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的挑戰。
邊緣計算和容器近來越來越受歡迎，為我們日常生活中與數據處理相關的各種挑戰提供了創新的解決方案。這些技術現在已經滲透到廣泛的設備中，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對數據處理挑戰。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的挑戰。
邊緣計算和容器的用例
有幾個行業可以從邊緣計算和容器的使用中受益，包括工業物聯網 (IIoT)、醫療保健、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用程序的能力以及它們對減少延遲的關注。容器特別適合邊緣計算，因為它們重量輕，可以輕松部署在遠程位置。然而，在邊緣計算環境中使用容器也存在挑戰，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，可以跨多個邊緣設備快速復制、部署和管理，從而更容易擴展應用程序和服務。這在資源有限且傳統單體應用程序可能不實用的邊緣計算環境中尤為重要。
- 安全性——容器為運行應用程序并將它們與邊緣設備上的其他進程隔離開來提供了一個安全的環境。
- 低延遲——通過在更靠近源頭的地方處理數據，容器可以幫助減少數據在設備和數據中心之間傳輸所需的時間。這在需要實時處理的應用程序中尤為重要，例如 IIoT 或醫療保健中使用的應用程序。
- 減少帶寬——由于所有流量都集中在云供應商的數據中心內，集中式應用程序通常會產生高昂的網絡費用。另一方面，邊緣容器可以位于更靠近最終用戶的位置，允許對數據進行預處理和緩存，這有助于降低網絡費用。
- 成熟度——Docker作為一種容器技術，被認為是穩定的，廣泛應用于生產環境。此外，開發人員可以使用 Docker 利用他們現有的知識和技能，這意味著在測試邊緣容器時不需要額外的培訓。
邊緣容器的挑戰包括：
- 資源有限——邊緣設備的資源通常有限，例如內存、處理能力和存儲，這會影響邊緣容器的性能。
- 復雜性——邊緣容器需要容器化和分布式計算方面的專業知識，這對一些組織來說可能具有挑戰性。
- 管理 ——跨多個邊緣設備管理容器可能既復雜又耗時，需要強大的容器編排解決方案。
- 安全——邊緣設備通常位于遠程和不安全的位置，這使它們容易受到攻擊。容器還可能引入安全風險，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務案例。然而，成功實施這些技術需要仔細考慮幾個關鍵因素。
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境中的部署和管理。盡管如此，由于邊緣設備的資源容量，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考慮部署策略。根據具體用例，組織可能會選擇使用混合云模型，其中一些服務部署在云中，其他服務部署在邊緣設備上。或者，容器可以直接部署在邊緣設備上，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性，尤其是在具有大量邊緣設備的環境中。容器編排和管理平臺（例如 Kubernetes）可以幫助簡化邊緣計算環境中容器的管理。這些平臺提供自動擴展、負載均衡和健康監控等功能，有助于確保容器高效運行。
此外，監控容器性能/狀態對于在問題成為主要問題之前識別和解決問題至關重要。這包括監控容器資源使用情況、網絡流量和應用程序性能，以及使用日志和指標等工具來解決問題。OpenTelemetry和Prometheus等開源工具通常是不錯的入門包。
為邊緣設備故障做好計劃：邊緣設備可能會意外發生故障，因此通過實施冗余措施（例如在不同的邊緣設備上運行多個容器實例或使用邊緣到云的故障轉移機制）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絡攻擊的設備和網絡，包括惡意軟件、勒索軟件和網絡釣魚攻擊。如果沒有適當的安全措施，這些設備和網絡可能會受到損害，從而導致數據泄露和其他安全事件。如果邊緣設備受到威脅，它可能會感染整個網絡。另一個挑戰是數據保護，尤其是當涉及敏感數據并且您幾乎無法阻止對設備的物理訪問時。
最后，邊緣計算缺乏標準化可能會帶來安全挑戰，因為這使得跨設備和網絡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，并且可能需要付出大量努力來降低風險。
邊緣計算和容器的未來
隨著人工智能 (AI) 和機器學習的使用以及新容器技術的開發等新興趨勢，邊緣計算和容器的未來前景廣闊。例如，邊緣設備越來越多地配備人工智能和機器學習能力，這有助于提高數據處理的準確性和速度。今天，我們已經可以獲得自動駕駛汽車、可以區分貓/狗或人（小偷）的智能相機、回收行業的自動分揀機，或者只是你的手表，它可以分析你的健康數據和檢測心臟病發作. 所有這些都利用了邊緣計算和人工智能，我們日常生活中的用例數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，也正在開發新的容器技術，例如WebAssembly，這有助于提高容器在邊緣計算環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 20-30% 的同比 (YoY) 增長，證實了該技術的潛力。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都能使用它們。
圖2：美國邊緣計算市場（數據來源）
邊緣計算和容器對企業和社會的影響將繼續增長，并帶來創新和效率的新機會。例如，在農業領域，我們可以看到在田間放置設備來收集土壤水分、溫度和濕度等數據。然后可以使用 AI 算法實時處理這些數據，以優化灌溉、肥料使用和病蟲害管理，從而提高作物產量并減少對環境的影響。
所有類型的設備都可以使用相關的傳感器來優化能源使用，而其他設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據，以在潛在的設備故障發生之前檢測到它們。這有助于減少停機時間和維護成本，并提高整體設備性能。
結論
雖然邊緣計算和容器的交叉存在挑戰，但創新和效率的機會是巨大的。隨著越來越多的行業采用這些技術，重要的是要考慮與其實施相關的挑戰和機遇。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務價值。
邊緣計算和容器的未來充滿希望，新技術和用例不斷涌現。通過緊跟這些趨勢，組織可以繼續創新并在各自的行業中推動價值。
