20、用于数据流处理的容器化边缘云架构评估与应用

用于数据流处理的容器化边缘云架构评估与应用

1 评估概述

在评估中，我们将从不同方面展开。首先关注一些操作相关的问题，接着进行实验性能评估，随后探讨信任管理方法，最后通过一个用例进一步展示架构的适用性。

2 可维护性、容错性和构建时间

2.1 可维护性和易操作性

在 Docker 集群上使用容器化服务，对实现系统的可维护性和易操作性有显著贡献。

2.2 容错性

使用 Docker 仅需极小的开销，但能提高系统的整体容错能力。由于硬件或软件问题而失败的容器可以在任何其他节点上重新启动，这由集群自身管理，从而实现了高可用性和增强的容错性。

2.3 镜像构建和构建时间

一般的限制是缺乏适用于 ARM 架构的特定 Docker 镜像（如包含 Apache Hadoop 和 Apache Spark 的镜像）。可以使用如 Gitlab 提供的持续集成和持续交付（CI/CD）服务来构建必要的镜像。由于用于构建镜像的容器运行的指令集与 Raspberry Pi 不同，我们在 Dockerfile 中使用了系统模拟器 QEMU 进行交叉构建。尽管在构建过程中 Java 虚拟机（JVM）会显示一些错误，需要在已部署的服务上手动运行一些准备命令，但由于在集群节点上构建镜像的时间更长，我们还是选择了这种方法。

以下是不同架构下的构建时间对比：
| 目标架构 | 构建架构 | 构建时间 |
| — | — | — |
| armv7 | x86_64 | 6 分 1 秒 |
| armv7 | armv7 | 14 分 33 秒 |