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資料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裝置中，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資料處理挑戰。在本文中，我們将探讨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，包括它們支援分布式應用程式的能力以及它們對減少延遲的關注。容器特别适合邊緣計算，因為它們重量輕，可以輕松部署在遠端位置。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，可以在各種邊緣裝置上運作，提供部署的靈活性和靈活性。
- 可擴充性——容器具有高度可擴充性，可以跨多個邊緣裝置快速複制、部署和管理，進而更容易擴充應用程式和服務。這在資源有限且傳統單體應用程式可能不實用的邊緣計算環境中尤為重要。
- 安全性——容器為運作應用程式并将它們與邊緣裝置上的其他程序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資料，容器可以幫助減少資料在裝置和資料中心之間傳輸所需的時間。這在需要實時處理的應用程式中尤為重要，例如 IIoT 或醫療保健中使用的應用程式。
- 減少帶寬——由于所有流量都集中在雲供應商的資料中心内，集中式應用程式通常會産生高昂的網絡費用。另一方面，邊緣容器可以位于更靠近最終使用者的位置，允許對資料進行預處理和緩存，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，廣泛應用于生産環境。此外，開發人員可以使用 Docker 利用他們現有的知識和技能，這意味着在測試邊緣容器時不需要額外的教育訓練。
邊緣容器的挑戰包括：
- 資源有限——邊緣裝置的資源通常有限，例如記憶體、處理能力和存儲，這會影響邊緣容器的性能。
- 複雜性——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 ——跨多個邊緣裝置管理容器可能既複雜又耗時，需要強大的容器編排解決方案。
- 安全——邊緣裝置通常位于遠端和不安全的位置，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，組織可以迅速将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。
選擇合适的容器平台
在實施邊緣計算和容器時，選擇合适的容器平台（例如 Docker）非常重要。這些平台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，由于邊緣裝置的資源容量，常見的廣泛使用的平台，如Kubernetes和OpenShift，并不适用于邊緣計算。建議切換到相容的替代品，通常是開源的，例如k3s、KubeEdge、microk8s或Baetyl。
部署政策
實施邊緣計算和容器時應考慮部署政策。根據具體用例，組織可能會選擇使用混合雲模型，其中一些服務部署在雲中，其他服務部署在邊緣裝置上。或者，容器可以直接部署在邊緣裝置上，這有助于減少延遲并提高性能。
部署後，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裝置的環境中。容器編排和管理平台（例如 Kubernetes）可以幫助簡化邊緣計算環境中容器的管理。這些平台提供自動擴充、負載均衡和健康監控等功能，有助于確定容器高效運作。
此外，監控容器性能/狀态對于在問題成為主要問題之前識别和解決問題至關重要。這包括監控容器資源使用情況、網絡流量和應用程式性能，以及使用日志和名額等工具來解決問題。OpenTelemetry和Prometheus等開源工具通常是不錯的入門包。
為邊緣裝置故障做好計劃：邊緣裝置可能會意外發生故障，是以通過實施備援措施（例如在不同的邊緣裝置上運作多個容器執行個體或使用邊緣到雲的故障轉移機制）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裝置和網絡，包括惡意軟體、勒索軟體和網絡釣魚攻擊。如果沒有适當的安全措施，這些裝置和網絡可能會受到損害，進而導緻資料洩露和其他安全事件。如果邊緣裝置受到威脅，它可能會感染整個網絡。另一個挑戰是資料保護，尤其是當涉及敏感資料并且您幾乎無法阻止對裝置的實體通路時。
最後，邊緣計算缺乏标準化可能會帶來安全挑戰，因為這使得跨裝置和網絡實施一緻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
随着人工智能 (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，邊緣裝置越來越多地配備人工智能和機器學習能力，這有助于提高資料處理的準确性和速度。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，或者隻是你的手表，它可以分析你的健康資料和檢測心髒病發作. 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将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 年将實作 20-30% 的同比 (YoY) 增長，證明了該技術的潛力。大型科技公司将投資于簡化部署解決方案帶來的實施，這些解決方案将使每個行業都能使用它們。
圖2：美國邊緣計算市場（資料來源）
邊緣計算和容器對企業和社會的影響将繼續增長，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裝置來收集土壤水分、溫度和濕度等資料。然後可以使用 AI 算法實時處理這些資料，以優化灌溉、肥料使用和病蟲害管理，進而提高作物産量并減少對環境的影響。
所有類型的裝置都可以使用相關的傳感器來優化能源使用，而其他裝置則可以配備人工智能算法，分析來自傳感器和其他來源的資料，以在潛在的裝置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，并提高整體裝置性能。
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。随着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。通過選擇正确的容器平台和部署政策，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，新技術和用例不斷湧現。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。