近日，在 2022 智能云边开源峰会（2022 Open Source AceCon）上，灵雀云首席解决方案专家杜东明受邀进行了《云边赋能，容器伴行-云原生在边缘计算的实践思考》的主题分享。他指出，在数字化转型的不断增速下，云原生已经成为了企业的必然选择，云原生与边缘计算的深度融合更是能为企业带来更大的收益，更快地赋能业务发展。

云原生已成为企业数字化转型的助推器

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经过长期的实践，我们发现，这个本质的答案还是企业数字化转型的破坏性作用。所谓数字化转型，是企业把实现价值的核心能力和数字化技术和数字化渠道相融合。例如，传统银行实现价值的方式是吸储、放贷、提供金融服务，以前我们选择银行一般看网点离家和公司的距离，但是现在，我们选择银行关键看哪家 app 做得好，银行的软件变成了实现价值的核心工具。在一些更加传统的行业中，我们也看到数字化转型的身影，例如工业企业，为了更好的提质增效，减排降本，将订单和计划，设计和工艺，生产和质量，仓储和物流有机的结合起来，形成工业互联网、工业大数据，这本质也是数字化转型。

一旦企业进行了数字化转型，企业的 IT 发生了巨大的变化，逐渐从支持部门、成本部门向盈利中心转变，企业 IT 开发、运维的数字化应用变成了实现价值和业务增长的核心抓手和要素。

在这个大背景下，我们看到了很多的变化，首先企业的应用数量显著增多，原来 IT 只用运维内部的 OA、ERP、财务系统，但是现在，数字化业务导致 IT 运维的应用数量以几何倍数增加，我们看到一个城商行渠道系统上有 8000 多个服务，某股份制银行服务数量达到了惊人的 10W。

第二，企业自研的比重在提高，以前通过购买而获得的 IT 系统今天不再适用，因为数字化应用和企业的核心业务紧密相关，这是竞争的优势所在，是不可能购买来。所以 Gartner 报告指出，到 2020 年，企业应用 75%是来自于自我构建，而非购买。

第三，企业应用的敏捷度在提高，不同于以往的应用满足于内部、稳态的用户需求，数字化业务需要满足的瞬息万变的市场需求，以前半年规划半年采购实施的业务周期不再适用，而是变成了业务随时可能发生改变，在最近跟一个快递公司的沟通中，他们坦言每周二、周四都要对 30 个国家累计 3000 多个业务系统进行更新。

最后，业务的架构发生了变化，传统的 system of record 改变成 system of engagement，也许需要大量的交互，带来业务规模持续增长，架构解耦势在必行，必须进行关注点分离，将单体式架构拆分为微服务架构。

这些现象，我们统称为敏态 IT，与传统的稳态 IT 有着巨大的差异。敏态 IT 的产生，对 IT 是好事吗？不，他具有巨大的破坏性，传统我们基于 Itil 体系构建的稳态运维体系，在这种破坏力之下，变得疲于应对。业界需要一种技术，能够解决这些敏态问题，而这些技术，我们统称为云原生技术。

容器与边缘计算伴生成长

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边缘计算和容器貌似是两个风马牛不相及的的事情，唯一的相似性就是他们都诞生于 2013 年，容器的诞生源自于 docker 的开源和 docker hub 的建设；而边缘计算这个概念源自美国“太平洋西北国家实验室”的一篇报告。从谷歌趋势中我们可以看到，在过去的十年中，人们对两个技术保持着持续高涨的关注和热情。

过去我们通常会认为容器或者 Kubernetes 是属于数据中心的技术，它擅长管理成百上千个节点，调度复杂的微服务业务；而边缘计算通常是在资源紧俏环境，貌似不是 K8s 擅长的领域。事实上，这是对 K8s 的误解，它卓越的架构导致其具有极高的弹性，既可以在数据中心管理核心业务，也可以在单节点、三节点这样的边缘场景大展身手，因为在小规模环境中需要解决的应用支持问题并不少于大规模环境。

边缘计算和容器两个技术的交汇应该是潜移默化的过程，但是大规模的交汇应该发生在 2021 年，这与我们的市场感知完全相符，从 2021 年开始，各行各业都涌现出了大量的在边缘侧建设容器平台需求。

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在 Gartner 报告中，也有类似的观点。在 2020 年 Gartner 发布的《边缘计算成熟度曲线》报告中，尚未提及容器相关的技术要素，而 2021 年相同报告中，我们看到首次出现了“Edge PaaS”的概念，这个概念正是用来描述容器技术在边缘侧的应用。而且这个概念一经出现，就达到了第一个概念巅峰，说明过去 Edge PaaS 一直发生，只是在 2021 年显著的显现出来。Gartner 指出，通过在边缘侧有限的计算资源上运行容器，使新型 edge-native、高度分布式、边缘感知型应用成为可能。

最佳 CP：云原生与边缘计算

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下面我们具体看一下，容器与边缘场景是如何适配的。

首先，云原生与边缘的结合有利于提升资源利用率。边缘侧的显著特点是资源总量有限，通常是一台、三台服务器为主，一些端点控制类设备往往只有一台 arm 小盒子。这些资源运行边缘应用已经捉襟见肘，很难再承载额外的平台层资源消耗。容器管理平台不同于传统的虚拟机、超融合架构，其平台层的 overhead 非常低，一般情况下，1c2g 就能够跑起来一套 K8s，如果切换成 microK8s、K3s 这些瘦身版 K8s，资源使用量将进一步缩减。所以采用容器并不会给边缘侧带来额外的资源压力，反而可以优化资源配置。

第二，云原生可以帮助边缘侧实现基础设施的统一管理。边缘侧虽然规模小，但其依然需要一个平台对下管理基础设施对上提供网络、计算、存储服务，例如软件定义存储、软件定义网络，而这些在容器社区早已有大量开源解决方案，而在商用领域我们早已经落地了大量全栈云平台都是需要对物理基础设施进行管理的。

第三，云原生可以有效减少企业边缘侧 AI 业务的 IT 成本。边缘场景和人工智能密不可分，客户通常需要在边缘侧进行 AI 推理运算，甚至一些模型训练也会放在边缘侧。那么 GPU 的需求必不可少。在容器平台中，通过 GPU 虚拟化，可以把一块 GPU 虚拟成多个虚拟 GPU 分配给多个容器，每个容器中的应用好像独占了一块 GPU。这极大地提升了边缘侧 AI 业务的灵活性，同时帮助客户降低成本。

第四，以容器为核心的云原生技术更易实现边缘侧设备端口调用。边缘计算通常与设备相连接，我们看到使用串口、网口、VGA 等，而容器的 Device Plugin 插件技术，可以让容器很轻松访问这些端口。

第五，对于开发运维人员来说，采用云原生技术能够更便捷地实现业务的快速部署和迭代。这也是极为关键的一点，在边缘环境中，业务局点分散在较大的区域，对业务的部署、后期运维带来巨大的难题。容器可以轻松应对这些场景，像灵雀云的多集群管理技术可以让我们在办公室里，对成百上千的边缘局点进行业务部署、升级。针对边缘侧业务，运维人员可以设置监控告警策略，快速获悉现场事故。业务出现问题时，开发人员可以通过管理平台查阅应用日志，甚至登录到容器里调试业务。

最后，云边协同能够极大地提升业务自主性及可用性。边和云之间是弱网络环境，无法保证带宽、时延甚至连通性，因此需要边缘自治能力。而运行在边缘侧的容器管理平台自身具备极高的自主性，其业务调度，高可用保证完全不依赖云端环境，当云边网络断开时，边缘侧依然可以保持正常运行。

个别客户会担心业务的容器化改造是不是很复杂？自己能不能搞定？这点其实完全不用担心。首先边缘场景下，部署在边缘侧的业务数量极其有限，一般也就 4、5 个，针对这几个业务的容器化改造并不困难，按照灵雀的经验，一般半天到一周能完成一个业务的容器化改造。而业务一旦改造完，可以被一键式的部署到几百上千个局点，而且为后期运维带来了巨大的灵活性。所以针对边缘业务的容器化改造是一个 ROI 极高的投入，二者的深度融合可以为企业带来更大的收益。

近期，灵雀云还将正式发布云原生边缘计算解决方案，敬请期待！

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