6 月 30 日 - 7 月 2 日，由中国电子技术标准化研究院主办、全国信标委云计算规范工作组、云计算规范与利用工业和信息化部重点实验室承办的第十一届中国云计算规范和利用大会在京召开。本次大会共开设了“智能云、云原生、企业上云、超交融、边缘云、云迁徙”共六大分论坛，齐聚产学研用多方专家，独特探讨云计算产业倒退方向和将来时机，展现云计算标准化工作成绩。
在“边缘云”分论坛上，阿里云智能边缘云技术专家肖源 分享了《容器技术在大规模边缘场景下的商业实际》主题演讲，本文为整顿内容。
边缘云介绍
边缘云的状态和价值
以后客户面临多方面的挑战，例如自建交付周期长、资产重，边缘集群常态化裁撤、割接导致 SLA 难保障，单集群规模小、业务弹性差，属地性利用多导致集群保护老本高、难度大等等。边缘云面对以上挑战可能充分发挥对应价值：通过秒级算力交付实现效率晋升；边缘资源按量付费、弹性扩容降低成本；采纳云原生交付形式升高运维投入；提供海量资源、实现宽泛笼罩打造低时延、晋升用户体验。总的来说以后客户需要次要聚焦在两类场景：
- 云端算力下沉：原本在核心的零碎和利用下沉到边缘，能够无效升高到拜访核心的带宽老本，同时缩短业务拜访时延，
- 终端算力上移：通过将散布在端上的算力上移到边，晋升业务的灵活性和可用的算力范畴
阿里云边缘云根底能力
最上层的垂直场景为边缘云应用服务，包含了智慧城市、车联网、智能制作、场景互动、图像处理、内容散发、AR/VR、人脸识别等；
第二层边缘能力开放平台次要提供行业撑持服务，包含了固网交融、边缘云原生能力、框架与工具链、IoT 服务、工业服务、电信网元服务等；
第三层是边缘通用平台服务，涵盖了容器云核心技术，包含 EdgeMesh、利用治理、DevOps、可观测性、大数据、边缘 AI；
中间层负责云端对立管控，实现容器云平台的资源纳管工作，包含分布式多云交融管控、全域交融调度、边缘资源对立管控、边缘镜像服务；
上层为计算、存储、网络、平安、节点自治等局部，例如对于边缘异构场景、边缘弱网环境等，阿里云边缘云通过自研网络计划与共享存储计划来应答解决；
底层为边缘云基础设施，包含分布式 IDC、多云交融、一体机、MEC、边缘网关等局部。
阿里云边缘云技术特点
异构交融广覆盖：提供异构分布式云网交融资源底座
规范云原生兼容：反对现有云原生利用生态
云边体验一致性：全域资源对立交付，保障云边应用体验一致性
算力全域流动性：基于 GSLB 对立接入层的全域算力流量调度
聚焦边缘云容器平台技术
边缘云容器平台的技术挑战
边缘容器云平台面临的技术挑战次要是以下三个方面：
集群小而多 ：整体体现为集群小而多的状态，资源管控、调度都会面临较大的挑战。
环境简单 ：边缘设施环境与数据中心环境相比较为顽劣，存在弱网、断网等一系列问题，给云边、边边协同能力带来较大的挑战。
异构：出于老本、业务非凡需要等起因，计算、网络、存储等方面在边缘环境下都存在着异构的状况，给云化纳管带来较大挑战。
边缘云容器平台技术架构
最上层为边缘能力凋谢层，包含 OpenAPI、工具链、能力开放平台；
中间层为边缘云平台服务，最要害的就是边缘利用治理模块，用于实现利用部署和资源调度，在客户提出算力需要后，边缘云服务平台通过边缘交融调度来帮忙客户申请资源或是抉择部署节点。通过利用 K8S 集群治理形式，联合边缘工作负载、镜像服务和服务网格、云边协同通道等模块，独特提供稳固的边缘云容器服务；
最底层为边缘云基础设施，资源建设和运维平台的根底上，边缘云构建了异构资源的云化纳管能力，向下管控和接入不同类型的资源，为下层边缘云平台服务所用。
基于“核心 - 边缘”实现利用的劣势
基于“核心 - 边缘”实现利用的劣势次要体现在以下三个方面：
- 分布式部署形式，有效应对高并发，卸载核心服务器负荷；
- 流量边缘收敛，应答大带宽，带宽老本升高 30%；
- 边缘就近解决，边缘侧延时管制在 10ms 以内。
商业实际案例介绍
随着边缘云越来越被社区、被各种产业参与方从新熟识，同时云网边端架构的遍及与算力需要一直的精细化。大家开始从新扫视和找寻更优雅更正当的架构模式。更多的场景开始推动”云端算力下沉，终端算力上移“的策略。以谋求老本、效率、灵活性方面的最优化，接下来为大家介绍利用边缘云容器平台两个典型的商业实际案例。
云游戏产品实际案例
背景云游戏概念近几年异军突起，阿里云边缘云游戏产品则将概念转换为产品进行了落地实际，基于边缘容器云技术底座，为客户交付高质量且稳固的云游戏实例。
价值
对立管控 ：从上层的 ARM 阵列服务器到下层容器利用均通过容器云平台进行管控，全流程服务保障，确保云游戏实例高效率生产；
标准化交付 ：基于边缘容器利用治理能力，通过容器化形式打包所有云游戏实例运行时以及配置依赖，以规范容器利用形式交付，进步交付效率；
降本提效：通过容器利用实例编排能力，繁多板卡运行多个安卓容器，晋升效率升高资源老本。
云游戏产品场景流程如下图所示：
云游戏场景核心技术点
异构资源纳管
- ARM 阵列接入 / 运维 / 管控
- 依据集群水位，网络品质等指标实现智能接入
边缘利用治理
- 自研 workload，反对 pod/node 纬度独立管控
多集群治理 & 交融调度
- 多租隔离
- 实例漂移 / 智能容灾
基于 ARM 环境的自研容器网络 & 容器存储流量计算产品实际案例
背景
流量计算产品是阿里云边缘容器云的一个典型落地案例，对 CDN 产品退出了可编程的能力，从而容许客户在全网流量散发的根底上应用全网算力资源，在就近地位接入计算服务，最大化施展流量的业务价值。
价值
- 加强流量价值：在传统流量散发业务上减少算力散发能力，加强业务流量价值；
- 边缘计算典型场景：基于阿里云海量边缘算力，在任意地位随用随取，加重终端压力；
- 大数据及 AI：在大流量大数据场景下提供了可编程能力，为大数据及 AI 计算提供根底。
流量计算产品场景流程如下图所示：
流量计算场景核心技术点
边缘服务网格
- 服务发现 / 服务编排
- 智能路由 / 多协定接入
- 中间件服务化（DAPR）
边缘容器网络
- 网络多租隔离 / 智能策略
- 计量计费 / 流量管制