譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

近年來邊緣計(jì)算和容器越來越受歡迎，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)滲入到各種設(shè)備中，包括我們的汽車、手機(jī)甚至冰箱，為用例發(fā)掘了新的可能性，并使我們能夠更有效地應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)。本文將探討邊緣計(jì)算與容器的交匯、它們的重要性及與之相關(guān)的挑戰(zhàn)。

邊緣計(jì)算和容器的用例

有幾個(gè)行業(yè)可以得益于使用邊緣計(jì)算和容器，包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療保健、智慧城市和零售。

圖1. 邊緣計(jì)算和容器的用例

邊緣計(jì)算無(wú)處不在，幾乎所有行業(yè)都在使用它。以下是比較成熟的應(yīng)用：

邊緣計(jì)算與容器的交匯

邊緣計(jì)算和容器有幾個(gè)共同點(diǎn)，包括它們能夠支持分布式應(yīng)用程序、專注于縮短延遲。容器特別適合邊緣計(jì)算，因?yàn)樗鼈兪禽p量級(jí)的，很容易部署在遠(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)，比如有限的資源和安全問題。

邊緣容器的好處包括如下：

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，從而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?gòu)?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、傳統(tǒng)單體應(yīng)用程序可能不實(shí)用的邊緣計(jì)算環(huán)境中尤其重要。

3. 安全性——容器為運(yùn)行應(yīng)用程序提供了安全的環(huán)境，并將它們與邊緣設(shè)備上的其他進(jìn)程隔離開來。

4. 低延遲——通過在更靠近數(shù)據(jù)源的地方處理數(shù)據(jù)，容器有助于縮短數(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)用領(lǐng)域尤為重要，比如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)或醫(yī)療保健應(yīng)用領(lǐng)域。

5. 減少帶寬——集中式應(yīng)用程序常常導(dǎo)致高昂的網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用，因?yàn)樗辛髁慷技性谠乒?yīng)商的數(shù)據(jù)中心內(nèi)。另一方面，邊緣容器可以位于離最終用戶更近的地方，從而允許對(duì)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——作為一種容器技術(shù)，Docker被認(rèn)為很穩(wěn)定，在生產(chǎn)環(huán)境中得到了廣泛的應(yīng)用。此外，開發(fā)人員可以利用Docker方面的現(xiàn)有知識(shí)和技能，這意味著測(cè)試邊緣容器時(shí)不需要額外的培訓(xùn)。

邊緣容器面臨的挑戰(zhàn)包括如下：

1. 有限的資源——邊緣設(shè)備常常具有有限的資源，比如內(nèi)存、處理能力和存儲(chǔ)，這可能會(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(duì)一些組織來說可能是一個(gè)挑戰(zhàn)。

3. 管理——跨多個(gè)邊緣設(shè)備管理容器既復(fù)雜又耗時(shí)，需要可靠的容器編排解決方案。

4. 安全——邊緣設(shè)備常常位于不安全的遠(yuǎn)程位置，這可能使它們?nèi)菀资艿焦?。容器還可能帶來安全風(fēng)險(xiǎn)，比如容器分流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，組織可以迅速采用它們用于不同的業(yè)務(wù)案例。然而，成功實(shí)施這些技術(shù)需要仔細(xì)考慮這幾個(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)（比如Docker）很重要。這些平臺(tái)提供了一系列特性和功能，比如容器編排和管理，可以幫助簡(jiǎn)化邊緣計(jì)算環(huán)境中容器的部署和管理。然而，由于邊緣設(shè)備的資源容量有限，廣泛使用的常見平臺(tái)（比如Kubernetes和OpenShift）并不適合邊緣計(jì)算。建議換成兼容的替代方案（常常是開源的），比如k3s、KubeEdge、microk8s或Baetyl。

• 部署策略

在實(shí)施邊緣計(jì)算和容器時(shí)，應(yīng)該考慮部署策略。視具體的用例而定，組織可能選擇使用混合云模式，其中一些服務(wù)部署在云端，而其他服務(wù)部署在邊緣設(shè)備上?；蛘?，可以將容器直接部署在邊緣設(shè)備上，這有助于縮短延遲并提升性能。

一旦部署，管理邊緣計(jì)算和容器可能具有挑戰(zhàn)性，特別是在擁有大量邊緣設(shè)備的環(huán)境中。容器編排和管理平臺(tái)（比如Kubernetes）有助于簡(jiǎn)化邊緣計(jì)算環(huán)境中容器的管理。這些平臺(tái)提供了自動(dòng)擴(kuò)展、負(fù)載均衡和運(yùn)行狀況監(jiān)視等功能，有助于確保容器高效地運(yùn)行。

此外，監(jiān)視容器性能/狀態(tài)對(duì)于及早識(shí)別和解決問題、以免成為嚴(yán)重問題至關(guān)重要。這包括監(jiān)視容器資源使用情況、網(wǎng)絡(luò)流量和應(yīng)用程序性能，以及使用日志和度量指標(biāo)等工具對(duì)問題進(jìn)行故障排除。OpenTelemetry和Prometheus等開源工具常常是不錯(cuò)的入門軟件包。

對(duì)邊緣設(shè)備故障作好規(guī)劃：邊緣設(shè)備可能會(huì)出現(xiàn)意外故障，因此通過實(shí)施冗余措施（比如跨不同邊緣設(shè)備運(yùn)行多個(gè)容器實(shí)例或使用邊緣到云的故障切換機(jī)制）對(duì)此類場(chǎng)景作好規(guī)劃非常重要。

• 安全注意事項(xiàng)

在實(shí)施邊緣計(jì)算和容器時(shí)，安全注意事項(xiàng)非常重要。邊緣計(jì)算依賴許多容易受到網(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)受到威脅，導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露及其他安全事件。如果邊緣設(shè)備受到危及，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)，特別是涉及敏感數(shù)據(jù)時(shí)，您幾乎無(wú)法阻止對(duì)設(shè)備的物理訪問。

最后，邊緣計(jì)算缺乏標(biāo)準(zhǔn)化使得跨設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)實(shí)施一致的安全措施變得更加困難，從而帶來安全挑戰(zhàn)。在使用邊緣計(jì)算時(shí)，安全仍然是主要挑戰(zhàn)，可能需要付出很大的精力來降低風(fēng)險(xiǎn)。

邊緣計(jì)算和容器的未來

隨著使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等新興趨勢(shì)的出現(xiàn)，加上新容器技術(shù)的發(fā)展，邊緣計(jì)算和容器的未來充滿希望。比如說，邊緣設(shè)備日益配備人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能，這有助于提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和速度。如今，我們已經(jīng)有了自動(dòng)駕駛汽車、可以區(qū)分貓/狗或人（小偷）的智能攝像頭、回收行業(yè)中的自動(dòng)分揀機(jī)，或者可以分析健康數(shù)據(jù)并檢測(cè)心臟病發(fā)作的智能手表。所有這些設(shè)備都利用邊緣計(jì)算和人工智能，我們?nèi)粘Ｉ钪械挠美龜?shù)量在未來幾年會(huì)迅速增加。

與此同時(shí)，為了跟上這些新的用例，新的容器技術(shù)（比如WebAssembly）也正在開發(fā)中，它有助于提高邊緣計(jì)算環(huán)境中容器的性能和安全性。

一項(xiàng)關(guān)于邊緣計(jì)算市場(chǎng)的研究表明，未來10年，該市場(chǎng)的年同比增長(zhǎng)率將達(dá)到20%至30%，這證實(shí)了該技術(shù)具有的潛力。大型科技公司將致力于簡(jiǎn)化的部署解決方案帶來的實(shí)施，這將使每個(gè)行業(yè)都能使用它們。

圖2. 美國(guó)邊緣計(jì)算市場(chǎng)

邊緣計(jì)算和容器對(duì)企業(yè)和社會(huì)的影響將繼續(xù)加大，為創(chuàng)新和效率帶來新的機(jī)遇。比如在農(nóng)業(yè)中，我們可以看到放置在田地里的設(shè)備收集土壤濕度、溫度和濕度等數(shù)據(jù)。然后，這些數(shù)據(jù)可以使用AI算法進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，以優(yōu)化灌溉、肥料使用和害蟲管理，從而提高作物產(chǎn)量，并減少對(duì)環(huán)境的影響。

各類設(shè)備都可能使用相關(guān)的傳感器來優(yōu)化能源使用，而其他設(shè)備可能配備人工智能算法，以分析來自傳感器和其他數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以便在設(shè)備發(fā)生故障之前檢測(cè)到潛在的故障。這有助于縮短停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本，并提升整體設(shè)備性能。

結(jié)論

雖然邊緣計(jì)算和容器的交匯帶來了挑戰(zhàn)，但創(chuàng)新和效率方面大有機(jī)會(huì)。隨著更多的行業(yè)采用這些技術(shù)，重要的是要考慮與實(shí)施它們相關(guān)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。如果選擇合適的容器平臺(tái)和部署策略，并做出最佳的安全決策，組織可以成功地實(shí)施邊緣計(jì)算和容器，從而推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值。

隨著新興技術(shù)和用例不斷涌現(xiàn)，邊緣計(jì)算和容器的未來充滿希望。如果緊跟這些趨勢(shì)，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。

原文標(biāo)題：，作者：Louis-Guillaume Morand