共计 4035 个字符，预计需要花费 11 分钟才能阅读完成。
云原生减速云边端一体化倒退“十四五”布局中明确提出要“协同倒退云服务与边缘计算服务 ”，同时国务院《“十四五”数字经济倒退布局》也指出要“ 增强面向特定场景的边缘计算能力 ”。随着我国云计算进入普惠发展期，边缘计算需要激增， 云边端一体化未然成为将来重要演进方向。
云原生和边缘计算技术的广泛应用和深度交融，必将进一步减速云边端一体化的落地实际过程。
云原生边缘计算架构
上面联合灵雀云的边缘计算解决方案为大家介绍残缺的边缘计算整体架构，这个架构蕴含终端、边缘和云三个局部，终端局部能够是摄像头、传感器、VGA、机器人等。第二局部边缘端，根据离边缘设施的远近咱们进一步划分为边缘网关、近边缘和远边缘三种类型的计算环境。
边缘网关也就是 A 局部，是与设施严密相连的，数据从边缘向云传输的第一跳，个别采纳有线或者无线形式与设施间接相连。边缘网关有利用类型多，设施接口应用多的特点，采纳容器技术关键在于晋升网关的融合度，将多类型网关合而为一。在我遇到的边缘计算我的项目里，最后客户的边缘网关依照接口不同，间隔设施的间隔不同，采纳 20 多个 arm 板卡治理不同的设施，在采纳容器后，咱们进行了资源交融，最终计划仅应用 9 个 arm 板卡，资源节约了一半。
近边缘也就是 B 局部，通常是依照边缘局点部署的，一个商超、加油站、高速收费站、飞机等都算一个近边缘计算环境。这种环境与设施之间的网络延时须要管制在 2ms 左右。这种平台通常是由三个以上物理服务器节点形成，是边缘计算的重要组成部分。这个局部的特点是承载了重要的边缘业务，须要反对会更多一些，例如存储、网络、GPU、中间件、微服务框架等，然而整体资源还是比拟缓和。容器平台恰好适应这样的运算环境。不仅仅为业务提供根底运行反对，还可能保障业务的弹性伸缩、故障自愈、批量公布等，为业务带来额定的价值。
下一个计算环境是远边缘，也就是 C 局部。这种环境是按区域部署的，和端点之间的网络延时管制在 10ms 左右。这一部分我之所以把它放在边缘计算和云计算之间，是因为在有些客户的计算模型中并不存在这一部分，或者这一部分会演化成企业公有云，这齐全根据业务层级架构。从基础设施的视角看，远边缘就是一朵能力齐全的公有云，因为业务状态比拟多，个别须要反对虚拟机和容器两种计算模型。侥幸的是，Kubernetes 领有 Kubevirt 这样我的项目，让咱们可能采纳云原生的形式治理虚拟机，在事实中，这曾经不算新技术，在运营商等场景中曾经失去宽泛的应用。在远边缘环境中，咱们采纳软件定义数据核心的思路，采纳 K8s 作为底座，承载数据中心所须要的所有计算、网络、存储、负载平衡、平安等能力。另外，在远边缘上还有对于近边缘以及边缘网关的对立治理能力，治理对象包含业务和平台侧的治理。最初是云计算环境，也就是 D 局部。这一部分也就是咱们个别都了解的 IaaS、PaaS 等能力。对于远边缘环境的对立治理咱们采纳分布式云架构，能够在云里对远边缘环境进行利用下推、对立运维，平台降级等操作。
值得一提的是，在实践中，并非每个客户必须遵循这样简单宏大的架构，通常客户须要的是整套架构的一个子集，这齐全取决于客户业务架构。在灵雀云的边缘计算架构中，咱们并不是从零构建这样一套简单的架构。而是在曾经稳固运行、并且经数百家头部企业客户验证的成熟产品架构根底上，进行大量的扩大和加强，使之适应边缘计算环境特点，从而保障这套解决方案有足够的丰盛的性能和足够的稳定性。
K8s 容器 + 边缘计算 =edge-native
平台实质上是为了更好地反对业务，业务的灵活性、稳定性才是咱们谋求的最终目标。在边缘计算畛域，咱们会用 edge-native 来形容可能充分发挥边缘能力的业务类型，这相似于 cloud-native 形容了运行在云里的新型业务类型。容器不仅仅为边缘计算提供了良好的基础设施，更可能无效反对 edge-native 业务的开发和运行。这里咱们逐个合成 edge-native 业务的七个特色：
第一，业务通常是层级架构的。从边缘网关到近边缘到远边缘，最初到云，业务的不同局部运行在不同的层级环境中，他们独特形成了残缺的业务。容器所提供的多级边缘治理能力与边缘计算理论建设架构齐全匹配，而且容器能够晋升业务层级部署的灵活性，业务能够疾速的从云里下沉到边缘，或者从边缘迁徙到云中。
第二，业务须要 cache。这和边缘侧有大量的数据处理无关，边缘计算本身无奈解决此类问题，传统状况下只能业务本人解决。当咱们采纳容器后，容器能够轻松把中间件、数据库服务下沉到边缘网关或者近边缘环境中，无论是 x86 服务器还是 arm 盒子。
第三，业务须要弹性伸缩。正是因为边缘计算资源无限，弹性伸缩这种灵便的资源调配机制显得更有价值，在传统边缘计算的模型中，基础设施无奈帮忙业务解决此类问题，须要在业务层面解决此类问题，这给业务带来很大的麻烦。然而弹性伸缩是容器的强项，在规范的 k8s 中，就蕴含了 HPA 的能力，它能够通过简略的配置，让业务根据 CPU、内存、监控指标进行弹性扩缩容，实现资源更集约化应用。
第四，业务状态应该是多个小服务组成。这种小服务概念借鉴了云端微服务的概念，他强调服务要尽量小，可能适配到更紧凑的设施中，并且缩小服务之间的依赖，可能实现疾速的服务拼装。这点正是容器的劣势，容器本身就是小服务最佳的承载工具，另外像服务网格这种技术也有利于针对 C、C++、Java 等业务实现服务治理，可能帮忙开发疾速排障。
第五，edge-native 是近地服务。业务的设施、数据、交互齐全产生在边缘侧，大家能够设想一下加油站、商超、高速收费站这类场景。容器中的服务路由技术能够进行灵便的业务公布，不仅实现就地服务，还能实现极其状况下的跨地服务。
第六，故障自愈。故障时边缘计算的常见景象，因为边缘侧没有稳固的制冷、防震措施，导致要比数据中心更容易产生故障，这极大的晋升了企业的运维老本。我的有些客户，须要在每个地市雇佣几个人保护局点业务的失常运行。容器 Pod 正本治理技术能够实现疾速故障自愈，一旦探针发现业务无奈服务，容器平台会疾速将业务进行重启、迁徙等操作，确保有足够的正本运行在集群中。
最初，平安诉求也是 edge-native 典型特色。这是因为边缘计算减少了攻击点。而容器早曾经解决了运算、网络、存储上的隔离性问题，而 DevSecOps 能够帮忙业务晋升代码平安、镜像平安。更重要的是，一旦预先发现软件供应链产生了破绽问题，例如最近产生的 Ngnix 0day 破绽问题，须要降级业务才可能解决此问题，而在容器环境，咱们能够通过业务批量更新疾速解决破绽问题，甚至平台本身的问题也能够通过一键式平台降级解决。
edge-native 是业务的指标，但绝不仅仅是业务开发团队的责任，相似于 cloud-native，须要咱们在基础设施、在平台侧给与足够的反对，而 容器就是实现 edge-native 的重要技术手段。
容器边缘 VS 超交融边缘
在和客户的沟通中，局部客户在犹豫是否应该采纳超交融解决边缘平台的问题，这里咱们能够简略仅从技术角度比照一下超交融和容器对边缘计算的适配水平。
这里咱们形象了超交融和容器技术的架构，左侧是超交融架构，通常在局点上部署几台超交融服务器，在云端通过云管平台实现对边缘侧的对立治理；右侧是容器技术，在局点上部署 Kubernetes 治理物理服务器，在云端通过容器云管实现对边缘侧的对立治理。
咱们能够从云端到边缘侧逐个比对这两种计划。首先在云端，超交融计划治理对象是虚拟机，实质上治理的是资源，无奈感知到利用的运行状况；而容器计划治理的对象却是容器，也就是业务自身，这对业务运维就十分敌对了，咱们更多关注的是业务运行得好不好，而非仅仅是资源。
在云边网络层面，除了惯例的治理流、监控流数据，一个重要的带宽占用对象是虚拟机镜像或者容器镜像，容器镜像大小与业务本身类似，是虚拟机镜像的 1%-10%。因而当咱们下发一个镜像到边缘侧，容器技术在网络层面能够极大水平上节约本就紧俏的云边网络带宽。
而在边缘侧，超交融采纳的虚拟机运行业务，虚拟机运行起来后，每个虚拟机须要独立操作系统，因而虚拟机的运行资源占用是比拟高的。而容器是共享操作系统，一个容器所占的运行时资源和容器内的业务根本类似，没有额定收入。这样容器技术资源占用上有微小的劣势，能够留给业务更多的 CPU、内存等运行资源。
另外，最重要的还是平台对业务的反对上，容器更加精简灵便，故障自愈、弹性伸缩、灰度公布自身就是容器的强项，而这些采纳虚拟化实现都过于轻便。
所以，在和客户切磋计划后，大部分客户都喜爱纯容器边缘计划，采纳容器反对近边缘或者边缘网关的建设，而在远边缘、云端会采纳虚拟化、超交融、容器共建的形式。
云原生边缘计算赋能 ISV 交付运维
传统边缘计算有其明确的应用场景，是业务向数据凑近的过程。以后越来越多的 ISV 开始思考通过采纳类边缘计算的计划来 晋升业务交付运维的效率。这部分 ISV 包含教育、医疗、广电等行业。
传统状况下，ISV 须要针对每一个客户进行现场部署、现场开发，一个我的项目须要几周到几个月甚至几年的现场服务，这推高了 ISV 的人力老本。
为了解决该问题，ISV 开始采纳边缘计算计划实现远端业务对立交付、运维。计划很简略，在每一个客户环境中部署容器治理平台，也就是 K8s，在云中部署边缘治理模块，而后买通客户环境到云环境网络，从而实现通过云环境对客户业务的对立运维。这种架构能够在肯定水平上 进步客户服务的响应速度 ，同时 升高我的项目现场服务老本。目前这还是一种翻新的技术模式，但在将来兴许会帮忙企业造成新的商业模式，晋升经营能力，实现继续支出。
立刻开启云边协同新体验
ISV 合作伙伴申请
点击此处，立刻与灵雀云工程师独特布局云原生边缘计算最佳实际。
企业用户征询试用
点击此处，立刻定制属于你的云原生边缘计算解决方案。
上一篇：AceCon 演讲实录 | 云原生边缘建设实际分享
下一篇：智能制作的下一站：云原生 + 边缘计算双轮驱动