火山引擎边缘计算在云边协同方面的探索与实践

作者：杜怀宇

近期，由边缘计算产业联盟（ECC）主办的2022边缘计算产业峰会（ECIS2022）以云端直播形式成功举办，峰会以“边云智联 助力行业数字化转型”为主题，汇聚来自全球的商业领袖、国际组织、政府机构、产业伙伴、学术大咖，全方位探讨边缘计算前沿学术与技术、探索新兴技术与边缘计算的深度结合、展现边缘计算创新应用、聚合边缘计算产业生态。火山引擎边缘计算平台研发专家杜怀宇也在大会的边缘原生分论坛分享了火山引擎边缘计算在云边协同方面的探索与实践。本文根据演讲内容整理。

1. 边缘计算与云边协同

2. 边缘计算场景下对管控系统建设的挑战

3. KubeHub-火山引擎边缘计算的数据通道方案

4. 总结

1. • 边缘计算与云边协同

边缘的演进

在过去的十年中，随着音视频等互联网业务的发展促使业务追求更好地用户体验，而基于数据中心的公有云始终存在高时延问题，这就导致时延敏感型业务面临着用户体验的提升瓶颈。同时，网络时延与物理距离直接相关，因此将计算迁移到数据中心之外，成为体验优化的不二之选，边缘计算也由此而来。

火山引擎把从用户到云中心之间所有的算力层都定义为 边缘计算 的范畴，包括：现场边缘、近场边缘、云边缘三层，覆盖1-40ms时延范围，分别提供从用户现场到本地城市节点和区域中心汇聚节点等多种异构算力资源， 并根据地理位置的分布，提供单线、多线等多种网络接入能力，确保用户就近接入，满足业务超低时延的算力调度和网络能力的需求。

云-边-端协同架构

为了更好的发挥新基础设施的能力，技术解决方案也在持续演进。随着整个行业对边缘的理解加深，如何有效地释放边缘能力就成为了新的探索方向。同时，在边缘计算领域，原生的概念也成了热门讨论的话题。边缘原生与云原生理念不同之处在于，边缘原生理念下技术注意力更多地投向稳定性，安全性，以及云端与边缘的垂直扩展能力构建。

从实际需求角度来看，为了提升用户体验，业务倾向于把算力卸载到边缘来降低服务时延，同时也会配合更多种类的硬件来辅助特定计算。这种方式催生出了一种能够混合调动多种资源的解决方案，也就是我们现在称之为云-边-端协同的架构。在云-边-端协同的架构设想中，计算、流量、资源可以按照业务需求来灵活调度，甚至是无缝的平滑迁移，最终会形成一种云和边缘之间的垂直扩展能力。

依托云边协同的管控系统

对于火山引擎边缘计算而言，在边缘原生的背景下去建立管控系统时，就需要同时考虑到基础设施的现状以及所服务的客户的技术诉求。例如：

• 管控系统，要能抽象各种异构设备，并具备较强的资源纳管能力

• 提供资源调动能力，要足够灵活足够易用，以便于帮助业务向边缘原生的架构转变

而这些诉求，实际上反映地就是边缘计算中的云边协同问题，要实现云边协同，那么我们就需要在资源，数据，和服务三方面都做到协同。在过往的公有云建设中，常规的管控系统，都具备资源调度，数据同步，和服务编排的能力，这三种能力从范畴上其实是与云边协同的主张相呼应的。过渡到边缘云时代，虽然基本模型并无太大出入，但是在边缘场景下，新基础设施的物理现状改变了，这对于基本模型的实现提出新挑战。

其中最大挑战就是数据同步能力的建设。因为数据同步能力是管控系统最底层的物理能力之一，这个