詳談什么是容器的“edge”
這是邊緣計算的新時代嗎?探索邊緣計算和容器的交集、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)。
邊緣計算和容器的用例
有幾個行業(yè)可以從邊緣計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:邊緣計算和容器用例
邊緣計算無處不在,很少有行業(yè)不使用它。下面是比較成熟的:
邊緣計算與容器的交叉點
邊緣計算和容器有幾個共同點,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算,因為它們重量輕,可以輕松部署在遠(yuǎn)程位置。然而,在邊緣計算環(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:
- 靈活性——邊緣容器具有高度可移植性,可以在各種邊緣設(shè)備上運行,提供部署的靈活性和敏捷性。
- 可擴展性——容器具有高度可擴展性,可以跨多個邊緣設(shè)備快速復(fù)制、部署和管理,從而更容易擴展應(yīng)用程序和服務(wù)。這在資源有限且傳統(tǒng)單體應(yīng)用程序可能不實用的邊緣計算環(huán)境中尤為重要。
- 安全性——容器為運行應(yīng)用程序并將它們與邊緣設(shè)備上的其他進程隔離開來提供了一個安全的環(huán)境。
- 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間。這在需要實時處理的應(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。
- 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)用程序通常會產(chǎn)生高昂的網(wǎng)絡(luò)費用。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)進行預(yù)處理和緩存,這有助于降低網(wǎng)絡(luò)費用。
- 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)有的知識和技能,這意味著在測試邊緣容器時不需要額外的培訓(xùn)。
邊緣容器的挑戰(zhàn)包括:
- 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,這會影響邊緣容器的性能。
- 復(fù)雜性——邊緣容器需要容器化和分布式計算方面的專業(yè)知識,這對一些組織來說可能具有挑戰(zhàn)性。
- 管理 ——跨多個邊緣設(shè)備管理容器可能既復(fù)雜又耗時,需要強大的容器編排解決方案。
- 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)菀资艿焦簟H萜鬟€可能引入安全風(fēng)險,例如容器突破或容器映像中的漏洞。
實施邊緣計算和容器
邊緣計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,成功實施這些技術(shù)需要仔細(xì)考慮幾個關(guān)鍵因素。
選擇合適的容器平臺
在實施邊緣計算和容器時,選擇合適的容器平臺(例如 Docker)非常重要。這些平臺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,如Kubernetes和OpenShift,并不適用于邊緣計算。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
實施邊緣計算和容器時應(yīng)考慮部署策略。根據(jù)具體用例,組織可能會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。或者,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(例如 Kubernetes)可以幫助簡化邊緣計算環(huán)境中容器的管理。這些平臺提供自動擴展、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的入門包。
為邊緣設(shè)備故障做好計劃:邊緣設(shè)備可能會意外發(fā)生故障,因此通過實施冗余措施(例如在不同的邊緣設(shè)備上運行多個容器實例或使用邊緣到云的故障轉(zhuǎn)移機制)來計劃此類場景非常重要。
安全注意事項
在實施邊緣計算和容器時,安全考慮很重要。邊緣計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@些設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)可能會受到損害,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,它可能會感染整個網(wǎng)絡(luò)。另一個挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)保護,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。
最后,邊緣計算缺乏標(biāo)準(zhǔn)化可能會帶來安全挑戰(zhàn),因為這使得跨設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)實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算時的主要挑戰(zhàn),并且可能需要付出大量努力來降低風(fēng)險。
邊緣計算和容器的未來
隨著人工智能 (AI) 和機器學(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)可以獲得自動駕駛汽車、可以區(qū)分貓/狗或人(小偷)的智能相機、回收行業(yè)的自動分揀機,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,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算環(huán)境中的性能和安全性。
一項對邊緣計算市場的研究表明,未來 10 年將實現(xiàn) 20-30% 的同比 (YoY) 增長,證實了該技術(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施,這些解決方案將使每個行業(yè)都能使用它們。
圖2:美國邊緣計算市場(數(shù)據(jù)來源)
邊緣計算和容器對企業(yè)和社會的影響將繼續(xù)增長,并帶來創(chuàng)新和效率的新機會。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 算法實時處理這些數(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。這有助于減少停機時間和維護成本,并提高整體設(shè)備性能。
結(jié)論
雖然邊緣計算和容器的交叉存在挑戰(zhàn),但創(chuàng)新和效率的機會是巨大的。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施相關(guān)的挑戰(zhàn)和機遇。通過選擇正確的容器平臺和部署策略,以及做出最佳的安全決策,組織可以成功實施邊緣計算和容器來推動業(yè)務(wù)價值。
邊緣計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)中推動價值。