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  • 在12月14日的边缘计算Meetup北京站上,来自阿里云的高级技术专家张毅萍(屹平)做了《边缘计算与云边端协同网络的融合与挑战》主题分享,本文为张毅萍(屹平)分享原文,阐述了他对边缘计算的理解、阿里云边缘计算的布局...

    在12月14日的边缘计算Meetup北京站上,来自阿里云的高级技术专家张毅萍(屹平)做了《边缘计算与云边端协同网络的融合与挑战》主题分享,本文为张毅萍(屹平)分享原文,阐述了他对边缘计算的理解、阿里云边缘计算的布局及云边端三体协同网络的融合与挑战。

    分享主要包括以下几块内容:

    • 边缘计算顺势而生
    • 阿里云四层边缘计算技术栈与挑战
    • 关于云-边-端协同网络
    • 边缘计算的潜在应用场景

    顺势而生:中心与边缘、20年一轮回

    在屹平看来,1999、2009和2019在中国互联网发展历史上非常关键。1999年互联网爆发,同时也是阿里巴巴成立的年份。随着应用中心化,迈入2009年,云计算也逐渐被激活,2009年也是阿里云成立的年份,到了2019年,5G元年,边缘计算顺势走上风口。

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    “从1999年互联网初期的应用边缘分散状态,再到后来的应用中心化、中心云化,再到如今边缘计算、云边缘化的进程,这是一个边缘到中心再到边缘的轮回。那么这其中轮回的原动力是什么?”屹平认为:促使其轮回最重要因素是成本,计算和应用中心化,集约资源必然带来资源的复用率提升和成本的节约,只要数据传输成本够低,计算中心化没有任何问题,这也是过去20年互联网发展的过程。然而,传输成本在互联网应用中是不可忽略的重要成本构成之一,在音视频类应用中尤为明显,互联网传输成本在过去20年的大幅下降,使得大量应用得以实现规模化,云计算也有了爆发的基础。

    随着5G的到来,边缘应用的数据量呈几何级数上涨,这些数据都在终端形成、积累,传送到云端,进行数据处理,再返回到终端指导业务。这一系列动作将对网络带宽产生数百Gbps每秒的超高需求,不仅会存在延迟,还需要面临弱网卡顿、连接成功率低等诸多问题,用户体验无法保障。同时,大带宽对回传网络、业务中心造成巨大传输压力,也会让企业面临着巨额的带宽成本。

    这意味着集中式的数据存储、处理模式将面临难解的瓶颈和压力。最终,成本作为关键因素之一,使得云边缘化的趋势得以发展,集中的计算再次走向边缘,如此就形成了这样一个20年的轮回。

    一场算力的迁徙:云计算与边缘计算的协同

    云计算和边缘计算,这二者并不是此消彼长的关系,边缘计算正在拓展云计算的边界。

    以常见的互动直播场景举例,大量的弹幕、刷礼物、连麦、秒杀等交互,使数据量激增,同时互动直播场景需要十分准确、快速的计算能力。如果在端上进行视频计算,会大量消耗端的算力,对终端的性能要求很高且耗电量很大,但是将计算放在云中心,又面临高昂的视频传输成本。

    这时候,终端算力上移、云端算力下沉,在边缘形成算力融合,云-边-端三体协同的架构将会发挥重要的作用。

    如此,直播平台可以根据自己业务的特点和需求,利用云中心实现强大的算力支撑和海量存储的支持,在云中心统一管控下完成核心数据的处理,将部分业务下沉部署到边缘进行终结,这相当于给云中心增加了分布式能力,不仅能在在边缘计算领域建立一套新的生态系统,进行本地数据的初步分析和处理,承担部分“云“的工作,减轻云中心的压力。还能减少复杂网络中各种路由转发和网络设备处理的时延,获取到更低延时,更加能大幅减少网络传输和多级转发带来的带宽成本。如此一来,既能解决处理能力问题,又能优化成本的问题。

    「在《边缘云计算技术与标准化白皮书》中也对边缘计算(此处指边缘云计算)进行定义:边缘云计算是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力,构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台。通过将网络转发、存储、计算,智能化数据分析等工作放在边缘处理,降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本,并供全网调度、算力分发等云服务。」

    面向城市的四层边缘计算技术栈

    当5G万物智联时代到来,城市中蕴含着巨大的计算场景,大量扎根于城市的服务比如智慧交通、智慧园区、智慧零售、智能家居等等,都会产生非常多的数据。阿里云边缘计算未来主要是以地市、区县为单位开展,面向城市服务的交通、医疗、健康、教育、新零售等场景提供算力基础。

    城市计算的技术布局,在基础设施之上,阿里云边缘计算更包含四层技术栈:边缘硬件和芯片、边缘计算平台、边缘计算操作系统、边缘中件间和面向边缘的应用与服务。

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    在基础设施层,其实是基于复杂的、异构的基础设施进行资源拉通;在芯片/设备方面,阿里云边缘计算采用通用芯片、专用芯片和自研芯片解决未来面向场景的边缘计算成本问题;在边缘计算平台方面,阿里云着重打造边缘操作系统,提供三种计算形态(虚机、容器、函数)和三种交付形态(Server、Serverlet、Serverless),为客户营造一个利于使用的计算环境;对于边缘中间件,阿里云要从原本“内容分发的调度”转变为“计算的调度”,同时叠加AI、存储等新技术,逐步形成面向城市应用场景的独特中间件能力;至于上层的边缘应用及服务,则需要结合整个生态和垂直行业伙伴共同推动技术进步。

    城市边缘计算的四大技术挑战

    当然,在建设整个5G时代的IT基础设施,为产业提供“离用户更近的计算”这条前行之路上,也会遇到很多技术挑战。

    首先,是如何构建紧凑小型化计算架构以及灾备体系非常重要。如果把云计算比作一个城堡,那么它可以通过修围墙、排哨兵、巡逻兵去保护城堡,但是在偏远的村庄(边缘计算)也需要通过安全体系的建设,来抵御外敌入侵。

    其次是灾备,云计算基本上可以做到的单节点内几十万台机器之间做灾备,边缘节点跨节点灾备系统面临更大挑战。

    第三个挑战是云边端协同的问题,把中心云、边缘计算以及IoT进行连接和计算力的协同,发挥云中心规模化、边缘计算本地化与低成本、IoT终端感知等各方面的优势,为客户提供最合适、最经济的“上车点”,也就是计算发生的位置。

    最后一个挑战是如何做好大规模资源平台的运营和运维支撑,将复杂度、稳定性等问题封装,尽量实现上层业务透明化对边缘计算来讲也十分重要。边缘计算操作系统需要把解决计算在哪里、如何简化计算的复杂度、如何更便捷地运维分布式计算资产等问题提前解决,客户开发人员只需要简单地调用接口,就可以使用广泛地使用边缘计算策略,而不用担心部署和计算在哪里的问题。

    基于场景的云-边-端协同网络

    上文提到,构建边缘计算基础设施和上层操作系统将面临着诸多难题,如何打造云-边-端协同网络就是其中的关键。

    屹平认为:“云-边-端协同网络是以云为中心,逐层分散延伸的网络。假设云中心REGION在全国10数量级部署,百到千数量级的ENS节点负责广覆盖、流量调度,万数量级的MEC节点负责就近接入。这其中,涉及到云边协同、边边协同和边端协同三部分。”

    云边网络

    云边网络,想要做好云与边之间的网络,主要有两个关键点:虚实结合、动态选路。在全国所有边缘节点中,选择一批分布地域较好的节点,将这些节点通过专线与云中心连接,其它大部分节点是通过互联网连接。同时,采取专线和互联网链路的动态选择和各种稳定性报障措施,来代替上层应用解决不同网络形态下回云连通性的问题。对于上层应用来说,并不需要去感知接入节点的网络形态。总结下来,云边网络这就是回云的安全和加速网络。

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    边边网络

    边边网络,需要保障上层应用使用的边缘节点之间数据传输透明且安全。涉及两关键词,Fullmesh和安全加速。当前很多互联网应用的数据传输都还是采用多层结构,即有中心层、有一个或两个外层,然后一层一层做数据流量的收敛,如果有数据交互的话,通过中心层绕道是常见的一种方式,这种方式在技术实现上更简单清晰,但是从成本角度考虑却并不是合适。Fullmesh在这里表示的就是边边网络实现的边缘节点之间的直接通讯,无需通过中心绕道;而边边直接通讯是基于由众多边缘节点构建的分布式传输加速网络来克服互联网的数据传输稳定性、跨运营商的传输速度瓶颈等问题。将这种安全加速网络的能力与边缘节点网络融合,从而为上层应用提供透明的边边数据传输加速的体验。

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    端边网络

    端边网络,端边网络更注重智能调度和安全接入,本身与应用场景高度相关,这里引用一个终端安全接入的场景来介绍。终端通过集成SDK的方式来解决安全调度问题,应用的服务接入点调度由SDK实现,应用本身不用去关心应该去访问哪一个节点,通过专门的高防节点(防DDoS)与终端SDK通讯实现调度指令的下发。假设某个边缘节点被攻击至无法服务时,调度实现第一时间的流量切换,同时也能根据边缘节点持续被攻击的来源识别出哪些是真实流量,哪些是攻击流量,长此以往对攻击数据的积累,能够逐步形成攻击源数据库,作为调度和安防策略的依据。每当发生攻击时,基于攻击源数据库的记录就可以更快地发现攻击并完成流量调度。

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    屹平表示:“云边、边边、端边形成了整体的云边端协同网络。我们希望上层应用在使用阿里云边缘计算服务作为其应用基础设施时,尽量把网络传输优化这部分的工作能够省去,以应用透明的方式直接享受到更稳定可靠、更极速、更经济的网络传输安全加速服务。”

    潜在的城市计算场景与实践

    阿里巴巴集团拥有庞大的生态体系,业务场景丰富,基于此,云边端协同问题可以得到更好的实践和解决。屹平介绍到阿里云边缘计算,在算力资源层,通过自建节点和遍布全球的多样化边缘节点,确保资源的覆盖;在此之上的操作系统层,依托云计算和边缘操作系统的协同,打造基于体验的分布式计算分发平台;顶层则通过开放API,融合视频直播、RTC、边缘智能、物联网等各类生态技术能力,实现对客户的交付。

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    未来城市中存在大量的摄像头、传感器,如何把这些数据及时分析,对城市治理形成帮助,这是一个非常大的命题。比如,在市政、交通场景中,把从学校、餐饮、医院的数千万摄像头采集的视频汇聚、传输到城市边缘计算平台,数据在边缘节点进行有效收敛、AI及结构化处理,关键性数据再回传到中心云。

    在城市大脑中,这种计算下沉边缘的模式相比直接上公有云可以很好节省回源带宽,相比专有云可以提升交付效率和降低运营成本。在某些典型场景中,网络带宽成本占的比例是占到57%,这是非常大的成本,经过边缘计算的数据收敛之后,带宽可以做到原来的5%,对总成本节省可以到54%。

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    屹平认为:在5G万物智联时代真正到来之后,当传感器、摄像头就成为整个社会的眼睛,边缘计算解决了时滞和带宽成本的问题,我们就能更好地通过眼睛去识别环境、回传信息、智能分析,实现更智慧的城市管理。这就好像一个人,他的眼睛看到一个物体马上可以识别出来,识别完了之后再将结构化信息传回大脑,边缘计算就是如此。

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  • 简介:日前,在由全球分布式云联盟主办的“Distributed Cloud | 2021 全球分布式云大会·云原生论坛”上,阿里云高级技术专家黄玉奇发表了题为《云原生新边界:阿里云边缘计算云原生落地实践》的主题演讲。...
    简介:日前,在由全球分布式云联盟主办的“Distributed Cloud | 2021 全球分布式云大会·云原生论坛”上,阿里云高级技术专家黄玉奇发表了题为《云原生新边界:阿里云边缘计算云原生落地实践》的主题演讲。

    作者 | 黄玉奇
    来源 | 阿里巴巴云原生公众号

    日前,在由全球分布式云联盟主办的“Distributed Cloud | 2021 全球分布式云大会·云原生论坛”上,阿里云高级技术专家黄玉奇发表了题为《云原生新边界:阿里云边缘计算云原生落地实践》的主题演讲。

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    大家好,我是阿里云云原生团队的黄玉奇,非常感谢能有这个机会来跟大家分享。今天分享的题目是《云原生新边界∶ 阿里云边缘计算云原生落地实践》,从题目也能看到,分享内容应该是包括几个部分:云原生、边缘计算、二者结合架构设计、阿里云在商业和开源的实践以及案例。

    今天大家所熟知的云原生(Cloud Native)理念,本质是一套“以利用云计算技术为用户降本增效”的最佳实践与方法论。所以,云原生这个术语自诞生,到壮大,再到今天的极大普及,都处于一个不断的自我演进与革新的过程当中。云原生已经作为一系列的工具、架构、方法论而深入人心,并为广泛使用;那么云原生到底是如何定义的呢?早期,云原生含义包括∶ 容器、微服务、Devops、CI/CD;2018 年以后 CNCF 又加入了服务网格和声明式 Api。

    而回过头,我们再粗线条的看看云原生的发展历史,早期因为 Docker 的出现,大量的业务开始容器化、Docker 化。容器化通过统一交付件、隔离性从而带来了 Devops 的快速发展;Kubernetes 的出现让资源编排调度与底层基础设施解耦,应用和资源的管控也开始得心应手,容器编排实现资源编排、高效调度;随后,lstio 为代表的服务网格技术解耦了服务实现与服务治理能力。今天云原生几乎"包罗万象"般的无处不在,越来越多的企业、行业开始拥抱云原生。

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    而阿里巴巴作为云原生技术的践行者之一,云原生早已成为阿里的核心技术战略之—,这源自于过去十多年阿里在云原生领域的积累、沉淀和实践。大致可以分为三个阶段:

    • 第一阶段通过应用架构的互联网化沉淀了核心中间件、容器、飞天云操作系统等基础云原生能力;
    • 第二阶段是核心系统的全面云原生以及云原生技术的全面商业化;
    • 第三是云原生技术的全面落地和升级阶段,尤其是以 Serverless 为核心代表的下一代云原生技术正在引领整个技术架构升级。

    阿里云容器服务 ACK 作为阿里云原生能力相关的商业化平台,正在为广大客户提供丰富的云原生产品及能力,这些都是拥抱云原生最好的佐证,我们坚信云原生是未来。

    云原生技术已经无处不在, 阿里云作为云原生服务的提供者,我们认为云原生技术会继续高速发展,并被应用于"新的应用负载"、"新的计算形态"和"新的物理边界";从阿里云云原生产品家族大图中我们可以看到∶ 容器正被用于越来越多类型应用和云服务中;并且通过越来越多的计算形态承载,如 Serverless、函数计算等等;而丰富的形态也开始从传统的中心云走向边缘计算,走向终端。这就到了今天分享的主题:边缘计算中的云原生,下面我们看看什么是边缘计算。

    首先,我们从直观感受上看看什么是边缘计算。随着 5G、loT、音视频、直播、CDN 等行业和业务的发展,我们看到一个行业趋势,就是越来越多的算力和业务开始下沉到距离数据源或者终端用户重近的地方,从而来获得很好的响应时间和降低成本;这明显区别传统的中心式的云计算模式。并越来越被广泛应用于汽车、农业、能源、交通等各行各业。

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    再从 IT 架构上看边缘计算,可以看到它具有明显的按照业务时延和计算形态来确定的分层结构,这里分别引用 Gartner 和 IDC 对边缘计算顶层架构的解释∶ Gartner 将边缘计算分为"Near Edge"、"Far Edge"、"Cloud"三部分,分别对应常见的设备终端,云下 IDC/CDN 节点,以及公共云/私有云;而 IDC 则将边缘计算定义为更直观的"Heavy Edge"、"Light Edge"来分别表示数据中心维度,和低功耗计算的端侧。从图中我们可以看到分层结构中,层层相依。互相协作。

    这种定义也是现在业界对边缘计算和云计算关系所达成的一个共识。说完背景、架构,我们再看看边缘计算的趋势;我们尝试从业务、架构和规模三个维度去分析边缘计算的三大趋势:

    第一,Al、loT 与边缘计算的融合,会有种类越来越多、规模越来越大、复杂度越来越高的业务运行在边缘计算场景中,从图上我们也能看到一些非常震撼人心的数字。

    第二,边缘计算作为云计算的延伸,将被广泛应用于混合云场景,这里面需要未来的基础设施能够去中心化、边缘设施自治、边缘云端托管能力,同样图上也有部分引用数字。

    第三,基础设施的发展将会引爆边缘计算的增长,随着 5G、loT、音视频行业的发展,边缘计算的爆发是理所当然,去年疫情期间在线直播、在线教育行业的爆发式增长也是一个例子。

    随着架构的共识形成,在落地过程中我们发现,边缘计算的规模、复杂度正逐日攀升,而短缺的运维手段和运维能力也终于开始不堪重负,那么如何去解决这个问题呢? 

    云和边缘天然就是不可分割的有机整体,"云边端一体"的运维协同是目前比较能形成共识的一种方案。而作为云原生领域的从业人员,我们试着从云原生的角度来思考和解决这个问题;试想,如果"云边端一体"有云原生的加持,将会更好的加速云边融合进程。

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    在这个顶层架构设计下,我们抽象出了云边端协同的云原生架构:在中心(云),我们保留了原汁原味的云原生管控和产品化能力,通过云边管控通道将之下沉到边缘,使海量边缘节点和边缘业务摇身一变成为云原生体系的工作负载,通过服务流量和服务治理更好的和端进行交互;从而完成业务、运维、生态的一体化;而通过边缘云原生,我们可以获得和云上一致的运维体验,更好的隔离性,安全性以从及效率。产品落地就顺师理成章了许多。

    接下来我们介绍阿里云在商业化和开源上的边缘计算云原生实践。

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    阿里云 ACK@Edge 主打“云端标准管控,边缘适度自治”的服务理念;“云边端”三层结构分层明显,能力协同。第一层是中心的云原生管控能力,提供标准的云原生北向接口供上层业务集成,诸如城市大脑、工业大脑、CDN PaaS,loT PaaS 等;第二层是云边运维管控通道,有多规格、软硬多链路方案来承载云边下沉管控流量和业务流量;再往下就是关键的边缘侧,我们在原生的 K8s 能力基础上叠加了类似:边缘自治、单元化管理,流量拓扑,边缘算力状态精细化检测等能力;边云协同,从而构成了一个完整的云边管控闭环;目前,这套架构已经广泛用于 CDN、loT 等领域。

    那么边缘容器到底需要哪些核心能力和业务目标呢,图中所示包括∶ 四个能力,五个目标;四个能力是边缘算力管理、边缘业务容器化管理、边缘业务高可用支持和最终要实现的边缘云原生生态;从而实现边缘算力可接入、可运维,业务可管理、编排,服务高可用,业务有生态。下面对这些核心能力的设计做简单阐述。

    阿里云边缘容器产品 ACK@Edge 通过内置 SD-WAN 能力实现云上云下网络互联,业务流量互通,大大提升云边协同效率和稳定性、安全性;而通过云端资源对接,实现了云上云下的资源弹性互通,提升了边缘场景下的业务弹性能力。

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    第二个核心能力是边缘自治能力,在云边一体架构中,运维协同是一项重要的能力,但是通常受限于云和边缘之前的网络条件,边缘需要适当的自治能力来保证业务的连续性和持续稳定运行,换句话讲就是边缘资源和边缘业务能够在脱离云端管控的条件下继续完成业务的全生命周期管理,包括创建、启停、迁移、扩缩容等。

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    第三个异构资源的支持比较好理解,边缘计算区别于传统中心云计算的一个标志性特征就是计算资源、存储资源种类多样、异构明显。ACK@Edge 目前支持 arm x86 cpu 架构,支持 linux、windows 操作系统,支持将 linux 应用和 windows 应用混合部署,来很好地解决边缘场景资源异构问题。

    通过配合阿里云容器镜像服务,提供在边缘场景下的多地域交付能力,能够支持多种云原生制品的多地域交付,包括容器镜像,应用编排资源包等。

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    这里还要和大家同步一个信息,就是上述所有核心的边缘容器能力我们都开源在边缘容器平台项目 OpenYurt 中,OpenYurt 是 CNCF 的边缘容器官方项目,是一个延伸原生 Kubernetes 到边缘计算的智能开放平台项目。

    作为 ACK@Edge 的核心框架,已经服务了超百万容器实例规模,并被广泛应用于主流的边缘计算场景中;在介绍完商业和开源实践后,还有几个案例和大家分享:

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    第一个,是盒马鲜生基于边缘云原生实现的“人货场”数字化融合转型,通过云原生体系将多种类型的边缘异构算力统一接入、统一调度,包括∶ENS(阿里公共云边缘节点服务)、线下自建边缘网关节点, GPU 节点等。获取了强大的资源弹性和业务混编带来的灵活性;并通过 ACK@Edge 提供的边缘云原生 Al 解决方案,构建云、边、端一体化协同的天眼 Al 系统,充分发挥了边缘计算就近访问,实时处理的优势,轻松实现全方位的降本提效,门店计算资源成本节省 50%,新店开服效率提升 70%。

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    第二个是我们在一家视频网站客户的案例,使用 ACK@Edge 来管理跨 region、跨类型、跨地域的边缘算力,用于部署视频加速服务,通过对异构资源的支持,客户在边缘计算场景获得了强大的资源弹性能力;有一个数字分享给大家,通过边缘容器的弹性和异构资源管理能力,能够节省 50% 左右的成本。

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    第三个案例是 ACK@Edge 在 loT 智慧楼宇项目中的落地,其中 loT 网关设备作为边缘节点托管在 ACK@Edge 的云端管控,网关设备上的业务和楼宇的智能设备交互;网关和端设备的运维都统一收编到中心云,效率大大提升。

    在和社区同学的充分讨论下,OpenYurt 社区也发布了 2021 roadmap,欢迎有兴趣的同学来一起贡献。

    OpenYurt 社区 2021 roadmap:
    https://github.com/openyurtio/openyurt/blob/master/docs/roadmap.md

    原文链接:https://developer.aliyun.com/article/783808?

    版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
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    作者 | 黄玉奇
    来源 | 阿里巴巴云原生公众号

    日前,在由全球分布式云联盟主办的“Distributed Cloud | 2021 全球分布式云大会·云原生论坛”上,阿里云高级技术专家黄玉奇发表了题为《云原生新边界:阿里云边缘计算云原生落地实践》的主题演讲。

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    大家好,我是阿里云云原生团队的黄玉奇,非常感谢能有这个机会来跟大家分享。今天分享的题目是《云原生新边界∶ 阿里云边缘计算云原生落地实践》,从题目也能看到,分享内容应该是包括几个部分:云原生、边缘计算、二者结合架构设计、阿里云在商业和开源的实践以及案例。

    今天大家所熟知的云原生(Cloud Native)理念,本质是一套“以利用云计算技术为用户降本增效”的最佳实践与方法论。所以,云原生这个术语自诞生,到壮大,再到今天的极大普及,都处于一个不断的自我演进与革新的过程当中。云原生已经作为一系列的工具、架构、方法论而深入人心,并为广泛使用;那么云原生到底是如何定义的呢?早期,云原生含义包括∶ 容器、微服务、Devops、CI/CD;2018 年以后 CNCF 又加入了服务网格和声明式 Api。

    而回过头,我们再粗线条的看看云原生的发展历史,早期因为 Docker 的出现,大量的业务开始容器化、Docker 化。容器化通过统一交付件、隔离性从而带来了 Devops 的快速发展;Kubernetes 的出现让资源编排调度与底层基础设施解耦,应用和资源的管控也开始得心应手,容器编排实现资源编排、高效调度;随后,lstio 为代表的服务网格技术解耦了服务实现与服务治理能力。今天云原生几乎"包罗万象"般的无处不在,越来越多的企业、行业开始拥抱云原生。

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    而阿里巴巴作为云原生技术的践行者之一,云原生早已成为阿里的核心技术战略之—,这源自于过去十多年阿里在云原生领域的积累、沉淀和实践。大致可以分为三个阶段:

    • 第一阶段通过应用架构的互联网化沉淀了核心中间件、容器、飞天云操作系统等基础云原生能力;
    • 第二阶段是核心系统的全面云原生以及云原生技术的全面商业化;
    • 第三是云原生技术的全面落地和升级阶段,尤其是以 Serverless 为核心代表的下一代云原生技术正在引领整个技术架构升级。

    阿里云容器服务 ACK 作为阿里云原生能力相关的商业化平台,正在为广大客户提供丰富的云原生产品及能力,这些都是拥抱云原生最好的佐证,我们坚信云原生是未来。

    云原生技术已经无处不在, 阿里云作为云原生服务的提供者,我们认为云原生技术会继续高速发展,并被应用于"新的应用负载"、“新的计算形态"和"新的物理边界”;从阿里云云原生产品家族大图中我们可以看到∶ 容器正被用于越来越多类型应用和云服务中;并且通过越来越多的计算形态承载,如 Serverless、函数计算等等;而丰富的形态也开始从传统的中心云走向边缘计算,走向终端。这就到了今天分享的主题:边缘计算中的云原生,下面我们看看什么是边缘计算。

    首先,我们从直观感受上看看什么是边缘计算。随着 5G、loT、音视频、直播、CDN 等行业和业务的发展,我们看到一个行业趋势,就是越来越多的算力和业务开始下沉到距离数据源或者终端用户重近的地方,从而来获得很好的响应时间和降低成本;这明显区别传统的中心式的云计算模式。并越来越被广泛应用于汽车、农业、能源、交通等各行各业。

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    再从 IT 架构上看边缘计算,可以看到它具有明显的按照业务时延和计算形态来确定的分层结构,这里分别引用 Gartner 和 IDC 对边缘计算顶层架构的解释∶ Gartner 将边缘计算分为"Near Edge"、“Far Edge”、“Cloud"三部分,分别对应常见的设备终端,云下 IDC/CDN 节点,以及公共云/私有云;而 IDC 则将边缘计算定义为更直观的"Heavy Edge”、"Light Edge"来分别表示数据中心维度,和低功耗计算的端侧。从图中我们可以看到分层结构中,层层相依。互相协作。

    这种定义也是现在业界对边缘计算和云计算关系所达成的一个共识。说完背景、架构,我们再看看边缘计算的趋势;我们尝试从业务、架构和规模三个维度去分析边缘计算的三大趋势:

    第一,Al、loT 与边缘计算的融合,会有种类越来越多、规模越来越大、复杂度越来越高的业务运行在边缘计算场景中,从图上我们也能看到一些非常震撼人心的数字。

    第二,边缘计算作为云计算的延伸,将被广泛应用于混合云场景,这里面需要未来的基础设施能够去中心化、边缘设施自治、边缘云端托管能力,同样图上也有部分引用数字。

    第三,基础设施的发展将会引爆边缘计算的增长,随着 5G、loT、音视频行业的发展,边缘计算的爆发是理所当然,去年疫情期间在线直播、在线教育行业的爆发式增长也是一个例子。

    随着架构的共识形成,在落地过程中我们发现,边缘计算的规模、复杂度正逐日攀升,而短缺的运维手段和运维能力也终于开始不堪重负,那么如何去解决这个问题呢?

    云和边缘天然就是不可分割的有机整体,"云边端一体"的运维协同是目前比较能形成共识的一种方案。而作为云原生领域的从业人员,我们试着从云原生的角度来思考和解决这个问题;试想,如果"云边端一体"有云原生的加持,将会更好的加速云边融合进程。

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    在这个顶层架构设计下,我们抽象出了云边端协同的云原生架构:在中心(云),我们保留了原汁原味的云原生管控和产品化能力,通过云边管控通道将之下沉到边缘,使海量边缘节点和边缘业务摇身一变成为云原生体系的工作负载,通过服务流量和服务治理更好的和端进行交互;从而完成业务、运维、生态的一体化;而通过边缘云原生,我们可以获得和云上一致的运维体验,更好的隔离性,安全性以从及效率。产品落地就顺师理成章了许多。

    接下来我们介绍阿里云在商业化和开源上的边缘计算云原生实践。

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    阿里云 ACK@Edge 主打“云端标准管控,边缘适度自治”的服务理念;“云边端”三层结构分层明显,能力协同。第一层是中心的云原生管控能力,提供标准的云原生北向接口供上层业务集成,诸如城市大脑、工业大脑、CDN PaaS,loT PaaS 等;第二层是云边运维管控通道,有多规格、软硬多链路方案来承载云边下沉管控流量和业务流量;再往下就是关键的边缘侧,我们在原生的 K8s 能力基础上叠加了类似:边缘自治、单元化管理,流量拓扑,边缘算力状态精细化检测等能力;边云协同,从而构成了一个完整的云边管控闭环;目前,这套架构已经广泛用于 CDN、loT 等领域。

    那么边缘容器到底需要哪些核心能力和业务目标呢,图中所示包括∶ 四个能力,五个目标;四个能力是边缘算力管理、边缘业务容器化管理、边缘业务高可用支持和最终要实现的边缘云原生生态;从而实现边缘算力可接入、可运维,业务可管理、编排,服务高可用,业务有生态。下面对这些核心能力的设计做简单阐述。

    阿里云边缘容器产品 ACK@Edge 通过内置 SD-WAN 能力实现云上云下网络互联,业务流量互通,大大提升云边协同效率和稳定性、安全性;而通过云端资源对接,实现了云上云下的资源弹性互通,提升了边缘场景下的业务弹性能力。

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    第二个核心能力是边缘自治能力,在云边一体架构中,运维协同是一项重要的能力,但是通常受限于云和边缘之前的网络条件,边缘需要适当的自治能力来保证业务的连续性和持续稳定运行,换句话讲就是边缘资源和边缘业务能够在脱离云端管控的条件下继续完成业务的全生命周期管理,包括创建、启停、迁移、扩缩容等。

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    第三个异构资源的支持比较好理解,边缘计算区别于传统中心云计算的一个标志性特征就是计算资源、存储资源种类多样、异构明显。ACK@Edge 目前支持 arm x86 cpu 架构,支持 linux、windows 操作系统,支持将 linux 应用和 windows 应用混合部署,来很好地解决边缘场景资源异构问题。

    通过配合阿里云容器镜像服务,提供在边缘场景下的多地域交付能力,能够支持多种云原生制品的多地域交付,包括容器镜像,应用编排资源包等。

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    这里还要和大家同步一个信息,就是上述所有核心的边缘容器能力我们都开源在边缘容器平台项目 OpenYurt 中,OpenYurt 是 CNCF 的边缘容器官方项目,是一个延伸原生 Kubernetes 到边缘计算的智能开放平台项目。

    作为 ACK@Edge 的核心框架,已经服务了超百万容器实例规模,并被广泛应用于主流的边缘计算场景中;在介绍完商业和开源实践后,还有几个案例和大家分享:

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    第一个,是盒马鲜生基于边缘云原生实现的“人货场”数字化融合转型,通过云原生体系将多种类型的边缘异构算力统一接入、统一调度,包括∶ENS(阿里公共云边缘节点服务)、线下自建边缘网关节点, GPU 节点等。获取了强大的资源弹性和业务混编带来的灵活性;并通过 ACK@Edge 提供的边缘云原生 Al 解决方案,构建云、边、端一体化协同的天眼 Al 系统,充分发挥了边缘计算就近访问,实时处理的优势,轻松实现全方位的降本提效,门店计算资源成本节省 50%,新店开服效率提升 70%。

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    第二个是我们在一家视频网站客户的案例,使用 ACK@Edge 来管理跨 region、跨类型、跨地域的边缘算力,用于部署视频加速服务,通过对异构资源的支持,客户在边缘计算场景获得了强大的资源弹性能力;有一个数字分享给大家,通过边缘容器的弹性和异构资源管理能力,能够节省 50% 左右的成本。

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    第三个案例是 ACK@Edge 在 loT 智慧楼宇项目中的落地,其中 loT 网关设备作为边缘节点托管在 ACK@Edge 的云端管控,网关设备上的业务和楼宇的智能设备交互;网关和端设备的运维都统一收编到中心云,效率大大提升。

    在和社区同学的充分讨论下,OpenYurt 社区也发布了 2021 roadmap,欢迎有兴趣的同学来一起贡献。

    OpenYurt 社区 2021 roadmap:
    https://github.com/openyurtio/openyurt/blob/master/docs/roadmap.md

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  • 简介:12月17日,全球分布式云大会在深圳隆重召开。本次大会揭晓了“边缘计算领导力企业TOP5”系列奖项,其中...此前,在行业标准方面,阿里云边缘计算就已联合中国电子技术标准化研究院发布了《边缘云计算技术及标准.
     简介:12月17日,全球分布式云大会在深圳隆重召开。本次大会揭晓了“边缘计算领导力企业TOP5”系列奖项,其中,阿里云凭借在商业创新、技术实力、产品服务等多方面领先优势,入选“边缘计算领导力企业TOP5”。 
    

    12月17日,全球分布式云大会在深圳隆重召开。本次大会揭晓了“边缘计算领导力企业TOP5”系列奖项,其中,阿里云凭借在商业创新、技术实力、产品服务等多方面领先优势,入选“边缘计算领导力企业TOP5”。

    此前,在行业标准方面,阿里云边缘计算就已联合中国电子技术标准化研究院发布了《边缘云计算技术及标准化白皮书》,并率先首批通过边缘云标准符合性测试。在应用实践方面,阿里云编制的“基于5G边缘计算的新零售应用案例”荣获了“2019年度5G MEC优秀商用案例奖”,在今年编制的《天猫精灵基于边缘云ENS系统的终端云化解决方案》也成功入选了由中国信息通信研究院云大所、云边协同应用创新实验室颁发的《2020分布式云与云边协同十佳实践案例》。

    此次再度获得行业大奖,代表了阿里云边缘计算在产品、技术、应用、标准等多方面得到了行业、市场的一致认可。

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    伴随着中国5G商用进程提速,大带宽、大连接、低时延的应用场景爆发,将催生产业变革,超高清、大容量的交互式视频、万物互联的海量终端连接等产业变革必将带来计算环境的变化,大量的边缘计算业务需求随之而来。边缘计算将与云计算并驾齐驱,成为无处不在的核心基础设施。

    阿里云边缘节点服务在2018年4月面世,始终以打造“离用户更近的计算”为目标,不断深化边缘计算节点资源的部署与覆盖,并将飞天算力调度、容器、函数、安全、大数据与AI等技术能力进一步融合释放。

    今年9月,阿里云正式发布边缘计算视频上云解决方案,旨在依托城市级云计算基础设施,实现海量视图数据就近上云计算,将计算延时进一步缩短至5毫秒,同时降低50%视图存储成本,提升对超高清视频、百万级并发视频的处理效果,并结合全新一代GPU/NPU服务器,将AI的计算性能提升到200%以上,帮助各产业最大化地挖掘视图数据的价值。

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  • 阿里云边缘计算又获奖啦!

    千次阅读 2021-01-05 14:53:17
    简介:12月17日,全球分布式云大会在深圳隆重召开。本次大会揭晓了“边缘计算领导力企业TOP5”系列...此前,在行业标准方面,阿里云边缘计算就已联合中国电子技术标准化研究院发布了《边缘云计算技术及标准化白皮书》
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空空如也

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