容器的“邊緣”-魔扣目錄

譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

近年來邊緣計算和容器越來越受歡迎，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入到各種設備中，包括我們的汽車、手機甚至冰箱，為用例發掘了新的可能性，并使我們能夠更有效地應對數據處理挑戰。本文將探討邊緣計算與容器的交匯、它們的重要性及與之相關的挑戰。

邊緣計算和容器的用例

有幾個行業可以得益于使用邊緣計算和容器，包括工業物聯網、醫療保健、智慧城市和零售。

容器的“邊緣” 圖1. 邊緣計算和容器的用例

邊緣計算無處不在，幾乎所有行業都在使用它。以下是比較成熟的應用：

應用領域	邊緣計算的用例
制造業中的工業物聯網	收集和處理來自傳感器的實時數據。部署用于監測機器性能和觸發邊緣設備端警報的輕量級應用程序。還可以用于功能異常檢測、提高性能以及對剛開發的產品執行質量檢查等。
醫療保健	比如在醫院，可穿戴設備可用于收集病人重要生命體征的數據（數據可使用邊緣計算實時處理）。在其他場合下，整合到X光掃描器械中的程序可以診斷癌癥及其他疾病（診斷效果勝過人類）。
智慧城市	傳感器和攝像頭可用于收集交通流量、空氣質量及其他因素方面的數據。容器可用于部署和管理分析這些數據并為城市規劃人員提供洞察力的應用程序。在一些國家，它們還可用于檢測非法行為。
零售	在零售店，傳感器和攝像頭可用于收集客戶行為數據，比如他們在關注哪些產品或他們在商店某些區域逗留的時間有多長。我們還有完全自動化的商店，沒有收銀員。

邊緣計算與容器的交匯

邊緣計算和容器有幾個共同點，包括它們能夠支持分布式應用程序、專注于縮短延遲。容器特別適合邊緣計算，因為它們是輕量級的，很容易部署在遠程位置。然而，在邊緣計算環境中使用容器也存在挑戰，比如有限的資源和安全問題。

邊緣容器的好處包括如下：

1. 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，從而提供部署的靈活性和敏捷性。

2. 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、傳統單體應用程序可能不實用的邊緣計算環境中尤其重要。

3. 安全性——容器為運行應用程序提供了安全的環境，并將它們與邊緣設備上的其他進程隔離開來。

4. 低延遲——通過在更靠近數據源的地方處理數據，容器有助于縮短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領域尤為重要，比如工業物聯網或醫療保健應用領域。

5. 減少帶寬——集中式應用程序常常導致高昂的網絡費用，因為所有流量都集中在云供應商的數據中心內。另一方面，邊緣容器可以位于離最終用戶更近的地方，從而允許對數據進行預處理和緩存，這有助于降低網絡費用。

6. 成熟度——作為一種容器技術，Docker被認為很穩定，在生產環境中得到了廣泛的應用。此外，開發人員可以利用Docker方面的現有知識和技能，這意味著測試邊緣容器時不需要額外的培訓。

邊緣容器面臨的挑戰包括如下：

1. 有限的資源——邊緣設備常常具有有限的資源，比如內存、處理能力和存儲，這可能會影響邊緣容器的性能。

2. 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是一個挑戰。

3. 管理——跨多個邊緣設備管理容器既復雜又耗時，需要可靠的容器編排解決方案。

4. 安全——邊緣設備常常位于不安全的遠程位置，這可能使它們容易受到攻擊。容器還可能帶來安全風險，比如容器分流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，組織可以迅速采用它們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這幾個關鍵因素。

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（比如Docker）很重要。這些平臺提供了一系列特性和功能，比如容器編排和管理，可以幫助簡化邊緣計算環境中容器的部署和管理。然而，由于邊緣設備的資源容量有限，廣泛使用的常見平臺（比如Kube.NETes和OpenShift）并不適合邊緣計算。建議換成兼容的替代方案（常常是開源的），比如k3s、KubeEdge、microk8s或Baetyl。

部署策略

在實施邊緣計算和容器時，應該考慮部署策略。視具體的用例而定，組織可能選擇使用混合云模式，其中一些服務部署在云端，而其他服務部署在邊緣設備上。或者，可以將容器直接部署在邊緣設備上，這有助于縮短延遲并提升性能。

一旦部署，管理邊緣計算和容器可能具有挑戰性，特別是在擁有大量邊緣設備的環境中。容器編排和管理平臺（比如Kubernetes）有助于簡化邊緣計算環境中容器的管理。這些平臺提供了自動擴展、負載均衡和運行狀況監視等功能，有助于確保容器高效地運行。

此外，監視容器性能/狀態對于及早識別和解決問題、以免成為嚴重問題至關重要。這包括監視容器資源使用情況、網絡流量和應用程序性能，以及使用日志和度量指標等工具對問題進行故障排除。OpenTelemetry和Prometheus等開源工具常常是不錯的入門軟件包。

對邊緣設備故障作好規劃：邊緣設備可能會出現意外故障，因此通過實施冗余措施（比如跨不同邊緣設備運行多個容器實例或使用邊緣到云的故障切換機制）對此類場景作好規劃非常重要。

安全注意事項

在實施邊緣計算和容器時，安全注意事項非常重要。邊緣計算依賴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威脅，導致數據泄露及其他安全事件。如果邊緣設備受到危及，它可能會感染整個網絡。另一個挑戰是數據保護，特別是涉及敏感數據時，您幾乎無法阻止對設備的物理訪問。

最后，邊緣計算缺乏標準化使得跨設備和網絡實施一致的安全措施變得更加困難，從而帶來安全挑戰。在使用邊緣計算時，安全仍然是主要挑戰，可能需要付出很大的精力來降低風險。

邊緣計算和容器的未來

隨著使用人工智能和機器學習等新興趨勢的出現，加上新容器技術的發展，邊緣計算和容器的未來充滿希望。比如說，邊緣設備日益配備人工智能和機器學習功能，這有助于提高數據處理的準確性和速度。如今，我們已經有了自動駕駛汽車、可以區分貓/狗或人（小偷）的智能攝像頭、回收行業中的自動分揀機，或者可以分析健康數據并檢測心臟病發作的智能手表。所有這些設備都利用邊緣計算和人工智能，我們日常生活中的用例數量在未來幾年會迅速增加。

與此同時，為了跟上這些新的用例，新的容器技術（比如WebAssembly）也正在開發中，它有助于提高邊緣計算環境中容器的性能和安全性。

一項關于邊緣計算市場的研究表明，未來10年，該市場的年同比增長率將達到20%至30%，這證實了該技術具有的潛力。大型科技公司將致力于簡化的部署解決方案帶來的實施，這將使每個行業都能使用它們。

容器的“邊緣” 圖2. 美國邊緣計算市場