這是邊緣計(jì)算的新時(shí)代嗎？探索邊緣計(jì)算和容器的交集、它們的重要性以及與之相關(guān)的挑戰(zhàn)。

邊緣計(jì)算和容器近來越來越受歡迎，為我們?nèi)粘Ｉ钪信c數(shù)據(jù)處理相關(guān)的各種挑戰(zhàn)提供了創(chuàng)新的解決方案。這些技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)滲透到廣泛的設(shè)備中，包括我們的汽車、電話，甚至冰箱，為用例開啟了新的可能性，并使我們能夠更有效地應(yīng)對數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)。在本文中，我們將探討邊緣計(jì)算和容器的交集、它們的重要性以及與之相關(guān)的挑戰(zhàn)。

邊緣計(jì)算和容器的用例

有幾個(gè)行業(yè)可以從邊緣計(jì)算和容器的使用中受益，包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT)、醫(yī)療保健、智慧城市和零售。

圖 1：邊緣計(jì)算和容器用例

邊緣計(jì)算無處不在，很少有行業(yè)不使用它。下面是比較成熟的：

邊緣計(jì)算與容器的交叉點(diǎn)

邊緣計(jì)算和容器有幾個(gè)共同點(diǎn)，包括它們支持分布式應(yīng)用程序的能力以及它們對減少延遲的關(guān)注。容器特別適合邊緣計(jì)算，因?yàn)樗鼈冎亓枯p，可以輕松部署在遠(yuǎn)程位置。然而，在邊緣計(jì)算環(huán)境中使用容器也存在挑戰(zhàn)，例如資源有限和安全問題。

邊緣容器的好處包括：

1. 靈活性——邊緣容器具有高度可移植性，可以在各種邊緣設(shè)備上運(yùn)行，提供部署的靈活性和敏捷性。
2. 可擴(kuò)展性——容器具有高度可擴(kuò)展性，可以跨多個(gè)邊緣設(shè)備快速復(fù)制、部署和管理，從而更容易擴(kuò)展應(yīng)用程序和服務(wù)。這在資源有限且傳統(tǒng)單體應(yīng)用程序可能不實(shí)用的邊緣計(jì)算環(huán)境中尤為重要。
3. 安全性——容器為運(yùn)行應(yīng)用程序并將它們與邊緣設(shè)備上的其他進(jìn)程隔離開來提供了一個(gè)安全的環(huán)境。
4. 低延遲——通過在更靠近源頭的地方處理數(shù)據(jù)，容器可以幫助減少數(shù)據(jù)在設(shè)備和數(shù)據(jù)中心之間傳輸所需的時(shí)間。這在需要實(shí)時(shí)處理的應(yīng)用程序中尤為重要，例如 IIoT 或醫(yī)療保健中使用的應(yīng)用程序。
5. 減少帶寬——由于所有流量都集中在云供應(yīng)商的數(shù)據(jù)中心內(nèi)，集中式應(yīng)用程序通常會(huì)產(chǎn)生高昂的網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用。另一方面，邊緣容器可以位于更靠近最終用戶的位置，允許對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和緩存，這有助于降低網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用。
6. 成熟度——Docker作為一種容器技術(shù)，被認(rèn)為是穩(wěn)定的，廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境。此外，開發(fā)人員可以使用 Docker 利用他們現(xiàn)有的知識(shí)和技能，這意味著在測試邊緣容器時(shí)不需要額外的培訓(xùn)。

邊緣容器的挑戰(zhàn)包括：

1. 資源有限——邊緣設(shè)備的資源通常有限，例如內(nèi)存、處理能力和存儲(chǔ)，這會(huì)影響邊緣容器的性能。
2. 復(fù)雜性——邊緣容器需要容器化和分布式計(jì)算方面的專業(yè)知識(shí)，這對一些組織來說可能具有挑戰(zhàn)性。
3. 管理 ——跨多個(gè)邊緣設(shè)備管理容器可能既復(fù)雜又耗時(shí)，需要強(qiáng)大的容器編排解決方案。
4. 安全——邊緣設(shè)備通常位于遠(yuǎn)程和不安全的位置，這使它們?nèi)菀资艿焦?。容器還可能引入安全風(fēng)險(xiǎn)，例如容器突破或容器映像中的漏洞。

實(shí)施邊緣計(jì)算和容器

邊緣計(jì)算和容器提供了許多好處，組織可以迅速將其用于不同的業(yè)務(wù)案例。然而，成功實(shí)施這些技術(shù)需要仔細(xì)考慮幾個(gè)關(guān)鍵因素。

選擇合適的容器平臺(tái)

在實(shí)施邊緣計(jì)算和容器時(shí)，選擇合適的容器平臺(tái)（例如 Docker）非常重要。這些平臺(tái)提供了一系列特性和功能，例如容器編排和管理，有助于簡化容器在邊緣計(jì)算環(huán)境中的部署和管理。盡管如此，由于邊緣設(shè)備的資源容量，常見的廣泛使用的平臺(tái)，如Kubernetes和OpenShift，并不適用于邊緣計(jì)算。建議切換到兼容的替代品，通常是開源的，例如k3s、KubeEdge、microk8s或Baetyl。

部署策略

實(shí)施邊緣計(jì)算和容器時(shí)應(yīng)考慮部署策略。根據(jù)具體用例，組織可能會(huì)選擇使用混合云模型，其中一些服務(wù)部署在云中，其他服務(wù)部署在邊緣設(shè)備上?；蛘?，容器可以直接部署在邊緣設(shè)備上，這有助于減少延遲并提高性能。

部署后，管理邊緣計(jì)算和容器可能具有挑戰(zhàn)性，尤其是在具有大量邊緣設(shè)備的環(huán)境中。容器編排和管理平臺(tái)（例如 Kubernetes）可以幫助簡化邊緣計(jì)算環(huán)境中容器的管理。這些平臺(tái)提供自動(dòng)擴(kuò)展、負(fù)載均衡和健康監(jiān)控等功能，有助于確保容器高效運(yùn)行。

此外，監(jiān)控容器性能/狀態(tài)對于在問題成為主要問題之前識(shí)別和解決問題至關(guān)重要。這包括監(jiān)控容器資源使用情況、網(wǎng)絡(luò)流量和應(yīng)用程序性能，以及使用日志和指標(biāo)等工具來解決問題。OpenTelemetry和Prometheus等開源工具通常是不錯(cuò)的入門包。

為邊緣設(shè)備故障做好計(jì)劃：邊緣設(shè)備可能會(huì)意外發(fā)生故障，因此通過實(shí)施冗余措施（例如在不同的邊緣設(shè)備上運(yùn)行多個(gè)容器實(shí)例或使用邊緣到云的故障轉(zhuǎn)移機(jī)制）來計(jì)劃此類場景非常重要。

安全注意事項(xiàng)

在實(shí)施邊緣計(jì)算和容器時(shí)，安全考慮很重要。邊緣計(jì)算依賴于許多容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊的設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)，包括惡意軟件、勒索軟件和網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。如果沒有適當(dāng)?shù)陌踩胧?，這些設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)受到損害，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露和其他安全事件。如果邊緣設(shè)備受到威脅，它可能會(huì)感染整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。另一個(gè)挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)保護(hù)，尤其是當(dāng)涉及敏感數(shù)據(jù)并且您幾乎無法阻止對設(shè)備的物理訪問時(shí)。

最后，邊緣計(jì)算缺乏標(biāo)準(zhǔn)化可能會(huì)帶來安全挑戰(zhàn)，因?yàn)檫@使得跨設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)實(shí)施一致的安全措施變得更加困難。安全性仍然是使用邊緣計(jì)算時(shí)的主要挑戰(zhàn)，并且可能需要付出大量努力來降低風(fēng)險(xiǎn)。

邊緣計(jì)算和容器的未來

隨著人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí)的使用以及新容器技術(shù)的開發(fā)等新興趨勢，邊緣計(jì)算和容器的未來前景廣闊。例如，邊緣設(shè)備越來越多地配備人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)能力，這有助于提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和速度。今天，我們已經(jīng)可以獲得自動(dòng)駕駛汽車、可以區(qū)分貓/狗或人（小偷）的智能相機(jī)、回收行業(yè)的自動(dòng)分揀機(jī)，或者只是你的手表，它可以分析你的健康數(shù)據(jù)和檢測心臟病發(fā)作. 所有這些都利用了邊緣計(jì)算和人工智能，我們?nèi)粘Ｉ钪械挠美龜?shù)量將在未來幾年迅速增加。

與此同時(shí)，為了跟上這些新用例的步伐，也正在開發(fā)新的容器技術(shù)，例如WebAssembly，這有助于提高容器在邊緣計(jì)算環(huán)境中的性能和安全性。

一項(xiàng)對邊緣計(jì)算市場的研究表明，未來 10 年將實(shí)現(xiàn) 20-30% 的同比 (YoY) 增長，證實(shí)了該技術(shù)的潛力。大型科技公司將投資于簡化部署解決方案帶來的實(shí)施，這些解決方案將使每個(gè)行業(yè)都能使用它們。

圖2：美國邊緣計(jì)算市場（數(shù)據(jù)來源）

邊緣計(jì)算和容器對企業(yè)和社會(huì)的影響將繼續(xù)增長，并帶來創(chuàng)新和效率的新機(jī)會(huì)。例如，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，我們可以看到在田間放置設(shè)備來收集土壤水分、溫度和濕度等數(shù)據(jù)。然后可以使用 AI 算法實(shí)時(shí)處理這些數(shù)據(jù)，以優(yōu)化灌溉、肥料使用和病蟲害管理，從而提高作物產(chǎn)量并減少對環(huán)境的影響。

所有類型的設(shè)備都可以使用相關(guān)的傳感器來優(yōu)化能源使用，而其他設(shè)備則可以配備人工智能算法，分析來自傳感器和其他來源的數(shù)據(jù)，以在潛在的設(shè)備故障發(fā)生之前檢測到它們。這有助于減少停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本，并提高整體設(shè)備性能。

結(jié)論

雖然邊緣計(jì)算和容器的交叉存在挑戰(zhàn)，但創(chuàng)新和效率的機(jī)會(huì)是巨大的。隨著越來越多的行業(yè)采用這些技術(shù)，重要的是要考慮與其實(shí)施相關(guān)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。通過選擇正確的容器平臺(tái)和部署策略，以及做出最佳的安全決策，組織可以成功實(shí)施邊緣計(jì)算和容器來推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值。

邊緣計(jì)算和容器的未來充滿希望，新技術(shù)和用例不斷涌現(xiàn)。通過緊跟這些趨勢，組織可以繼續(xù)創(chuàng)新并在各自的行業(yè)中推動(dòng)價(jià)值。