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作者 | 何淋波
來源|[阿里巴巴雲原生公眾號](https://mp.weixin.qq.com/s/YsZqAQg_0E4jxVeWW98KOg)

隨著 5G、IoT、直播、CDN 等行業和業務的發展，越來越多的算力和業務開始下沉到距離資料來源或者終端使用者更近的位置，以期獲得很好的響應時間和成本，這是一種明顯區別於傳統中心模式的計算方式——邊緣計算。

然而，在邊緣計算的規模、複雜度正逐日攀升的同時，短缺的運維手段和運維能力也終於開始不堪重負。在這個背景下，“雲、邊、端一體化運維協同”已經開始成為一種架構共識。透過雲原生加持，雲邊融合的程式也正在被急劇加速。在這樣的趨勢下，引入雲原生理念、全面轉型邊緣應用的運維管理模式成為亟需解決的問題。

本文整理自作者阿里雲容器服務技術專家，OpenYurt 作者 & 初創人員之一何淋波（新勝）於 1 月 26 日在阿里雲開發者社群“週二開源日”的直播分享，將站在實際落地場景的角度，探索雲原生技術和邊緣計算的融合挑戰，詳細介紹基於 OpenYurt 的雲原生邊緣計算平臺架構和行業實踐。

**點選回看完整影片：**[https://developer.aliyun.com/live/246066](https://developer.aliyun.com/live/246066)

# 什麼是邊緣計算（Edge Computing)

邊緣計算是相對傳統集中通用計算而言，指將工作負載部署在邊緣的一種計算方式。最近幾年，邊緣計算非常火熱，主要是因為 5G、IoT 等業務和場景發展越來越快，包括智慧終端裝置越來越多，造成對邊緣計算業務的下沉訴求越來越多。如果所有的處理全部放在中心，很難滿足大規模邊緣智慧裝置的增長。邊緣計算目前在各行各業都開始大規模使用，例如汽車、運輸、能源等。總結來說，邊緣計算就是讓計算離使用者或者離資料來源更近。

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## 1. 邊緣計算頂層架構

業界定義的邊緣計算的分層結構，主要引用 Gartner、IDC。

Gartner 定義的分層結構如下圖所示：Endpoint > Near edge > Far edge > Cloud > Enterprise。

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- Near Edge ：非標準伺服器或裝置，在距離端側最近的地方。

- Far Edge ：標準的 IDC，可以分三種型別：IDC（為主）、MEC、CDN 等；相對來說，計算能力比較強，比如運營商的機房、雲服務提供商的級聯機房等等。

- Cloud ：公共雲或專有元服務，特徵為資源集中、中心化管理。

IDC 定義的分層結構如下圖所示：

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- Heavy Edge：資料中心維度；集中式計算平臺；CDN，自建 IDC。

- Light Edge：低功耗計算平臺，適用於工業控制，資料處理、傳輸等物聯網場景。

由上圖可以看出，Gartner 定義與 IDC 定義其實是相互依存，相互關聯的。另外，邊緣計算與雲端計算不是替代關係，而是相互補充、相互關聯的關係。

## 2. 邊緣計算行業趨勢

邊緣計算行業趨勢可以從以下三個方面（維度）來講：第一是行業的**業務**，第二是行業的**架構**，第三是行業的**規模與變化**。

### 趨勢一：AI 、IoT 與邊緣計算的融合

近幾年來，邊緣計算和 AI、IoT 的結合非常多，邊緣智慧裝置的數量增加之後，包括所有的資料或影片全部回傳到雲端去處理，整個成本與效率都非常不合適，所以直接靠近裝置這一側進行 AI 處理或 IoT 處理的需求越來越多。比如 AI，會在雲上或在中心雲做訓練，然後在邊緣做推理，有非常多這種形式。調查顯示：

- 到 2024  年，有 50%  的計算機視覺和語音識別模型將在邊緣執行。

- 到 2023 年，近 20% 用於處理 AI 工作負載的伺服器部署在邊緣側。

- 到 2023 年，中國 70 ％ 的物聯網專案將包含 AI 功能，追求實時性、降低頻寬、資料合規。

- 到 2023 年，中國 75 ％ 的企業將在網路邊緣對物聯網資料進行處理。

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### 趨勢二：雲延伸，IT 去中心化，設施自治，邊緣託管

邊緣計算跟雲端計算是相互補充、相互依賴的關係。再延伸一步說，邊緣計算其實是雲端計算往邊緣的一個延伸，把雲上的一些能力往邊緣上延伸。一是要求 IT業務在邊緣這一側去中心化，另外因為邊緣業務或設施是自治的，雲和邊之間網路斷開的情況下，有一定控制能力，再有邊緣託管能力。未來架構趨勢將向雲延伸、IT 中心化、設施自治、邊緣託管的發展路線演進：

- 混合雲 - 到 2023 年， 10% 的企業負載將執行位於本地資料中心和邊緣資源上。

- 去中心化 - 到 2023 年，超過 30% 新基礎架構將部署在邊緣位置。

- 設施自治 - 到 2024 年，50% 核心企業資料中心和 75% 主要邊緣 IT 站點將改變運維方式。

- 邊緣託管 - 到 2022 年，50% 的公司將依靠託管服務來提高基於邊緣人工智慧的效能和投資回報率。

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### 趨勢三：5G 與邊緣計算引爆新增長

最近幾年，5G 的快速發展，對邊緣計算是一個新的增長引爆點。預計到 2024 年,邊緣應用程式的數量將增長 800% ，可以想象這個行業後面會是什麼樣的增長情況。典型應用場景將包括車聯網（自動駕駛/車路協同）、智慧電網（裝置巡檢/精準負荷控制）、工業生產控制、智慧醫療（遠端B超/遠端會診）等。

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## 3. 邊緣計算現狀

### 邊緣雲促使管理的複雜性迅速上升

隨著邊緣計算的形態、規模、複雜度的日益增長，邊緣計算領域的運維手段、運維能力越來越難以滿足邊緣業務的創新速度；而“未來企業都在全力追求超規模、超高速、超連線”，又進一步加劇運維管理的複雜度。邊緣雲促使管理的複雜性迅速上升，主要來自以下四個方面：

- 第一，**網際網路智慧終端裝置數量的急劇增加；資料、業務下沉的訴求增多**。

- 第二，**邊緣計算規模和業務複雜度提升**，邊緣智慧、邊緣實時計算、邊緣分析等新型業務不斷湧現。傳統雲端計算中心集中儲存、計算的模式已經無法滿足邊緣裝置對於時效、容量、算力的需求。

- 第三，**雲邊端協同難度大**，缺少統一的交付、運維、管控標準，且邊緣服務和邊緣資料的安全風險控制難度較高。

- 第四，**異構資源支援困難**，對不同硬體架構、硬體規格、通訊協議的支援，以及基於異構資源、網路、規模等差異化提供標準統一的服務能力的挑戰。

# 雲邊一體的邊緣雲原生

## 1. 什麼是雲原生？

雲原生的定義：雲原⽣是一套開放、標準的技術體系。基於雲原生技術體系，可以為使用者敏捷的構建和執行高彈性、容錯性好、易於管理的一套業務系統。整個技術體系有很多熱門技術，如 Cloud Native、Serverless、Kubernetes、Container、Docker 等等，業界廣泛使用的這些技術。

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現在各大雲廠商、雲服務提供商都在大力投入雲原生，雲原生也越來越成為廣大使用者使用雲端計算能力的入口。雲原生技術體系能夠幫助企業最大化利⽤雲的能⼒，最大化發揮雲的價值。

## 2. 豐富的雲原生產品家族

以阿里云為例，雲原生產品家族主要分三塊，如下圖所示：

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- 第一塊是新的應用負載，包括：資料&智慧、分散式應用、DevOps，現在都是透過雲原生承載業務。

- 第二塊包括：Serverless、容器編排，是一個新的業務系統。

- 第三塊包括：公共雲、專有云、邊緣雲是一個新的資源承載系統。

## 3. 雲邊一體雲原生基礎設施

雲邊一體雲原生基礎設施，是在雲端做管控、邊緣自治的雲原生系統。如下圖所示：

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在中心這一側，可以提供原生的雲中心的管控能力和產品化能力，例如利用 Kubernetes+儲存/+AI/+大資料等能力可以在中心提供出來；中心的這些能力透過管控通道，下沉到邊緣計算，比如標準化的 CDN、 Infrastructure 、Edge、ENS，或者是上圖右邊的智慧工廠、智慧園區、樓宇、機場等等的裝置閘道器；在邊緣，可以就近接入各種裝置，比如感測器、影片、控制器等等，可以支援各種通訊裝置接入。這樣便形成了雲邊端一體化的雲原生基礎設施。

雲端計算擅長需要海量可擴充套件儲存能力，非實時且週期相對較長的資料處理和分析，而邊緣計算脫胎於雲端計算，它擅長的是區域性短週期資料的實時處理和分析，雲端計算與邊緣計算之間不是替代關係，而是互相協同的關係，二者之間緊密結合才能更好地滿足各種需求場景的匹配。

## 4. 雲邊一體價值

雲原生的概念最早是在 2013 年被提出，經過這幾年的發展，尤其是從 2015 年 Google 牽頭成立 CNCF 以來，雲原生技術開始進入公眾的視線並逐漸演變成包括 DevOps、持續交付、微服務、容器、基礎設施，Serverless，FaaS 等一系列的技術，實踐和方法論集合。雲原生加速了多雲、雲邊融合，雲邊一體的價值是：

- 一是可以為使用者在任何基礎設施上提供和雲上一致的功能和體驗，實現雲邊端一體化的應用。

- 二是可以利用容器的隔離性，利用系統的流量控制、網路策略等能力，保證執行在邊緣上業務的安全性。

- 三是透過容器化，透過容器和資源之間的解耦，對異構資源的支援上能夠有很好的適配。

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## 5. 雲原生與邊緣計算融合難點

隨著邊緣計算的形態、規模、複雜度的日益增長，邊緣計算領域的運維手段、運維能力越來越難以滿足邊緣業務的創新速度；而未來企業都在全力追求“超規模、超高速、超連線”，又進一步加劇運維管理的複雜度。

雲原生與邊緣計算融合要解決什麼問題？在實際的解決問題的過程中，總結出以下 4 個關鍵點：

第一點：邊緣計算規模和業務複雜，邊緣資源的分散在不同地域，各個區域內部的邊緣應用的生命週期管理，升級，擴縮容，區域內部流量閉環都面臨挑戰。

舉個例子，比如 CDN 場景，全國各地可能有成百上千個機房，每個機房的資源或者機器可能都不一樣，機器上面執行的業務承載的流量可能也不太一樣。這時如果是用原生 Kubernetes 的 workload 來管理是非常不足的，會形成非常大的挑戰，容易出錯，整個運維效率非常低。

第二點：雲邊網路連線不可靠。通常情況下，雲和邊之間會透過公網連線，在一些客觀因素的影響下，雲邊之間的網路可能出現斷聯，對邊緣業務的持續執行形成很大挑戰。因為網路斷開的情況下，節點會脫離雲端管控，在原生K8s下會對該Pod進行驅逐。但實際情況下無論是業務重啟還是機器重啟，都需要保證邊緣業務可以持續執行。因此邊緣需要一定的自治能力。

第三點：雲邊端運維協同難度大，由於邊緣的機器是部署使用者防火牆內部的，公網無法主動連線。因此，一些需要從中心拉取資料的K8s原生運維能力就無法使用，造少缺少統一的交付、運維、管控標準，且邊緣服務和邊緣資料的安全風險控制難度較高。

第四點：異構資源支援困難，對不同硬體架構、硬體規格、通訊協議的支援，以及基於異構資源、網路、規模等差異化提供標準統一力的挑戰。

# OpenYurt 邊緣計算雲原生平臺

CNCF 邊緣雲專案 OpenYurt：延伸原生 Kubernetes 到邊緣計算的智慧開放平臺。

## 1. 邊緣自治、中心（雲）管控

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OpenYurt 架構是非常簡潔的雲邊的一體化的架構，如上圖所示，雲上有藍色和橙色兩部分，藍色部分是原生 K8s 的一些元件，然後橙色部分是 OpenYurt 的元件；邊緣的每個節點上，Edge Note 上每個節點上也有藍色的部分和橙色的部分,藍色部分也是原生的 K8s 的元件，或者設定的一些雲原生的一些元件，橙色部分是 OpenYurt 的元件。

大家能看到 OpenYurt 對 K8s 或者對雲原生的這種原生的架構是 0 修改、非侵入式的，OpenYurt 專案是業界首個非侵入式增強 K8s 的一個邊緣計算雲原生平臺。其他的邊緣計算雲原生專案，或多或少可能都對 K8s 做了一定的修改或者裁剪，這也是 OpenYurt 最大的區別，因此也就保證了 OpenYurt 的標準化。

- OpenYurt 可以緊跟 Kubernetes 版本升級節奏。

- 非侵入式的理念，OpenYurt 與雲原生主流技術，如 ServeiceMesh、Serverless 等，可以同步衍進。

OpenYurt 在 2020 年 9 月份進入 CNCF sandbox，是一個非常中立的專案，一是技術、架構上的中立，二是這個專案運營上的中立。

OpenYurt 的品質和穩定性也是有保障的，在阿里集團內部，使用非常廣泛，已經管理數百萬核的規模。

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## 2. OpenYurt 如何解決原生與邊緣計算融合難點

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- 第一，邊緣單元化。大規模業務下，因為邊緣單元分比較分散，因此透過邊緣單元化，對單元內業務進行一個單元化的管理以及流量閉環的管理。

- 第二，邊緣自治能力。為了應對雲邊網路不可靠，透過給邊緣增加一個自治的能力，雲邊網路斷開的情況下，也可以保證的業務可以持續執行。

- 第三，無縫轉換。主要是為了降低 OpenYurt 的使用門檻，透過提供一個無縫轉換的能力，使 K8s 與 OpenYurt 叢集之間可以一鍵式切換，一條命令可以把一個標準的 K8s 叢集轉換成 OpenYurt 叢集，反向切換也可以，這也是業界首創的能力。

- 第四：是解決雲端訪問主動訪問邊緣的問題，提供了雲邊協同的能力來解決運維的難題。

下面，針對每一個能力具體介紹。

### 1）單元化能力

提供邊緣場景下應用模型能力，主要包括以下三點：

- NodePool 可以對節點做單元化批次管理。

- 流量管理支援原生 service 的流量拓撲管理。

- UnitedDeployment 提供原生 APPs 模型單元化部署。

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單元化主要是提供邊緣場景下應用模型的能力，在資源這塊提節點池，可以對每一個地域的一個節點，進行一個池化的管理，如上圖邊緣單元一，假如是北京的一個機房，這些節點都可以放到北京池裡面，可以對這些節點進行一個批次化的標籤等功能統一的管理，這樣就相同的一批機器整體特性管理操作起來就非常方便。UnitedDeployment 這個資源是基於節點池，以節點池為單元，對節點池的業務進行部署管理。

根據上圖舉例，單元一部署兩個例項，單元二部署三個例項，把配置提交給 OpenYurt 叢集之後，就可以自動把部署資訊下發到邊緣，然後可以啟動相對應的例項數，這就解決了單元管理的時每個單元獨立去操作的問題，透過一個統一的視角，UnitedDeployment 可以管理各個單元。

### 2）邊緣自治能力

為邊緣業務持續執行護航，具體包括以下兩點：

- YurtHub 快取雲端的資料，雲邊斷網時，所有系統元件均從 YurtHub 獲取資料。

- Yurt-Controller-Manager 解決雲邊網路連線不穩定時造成的邊緣業務驅逐問題。

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邊緣自治能力為邊緣業務持續執行護航，在雲邊網路斷聯的情況下，也可以保證邊緣業務持續執行。主要涉及到兩個元件，一個是 YurtHub，一個是 Yurt-Controller-Manager。

YurtHub 是部署在邊緣節點上，每個節點上以容器化的形式部署的一個元件， 透過上圖，瞭解處理流程，從請求 Kubelet、KubeProxy、Flannel 這種原生元件，之前都是直接連的雲端 APIServer，現在調整為先連 YurtHub 再把請求轉發給 APIServer。

這樣的優點就是當請求過來之後，雲邊網路沒有斷開的情況下，有一個 health check 模組，會檢測雲邊網路的連通性，如果雲邊網路正常，請求就直接到負載均衡模組，然後選擇一個雲端伺服器轉發過去，結果返回，一個是可以返回一個請求端，另外一個結果資料快取在本地磁碟，持續化在本地磁碟。

如果雲邊網路斷開了，節點要重啟，網路斷開的情況下，它可以透過 local proxy 把本地緩實際化的資料提取出來，返回一個請求方，從而恢復邊緣的業務，保證邊緣業務的一個持續執行。

### 3）無縫轉換能力

無縫轉換能力是用 yurtctlconvert 元件完成。主要用於標準 K8s 和 OpenYurt 叢集之間的一鍵式轉換；目前支援 minikube，kubeadm，ack 等工具部署的叢集。

當轉換的情況下，因為叢集裡面有很多節點，每個節點要轉成邊緣節點，就往邊緣上部一些 yurthub static pod 元件，kubelet 引數修改等。如下圖所示：

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透過阿里另外一個雲原生開源專案 OpenKruise 的 broadcastJob，可以保證在每個節點上執行 pod 這樣一個 job，來完成每個節點到節點的轉換。目前我們 Yurtctl 工具，在 minikube，kubeadm，ACK 等工具部署的叢集上，進行了比較完整的驗證，後續會支援更多型別的叢集，也歡迎更多感興趣的同學在社群做貢獻。

### 4）雲邊協同能力

如下圖所示：

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在雲端部署 YurttunnelServer 元件，邊緣每個節點會部署一個 Yurttunnel Agent，Yurttunnel Agent 啟動時由裡面的 ANP Proxy Agent 模組，透過公網雲端與 ANP Proxy server 模組建立雙向認證的加密通道。這個通道是 gRPC 協議來做的。

通道建立之後，雲端訪問節點的時候，Yurttunnel Server 裡面的 iptable manager 會把節點訪問的請求流量匯入到 Yurttunnel Server 上，request Interceptor 攔截器模組會把請求攔截過來，要轉化成 gRPC 通訊協議格式，然後把這個請求轉發給邊緣端的 TunnelAgent，TunnelAgent 再把請求轉發給 Kubelet 或者 pod。這樣的話，就打通了雲邊運維協同能力。使原生的 Kubernetes 運維操作能力，都可以無感知地執行在 OpenYurt 叢集或雲邊場景上。另外雲邊運維通道基於 gRPC 種協議，透過壓縮 Tunnel 頻寬可以大大降低成本，相比原生 TCP 通訊最大減少 40% 流量。

# OpenYurt 案例介紹

## 案例一：邊緣 AI

第一個案例是邊緣 AI 場景，這個是盒馬鮮生的新零售線下業務。

盒馬鮮生基於阿里雲容器服務 ACK@Edge 產品為底座，進行了雲原生的轉型升級，構建了一個“人貨場”數字化全鏈路的雲、邊、端一體化協同的天眼 AI 系統。首先在雲上有一個雲端的控制面，然後在邊緣離門店比較近的區域，購買了 ENS 節點服務，這樣就不用自己為門店構建機房，然後透過雲邊一體系統把門禁控制系統或者建模系統，部署到邊緣的 ENS 服務上，之後跟門店裡面的監控影片流推送，然後業務承載之後進行分析，得到結果，在控制業務系統這邊，把計算的結果返回到雲端做分析。

基公雲於雲+邊緣的形式，低成本的實現了雲端天眼系統、阿里雲邊緣匯聚節點 ENS、盒馬門店物理場的業務架構，具備強大的彈效能力、混合資源管理能力、以及雲原生的運維能力。實現新門店開服效率提升 70%，和 50% 以上的資源成本節省；共享算力。如下圖所示：

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## 案例二：影片上雲

影片上雲案例，現在全國各地用的特別多，如圖所示：

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從下往上看，比如在高速上，輕量型閘道器或標準型閘道器，會有一些影片拍攝流，把這些影片拍好之後，傳到離邊緣比較近的 ENS 或 CDN 伺服器上，做影片監控，比如一些省級、市縣級的機房裡面處理，做影片管理、匯聚轉發等處理之後，把最後結果再上傳到中心雲上的雲控平臺。然後在雲控平臺可以做很多處理，比如可以跟高德地圖來做一些事件的釋出，或資訊通知等等，形成雲邊端一體化的服務管理平臺。

透過雲邊端一體化的服務管理平臺包括：應用部署/配置、裝置/應用狀態、結構化資料上雲的實現，使整個運維效率、管控效率都大大提升。

以上就是本次關於 OpenYurt 的分享，如果大家對 OpenYurt 感興趣，歡迎掃碼加入我們的社群交流群，以及訪問 OpenYurt 官網和 GitHub 專案地址：

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## “Kubernetes 與雲原生應用開源實踐大講堂”

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OpenYurt 如何 “0 侵入” 攻破雲邊融合難點

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