边缘计算和容器近来越来越受欢迎，为我们日常生活中与数据处理相关的各种挑战提供了创新的解决方案。这些技术现在已经渗透到广泛的设备中，包括我们的汽车、电话，甚至冰箱，为用例开启了新的可能性，并使我们能够更有效地应对数据处理挑战。在本文中，我们将探讨边缘计算和容器的交集、它们的重要性以及与之相关的挑战。

边缘计算和容器的用例

有几个行业可以从边缘计算和容器的使用中受益，包括工业物联网 (IIoT)、医疗保健、智慧城市和零售。

图 1：边缘计算和容器用例

边缘计算无处不在，很少有行业不使用它。下面是比较成熟的：

边缘计算与容器的交叉点

边缘计算和容器有几个共同点，包括它们支持分布式应用程序的能力以及它们对减少延迟的关注。容器特别适合边缘计算，因为它们重量轻，可以轻松部署在远程位置。然而，在边缘计算环境中使用容器也存在挑战，例如资源有限和安全问题。

边缘容器的好处包括：

1. 灵活性——边缘容器具有高度可移植性，可以在各种边缘设备上运行，提供部署的灵活性和敏捷性。
2. 可扩展性——容器具有高度可扩展性，可以跨多个边缘设备快速复制、部署和管理，从而更容易扩展应用程序和服务。这在资源有限且传统单体应用程序可能不实用的边缘计算环境中尤为重要。
3. 安全性——容器为运行应用程序并将它们与边缘设备上的其他进程隔离开来提供了一个安全的环境。
4. 低延迟——通过在更靠近源头的地方处理数据，容器可以帮助减少数据在设备和数据中心之间传输所需的时间。这在需要实时处理的应用程序中尤为重要，例如 IIoT 或医疗保健中使用的应用程序。
5. 减少带宽——由于所有流量都集中在云供应商的数据中心内，集中式应用程序通常会产生高昂的网络费用。另一方面，边缘容器可以位于更靠近最终用户的位置，允许对数据进行预处理和缓存，这有助于降低网络费用。
6. 成熟度——Docker作为一种容器技术，被认为是稳定的，广泛应用于生产环境。此外，开发人员可以使用 Docker 利用他们现有的知识和技能，这意味着在测试边缘容器时不需要额外的培训。

边缘容器的挑战包括：

1. 资源有限——边缘设备的资源通常有限，例如内存、处理能力和存储，这会影响边缘容器的性能。
2. 复杂性——边缘容器需要容器化和分布式计算方面的专业知识，这对一些组织来说可能具有挑战性。
3. 管理 ——跨多个边缘设备管理容器可能既复杂又耗时，需要强大的容器编排解决方案。
4. 安全——边缘设备通常位于远程和不安全的位置，这使它们容易受到攻击。容器还可能引入安全风险，例如容器突破或容器映像中的漏洞。

实施边缘计算和容器

边缘计算和容器提供了许多好处，组织可以迅速将其用于不同的业务案例。然而，成功实施这些技术需要仔细考虑几个关键因素。

选择合适的容器平台

在实施边缘计算和容器时，选择合适的容器平台（例如 Docker）非常重要。这些平台提供了一系列特性和功能，例如容器编排和管理，有助于简化容器在边缘计算环境中的部署和管理。尽管如此，由于边缘设备的资源容量，常见的广泛使用的平台，如Kubernetes和OpenShift，并不适用于边缘计算。建议切换到兼容的替代品，通常是开源的，例如k3s、KubeEdge、microk8s或Baetyl。

实施边缘计算和容器时应考虑部署策略。根据具体用例，组织可能会选择使用混合云模型，其中一些服务部署在云中，其他服务部署在边缘设备上。或者，容器可以直接部署在边缘设备上，这有助于减少延迟并提高性能。

部署后，管理边缘计算和容器可能具有挑战性，尤其是在具有大量边缘设备的环境中。容器编排和管理平台（例如 Kubernetes）可以帮助简化边缘计算环境中容器的管理。这些平台提供自动扩展、负载均衡和健康监控等功能，有助于确保容器高效运行。

此外，监控容器性能/状态对于在问题成为主要问题之前识别和解决问题至关重要。这包括监控容器资源使用情况、网络流量和应用程序性能，以及使用日志和指标等工具来解决问题。OpenTelemetry和Prometheus等开源工具通常是不错的入门包。

为边缘设备故障做好计划：边缘设备可能会意外发生故障，因此通过实施冗余措施（例如在不同的边缘设备上运行多个容器实例或使用边缘到云的故障转移机制）来计划此类场景非常重要。

安全注意事项

在实施边缘计算和容器时，安全考虑很重要。边缘计算依赖于许多容易受到网络攻击的设备和网络，包括恶意软件、勒索软件和网络钓鱼攻击。如果没有适当的安全措施，这些设备和网络可能会受到损害，从而导致数据泄露和其他安全事件。如果边缘设备受到威胁，它可能会感染整个网络。另一个挑战是数据保护，尤其是当涉及敏感数据并且您几乎无法阻止对设备的物理访问时。

最后，边缘计算缺乏标准化可能会带来安全挑战，因为这使得跨设备和网络实施一致的安全措施变得更加困难。安全性仍然是使用边缘计算时的主要挑战，并且可能需要付出大量努力来降低风险。

边缘计算和容器的未来

随着人工智能 (AI) 和机器学习的使用以及新容器技术的开发等新兴趋势，边缘计算和容器的未来前景广阔。例如，边缘设备越来越多地配备人工智能和机器学习能力，这有助于提高数据处理的准确性和速度。今天，我们已经可以获得自动驾驶汽车、可以区分猫/狗或人（小偷）的智能相机、回收行业的自动分拣机，或者只是你的手表，它可以分析你的健康数据和检测心脏病发作. 所有这些都利用了边缘计算和人工智能，我们日常生活中的用例数量将在未来几年迅速增加。

与此同时，为了跟上这些新用例的步伐，也正在开发新的容器技术，例如WebAssembly，这有助于提高容器在边缘计算环境中的性能和安全性。

一项对边缘计算市场的研究表明，未来 10 年将实现 20-30% 的同比 (YoY) 增长，证实了该技术的潜力。大型科技公司将投资于简化部署解决方案带来的实施，这些解决方案将使每个行业都能使用它们。

图2：美国边缘计算市场（数据来源）

边缘计算和容器对企业和社会的影响将继续增长，并带来创新和效率的新机会。例如，在农业领域，我们可以看到在田间放置设备来收集土壤水分、温度和湿度等数据。然后可以使用 AI 算法实时处理这些数据，以优化灌溉、肥料使用和病虫害管理，从而提高作物产量并减少对环境的影响。

所有类型的设备都可以使用相关的传感器来优化能源使用，而其他设备则可以配备人工智能算法，分析来自传感器和其他来源的数据，以在潜在的设备故障发生之前检测到它们。这有助于减少停机时间和维护成本，并提高整体设备性能。

虽然边缘计算和容器的交叉存在挑战，但创新和效率的机会是巨大的。随着越来越多的行业采用这些技术，重要的是要考虑与其实施相关的挑战和机遇。通过选择正确的容器平台和部署策略，以及做出最佳的安全决策，组织可以成功实施边缘计算和容器来推动业务价值。

边缘计算和容器的未来充满希望，新技术和用例不断涌现。通过紧跟这些趋势，组织可以继续创新并在各自的行业中推动价值。