见微知著：从企业售后技术支持看云计算发展
售后业务中的细微变革作为阿里云企业容器技术支持的一员，每天碰面临全球各地企业级客户提出的关于容器的各种题目，通过这几年的技术支持的经历，渐渐发现容器题目客户的一些惯性，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，发现有些重度容器利用客户，所提出的题目场景也在渐渐变革中，由于涉及法律法规，下面数据无法完备提供，只是提供相干扼要说明。
纵向维度
从去年底开始，关于边沿集群的工单数量渐渐开始上升，增长幅度较大。此中涉及题目的边沿集群，凌驾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，以致几千个节点规模。
横向维度
客户一：
该用户是如今是国内 ToC 端个性化推荐服务提供商之一，该客户在今年才开始利用 容器服务 Edge 版 ACK Edge 产物，到如今为止边沿集群的节点数已经快速破百。
客户二：
该用户是如今是国内电动汽车行业先驱者，并且不停处于新能源热门话题榜中，该客户第一次利用容器服务 Edge 版 ACK Edge 产物，到如今为止，边沿集群的节点数已经破千，占该客户全部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。于去年开始利用容器服务 Edge 版 ACK Edge 产物后，快速增加 ACK Edge 比重，如今边沿集群已经负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，一泰半是关于边沿集群的。
客户四：
该用户是私域电商范畴的领头羊企业，于今年开始利用容器服务 Edge 版 ACK Edge产物，并快速的举行集群规模的扩张，到如今为止，边沿集群的节点数规模已经过千。
这些客户在边沿集群上的利用，和我这几个月服务企业客户的体感是一致的，那就是边沿计算好像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。这些短平快利用边沿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，教培客户方向于公有云，ToG，大交通客户方向于专有云等等，好像边沿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题目：
1. 什么是边沿计算。
2. 到底是先有边沿计算产物提供给了客户利用，扩大了规模；还是因为客户有大量需求，以是形成了边沿计算的产物开辟需求。
关于第 1 点，这个题目太巨大了，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题目，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；面临客户愈加复杂的个性化需求，需要利用好云原生的优势，从中心到边沿；云原生的理念也愈加完满和清晰，从 Kubernetes 到服务网格再到 Serverless，云和业务是相辅相成，相互成就的，套用一句话：业驱云长，云随业动。
从市场看边沿云计算
全球市场
根据 polarismarketresearch 的边沿计算市场分析，2021 年全球的边沿计算市场规模在 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%，此中增长最快的是亚太市场，可以看到边沿计算在未来十年还是处于高速发展期。
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大量的设备毗连到互联网上，这在传统的数据中心底子设施中产生了大量的数据。新兴技术和计算设备在很多行业的快速采用预计会产生大量的分散数据。大量的数据天生降低了处理时的延迟和低效性；边沿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。这有助于构造服从优化。
由于中国、印度、日本和韩国等国家的快速数字化、技术创新和毗连设备的扩展，亚太地域预计将在预测期内实现更快的增长。别的，主要电信公司的存在和摆设边沿计算的 IT 投资的增加支持了地区增长。
政府为数字化提供的资金不断增加，以及很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。别的，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，以相对较低的本钱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% 利用了边沿计算，但计划利用的比例高达 44.2%。可以见得，虽然边沿云计算尚处在发展的抽芽期，但未来成长空间非常广阔。根据艾瑞咨询测算，预计到 2025 年整体边沿云规模将以 44.0% 的年复合增长率增长至 550 亿元，此中地区边沿云将凭借互动直播、vCDN、车联网等率先成熟的场景实现增速领跑。2030 年，中国边沿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降落，现场边沿云中工业互联网、智慧园区、智慧物流等场景将在这一期间快速走向成熟。
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注：该图片信息来自艾瑞咨询
什么是边沿云计算
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瓜代循环的特性，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布衣化的演进，个人计算机体积越来越小、而性能得到了显著提升。PC 的范围遍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；
边沿云计算：随着 5G 的遍及，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，算力开始向边沿侧迁移。
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技术的快速进步推动云计算性能提升和本钱降低，新的模式打破既有的本钱与效益均衡，进而进入新一轮的算力分布周期。
概念和业务形态
边沿云计算构筑在位于中心云与终端之间的边沿底子设施上的新型分布式计算，是云计算本领由中心向边沿的下沉，夸大通过云边一体、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。
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“边沿”是一个非绝对的相对概念，边沿业务对网络时延、带宽、数据量级、经济性等多方面的差别需求都会影响边沿云摆设的最佳位置。主动驾驶、云游戏等共享型业务，可摆设在地区级别 or 省市级别的地区边沿云上，而面向工厂、港口、园区等的专享型边沿云业务既可以摆设在贴近客户现场的边沿数据中上，也可以通过边沿网关等更轻量级的设备来实现。从技术路线上看，地区边沿云和现场边沿云同是基于边沿数据中心，是通过 ICT 底子设施的下沉实现边沿云的本领，而 IoT 边沿云是对于以工业场景为代表的各类现场设备举行云化的升级改造。
定位和核心价值
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边沿云计算出现是为了补充集中式云计算本领的不足，因此边沿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，将边沿云视作中心云在靠近终端用户的下沉。其实边沿云计算就类比章鱼，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”神经计算布局。这个和中心云+边沿云+终端用户架构极为相似，各种各样的终端用户收罗到海量数据后，将需要举行实时处理的小规模、局部数据就近在边沿云上完成处理和反馈；而复杂、大规模的全局性的数据处理，则交给中心云举行处理和发布，中心云与边沿云统一管控、智能调理，形成算力的合理分配和业务逻辑的实现。
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边沿云计算相比中心云计算更加贴近数据产生和利用的终端用户，这些终端用户对网络时延和传输本钱方面具有非常大的敏感性，而边沿云计算是云计算本领向边沿的下沉，同时也契合了低延迟和低本钱的诉求。但是边沿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，因此边沿云需要与中心云举行协同处理，结合中心云的大规模计算本领和边沿云的低延迟，本钱低的特点，既要实如今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
现阶段应用边沿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，主动驾驶等等。传统云计算模式下，从终端用户到中心云因物理间隔的强力限制，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。
传输本钱
中心云计算下终端用户产生的数据都需要回传到云端举行处理，远间隔的数据传输消耗的本钱比较高，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，对中心云的计算本领产生了大量损耗。
网络安全
有些行业因国家政策、行业特性、数据隐私掩护等要求，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。
典范应用场景
超低时延需求、海量数据处理、边沿智能调理、数据安全规范是促使企业选择边沿云计算的几个主要因素，如今超低延迟特性和海量数据处理是边沿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，数据的传输和计算本领的需求是巨大的，边沿云计算恰恰能满足这些高要求。
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注：该图片信息来自艾瑞咨询
Kubernetes：从中心化走向边沿化
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 在边沿计算场景下又是该如发展呢？是类似于 IOE 这种随着时代潮水渐渐镌汰，还是类似 Vmware 在本身的私域里不受影响，还是像如今 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，让它天生就适合边沿云计算。
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Kubernetes 是以应用为中心而设计的架构方案，以 Kubernetes 为编排工具，向下屏蔽底层底子设施和架构，实现差别底层资源架构的统一调理和管理；向上通过标准的容器镜像本领，实现承载多种业务形态和应用的主动化摆设和快速恢复；横向拓展实现了突破中心云计算的界限，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-端一体化的协同摆设方案。
Kubernetes 在边沿云计算下的挑战
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，调理 Pod 以及控制集群运行状态。worker 节点，负责运行容器，排挤容器状态并及时上报。在边沿云计算场景下，主要面临以下挑战：
1. Kubernetes 是一个强一致性的中心存储架构，相干 Kubernetes 资源的状态都会记录到管控侧并对这些资源举行统一调理和管理，那么在边沿多场景下，边沿和中心之间的网络状态是不稳固的，那么这种强一致性的逻辑就会遇到挑战；
2. 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，但是当出现边沿和中心的网络瓶颈时候，Worker 节点是无自治本领，无法举行自我决策。
3. Kubelet 所需要执行的策略比较多，比如容器 CRI，CSI， 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，这对边沿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沿版本，而且边沿云计算涉及场景更加复杂，如今 CNCF 社区的边沿云计算开源项目主要针对就是上面三点挑战，利用 Kubernetes 多插件支持本领，将管控中心任务分布是摆设，实现 Kubernetes Master 节点统一管控，智能调理；各个边沿集群节点有独立管控实现各自边沿的自治和业务同步，从而实现了云端管控、边沿自治的云-边-端一体化协同。
阿里云容器在新时代的产物策略点
OpenYurt：无侵入式方案
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边沿自治本领
OpenYurt 引入了一个每节点署理（YurtHub）和当地存储来缓存云 apiserver 状态，因此如果节点断开毗连，缓存数据可以被 Kubelet、KubeProxy 或用户 Pod 利用。
跨 NodePool 网络通信本领
OpenYurt 利用 Raven 提供跨 NodePool 网络通信本领。每个节点安装一个节点守护历程，同时每个节点池中只选择一个守护历程作为 Gateway，在节点池之间创建 VPN 隧道，节点池中的其他守护历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，从而对返回数据举行非感知和按需转换，以满足云边协同场景下的特定需求。
云边网络带宽淘汰
OpenYurt 发起引入 Pool Scope Data 的概念，其他 YurtHub 将从 pool-coordinator 中获取 Pool Scope Data，从而消除每个节点利用公共网络带宽从云 kube-apiserver 获取此类数据。
云原生边沿设备管理
OpenYurt 从云原生视角对边沿终端设备的基本特性（是什么）、主要本领（能做什么）、产生的数据（可以或许通报什么信息）举行了抽象与定义。终极通过云原生声明式API，向开辟者提供设备数据收罗处理与管理控制的本领。
地址：https://openyurt.io
而相对的 OpenYurt 商业化产物是容器服务 Edge 版 ACK Edge，支持对边沿计算场景的容器应用和资源全生命周期管理。
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[*]通过控制台一键创建高可用的边沿 Kubernetes 集群，并提供丰富的管理运维本领。
[*]支持丰富的异构边沿节点资源，包罗自建 IDC 资源、ENS、IoT 设备、X86、ARM 架构等；并支持异构资源的混合调理。
[*]面向边沿计算弱网络毗连场景，提供节点自治和网络自治本领，保证边沿节点和边沿业务的高可靠运行。
[*]提供反向运维网络通道本领。
[*]提供边沿单元管理、单元化摆设、单元流量管理本领。
https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-edge/product-overview/ack-edge-overview
小结
Kubernetes 是一个巨大且复杂的架构，仅仅如今主流的组件就有近百，而将整个 Kubernetes 下沉至边沿场景，面临的业务挑战和架构挑战是巨大的。差别的场景和需求侧重点有差别的方案，这也是为什么如今 Kubernetes 边沿场景下的方案比较碎片化，并无主流的，占绝对优势的边沿化云计算方案。
打破中心云计算的界限，将 Kubernetes 从中心化拓展至边沿化，构建云-边-端一体的底子云设施架构是如今边沿云计算项目标发方向，都是为了更好的服务边沿化业务场景。业务上实现应用的中心化管控和边沿侧运行的云-边-端协同；运维上边沿业务的主动化运维、高可靠性快恢，降低边沿场景下的运维本钱。故边沿云计算的场景就是云和业务是相辅相成，相互成就，业驱云长，云随业动。
参考：
边沿计算社区：2022 十大边沿计算开源项目
运营商边沿计算网络技术白皮书（2019）
《中国边沿云计算行业展望报告》
《中国云计算发展白皮书》
OpenYurt：边沿元数据过滤框架深度剖析
【OpenYurt 深度剖析】优雅实现带缓存本领的反向署理
深度解读 OpenYurt：从边沿自治看 YurtHub 的扩展本领
Edge Computing Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report，2022 - 2030
Market Guide for Edge Computing
Edge Computing Market- Market Size, Share, Growth, Trends and Forecast 2023 to 2032
作者：余凯
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