网站开发人员注意事项,什么是网页界面设计,网站推广策略和效果评价,站点作者#xff1a;余凯
售后业务中的细微变化
作为阿里云企业容器技术支持的一员#xff0c;每天会面对全球各地企业级客户提出的关于容器的各种问题#xff0c;通过这几年的技术支持的经历#xff0c;逐步发现容器问题客户的一些惯性#xff0c;哪些是重度用户#xff0…作者余凯
售后业务中的细微变化
作为阿里云企业容器技术支持的一员每天会面对全球各地企业级客户提出的关于容器的各种问题通过这几年的技术支持的经历逐步发现容器问题客户的一些惯性哪些是重度用户哪些是轻度客户这些客户大概分布在什么行业等等。
在渐渐地接触过程中发现有些重度容器使用客户所提出的问题场景也在逐步变化中由于涉及法律法规下面数据无法完整提供只是提供相关简要说明。
纵向维度
从去年底开始关于边缘集群的工单数量逐渐开始上升增长幅度较大。其中涉及问题的边缘集群超过一半左右来的客户集群规模比较大集群节点规模数量级在几百个节点甚至几千个节点规模。
横向维度
客户一
该用户是目前是国内 ToC 端个性化推荐服务提供商之一该客户在今年才开始使用 容器服务 Edge 版 ACK Edge 产品到目前为止边缘集群的节点数已经快速破百。
客户二
该用户是目前是国内电动汽车行业先驱者并且一直处于新能源热门话题榜中该客户第一次使用容器服务 Edge 版 ACK Edge 产品到目前为止边缘集群的节点数已经破千占该客户所有容器集群节点数的近一半。
客户三
该用户是全球著名无人 IoT 设备提供商之一。于去年开始使用容器服务 Edge 版 ACK Edge 产品后快速增加 ACK Edge 比重目前边缘集群已经承担了该客户容器的大部分业务形态同时该客户提问的容器工单一大半是关于边缘集群的。
客户四
该用户是私域电商领域的领头羊企业于今年开始使用容器服务 Edge 版 ACK Edge产品并快速的进行集群规模的扩张到目前为止边缘集群的节点数规模已经过千。这些客户在边缘集群上的使用和我这几个月服务企业客户的体感是一致的那就是边缘计算似乎越来越成为客户业务云原生化的一个方向并且该比重会越来越高。这些短平快使用边缘集群的客户貌似并没统一的客户行业属性和画像既有互联网电商也有制造业新能源骑车等交通行业线等等并不像公有云具有强烈的行业属性比如互联网教培客户偏向于公有云ToG大交通客户偏向于专有云等等似乎边缘计算出现就是为了终端复杂业务场景而生的。
这里其实又引申了几个问题 什么是边缘计算。 到底是先有边缘计算产品提供给了客户使用扩大了规模还是因为客户有大量需求所以形成了边缘计算的产品开发需求。
关于第 1 点这个问题太庞大了这里卖个关子以后有时间慢慢说明。关于第二点我个人认为这不是个鸡和蛋的问题我理解是未来的云计算将充分地释放云计算的潜力将会有更多的业务应用生于云长于云面对客户愈加复杂的个性化需求需要利用好云原生的优势从中心到边缘云原生的理念也愈加完善和清晰从 Kubernetes 到服务网格再到 Serverless云和业务是相辅相成互相成就的套用一句话业驱云长云随业动。
从市场看边缘云计算
全球市场
根据 polarismarketresearch 的边缘计算市场分析2021 年全球的边缘计算市场规模在 741 亿美元预计到 2030 年整个市场规模持续增长到 1.4 万亿美元年复合增长率接近 38.8%其中增长最快的是亚太市场可以看到边缘计算在未来十年还是处于高速发展期。 大量的设备连接到互联网上这在传统的数据中心基础设施中产生了大量的数据。新兴技术和计算设备在许多行业的快速采用预计会产生大量的分散数据。大量的数据生成降低了处理时的延迟和低效性边缘计算将这种数据处理重新定位到数据源而不是依赖数据中心来处理和分析数据。这有助于组织效率优化。
由于中国、印度、日本和韩国等国家的快速数字化、技术创新和连接设备的扩展亚太地区预计将在预测期内实现更快的增长。此外主要电信公司的存在和部署边缘计算的 IT 投资的增加支持了区域增长。
政府为数字化提供的资金不断增加以及许多企业对存储和处理数据的需求不断增加都有助于市场的增长。此外跨智慧城市的新兴物联网应用产生了大量数据与云计算相比以相对较低的成本处理和分析数据以产生信息并增强数据源附近的实时决策的需求日益增长推动了细分市场的增长。
国内市场
依据艾瑞咨询分析数据2020 年中国企业中仅有不足 5% 使用了边缘计算但计划使用的比例高达 44.2%。可以见得虽然边缘云计算尚处在发展的萌芽期但未来成长空间非常广阔。根据艾瑞咨询测算预计到 2025 年整体边缘云规模将以 44.0% 的年复合增长率增长至 550 亿元其中区域边缘云将凭借互动直播、vCDN、车联网等率先成熟的场景实现增速领跑。2030 年中国边缘云计算市场规模预计达到接近 2500 亿元2025 年至 2030 年的年复合增长率相比前五年有所下降现场边缘云中工业互联网、智慧园区、智慧物流等场景将在这一期间快速走向成熟。 注该图片信息来自艾瑞咨询
什么是边缘云计算
算力的莫比乌斯环
自通用计算机诞生至今算力和处理的分布表现出了在集中式架构和分布式架构之间交替循环的特征每个周期大概是二十年左右的时间。
主机模式 通用计算机诞生伊始采用基于大型计算机的集中式计算模式通过分时技术服务于多终端。
C/S模式 随着半导体技术的发展和集成电路平民化的演进个人计算机体积越来越小、而性能得到了显著提升。PC 的范围普及使终端用户通过局域网与服务器相连
云计算模式 基于虚拟化、分布式计算等技术云计算实现随时随地、按需从资源共享池中获取所需资源算力回归到集中式架构
边缘云计算 随着 5G 的普及物联网终端量和数据量快速增长集中式云计算表现出瓶颈算力开始向边缘侧迁移。 技术的快速进步推动云计算性能提升和成本降低新的模式打破既有的成本与效益平衡进而进入新一轮的算力分布周期。
概念和业务形态
边缘云计算构筑在位于中心云与终端之间的边缘基础设施上的新型分布式计算是云计算能力由中心向边缘的下沉强调通过云边一体、协同管理实现中心云计算模式下所无法满足的业务需求是一种更加靠近数据产生源的云计算。 “边缘”是一个非绝对的相对概念边缘业务对网络时延、带宽、数据量级、经济性等多方面的不同需求都会影响边缘云部署的最佳位置。自动驾驶、云游戏等共享型业务可部署在区域级别 or 省市级别的区域边缘云上而面向工厂、港口、园区等的专享型边缘云业务既可以部署在贴近客户现场的边缘数据中上也可以通过边缘网关等更轻量级的设备来实现。从技术路线上看区域边缘云和现场边缘云同是基于边缘数据中心是通过 ICT 基础设施的下沉实现边缘云的能力而 IoT 边缘云是对于以工业场景为代表的各类现场设备进行云化的升级改造。
定位和核心价值 边缘云计算出现是为了补充集中式云计算能力的不足因此边缘云计算的出现不是为了替代集中式云计算当我们广义上去讨论的时候其实应放在云-边-端的整体框架之下将边缘云视作中心云在靠近终端用户的下沉。其实边缘云计算就类比章鱼章鱼的大脑仅有 40% 的神经元其余的 60% 神经元分布在章鱼个各个大腿之上形成了“1 个大脑N 个小脑”神经计算结构。这个和中心云边缘云终端用户架构极为相似各种各样的终端用户采集到海量数据后将需要进行实时处理的小规模、局部数据就近在边缘云上完成处理和反馈而复杂、大规模的全局性的数据处理则交给中心云进行处理和发布中心云与边缘云统一管控、智能调度形成算力的合理分配和业务逻辑的实现。 边缘云计算相比中心云计算更加贴近数据产生和使用的终端用户这些终端用户对网络时延和传输成本方面具有非常大的敏感性而边缘云计算是云计算能力向边缘的下沉同时也契合了低延迟和低成本的诉求。但是边缘侧的物理物理设备和运行环境不像中心云有统一的标准硬件的性能参差不齐因此边缘云需要与中心云进行协同处理结合中心云的大规模计算能力和边缘云的低延迟成本低的特点既要实现在集中式云计算模式下无法实现的超低延时的信息交互又要实现一部分的数据自闭环处理和反馈。
超低延迟
现阶段应用边缘云最主要的动力即为时延尤其是需要实时交互、实时反馈的场景比如智能终端设备车辆网自动驾驶等等。传统云计算模式下从终端用户到中心云因物理距离的强力限制网络延迟难以进一步降低同时智能终端设备数量级的增长必然对海量数据处理带来了要求。
传输成本
中心云计算下终端用户产生的数据都需要回传到云端进行处理远距离的数据传输消耗的成本比较高且大多数传回云端的数据多是无用信息在终端量级爆发增长下对中心云的计算能力产生了大量损耗。
网络安全
有些行业因国家政策、行业特性、数据隐私保护等要求对数据安全要求极高敏感数据无法传回云端但是这些行业也有业务云化的需求。
典型应用场景
超低时延需求、海量数据处理、边缘智能调度、数据安全规范是促使企业选择边缘云计算的几个主要因素目前超低延迟特性和海量数据处理是边缘云计算相比中心云计算的最大优势。如右图所示在工业互联网、 车联网、智慧交通、云游戏和 VR/AR 等场景中数据的传输和计算能力的需求是巨大的边缘云计算恰好能满足这些高要求。 注该图片信息来自艾瑞咨询
Kubernetes从中心化走向边缘化
经过前面的铺垫我们可以对未来云计算有大概的一个初步判断。那么作为云原生基石的 Kubernetes 在边缘计算场景下又是该如发展呢是类似于 IOE 这种随着时代潮流逐渐淘汰还是类似 Vmware 在自己的私域里不受影响还是像现在 AI 大模型成为未来主流呢。这里先说下个人观点Kubernetes 插件体系和 list-watch 机制让它天生就适合边缘云计算。 Kubernetes 是以应用为中心而设计的架构方案以 Kubernetes 为编排工具向下屏蔽底层基础设施和架构实现不同底层资源架构的统一调度和管理向上通过标准的容器镜像手段实现承载多种业务形态和应用的自动化部署和快速恢复横向拓展实现了突破中心云计算的边界让底层算力的调用突破地域、云厂商和物理设备的限制形成了云-边-端一体化的协同部署方案。
Kubernetes 在边缘云计算下的挑战
Kubernetes 是一个分布式架构的云原生系统实现了管控-业务的分离master 节点负责管理 worker 节点调度 Pod 以及控制集群运行状态。worker 节点负责运行容器架空容器状态并及时上报。在边缘云计算场景下主要面临以下挑战 Kubernetes 是一个强一致性的中心存储架构相关 Kubernetes 资源的状态都会记录到管控侧并对这些资源进行统一调度和管理那么在边缘多场景下边缘和中心之间的网络状态是不稳定的那么这种强一致性的逻辑就会遇到挑战 Worker 节点通过 List-Watch 机制与 Matser 节点通信实现该节点的上 Kubernetes 资源的同步但是当出现边缘和中心的网络瓶颈时候Worker 节点是无自治能力无法进行自我决策。 Kubelet 所需要执行的策略比较多比如容器 CRICSI CNI 等网络存储计算等资源在大规模节点有时候 kubelet 占用的资源接近 1GB这对边缘低配置硬件版本设施是个挑战。
Kubernetes 社区的主版本并没有主流开源边缘版本而且边缘云计算涉及场景更加复杂目前 CNCF 社区的边缘云计算开源项目主要针对就是上面三点挑战利用 Kubernetes 多插件支持能力将管控中心任务分布是部署实现 Kubernetes Master 节点统一管控智能调度各个边缘集群节点有独立管控实现各自边缘的自治和业务同步从而实现了云端管控、边缘自治的云-边-端一体化协同。
阿里云容器在新时代的产品策略点
OpenYurt无侵入式方案 边缘自治能力
OpenYurt 引入了一个每节点代理YurtHub和本地存储来缓存云 apiserver 状态因此如果节点断开连接缓存数据可以被 Kubelet、KubeProxy 或用户 Pod 使用。
跨 NodePool 网络通信能力
OpenYurt 使用 Raven 提供跨 NodePool 网络通信能力。每个节点安装一个节点守护进程同时每个节点池中只选择一个守护进程作为 Gateway在节点池之间建立 VPN 隧道节点池中的其他守护进程配置跨节点池网络路由规则以确保流量通过 Gateway 节点。
多 NodePool 管理
为了更好地支持云边协同架构OpenYurt 首创了管理 Pool 的理念Pool 封装了对节点资源、应用程序和工作负载流量的管理。
高级的工作负载升级模型
OpenYurt 增强了 DaemonSet 升级模型增加了 OTA(On-The-Air) 和 Auto Upgrade 模型。比如汽车的 OTA 升级场景等。
可编程资源访问控制
YurtHub 组件内置了可编程的数据过滤框架来自云端的返回数据会经过一个过滤器链从而对返回数据进行非感知和按需转换以满足云边协同场景下的特定需求。
云边网络带宽减少
OpenYurt 建议引入 Pool Scope Data 的概念其他 YurtHub 将从 pool-coordinator 中获取 Pool Scope Data从而消除每个节点使用公共网络带宽从云 kube-apiserver 获取此类数据。
云原生边缘设备管理
OpenYurt 从云原生视角对边缘终端设备的基本特征是什么、主要能力能做什么、产生的数据能够传递什么信息进行了抽象与定义。最终通过云原生声明式API向开发者提供设备数据采集处理与管理控制的能力。
地址 https://openyurt.io
而相对的 OpenYurt 商业化产品是容器服务 Edge 版 ACK Edge支持对边缘计算场景的容器应用和资源全生命周期管理。 通过控制台一键创建高可用的边缘 Kubernetes 集群并提供丰富的管理运维能力。支持丰富的异构边缘节点资源包括自建 IDC 资源、ENS、IoT 设备、X86、ARM 架构等并支持异构资源的混合调度。面向边缘计算弱网络连接场景提供节点自治和网络自治能力保证边缘节点和边缘业务的高可靠运行。提供反向运维网络通道能力。提供边缘单元管理、单元化部署、单元流量管理能力。
https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-edge/product-overview/ack-edge-overview
小 结
Kubernetes 是一个庞大且复杂的架构仅仅目前主流的组件就有近百而将整个 Kubernetes 下沉至边缘场景面临的业务挑战和架构挑战是巨大的。不同的场景和需求侧重点有不同的方案这也是为什么目前 Kubernetes 边缘场景下的方案比较碎片化并无主流的占绝对优势的边缘化云计算方案。
打破中心云计算的边界将 Kubernetes 从中心化拓展至边缘化构建云-边-端一体的基础云设施架构是目前边缘云计算项目的发方向都是为了更好的服务边缘化业务场景。业务上实现应用的中心化管控和边缘侧运行的云-边-端协同运维上边缘业务的自动化运维、高可靠性快恢降低边缘场景下的运维成本。故边缘云计算的场景就是云和业务是相辅相成互相成就业驱云长云随业动。
参考
边缘计算社区2022 十大边缘计算开源项目
运营商边缘计算网络技术白皮书2019
《中国边缘云计算行业展望报告》
《中国云计算发展白皮书》
OpenYurt边缘元数据过滤框架深度解析
【OpenYurt 深度解析】优雅实现带缓存能力的反向代理
深度解读 OpenYurt从边缘自治看 YurtHub 的扩展能力
Edge Computing Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report2022 - 2030
Market Guide for Edge Computing
Edge Computing Market- Market Size, Share, Growth, Trends and Forecast 2023 to 2032
