可靠性、资源利用率等一系列能力提出了新的诉求。

 

相比之下，传统云计算中心集中的存储、计算的模式，已经无法满足边缘设备对于时效、容量、算力的需求，如何打造边缘基础设施成了一个新课题。

 

首当其冲的问题是，如何能将云计算的能力下沉到边缘侧、设备侧，并通过中心进行统一交付、运维、管控？

 

在这种挑战下，云原生技术映入了各大厂商的眼帘。

 

众所周知，以Kubernetes为基础的云原生技术，核心价值之一是通过统一的标准，实现在任何基础设施上提供和云上一致的功能和体验。

 

因此，借助云原生技术，实现“云-边-端”一体化的应用分发，解决在海量边、端设备上统一完成大规模应用交付、运维、管控的诉求就成为可能。

 

同时，在安全方面，云原生技术可以提供容器等更加安全的工作负载运行环境，以及流量控制、网络策略等能力，能够有效提升边缘服务和边缘数据的安全性。

 

依托云原生领域强大的社区和厂商支持，云原生技术对异构资源的适用性逐步提升。在物联网领域，云原生技术已经能够很好的支持多种 CPU 架构（x86-64/arm/arm64）和通信协议，并实现较低的资源占用。

 

可以看到，云原生技术比虚拟主机更适应算力下沉的边缘计算，是实现边缘计算的理想选择。

 边缘云原生的核心技术挑战

 

云原生与边缘计算的结合，衍生出一种新的技术趋势——边缘云原生，即基于边缘计算进行应用设计开发，以充分利用边缘计算的优势。

 

阿里云技术专家吴龙辉认为，边缘云原生的核心优势包括以下几个维度：

低延时：可以提供就近计算。

• 弹性能力：有巨大的算力资源，能够提供弹性能力和质量保证、故障迁移。

  
  

• 边缘自治：在断网情况下支持边缘节点内部自治，保证部分业务功能无损。

  
  

• 云边一体：边缘计算不是孤立存在，是必须跟云中心进行协同的，能够提供跟云中心一致的能力和体验。

  
  

• 不变的基础设施：边缘计算会屏蔽边缘异构资源的差异性，给上层提供统一的Serverless能力。

  
  

• 标准化：边缘计算是云计算的一部分，两者是统一的。

尽管边缘云原生有诸多优势，但是以K8s落地边缘计算场景还存在诸多难点：

 

 一是，基础设施的技术挑战 

 

任何业务都脱离不开基础设施建设，基础设施主要是包含机房和网络。

 

在机房分布方面，边缘的机房是全球分布的，这对于机房建设挑战是非常大的。

 

比如：边远地区的机房，维修周期是以周为单位的，并且每个边缘机房规模是比较小的（几十/几百台），这对于业务的容灾保证是比较大考验：如何在有限机器下保证冗余和异常迁移。

 

同时，边缘节点的网络是不可靠的，机房割接、网络异常、网络攻击是常有的事情，网络异常下就面临业务容灾、边缘自治等等的技术挑战。

 二是，IaaS层的技术挑战 

 

弹性方面，因为单机房资源少，所以在业务弹性的时候，往往要弹性到其他节点上。这种扩节点的弹性，对于业务本身也需要提供很多支持，比如跨节点数据同步、服务发现等等。

 

存储方面，在成本和节点规模的限制下，目前边缘节点其实并没办法提供完全的数据持久化能力。

 

那么边缘节点数据如何和云中心进行同步，哪些数据可以放在边缘，哪些数据需要传回并存储在中心，就是一个关键问题。

 三是，PaaS层的技术挑战 

 

PaaS层的核心技术包括容器和各种中间件能力。

 

比如Kuberentes、ServiceMesh大多是在中心内网内工作，不需要考虑跨机房、跨公网通信能力，在边缘则面临着安全、稳定性、可运维性上的挑战。

 四是，终端的技术挑战 

 

云原生边缘要能够高效的管理处在整个边缘端的众多资源，其中包括在边缘端应用的效率问题，以及管控IoT 场景中的各种端设备，如：智慧楼宇智能停车设备，蓝牙设备、人脸识别设备等。

  面向未来的

   边缘云原生技术体系

 

那么，面对如此多的挑战，应该从何开始建设边缘云原生技术体系？

 

首先，需要更加适合边缘的云原生能力。例如：各种云上的技术、开源技术，需要针对边缘的需求进行增强，能够在边缘使用各种能力。

 

其次，需要更加标准和通用的应用管理能力。应用部署云中心和边缘，只是底层环境的差别，上层的应用管理应该是一致的、标准的。

 

第三，需要建设更加稳定和可靠的边缘Serverless底座。边缘的管控和运维成本是比较高的，所以在边缘落地的时候更倾向于Serverless形态，为此需要提供一个稳定和可靠的底座。

 

尽管边缘计算仍然处在发展的初期，但随着全球开源社区的蓬勃发展，边缘云原生必然会将更多的创新带入各行各业，成为推动智能化时代的关键力量。

 

在IOT领域，可用于工厂、仓库、楼宇、园区、高速收费站等场景。

 

在CDN领域，可以支持视频直播、视频监控、在线教育等行业客户就近计算和存储的需求。

 

在ENS边缘节点服务领域，可提供针对ENS边缘实例的DevOps能力，方便针对边缘的应用分发及部署运维。

 

相信在不远的将来，边缘云原生支撑的新业务将和云上保持高度一致：serverless、安全沙箱技术、函数计算等新的业务形态，都将逐步落地。

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