手機、攝像頭、路由器、自動駕駛汽車、工業機器人等各種智能設備，影響著我們的衣食住行，也帶來了物聯網數據量的指數級增長。

Gartner認為，到2025年，在傳統集中式數據中心或云外部創建和處理企業生成的數據量，將從今天的10%猛增到75%。

此外，5G網絡的來臨，以及在邊緣執行人工智能任務的需求日益增長，共同推動了業界對邊緣計算的研究。Gartner直接把邊緣計算列為下一個十年的關鍵技術方向。

事實上，邊緣計算是云計算的一種變體，用于計算、存儲、網絡的基礎架構服務在物理上更靠近生成數據的現場設備。

與集中式的云計算方式相比，邊緣計算可以為用戶提供低延遲、高性能的服務，保證數據的本地化和安全，解決本地數據人工智能等問題。

由于云計算的普及，業內已經積累了足夠的管理云上資源的經驗，現在下一步的挑戰就是如何構建一個邊緣云平臺，把對云上資源的管理方法延伸到邊緣，讓企業能夠無縫地管理邊緣的資源和設備。

邊緣計算的挑戰

盡管邊緣計算有諸多優勢，但物聯網世界的異構性、工業系統資產長生命周期等特點，給邊緣設備的管理帶來了嚴峻的挑戰。

由于邊緣云平臺需要接入大量的IoT設備，并實現對這些設備的管理，而這些設備的數目可能是非常巨大的，因此在邊緣側需要部署大量的應用來管理海量的IoT設備。在邊緣側資源受限的情況下，如何實現輕量靈活的邊緣云則顯得尤為重要。

另外，由于在邊緣側建設的費用受限，因此使用物理的高可用手段會導致建設費用的急劇上升，如何以高性價比滿足邊緣云對高可用的要求，也成為亟待解決的問題。

正是基于現實中的種種挑戰，具備天然輕量化和可移植性的容器技術，引起了業界的注意。

一方面，容器有輕量級、安全性、秒級啟動等優秀特性，非常適合邊緣計算的場景；

另一方面，鑒于Kubernetes已經成為云原生編排的事實標準，攜手K8S進入邊緣將很有可能結束邊緣計算當前混沌的狀態，并定義云端和邊緣統一的應用部署和管理的標準。

因此，一個大膽的想法產生了：能否讓Kubernetes把云原生這種魔力帶到邊緣計算的場景？

隨著越來越多的廠商在開發邊緣容器技術，一些企業也嘗試將這一技術應用到實際業務中。

據外媒報道，作為僅次于麥當勞和星巴克的美國第三大快餐連鎖店Chick-fil-A，不僅以其令人上癮的雞肉三明治和華夫餅干聞名，該公司還處于采用強大技術組合的最前沿：邊緣計算和Kubernetes。

Chick-fil-A將在其所有2000家餐廳的6000臺設備邊緣上運行Kubernetes，這是該企業物聯網（IoT）策略的一部分，旨在收集和分析更多數據以改進客戶服務和運營效率，比如能夠預測一天中每分鐘應該煮多少華夫餅干。

2019年，頗具顛覆性的游戲初創公司Edgegap發布了一款游戲平臺，該平臺利用實時遙測技術和邊緣容器將延遲降低了58%。其解決方案是，利用在邊緣計算環境中部署眾多位置來動態定位多人游戲的實例，減少延遲，并提高整體玩家體驗。

這些案例說明了Kubernetes已迅速成為邊緣計算的關鍵要素——一種可靠且有效的實時計算平臺，可以幫助解決零售、游戲、電信、媒體、物流、農業等多個市場領域的獨特挑戰。

邊緣容器的優勢

值得注意的是，Kubernetes原本是針對集中式資源管理場景設計，簡單地應用到邊緣計算場景會遇到諸多不適應，導致系統不穩定甚至在某些場景下運行不起來。

因此，邊緣容器的誕生，就是通過解決Kubernetes所有不適應邊緣計算場景的點，實現使用集中式的Kubernetes來管理分散的邊緣設備。

與傳統云容器相比，邊緣容器采用了相同的容器工具，其主要區別是位置：云容器在各大數據中心里運行，而邊緣容器位于網絡的邊緣，離最終用戶更近。因此，邊緣容器具備諸多優勢：

低延遲：邊緣容器距離最終用戶僅幾步之遙，因此可以提供極低的延遲。

全局負載平衡：流量可以通過一個Anycast IP全局地分布到最近的容器。

可伸縮性：邊緣網絡比集中式云擁有更多的pop（因特網接入點（point of presence））。因此，邊緣容器可以同時部署到多個地點，讓企業有機會更好地滿足區域需求。針對一些短暫接入的設備和流量，邊緣容器可以更快速方便地在短時間內開啟或關閉大量的容器應用，來滿足邊緣側的實時流量。

成熟度：容器技術被認為已經成熟并且經過了實戰測試。此外，不需要重新培訓，測試邊緣容器的開發人員就可以使用他們熟悉的容器工具。

帶寬減少：集中式應用程序可能會有較高的網絡費用，因為所有流量都集中在云供應商的數據中心。邊緣容器靠近用戶，可以提供預處理和緩存。

對于用戶而言，邊緣容器具備很大的業務價值：

通過融合計算平臺，來實現底層資源的統一管控、調度、運維，這樣用戶無需關心底層資源及基礎設施。

通過一系列邊緣網關，來實現云邊、邊邊協同通信需求，這樣用戶可以有更多的網絡模型，來處理云邊、邊邊以及邊端的網絡通信。

l通過云中間件下沉邊緣，提供邊緣數據庫、邊緣消息中間件、邊緣流式實時計算引擎，提供給用戶更豐富的產品技術能力。

這樣的三層架構，通過云的統一管控、邊的能力自治，使用戶能更關注自身的業務邏輯，更迅速更易于的構架自己的應用。

邊緣容器的應用實踐

邊緣容器是一個非常好的技術設想，但是邊緣計算與云計算的場景有很大的區別，用Kubernetes跑邊緣計算，在實踐過程中的坑不勝枚舉。如果企業想要應用邊緣容器，不妨向專業技術服務商尋求幫助。

目前，業界已有多種邊緣容器管理的解決方案，例如：

阿里云推出了邊緣容器ACK Edge，將邊緣節點服務（ENS）與容器服務ACK融合打通，打造通用的邊緣容器云原生基礎設施，致力于實現云邊端一體化協同，通過非侵入增強方式，拓展云原生的邊界。

騰訊云針對私有云和公有云分別推出tinykube和TKE edge。其中，公有云TKE edge整套方案，致力于保持對原生Kubernetes功能及其生態完全兼容、以盡量少的改動達到讓原生Kubernetes支持邊緣計算場景的目標。

華為云基于自己的智能邊緣平臺（IEF）推出了KubeEdge項目。KubeEdge即Kube+Edge，依托Kubernetes的容器編排和調度能力，實現云邊協同、計算下沉、海量設備的平滑接入。

在KubeEdge架構上，云端負責應用和配置的下發，邊緣側則負責運行邊緣應用和管理接入設備。KubeEdge使得用戶可以圍繞Kubernetes的標準API，定制需求或者輕松集成云原生生態中的成熟項目。

盡管各大公有云廠商都相繼推出了邊緣容器的解決方案，但值得注意的是，在安全性方面，Kubernetes或者說是容器技術的安全性，一直被業界詬病。相比于虛擬機操作系統級別的隔離，容器安全仍較為遜色。不過隨著技術的發展，相信安全性的問題也將逐步得到解決。

在商業場景落地上，各大廠商也仍在不斷探索中，例如：物聯網設備（IOT）、實時視頻和語音識別、實時分析、傳感器和遙測數據的實時處理、增強現實、視頻流和音頻流等，都是邊緣容器適合的業務場景。

其中，最典型的是攝像頭類場景如：汽車保養門店、園區人臉識別入園、車牌識別等，將AI計算類應用部署在汽車門店或者園區，然后直接進入圖像識別，就是邊緣容器技術在背后進行支撐。

可以看到，隨著公有云/企業IT系統等基礎設施與AI、大數據、IoT、以及垂直行業等領域的結合越來越緊密，邊緣容器將成為IT基礎設施領域的下一個技術趨勢。
責任編輯：tzh