云計(jì)算未來(lái)發(fā)展的方向有哪些

編者按：面對(duì)海量數(shù)據(jù)新的應(yīng)用形態(tài)對(duì)低時(shí)延和分布式架構(gòu)的需求，邊緣計(jì)算將成為新一代邊緣計(jì)算云基礎(chǔ)設(shè)施，火山引擎覆蓋了全國(guó)海量邊緣節(jié)點(diǎn)，儲(chǔ)備了上百T帶寬，承載了視頻直播、游戲娛樂(lè)、智慧交通、影視特效等多場(chǎng)景客戶服務(wù)， LiveVideoStackCon 2023上海站邀請(qǐng)到火山引擎邊緣云邊緣計(jì)算架構(gòu)師——郭少巍，為大家分享《擁抱云原生——下一代邊緣計(jì)算云基礎(chǔ)設(shè)施》。

文/郭少巍

大家好，我是郭少巍，目前在火山引擎擔(dān)任邊緣計(jì)算架構(gòu)師，個(gè)人擅長(zhǎng)的領(lǐng)域是云原生和IaaS相關(guān)技術(shù)研發(fā)，近年來(lái)一直從事邊緣計(jì)算相關(guān)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和研發(fā)工作。

本次分享的主題是《擁抱云原生——下一代邊緣計(jì)算云基礎(chǔ)設(shè)施》。

演講主要包括以下五方面：一、業(yè)務(wù)走向邊緣；二、業(yè)務(wù)發(fā)展為邊緣計(jì)算云基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)的新挑戰(zhàn)；三、應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，邊緣計(jì)算云基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善；四、火山引擎如何構(gòu)建內(nèi)外統(tǒng)一、邊緣原生的云基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)；五、未來(lái)展望。

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業(yè)務(wù)走向邊緣

云計(jì)算經(jīng)過(guò)十幾年的發(fā)展，對(duì)大家來(lái)說(shuō)并不陌生。在使用云計(jì)算的過(guò)程中，我們享受到了云計(jì)算帶來(lái)的諸多好處，例如云計(jì)算的彈性、可靠性。這十幾年眾多云廠商紛紛涌現(xiàn)，出現(xiàn)了基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)、平臺(tái)即服務(wù)、軟件即服務(wù)，云計(jì)算的形態(tài)上演變出了公有云、私有云和混合云等多種模式，當(dāng)前“云”已經(jīng)觸達(dá)了企業(yè)應(yīng)用的方方面面。

據(jù)Gartner預(yù)計(jì)，至2027年，將會(huì)有超過(guò)90%的企業(yè)會(huì)將“云”作為首選的基礎(chǔ)設(shè)施。在如此大規(guī)模的應(yīng)用之下，云計(jì)算下一階段的發(fā)展方向又在何處？下面讓我們帶著這個(gè)問(wèn)題一起來(lái)看下云計(jì)算演變的驅(qū)動(dòng)力。

云計(jì)算演變有三個(gè)關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)力：

①應(yīng)用驅(qū)動(dòng)：越來(lái)越多本地化應(yīng)用的出現(xiàn)，包括云游戲、AR/VR、工業(yè)制造、網(wǎng)絡(luò)直播、智慧園區(qū)、自動(dòng)駕駛、輔助駕駛等，這些本地商業(yè)驅(qū)動(dòng)多樣化的應(yīng)用部署在更靠近用戶的地方。

②基礎(chǔ)設(shè)施的演變：應(yīng)用驅(qū)動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施的完善，基礎(chǔ)設(shè)施正在從中心逐步向邊緣演進(jìn)，形成三種新型邊緣基礎(chǔ)設(shè)施形態(tài)：現(xiàn)場(chǎng)邊緣、近場(chǎng)邊緣和云邊緣，它們分別提供不同的延時(shí)保證和計(jì)算能力，現(xiàn)場(chǎng)邊緣的延時(shí)是1-5ms，近場(chǎng)邊緣是5-20ms，云邊緣是20-40ms。

③算力和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合：有了應(yīng)用和基礎(chǔ)設(shè)施的驅(qū)動(dòng)，用戶更希望在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施上擁有與云上一致的體驗(yàn)，于是我們將云上的功能放在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施上。通過(guò)將算力和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，為企業(yè)提供更好的云上服務(wù)。

接下來(lái)，我們來(lái)一起看業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)：

我們把資源分為三類：

①終端資源：為用戶提供實(shí)時(shí)的服務(wù)響應(yīng)，可能就是用戶使用的手機(jī)、平板、車機(jī)系統(tǒng)。雖然終端資源最靠近用戶，但是它的算力有限，于是便有了邊緣資源。

②邊緣資源：為用戶提供就近的接入服務(wù)、廣域的業(yè)務(wù)覆蓋及精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)感知能力。雖然邊緣能夠?yàn)榻K端提供更強(qiáng)的算力，但它分布在全國(guó)各地，而單個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的規(guī)模有限，為了達(dá)成更強(qiáng)的彈性能力及算力，需要結(jié)合中心資源。

③中心資源：中心資源可以為用戶提供更加彈性的系統(tǒng)容量，并且提供更加強(qiáng)大的數(shù)據(jù)聚合能力。

傳統(tǒng)的中心式部署架構(gòu)已無(wú)法滿足新型資源下的部署模式，業(yè)務(wù)架構(gòu)采取云邊端配合的模式進(jìn)行部署，才能夠充分地發(fā)揮云邊端的優(yōu)勢(shì)，未來(lái)會(huì)有越來(lái)越多的業(yè)務(wù)向著云邊端混合部署的新架構(gòu)方向發(fā)展。

邊緣計(jì)算發(fā)展的歷程可以追溯到1998年，Akamai首次提出CDN的概念，基于互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容緩存網(wǎng)絡(luò)CDN，就近緩存內(nèi)容，降低網(wǎng)絡(luò)擁塞，提高訪問(wèn)效率和命中率。CDN成為了APP、網(wǎng)站、客戶端背后的基礎(chǔ)服務(wù)。

2002年，微軟、IBM與Akamai等公司進(jìn)行合作，在CDN PoP節(jié)點(diǎn)部署.Net和J2EE服務(wù)，邊緣計(jì)算的概念首次出現(xiàn)。

2009年，CMU提出Cloudlet的概念，將VM與邊緣基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合，出現(xiàn)了一個(gè)部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣、且資源豐富的可信主機(jī)，這便是邊緣 IaaS服務(wù)的雛形。

2012年在萬(wàn)物互聯(lián)背景下，移動(dòng)邊緣計(jì)算MEC、霧計(jì)算等技術(shù)被提出，用于解決萬(wàn)物互聯(lián)帶來(lái)的海量數(shù)據(jù)增長(zhǎng)問(wèn)題。隨后云計(jì)算和邊緣結(jié)合，出現(xiàn)了邊緣計(jì)算概念，在數(shù)據(jù)源和云中心路徑之間提供輕量、彈性、智能、異構(gòu)、低時(shí)延的邊緣計(jì)算服務(wù)能力。

對(duì)此，我有兩個(gè)觀點(diǎn)：首先，邊緣計(jì)算是對(duì)云計(jì)算最有力的補(bǔ)充，兩者互相補(bǔ)充而非簡(jiǎn)單的替代概念；其次，云邊協(xié)同放大了云計(jì)算和邊緣計(jì)算的價(jià)值，只有更好地協(xié)同云和邊，才能發(fā)揮兩者最大的價(jià)值。

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業(yè)務(wù)發(fā)展，為邊緣計(jì)算云基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)新的挑戰(zhàn)

邊緣計(jì)算的發(fā)展帶來(lái)好處的同時(shí)，也在云基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)方面帶來(lái)許多挑戰(zhàn)。

邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)如下：

低延遲：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)分布在全國(guó)各地，并且覆蓋全鏈路運(yùn)營(yíng)商，為用戶提供低延遲體驗(yàn)。

高帶寬：邊緣計(jì)算就近處理和傳輸，能夠承載更大的帶寬。

節(jié)約成本：邊緣計(jì)算可以減少客戶端與中心節(jié)點(diǎn)通信的數(shù)據(jù)量，從而幫助客戶節(jié)約了較多的帶寬成本。

數(shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理和預(yù)聚合，無(wú)需在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)傳輸，從而降低數(shù)據(jù)在公網(wǎng)傳輸被竊取的風(fēng)險(xiǎn)。

邊緣計(jì)算主要帶來(lái)以下四點(diǎn)挑戰(zhàn)：

資源限制：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)模通常較小，機(jī)器數(shù)量通常為幾臺(tái)到幾十臺(tái)的規(guī)模，甚至有些邊緣節(jié)點(diǎn)只有一臺(tái)服務(wù)器，因此必須考慮如何在小規(guī)模節(jié)點(diǎn)下管理資源，在有限的資源下盡可能提高資源售賣率。

分布式管理：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)百個(gè)集群分布在全國(guó)各地，存在弱網(wǎng)管理及邊緣自治問(wèn)題。

需求多樣：由于客戶的業(yè)務(wù)是多種多樣的，客戶在邊緣節(jié)點(diǎn)的需求也比較多，客戶需要在邊緣提供云主機(jī)/容器/裸金屬等各種資源類型。此外，在網(wǎng)絡(luò)層面客戶希望我們提供VPC、PIP、EIP等能力，在存儲(chǔ)層面客戶希望我們提供云盤、本地盤、文件存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)等能力。

安全管理：需要在很小的節(jié)點(diǎn)之內(nèi)實(shí)現(xiàn)租戶隔離，并保證公網(wǎng)和邊緣節(jié)點(diǎn)協(xié)同的公網(wǎng)傳輸?shù)陌踩浴?/p>

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應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)：邊緣計(jì)算云基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善

為了應(yīng)對(duì)以上挑戰(zhàn)，邊緣計(jì)算云基礎(chǔ)設(shè)施正在逐步完善。

正如上文提到，邊緣計(jì)算面臨著小型化、分布式和安全隔離等挑戰(zhàn)。對(duì)此，我們首先想到的是云原生技術(shù)，它具有以下特點(diǎn)： 資源管理方面，云原生技術(shù)支持彈性伸縮和資源按需分配，為在邊緣小型節(jié)點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)彈性伸縮的邊緣節(jié)點(diǎn)提供可能性。 技術(shù)架構(gòu)方面，云原生技術(shù)具有松耦合、可插拔和良好的擴(kuò)展性。為邊緣節(jié)點(diǎn)異構(gòu)及按需部署提供可能性。 應(yīng)用部署方面，云原生技術(shù)提供了標(biāo)準(zhǔn)部署、自動(dòng)化運(yùn)維和可觀測(cè)性。為在邊緣構(gòu)建簡(jiǎn)單化運(yùn)維及可自動(dòng)恢復(fù)的能力提供可能性。云原生是面向云應(yīng)用設(shè)計(jì)的一種思想理念，有助于構(gòu)建彈性可靠、松耦合、易管理、可觀測(cè)的系統(tǒng)。

邊緣計(jì)算的架構(gòu)演進(jìn)與業(yè)務(wù)架構(gòu)演進(jìn)相契合，經(jīng)歷了三個(gè)階段：

面向資源階段：業(yè)務(wù)初期基本都是直接運(yùn)行在虛擬機(jī)或物理機(jī)上的，這時(shí)的業(yè)務(wù)直接面向資源，并沒有解決應(yīng)用如何編排、如何快速部署、如何運(yùn)維，如何觀測(cè)等面向應(yīng)用云上使用的能力。

面向應(yīng)用：隨著容器技術(shù)的興起，2014年出現(xiàn)kubernetes，2018年出現(xiàn)Cloud Native的概念，與此同時(shí)，邊緣也演進(jìn)到了以云原生為主流架構(gòu)的時(shí)期。

然而，云原生并沒有解決所有邊緣的問(wèn)題，邊緣場(chǎng)景其自身特點(diǎn)：

在資源層面，邊緣有著廣泛的節(jié)點(diǎn)覆蓋，單個(gè)節(jié)點(diǎn)資源十分有限，這對(duì)海量節(jié)點(diǎn)管控和單節(jié)點(diǎn)資源優(yōu)化提出了非常高的要求。

在網(wǎng)絡(luò)層面，存在云邊弱網(wǎng)環(huán)境的問(wèn)題，這對(duì)邊緣自治提出了要求。

由此，迎來(lái)了邊緣云技術(shù)架構(gòu)的第三個(gè)階段，將云原生與邊緣特性結(jié)合，形成邊緣獨(dú)有的技術(shù)方案，即邊緣原生。

接下來(lái)，我將分階段為大家介紹邊緣計(jì)算架構(gòu)演進(jìn)。

第一個(gè)階段是傳統(tǒng)虛擬化階段，此階段將虛擬化技術(shù)和邊緣結(jié)合，提供將大粒度資源拆分成小粒度資源，以及資源間的隔離能力，其主要著力點(diǎn)是面向資源。客戶需要自行解決部署，運(yùn)維，監(jiān)控等一系列問(wèn)題，這種管控模式對(duì)客戶基礎(chǔ)運(yùn)維能力要求極高，要求客戶有非常專業(yè)的運(yùn)維和管控系統(tǒng)。

隨著容器技術(shù)和云原生技術(shù)的成熟，云原生應(yīng)用越來(lái)越多，此時(shí)出現(xiàn)了在虛擬機(jī)中部署容器，容器和虛擬機(jī)相互嵌套。這一方案中，虛擬化仍然是主要技術(shù)，容器是輔助，是傳統(tǒng)超融合應(yīng)對(duì)云原生趨勢(shì)的“過(guò)渡”方案。此階段雖然解決了部分編排能力，但容器的彈性能力受限于虛擬機(jī)的彈性能力。

基于邊緣計(jì)算的特色，最終演變出了云原生超融合的架構(gòu)。在同一套資源池上既實(shí)現(xiàn)了虛擬機(jī)也實(shí)現(xiàn)了容器和裸金屬的管控和部署，具有以下兩點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：

第一，資源共池。三種資源形態(tài)共享一個(gè)資源池，可以靈活調(diào)配不同的資源池，提升整體的資源售賣率。

第二，滿足更多業(yè)務(wù)形態(tài)，通過(guò)不同容器為云原生應(yīng)用提供服務(wù)。用虛擬機(jī)為有基礎(chǔ)運(yùn)維能力的客戶提供服務(wù)，用虛擬機(jī)解決Windows生態(tài)問(wèn)題，在邊緣的大流量場(chǎng)景下，用裸金屬為用戶提供更高性能的資源。

邊緣原生結(jié)合了邊緣和云原生技術(shù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，因此它具有云原生的應(yīng)用和服務(wù)的可移植性，可觀測(cè)性，易管理、統(tǒng)一編排的能力，同時(shí)也具有云邊協(xié)同、邊邊協(xié)同、中心管控和邊緣自治能力。在全局調(diào)度方面，具有全局資源調(diào)度和局部資源優(yōu)化能力，在邊緣節(jié)點(diǎn)具有異構(gòu)能力。結(jié)合云原生和邊緣的特性，使得應(yīng)用和服務(wù)能夠充分發(fā)揮邊緣的能力。

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內(nèi)外統(tǒng)一、邊緣原生的云基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)

接著我為大家介紹火山引擎如何構(gòu)建邊緣原生的云基礎(chǔ)設(shè)施。

圖示為整體的技術(shù)方案，從底層開始介紹：

火山引擎邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)分布在全國(guó)各省市、各個(gè)運(yùn)營(yíng)商、具有優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)線路。同時(shí)，結(jié)合豐富的邊緣硬件設(shè)備，如定制X86服務(wù)器、ARM服務(wù)器、GPU異構(gòu)服務(wù)器資源、高性能NVMe存儲(chǔ)、100G帶寬的智能網(wǎng)卡設(shè)備。

基于這些高質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施，我們?cè)O(shè)計(jì)出了邊緣云原生操作系統(tǒng)的能力，包含邊緣自治管理、系統(tǒng)組件管理、以及面向邊緣的鏡像服務(wù)能力。自治管理包含集群管理、應(yīng)用生命周期管理。系統(tǒng)組件包含網(wǎng)絡(luò)組件、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、消息隊(duì)列。鏡像組件包含公共鏡像、自定義鏡像、鏡像預(yù)熱及鏡像加速。

云邊管理提供云邊通道、集群管理、智能調(diào)度等子系統(tǒng)，優(yōu)化了云邊協(xié)同。

數(shù)據(jù)管理提供數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控告警、數(shù)據(jù)大屏及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。將邊緣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后發(fā)送到中心進(jìn)行分析告警。

最終在產(chǎn)品形態(tài)層面為客戶提供邊緣計(jì)算服務(wù)，包含邊緣虛擬機(jī)、裸金屬、容器等多種形態(tài)，同時(shí)提供云上一致的邊緣網(wǎng)絡(luò)、邊緣存儲(chǔ)等多種云服務(wù)能力。此外，我們還構(gòu)建了FaaS和SaaS等邊緣服務(wù)。

場(chǎng)景應(yīng)用層面能夠支撐CDN、視頻直播、實(shí)時(shí)音視頻、云游戲、動(dòng)態(tài)加速、邊緣智能等各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。

架構(gòu)設(shè)計(jì)的整體理念為云邊協(xié)同，邊緣自治，分層治理。

邊緣原生操作系統(tǒng)融合了云原生和邊緣特點(diǎn)，提供以下四點(diǎn)關(guān)鍵能力：

①統(tǒng)一編排：通過(guò)云原生操作系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)算力資源、存儲(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)資源、以及自身云服務(wù)資源的統(tǒng)一編排。

②協(xié)同管控：支持中心和邊緣協(xié)同管控，實(shí)現(xiàn)中心與邊緣的高效融合。

③按需部署：通過(guò)算力混合部署和服務(wù)混合部署及組件可插拔，能夠在不同資源場(chǎng)景下的提供異構(gòu)算力和異構(gòu)產(chǎn)品能力。

④云邊協(xié)同：實(shí)現(xiàn)了云邊通道、邊邊協(xié)同等能力。

邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)資源編排的需求可以歸納為小型化和多樣化：

小型化：通常節(jié)點(diǎn)規(guī)模較小，只有數(shù)臺(tái)機(jī)器，甚至有的節(jié)點(diǎn)只有1臺(tái)機(jī)器。

計(jì)算需求：由于業(yè)務(wù)的訴求多樣，需要在邊緣節(jié)點(diǎn)同時(shí)支持虛擬機(jī)、容器和裸金屬等多種產(chǎn)品形態(tài)。

存儲(chǔ)層面：需要塊存儲(chǔ)，文件存儲(chǔ)和對(duì)象存儲(chǔ)等能力。

網(wǎng)絡(luò)方面：需要自定義VPC網(wǎng)絡(luò)、負(fù)載均衡、彈性公網(wǎng)IP等能力。

對(duì)此，我們采用的方案是統(tǒng)一資源編排。

最底層是Kubernetes，在此之上通過(guò)CRD統(tǒng)一抽象，比如需要虛擬機(jī)，定一個(gè)Virtual Machine的CRD，通過(guò)CRD實(shí)現(xiàn)控制器邏輯，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)資源的管控。生態(tài)方面，可以直接復(fù)用在Kubernetes之上現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、GPU等資源類型，實(shí)現(xiàn)容器和虛擬機(jī)存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一。

統(tǒng)一服務(wù)編排的需求是組件統(tǒng)一管理。包括兩點(diǎn)訴求：

輕量化：邊緣集群通常較小，因此管控服務(wù)需要實(shí)現(xiàn)輕量化。

服務(wù)運(yùn)行依賴：由于服務(wù)種類繁多，因此底層依賴的組件庫(kù)也多種多樣，部分服務(wù)對(duì)OS也有特定場(chǎng)景訴求。

對(duì)此的方案是統(tǒng)一服務(wù)編排，將所有的組件進(jìn)行微服務(wù)化設(shè)計(jì)，將組件統(tǒng)一容器化打包和發(fā)布，使得組件運(yùn)行時(shí)不依賴特定宿主機(jī)的OS和組件庫(kù)版本。

右圖最底層是引擎層，通過(guò)復(fù)用Kubernetes的基礎(chǔ)管理能力，直接接入Kubernetes提供的網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等基本能力。在引擎層之上自研了日志、監(jiān)控、報(bào)警等能力，使用并強(qiáng)化了云原生的擴(kuò)縮容、健康探測(cè)、故障遷移及自動(dòng)恢復(fù)能力。在此之上，對(duì)外統(tǒng)一提供虛擬機(jī)、容器實(shí)例、裸金屬等外部能力。

協(xié)同管控的需求是統(tǒng)一管控和調(diào)度，包括云邊聯(lián)動(dòng)管控和統(tǒng)一資源調(diào)度。方案是自研的云邊協(xié)同管控系統(tǒng)，包括三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：

全局感知：在中心基于Watch機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)邊緣資源的實(shí)時(shí)感知，更快感知到資源和庫(kù)存變化。

邊緣自治：利用多Master機(jī)制保障邊緣的可用性，即使與中心失聯(lián)，邊緣仍可以獨(dú)立工作。

統(tǒng)一調(diào)度：實(shí)現(xiàn)了虛擬機(jī)、容器統(tǒng)一庫(kù)存管理。

右圖是創(chuàng)建虛機(jī)調(diào)度的過(guò)程，首先用戶發(fā)起創(chuàng)建虛機(jī)實(shí)例請(qǐng)求，虛機(jī)管控收到后再向庫(kù)存服務(wù)發(fā)起請(qǐng)求，調(diào)度系統(tǒng)經(jīng)過(guò)全局最優(yōu)的調(diào)度策略，返回結(jié)果，管控系統(tǒng)將資源下發(fā)至對(duì)應(yīng)的邊緣節(jié)點(diǎn)，通過(guò)邊緣管控及邊緣調(diào)度器執(zhí)行輕量化調(diào)度，最終將實(shí)例運(yùn)行到具體節(jié)點(diǎn)之上。

按需部署的需求是能力多樣性，主要包括以下幾點(diǎn)： 規(guī)模異構(gòu)：有的節(jié)點(diǎn)會(huì)比較小，有的節(jié)點(diǎn)規(guī)模會(huì)比較大 資源異構(gòu)：不同節(jié)點(diǎn)提供的服務(wù)器類型包括X86、ARM、GPU 存儲(chǔ)資源：不同節(jié)點(diǎn)提供的存儲(chǔ)能力包括云盤、本地盤、文件存儲(chǔ)等 產(chǎn)品能力：不同節(jié)點(diǎn)會(huì)提供X86虛擬機(jī)或ARM虛擬機(jī) 對(duì)此的方案是組件標(biāo)準(zhǔn)化和按需部署。首先是標(biāo)準(zhǔn)化節(jié)點(diǎn)規(guī)格，我們對(duì)節(jié)點(diǎn)類型及組件進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，前者分為小規(guī)格節(jié)點(diǎn)、通用型節(jié)點(diǎn)、大規(guī)格節(jié)點(diǎn)等，后者分為虛擬機(jī)、容器、網(wǎng)絡(luò)等。同時(shí)在部署方案針對(duì)不同節(jié)點(diǎn)類型和產(chǎn)品需求做了固定編排，在節(jié)點(diǎn)建設(shè)時(shí)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)類型和產(chǎn)品需求，選擇不同的部署方案。右圖可以看到，在小規(guī)格節(jié)點(diǎn)為用戶提供標(biāo)準(zhǔn)的虛擬機(jī)、容器和LB能力，在通用節(jié)點(diǎn)還額外提供裸金屬能力，只需在通用節(jié)點(diǎn)基礎(chǔ)上部署裸金屬插件即可。在大規(guī)格節(jié)點(diǎn)之上為用戶提供更多能力如GPU和文件存儲(chǔ)產(chǎn)品能力，同樣只需在大規(guī)格節(jié)點(diǎn)基礎(chǔ)上部署對(duì)應(yīng)插件即可。

云邊協(xié)同解決了云邊弱網(wǎng)問(wèn)題，包括網(wǎng)絡(luò)和安全層面。前者包括網(wǎng)絡(luò)丟包、鏈路不穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)鏈路中斷等問(wèn)題。后者主要是公網(wǎng)鏈路傳輸安全問(wèn)題。

相應(yīng)方案是自研的云邊通道。

首先，通過(guò)邊緣與中心建立長(zhǎng)鏈接的方式，復(fù)用邊緣與中心的鏈路，在中心實(shí)現(xiàn)了各個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)緩存，保障中心更快地感知到邊緣變化，中心組件在操作邊緣時(shí)能夠?qū)ψx請(qǐng)求加速。

其次，在安全性保障方面，通過(guò)身份認(rèn)證、雙向證書等機(jī)制保證客戶端和服務(wù)端雙向認(rèn)證的安全性。在傳輸安全方面，通過(guò)全鏈路SSL加解密，保障傳輸數(shù)據(jù)的安全性。在SSL、ACL訪問(wèn)控制方面，保證只有白名單的邊緣節(jié)點(diǎn)才可以注冊(cè)到中心，增強(qiáng)了云邊通信的安全性。

最后在網(wǎng)絡(luò)容災(zāi)方面，采用多機(jī)房、多副本、負(fù)載均衡和故障自動(dòng)遷移等技術(shù)，確保云邊通道的高可用性。

以下是邊緣節(jié)點(diǎn)的幾個(gè)最佳技術(shù)實(shí)踐。

第一個(gè)是實(shí)例創(chuàng)建加速，其問(wèn)題是邊緣節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建實(shí)例慢，包括兩方面原因：一是鏡像下載慢，由于邊緣節(jié)點(diǎn)從中心下載鏡像較慢，由于鏡像下載需要走公網(wǎng)進(jìn)行傳輸，因此鏡像下載的時(shí)間是不可控的。二是實(shí)例創(chuàng)建需要從基礎(chǔ)鏡像完整拷貝一份，如果鏡像較大，拷貝也會(huì)較耗時(shí)

對(duì)此采用的方案是預(yù)熱及快照。

首先，將虛擬機(jī)鏡像和用戶自定義鏡像提前預(yù)熱到邊緣節(jié)點(diǎn)。再對(duì)邊緣的鏡像預(yù)創(chuàng)建快照，當(dāng)需要?jiǎng)?chuàng)建虛擬機(jī)時(shí)直接基于快照進(jìn)行創(chuàng)建，虛擬機(jī)底層共享同一快照層，快照采用Copy On Write 機(jī)制，虛擬機(jī)創(chuàng)建時(shí)并不會(huì)完全拷貝鏡像數(shù)據(jù)，而是當(dāng)真正要寫入數(shù)據(jù)時(shí)才對(duì)需要變動(dòng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行拷貝，通過(guò)快照機(jī)制，可以做到虛擬機(jī)的秒級(jí)創(chuàng)建。

我們?cè)谛阅軆?yōu)化層面進(jìn)行了虛擬化性能優(yōu)化。顧名思義，虛擬機(jī)是由軟件虛擬而來(lái)，因此虛擬機(jī)在一定程度上存在性能損耗，體現(xiàn)在以下三點(diǎn)：

?第一，vCPU在操作系統(tǒng)上是被當(dāng)做普通用戶態(tài)進(jìn)程進(jìn)行調(diào)度的，因此vCPU之間可能會(huì)存在性能爭(zhēng)搶。

?第二，由于虛擬機(jī)是大顆粒內(nèi)存拆分為小顆粒內(nèi)存，存在內(nèi)存轉(zhuǎn)化性能開銷。

?第三，VMM Exit可能影響CPU性能。

為了更加深入地了解以上問(wèn)題，現(xiàn)為大家介紹一下虛擬機(jī)的基本原理：

CPU的運(yùn)行級(jí)別分為Ring0~3這4個(gè)運(yùn)行狀態(tài)等級(jí)，Linux只使用了其中的Ring0和Ring3，分別表示內(nèi)核態(tài)和用戶態(tài)。

虛擬機(jī)主要由VMM(Hypervisor)和Guest組成，X86服務(wù)器為了支持虛擬化提供了兩種運(yùn)行模式，root模式和non-root模式。CPU的虛擬機(jī)運(yùn)行過(guò)程實(shí)際上就是CPU受控制地在root和non-root兩個(gè)操作模式之間進(jìn)行切換。

VMM與Guest的操作模式切換主要分為兩個(gè)部分。假設(shè)當(dāng)前運(yùn)行的代碼在VMM層，如果想要運(yùn)行客戶的代碼，就需要進(jìn)入到Guest層，可以手動(dòng)調(diào)用VMLAUNCH或VMRESUME指令將當(dāng)前運(yùn)行的代碼切換到客戶側(cè)，這個(gè)過(guò)程我們叫做 VM Entry。假設(shè)在客戶側(cè)運(yùn)行過(guò)程中需要響應(yīng)外部中斷或缺頁(yè)異常（page fault），此時(shí) CPU 運(yùn)行會(huì)切換到 VMM，我們將這個(gè)過(guò)程叫做 VM Exit。

為了減少虛擬機(jī)的性能損耗，我們做了以下幾件事：

?vCPU綁定：通過(guò)將vCPU和物理機(jī)CPU一對(duì)一綁定，減少了CPU的頻繁切換，從而減低了CPU的上下文切換損耗；

?Hugepage：通過(guò)利用內(nèi)存大頁(yè)，減少內(nèi)存頁(yè)表，降低了TLB的miss，提升虛機(jī)的訪存性能；

?Exit優(yōu)化：通過(guò)將Timer/IPI等Exit透?jìng)?，消除了大部分的VM Exit，使虛擬化損耗降至5%以下。

I/O層面的優(yōu)化主要包括兩點(diǎn)：

?網(wǎng)絡(luò)I/O：超大帶寬，例如vCDN場(chǎng)景

?存儲(chǔ)層面：本地化緩存場(chǎng)景需要較強(qiáng)的存儲(chǔ)帶寬和IOPS能力

對(duì)應(yīng)方案是采用硬件Offloading、硬件直通、Polled I/O等方式。

?硬件Offloading：將網(wǎng)絡(luò)流量卸載到專用網(wǎng)卡設(shè)備中，使用專用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備做網(wǎng)絡(luò)包的轉(zhuǎn)發(fā)，不僅提升了轉(zhuǎn)發(fā)的吞吐能力，還可以釋放部分CPU資源

?設(shè)備直通：將磁盤或網(wǎng)卡設(shè)備直通到虛擬機(jī)中，減少軟件轉(zhuǎn)發(fā)路徑提升了整體 IO 性能

?Polled I/O：通過(guò)用戶態(tài)Polling，減少對(duì)于通知機(jī)制的依賴，更快感知數(shù)據(jù)變化

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未來(lái)展望

未來(lái)，邊緣計(jì)算會(huì)繼續(xù)呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，邊緣計(jì)算的崛起也會(huì)帶來(lái)更多便利。最后為大家介紹一下未來(lái)邊緣計(jì)算主要努力的方向。

主要是輕量化、算網(wǎng)融合和開放生態(tài)。

當(dāng)前我們?cè)谶吘壧峁┝藰?biāo)準(zhǔn)的虛擬化能力及非常完善的功能。但當(dāng)前存在虛擬化較重的問(wèn)題。

未來(lái)，我們會(huì)通過(guò)優(yōu)化Hypervisor實(shí)現(xiàn)更輕量的Overhead，進(jìn)一步降低虛擬化損耗。此外，在管控層面通過(guò)云邊協(xié)同將部分管控能力統(tǒng)一在中心，邊緣做輕量的自治能力，做到邊緣的管控面和Hypervisor輕量級(jí)。

其次是算網(wǎng)的深度融合，當(dāng)前我們更依賴于單個(gè)節(jié)點(diǎn)的彈性能力以及單個(gè)節(jié)點(diǎn)的算力資源調(diào)度。應(yīng)用需要自己做多機(jī)房的容災(zāi)能力，未來(lái)我們會(huì)做算力網(wǎng)絡(luò)深度融合，統(tǒng)一調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源和CPU算力資源，實(shí)現(xiàn)跨節(jié)點(diǎn)的彈性伸縮能力，使得部分業(yè)務(wù)在不同節(jié)點(diǎn)間自由遷移，更好地利用不同節(jié)點(diǎn)的資源。