邊緣計算實踐體驗

所謂邊緣計算

邊緣計算Edge Computing的概念由此而生。2014年，歐洲電信標準協會（ETSI）成立了移動邊緣計算規范工作組(ETSI Mobile Edge Computing Industry Specification Group)，開始推動相關的標準化工作。2016年，ETSI把此概念擴展為多接入邊緣計算 (Multi-Access Edge Computing，MEC)，并綜合考慮FMC（固網/移動融合）的場景需求。2016年4月，3GPP SA2* 也正式接受MEC，將之列為5G架構的關鍵技術。，簡單的理解就就是在數據源（用戶端……）等系統的邊緣進行計算的能力。Cisco公司認為，邊緣計算即霧計算，其背景是解決越來越多的應用正遷移到“云”上，依賴強大的集中控制系統，對著洗數據進行集中處理，如圖所示，然而，隨著數據量的增加，我們的計算能力需要極大的提升，因而，邊緣計算的興起，和傳統的中心化思維不同，他的主要計算節點以及應用分布式部署在靠近終端的數據中心，這使得在服務的響應、可靠性方面還是高于傳統中心化的云計算概念。根據ETSI的定義，多接入邊緣計算是在靠近人、物或數據源頭的網絡邊緣側，通過融合了 網絡、計算、存儲、應用等核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，來滿足行業數字 化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

具體來說

邊緣計算和傳統的中心化思維不同，他的主要計算節點以及應用分布式部署在靠近終端的數據中心，這使得在服務的響應性能、還是可靠性方面都是高于傳統中心化的云計算，具體而言，邊緣計算可以理解為是指利用靠近數據源的邊緣地帶來完成的運算程序。
如果用更通用的術語來表示即：鄰近計算或者接近計算(Proximity Computing)

區別

• 云計算的數據中心在核心網絡中，離數據源遠（網絡跳數高）
• 邊緣計算的數據中心更加靠近數據源。由上圖Cisco公司的示意圖，我們可以發現，相較于終端設備到達核心網絡需要通過層層設備，而到達邊緣層設備在這條通路當中，反而更近一些
• 云計算是集中式大數據處理，邊緣計算則可以理解為邊緣式大數據處理。
  • 不同的是，只是這一次，數據不用再傳到遙遠的云端，在邊緣側就能解決。
• 邊緣計算更適合實時的數據分析和智能化處理，相較單純的云計算也更加高效而且安全
  • 邊緣計算和云計算兩者實際上都是處理大數據的計算運行的一種方式。
  • 邊緣計算更準確的說應該是對云計算的一種補充和優化

應用實踐

原先由于項目需要我們采用k8s進行集群管理，安裝k8s的痛苦歷歷在目，以及k8s對性能的開銷和對計算機性能的要求限制了我想象的空間，不可否認k8s在集群的管理上確實有其獨到之處，但要應用到其他領域上還有很長一段距離，不過，感謝rancher公司提供的新產品，k3s，比k8s少了5s，其對k8s高屋建瓴，為邊緣計算帶來了無限的可能。
通過k3s來進行邊緣計算部署，因為該產品非常之輕量，其號稱僅僅需要40M的硬盤空間，和512M的內存空間即可進行部署
接下來將通過一系列的部署來體驗超輕量的集群控制技術的實踐。目前我僅僅使用兩個節點來部署該系統，一個是集群，一個是agent。這兩個節點都是docker容器，規格均為4g，4cpu，通過以下命令下載k3s的操作軟件
$ wget https://github.com/rancher/k3s/releases/download/v0.3.0/k3s

Connecting to github.com (192.30.253.112:443)
Connecting to github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws.com (52.216.112.11:443)
k3s 100% |****| 38.7M 0:00:00 ETA

正如其所描述，這套系統也僅僅有38.7M,修改操作屬性，以獲得執行權限，然后在后臺運行

$ sudo chmod +x k3s
sudo ./k3s server &

以下是運行日志：

[1] 247
INFO[0000] Preparing data dir /var/lib/rancher/k3s/data/56c346dbd23e9399b9ccb062cc8d71110f96eed4cd8d138a7c097e4c651d12a6
[node1] (local) root@192.168.0.23 ~
$ INFO[2019-04-13T08:14:05.448051228Z] Starting k3s v0.3.0 (9a1a1ec)
INFO[2019-04-13T08:14:06.398250769Z] Running kube-apiserver --watch-cache=false --cert-dir /var/lib/rancher/k3s/server/tls/temporary-certs --allow-privileged=true --authorization-mode Node,RBAC --service-account-signing-key-file /var/lib/rancher/k3s/server/tls/service.key --service-cluster-ip-range 10.43.0.0/16 --advertise-port 6445 --advertise-address 127.0.0.1 --insecure-port 0 --secure-port 6444 --bind-address 127.0.0.1 --tls-cert-file /var/lib/rancher/k3s/server/tls/localhost.crt --tls-private-key-file /var/lib/rancher/k3s/server/tls/localhost.key --service-account-key-file /var/lib/rancher/k3s/server/tls/service.key --service-account-issuer k3s --api-audiences unknown --basic-auth-file /var/lib/rancher/k3s/server/cred/passwd --kubelet-client-certificate /var/lib/rancher/k3s/server/tls/token-node.crt --kubelet-client-key /var/lib/rancher/k3s/server/tls/token-node.key
INFO[2019-04-13T08:14:08.761712689Z] Listening on :6443
INFO[2019-04-13T08:14:09.608524354Z] Node token is available at /var/lib/rancher/k3s/server/node-token
INFO[2019-04-13T08:14:09.608562854Z] To join node to cluster: k3s agent -s https://172.18.0.6:6443 -t ${NODE_TOKEN}
INFO[2019-04-13T08:14:10.774070472Z] Connecting to proxy url="wss://localhost:6443/v1-k3s/connect"
INFO[2019-04-13T08:14:09.718944649Z] Run: k3s kubectl
INFO[2019-04-13T08:14:09.719024250Z] k3s is up and running
INFO[2019-04-13T08:14:09.769336884Z] Logging containerd to /var/lib/rancher/k3s/agent/containerd/containerd.log
INFO[2019-04-13T08:14:10.779764787Z] Handling backend connection request [node1]

從日志中，我們可以發現一些有意思的信息，比如

• Node token is available at /var/lib/rancher/k3s/server/node-token 我們將去尋找token的路徑
• To join node to cluster: k3s agent -s https://172.18.0.6:6443 -t ${NODE_TOKEN} 這個將作為agent加入的指令，而這個IP:172.18.0.6,則是由于我使用的docker container的namespace(命名空間)隔離導致的
  • 這個命名空間使鏡像之間的網絡隔離
  • 為了使流量互通，將該IPNAT至192.168.0.23
• Listening on :6443，已經開啟6443端口作為監聽端口
• k3s kubectl，可以運行kubectl命令行
• waiting for node node1 CIDR not assigned yet，管理節點已經準備完成，等待agent的加入
  好了，我們使用以下命令去尋找token
  
  目前還沒有節點接入
  
  不過別急，我們即將接入新的設備：）在我們的agent節點中，我們仍然要通過wget的形式將k3s這款軟件下載，
  
  驗證兩節點的連通性
  
  使用以下命令，將該節點加入到server端

  $ ./k3s agent -s https://192.168.0.23:6443 -t K10dff6042746f035482131dcc04299b24b2aa06b801585519d49a8741e164f95a7::node:246085e87b9e0ff4e85cfc4d5bf7cea6

  同樣的，我們還是可以從日志中發現agent一步步加入的過程

讓我們回頭看一下server端的日志，清楚的體現agent加入的過程和加入后統計的結果

鏡像的加入簡單和方便，借助docker技術，我們可以快速對鏡像進行管理。比如根據物聯網場景，在IOT設備上安裝agent根據業務需求，定向收集某些環境參數，在IOT環境下雖然將面對海量節點，但并不妨礙我們對這些節點的管理，極簡的server設計，完全可以使我們在手機上就可以監控到數據。甚至可以說我們一臺手機就是一個物聯網機房的監控中心，隨著5G環境的推進，這樣設計給我們帶來了無限的可能。就像下圖，在深圳機械會展中令人眼前一亮的應用。

通過海量傳感器對數據進行邊緣計算，之后上傳到云服務中對現象進行分析，如果我們docker鏡像計算足夠快，在應對突發情況會更加來去自如，在大型互聯網企業，這類的監控中心架構很是常見，然而具體落地到工業界還有一定的距離，借助邊緣計算，完全可以打通最后的一公里，實現工業+互聯網。
我們不難發現邊緣計算為產業內的參與者和大眾提供的創新潛能和出色價值：終端用戶通過他， 不論是連接網絡還是獲取內容，都能獲得更優和更為個性化的應用體驗；運營商通過邊緣計算平臺將增強的網絡能力開放給第三方OTT提供商或者應用開發者，并將他們的應用和服務提供給移動用戶、企業和垂直行業，也有望重新定義自身在整個產 業鏈中的角色，進而實現新的收入、提供更多高附加值的服務并 開拓新的市場機會；OTT提供商和獨立的應用開發商，也能在邊緣計算的開放標準平臺之上快速開發新的應用、縮短開發周期， 在為終端用戶提供近乎零延時的極速體驗的同時，為自已創造更高、更快的收益。邊緣計算將成為云服務提供商與運營商的結合點，無數跨界式的創新，正在此處醞釀著 “一鳴驚人”的爆發力。
嘿嘿，未來可期。

參考資料：

1. 邊緣計算研究報告，洪學海 ××× 郭樹盛，中科院計算技術研究所信息技術戰略研究中心
2. [各說個話]何謂邊緣計算：https://makerpro.cc/2018/12/what-is-edge-computing/
3. 面向5G的邊緣計算，英特爾引領智能化網絡轉型， Intel
4. k3s官方網站：https://k3s.io/
5. docker環境 ，play with docker：https://labs.play-with-docker.com/