雲原生與邊緣計算的碰撞——邊緣原生應用實踐
疫情推動行業、企業積極上雲。如今,大多數的企業開始全面擁抱雲端計算,基礎設施的雲化、核心技術的網際網路化、業務的資料化和智慧化是All-in-Cloud時代的三大重要轉變。
各行各業中,有很多業務應用從誕生之初就生長在雲端,傳統行業的轉型意味著正在向網際網路轉移。作為雲端計算時代的新技術理念,雲原生概念在2015年被提出,它從技術理念、核心架構等多個方面,幫助企業IT平滑、快速、漸進式落地上雲之路。
迄今為止,阿里雲服務著國內最大的雲原生客戶群。4月29日,“眾視LIVE VideoX學院”針對雲原生技術以及邊緣計算技術,特邀阿里雲高階技術專家熊鷹來到直播間,和大家共同討論雲原生技術在邊緣的應用。
一、雲原生技術,解耦更為複雜的系統
說起雲原生,就不得不提到CNCF組織。CNCF即雲原生計算基金會,2015年由谷歌牽頭成立,基金會成員目前已有一百多企業與機構,包括亞馬遜、微軟、思科等巨頭。CNCF定義雲原生是有利於各組織在公有云、私有云和混合雲等新型動態環境中,構建和執行可彈性擴充套件應用的技術,雲原生的代表技術包括容器、服務網路、微服務、不可變基礎設施和宣告式API。這些技術能夠構建容錯性好、易於管理和便於觀察的松耦合系統,結合可靠的自動化手段,雲原生技術使工程師能夠輕鬆地對系統做出頻繁和可預測性的重大變更。
熊鷹認為這個定義除了包括一系列的技術以外,廣義上也包含與之相配套的理念、架構和方法。越來越多的企業選擇雲原生構建其應用來獲得更好的資源效率和持續的服務能力。相比較過往著力雲原生概念的普及、理解和力求共識,雲原生落地已經成為現如今ICT日常主旋律。
雲原生是怎麼崛起的呢?熊鷹表示:阿里雲易立老師對雲端計算的演進路徑進行了非常到位的總結:歸納為雲搬遷——雲就緒——雲原生三個階段。
第一階段以搬遷上云為主:把執行在物體上的業務遷移到虛擬化環境中,這一階段以降低成本為主要動力。
第二階段是雲就緒階段,利用標準化、自動化的方式去管理資源,交付應用,提高系統運維效率。
第三階段是雲原生階段,可支援網際網路的規模性應用,可更加快速地創新、和低成本試錯;其次,遮蔽了底層基礎架構的差異和複雜性;同時,服務網格、無服務計算等新的計算範型的不斷湧現,給整體IT架構能力帶來了極致彈性,從而更好地服務於業務。
雲原生技術的出現是IT技術的進步,能夠解耦系統的複雜度,成為雲端計算技術的重要組成部分。同時,雲原生技術也比虛擬主機更適應算力下沉的邊緣計算。熊鷹認為,藉助雲原生技術,可以更好地實現雲—邊—端一體化的應用分發,解決在海量邊、端裝置上同意完成大規模應用交付、運維、管控的訴求。
二、雲端算力持續下沉,在邊緣側計算成趨勢
談到邊緣計算,就得先從其定義開始說起。阿里雲定義的邊緣計算是在靠近終端,在人和物的網路節點上提供一個分散式、可定義的、標準、安全的計算。這包含運營商基礎網際網路絡和客戶側網路,主要特點就是低延時、可計劃、自組織、可排程、可定義與安全性。
邊緣計算是對於雲端計算的一個補充和擴充,致力於讓計算和連線物離得更近,去構建萬物互聯的基礎。
隨著5G的發展,影片、工業製造、自動駕駛、智慧城市、智慧家居都會涉及到海量、超低延時、多樣性的資料處理,邊緣計算就顯得尤為重要了。資料表明,5G時代,80%的資料和計算將發生在邊緣,在邊緣側計算成趨勢。今年年初,“新基建”的概念走進了大眾視野,物聯網、AI、工業網際網路讓邊緣計算技術得到高度的關注,從而推動更多玩家入局和加速其商業化場景的落地。
熊鷹提到,到底什麼業務適合放在邊緣?
第一類是終端算力上移的場景,藉助5G大頻寬能力,把終端算力上移到邊緣,具有更靈活、更經濟的優勢。
第二類是本地化場景,無論低延時還是大連線,本地產生的大量資料需要及時消化,減少頻寬成本,縮短傳輸時間。
在去年雲棲大會上,阿里雲定義邊緣計算即城市計算,將為城市提供算力基礎。城市計算的場景涉及到道路計算(車路協同、交通監測)、公用事業計算(智慧電網、智慧環保)、消費計算(新零售、物流雲)、安全計算(公共安全)和家庭計算(雲遊戲、VR/AR)。
三、雲原生在邊緣側應用的五大挑戰與解決方案
當雲原生遇見邊緣計算,如何落地應用?熊鷹認為,在邊緣部署雲原生技術將會遭遇以下五大挑戰,這也和邊緣計算的特點息息相關。
邊緣有著分佈廣泛、網際網路傳輸、網路抖動、體量小的特點,該特點同樣也制約著雲原生技術在邊緣側的發展。
熊鷹說道,雲原生技術的基礎架構是不可變的,由於邊緣的特性,會在現有的基礎架構上遭遇挑戰,具體表現在分散式節點帶來的多入口、單一資源池中彈性弱、全域性海量節點資源彈性強、網路傳輸防抖動、中介軟體整合等幾個方面。
針對雲原生技術在邊緣側遇到的挑戰,阿里雲進行了充分實踐,推出邊緣容器的產品方案。熊鷹表示:希望從五個具體場景出發,為大家介紹阿里雲邊緣節點服務(ENS)的一些落地實踐經驗。
四、阿里雲邊緣原生應用實踐
(一)實踐場景-雲邊協同應用
如何將一個服務從中心雲遷移到邊緣呢?大家經常會遇到的一個場景是應用在中心雲上,但由於成本和業務的要求需要遷移到邊緣,如何做呢?
1、在這個場景下,架構整體下移是不適合的,邊緣場景與中心層相比無論是資源層還是網路層都會有一些變化,需要做一些架構上的調整。
2、要擁有中心和邊緣雲所需的能力從而達到整個架構的調整,內容要配合排程,讓中心更加輕鬆的下降到邊緣。透過內容本地化的排程,把中心化的請求分散到邊緣。
3、核心業務透過統一運維平面從四個方面進行改造:1)業務邏輯分析,將分別適合中心和邊緣的邏輯進行拆分;2)服務單元改造;3)邊緣單元精簡,將服務進一步微服務化;4)雲邊排程聯動,減少雲邊和邊緣網路的抖動,增加服務的可靠性,形成雲-邊-端服務的閉環。
最終可以達到效能提升,成本下降的效果。
(二)實踐場景—無狀態應用
第二個是網路監測和流量測試類的場景,類似於無狀態應用。他的特性是對資源和整個流量的來源有一個簡單的業務架構,沒有太多複雜的雲邊網路協同等,輕鬆的可以在聯網排程範圍內自由的伸縮,是典型的serverless場景。
此類服務的介面是一個簡單的服務互動方式,將這些應用做一個容器化的映象處理,交付一個映象。對於資源的需求也比較簡捷,使用者可以專注的在後臺應用上進行處理,整個過程不用關心基礎設施細節。
(三)實踐場景—排程託管
這個場景與CDN十分類似,將使用者需要的內容就近分配給使用者,具有低延時的特性。使用者不用關心流量是如何排程的,如何控制的,相當於一鍵式託管。邊緣容器服務統一進行融合排程、節點管控、應用分發和全網排程。
(四)實踐場景—MEC
5G MEC時代下,資源、應用和網路層面主要有兩點不同。第一點,資源融合能力會很不同,底層資源交換方式種類變多,針對多樣化的資源需要對基礎設施進行整合。第二點不同是流量排程,整個電信的基礎設施將會有很大的改變,算力下沉後通用的協議逐漸無法滿足精準排程的需求,運營商將更開放。
運營商能力開放平臺,資源排程、網路分流、域名系統等分場景的幫助使用者選擇在整個邊緣計算網路裡如何去滿足需求。
(五)實踐場景—EdgeAI
人工智慧+邊緣計算會產生怎樣的火花呢?在邊緣計算AI服務上,希望幫助AI演算法工程師在實際應用中能自動化快速的將演算法模型進行服務包裝整合,更便捷高效的對外提供邊緣服務。
演算法開發者透過標準化的AI服務模板,模型託管、資源託管、一鍵完成AI在邊緣的應用。
以上就是在邊緣場景的一些容器場景和實踐的經驗。總結來說,什麼業務適合放在邊緣,主要還是從大流量、低延時、廣覆蓋、本地化這幾個方面來看;而系統改造的實踐經驗,有較強的研發力量、較複雜的系統服務架構,可以使用Edge ACK,基於K8S來做開發,享受K8S的技術生態環境帶來的優勢;對於底層基礎設施不敏感,有較強的彈性伸縮需求,可以使用更高層的Serverless層的邊緣容器服務,極簡運維,專注後臺業務邏輯。
五、邊緣原生演進與展望
雲原生是一個龐大的體系,這個體系落地到邊緣上,仍然有很大的挑戰和機會;要做到真正的邊緣原生,需要從理念、系統設計、架構設計等方面真正的去實踐、實現,這樣才能充分發揮邊緣的優勢。當然,邊緣雲平臺也要具備和提供更多的開放能力,這樣才能夠形成整個正向的開發生態閉環。
關於邊緣Serverless的展望。熊鷹談到,邊緣雲平臺要透過整合資源、打通能力、統一排程、整合應用四個維度的動作,讓使用者真正對於基礎設施的無感,從而實現一鍵購買、一鍵部署、一鍵託管等的能力。
最後講一下阿里雲的邊緣開放生態;在邊緣計算的發展歷程中,越來越多的生態應用依賴於 “雲-邊-端” 協同,邊緣計算在這個協同中扮演的正是上下銜接的關鍵角色;阿里雲邊緣計算並逐步形成了自己的三層架構:1)最底層整合多樣化的邊緣節點資源;2)中間層基於自研的核心技術構建基於體驗的分散式計算分發平臺;3)最上層開放API,讓生態業務實現自己的生態應用從而打造一個標準、開放、融合、被整合、場景化的生態。
熊鷹在分享最後提出:5G已來,邊緣已來,更期待各業務方、合作伙伴能夠一起加入進來。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/31490631/viewspace-2690844/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- 雲原生新邊界——阿里雲邊緣計算雲原生落地實踐阿里
- 從中心走向邊緣——深度解析雲原生邊緣計算落地痛點
- 邊緣計算2.0時代,“雲邊緣”與“邊緣雲”你分清了嗎?
- 雲原生平臺,讓邊緣應用玩出花!
- 天翼雲探索雲原生、邊緣計算融合新思路
- 邊緣計算的最佳實踐
- KubeEdge,一個Kubernetes原生邊緣計算框架框架
- JuiceFS 在火山引擎邊緣計算的應用實踐UI
- 深耕邊緣計算 揭秘阿里雲邊緣雲網一體化的技術實踐阿里
- 邊緣計算與雲端計算
- KubeMeet 深圳站回顧:應對雲原生邊緣計算落地挑戰
- GraalVM(雲原生時代的Java)和IoT在邊緣側落地與實踐LVMJava
- 邊緣雲端計算典型應用場景
- 邊緣計算場景下雲邊端一體化的挑戰與實踐
- 邊緣計算與雲端計算的未來
- OpenYurt:延伸原生 Kubernetes 到邊緣場景下的落地實踐
- 【從0到1學習邊緣容器系列1】之 邊緣計算與邊緣容器的起源
- 天翼雲邊緣函式、邊緣安全專案入選“可信邊緣計算推進計劃”函式
- 打破邊界,邊緣計算有何應用場景?
- 史上最全的邊緣計算應用場景
- 邊緣雲端計算簡介
- 重磅!阿里巴巴開源首個邊緣計算雲原生專案 OpenYurt阿里
- 邊緣計算系列科普(五)邊緣計算中的關鍵技術
- 邊緣計算與物聯網
- 邊緣計算|Hadoop——邊緣計算和Hadoop是什麼關係?Hadoop
- 蘇寧影片雲如何雲用邊緣計算擴充套件雲端計算的邊界的?套件
- 從雲端計算轉向邊緣計算
- 安全容器在邊緣計算場景下的實踐
- 摩杜雲:邊緣計算推動CDN行業創新,傳統CDN與邊緣計算合作並存行業
- 秒懂邊緣雲 | 邊緣雲技術進階
- 下一代雲原生邊緣裝置管理標準DMI的設計與實現
- 和 VMware、深信服、天翼雲、招商雲專家一起聊聊雲原生邊緣計算
- 當物聯網遇上雲原生:K8s向邊緣計算滲透中K8S
- 玩轉雲端 | 提升邊緣應用交付效率,天翼雲Serverless邊緣容器有妙招Server
- 邊緣計算 KubeEdge+EdgeMash
- 【邊緣計算】邊緣計算時代已經到來,巨頭們新的敵人是資料邊界;邊緣計算、AI晶片、垂直應用,2018人工智慧怎麼投AI晶片人工智慧
- 阿里雲熊鷹:基於融合、協同系統的邊緣雲原生架構演進和實踐阿里架構
- 阿里雲李克:邊緣雲技術發展與實踐阿里