미묘함을 보고 업무를 아는 것: 기업 애프터 서비스 기술 지원의 관점에서 클라우드 컴퓨팅 개발을 살펴보기

작가 : 유카이

애프터서비스 사업의 미묘한 변화

Alibaba Cloud 기업 컨테이너 기술 지원의 일원으로서 전 세계 기업 고객이 제기하는 컨테이너에 대한 다양한 질문에 매일 직면하고 있습니다.지난 몇 년간의 기술 지원 경험을 통해 점차 컨테이너 문제에 대한 고객의 관성을 발견했습니다. 그들은 어떤 것인가, 라이트 고객인 헤비유저, 이들 고객은 어떤 산업에 분포되어 있는지 등이다.

점진적인 연락 과정에서 일부 헤비 컨테이너 사용자가 있고 제기된 문제 시나리오도 점차 변화하고 있음을 발견했습니다. 법률 및 규정의 개입으로 인해 다음 데이터는 전체 제공할 수 없으며 간략한 설명만 제공됩니다. 관련 문제가 제공됩니다.

수직 치수

지난해 말부터 엣지 클러스터 관련 작업 주문 건수가 상대적으로 큰 증가율을 보이며 점차 증가하기 시작했다. 관련된 엣지 클러스터 중에서 고객 클러스터의 절반 이상이 상대적으로 크며 클러스터 노드 크기는 수백 또는 수천 개의 노드 정도입니다.

수평 치수

고객 1:

해당 사용자는 현재 국내 ToC 측 개인화 추천 서비스 제공업체 중 하나로, 올해부터 Container Service Edge 버전인 ACK Edge 제품을 사용하기 시작했으며 현재까지 엣지 클러스터의 노드 수가 빠르게 100개를 넘어섰습니다.

고객 2:

해당 사용자는 현재 국내 전기차 업계의 선구자이자 신에너지 화제에 올랐으며, 컨테이너 서비스 엣지 버전 ACK 엣지 제품을 처음으로 이용하는 고객이다. 엣지 클러스터의 노드 수가 1,000개를 초과하여 고객 컨테이너 클러스터 노드의 거의 절반을 차지합니다.

고객 3:

이 사용자는 세계 최고의 무인 IoT 장치 제공업체 중 하나입니다. 지난해 Container Service Edge 버전의 ACK Edge 제품을 사용하기 시작한 이후 ACK Edge의 비중이 급격하게 증가하여 현재는 고객 컨테이너의 대부분의 비즈니스 형태를 Edge 클러스터가 담당하고 있습니다. 고객이 요청하는 컨테이너 작업 주문의 대부분은 엣지 클러스터에 관한 것입니다. .

고객 4:

이 사용자는 개인 전자상거래 분야의 선두 기업으로, 올해부터 ACK Edge 제품의 Container Service Edge 버전을 사용하기 시작하여 클러스터 크기를 빠르게 확장했습니다. 천명을 넘었습니다. 이러한 고객의 엣지 클러스터 사용은 지난 몇 달 동안 기업 고객에게 서비스를 제공한 경험과 일치합니다. 즉, 엣지 컴퓨팅이 점점 클라우드 네이티브 고객 비즈니스의 방향으로 자리잡고 있는 것으로 보이며 그 비율은 점점 더 높아질 것입니다. ... 단기간에 엣지 클러스터를 사용하는 고객은 인터넷 전자상거래, 제조, 신에너지 사이클링 및 기타 운송 산업 분야 등 통일된 고객 산업 속성 및 프로파일을 갖고 있지 않은 것으로 보입니다. 예를 들어 인터넷에서는 교육 훈련 고객이 퍼블릭 클라우드와 ToG를 선호하고, 대형 운송 고객은 프라이빗 클라우드를 선호하는 등 복잡한 터미널 비즈니스 시나리오에서 엣지 컴퓨팅의 출현이 탄생한 것으로 보입니다.

이는 실제로 몇 가지 질문을 제기합니다.

엣지 컴퓨팅이란 무엇입니까?
엣지컴퓨팅 제품이 고객에게 먼저 제공돼 규모가 확대됐기 때문일까, 아니면 엣지컴퓨팅에 대한 제품 개발 니즈가 형성돼야 한다는 고객들의 수요가 크기 때문일까.

1번에 대해서는 이 문제가 너무 크기 때문에 여기에서 한번 해보고 나중에 시간이 나면 설명하도록 하겠습니다. 두 번째 점에 관해서는 개인적으로 이것이 닭과 달걀의 문제가 아니라고 생각합니다. 미래의 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 잠재력을 완전히 발휘할 것이며 더 많은 비즈니스 애플리케이션이 클라우드에서 태어나 클라우드에서 성장할 것이라고 이해 합니다 . 고객은 점점 더 복잡하고 개인화된 요구 사항을 갖고 있으며 센터에서 엣지까지 클라우드 네이티브의 장점을 활용해야 합니다. 클라우드 네이티브의 개념은 Kubernetes에서 서비스 그리드, 서버리스, 클라우드 및 비즈니스 보완에 이르기까지 더욱 완전하고 명확해지고 있습니다. 서로 달성하고 서로를 달성합니다. , 문장을 사용하면 카르마는 구름을 성장시켜 구름이 카르마와 함께 움직입니다.

시장 관점에서 엣지 클라우드 컴퓨팅을 바라보다

국제 시장

PolarismarketResearch의 엣지 컴퓨팅 시장 분석에 따르면, 글로벌 엣지 컴퓨팅 시장 규모는 2021년 741억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 2030년까지 전체 시장 규모는 1조 4000억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 38.8% 중 가장 빠르게 성장하는 시장은 아시아태평양 시장으로, 향후 10년간 엣지컴퓨팅은 여전히 급속한 발전기에 있을 것임을 알 수 있다.

수많은 장치가 인터넷에 연결되어 기존 데이터 센터 인프라에서는 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 여러 산업 분야에서 새로운 기술과 컴퓨팅 장치가 빠르게 도입되면서 대량의 분산 데이터가 생성될 것으로 예상됩니다. 대량의 데이터를 생성하면 처리 지연 시간과 비효율성이 줄어들고, 엣지 컴퓨팅은 데이터를 처리하고 분석하기 위해 데이터 센터에 의존하는 대신 이러한 데이터 처리를 데이터 소스에 재배치합니다. 이는 조직 효율성을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

아시아 태평양 지역은 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가에서 급속한 디지털화, 기술 혁신, 연결 장치 확장으로 인해 예측 기간 동안 더 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 또한 지역 성장은 주요 통신 회사의 존재와 엣지 컴퓨팅 배포를 위한 IT 투자 증가로 뒷받침됩니다.

디지털화를 위한 정부 자금의 증가와 많은 기업의 데이터 저장 및 처리 필요성 증가가 시장 성장을 돕고 있습니다. 또한, 스마트시티 전반에 걸쳐 새롭게 등장하는 IoT 애플리케이션은 대량의 데이터를 생성하며, 정보를 생성하고 데이터 소스 근처에서 실시간 의사결정을 강화하기 위해 클라우드 컴퓨팅에 비해 상대적으로 저렴한 비용으로 데이터를 처리하고 분석해야 하는 필요성이 커지고 있습니다. 상세한 데이터에 대한 수요 세그먼트 시장 성장.

국내시장

아이리서치(iResearch) 분석 자료에 따르면 2020년 중국 기업 중 엣지컴퓨팅을 사용한 비율은 5% 미만이지만, 사용할 예정인 비율은 44.2%에 달한다. 엣지 클라우드 컴퓨팅은 아직 초기 단계이지만 앞으로 성장할 여지가 매우 넓다는 것을 알 수 있습니다. iResearch의 계산에 따르면 전체 엣지 클라우드 규모는 2025년까지 연평균 성장률 44.0%~550억 위안으로 성장할 것으로 예상되며, 그 중 지역 엣지 클라우드는 대화형 라이브 방송, vCDN 등 최초의 성숙 시나리오를 통해 성장을 달성할 것입니다. , 차량 인터넷. 2030년 중국 엣지 클라우드 컴퓨팅 시장 규모는 약 2,500억 위안에 이를 것으로 예상되며, 2025년부터 2030년까지의 연평균 성장률은 이전 5년에 비해 감소했습니다. 산업 인터넷, 스마트 파크, 스마트 물류 등의 시나리오가 진행 중입니다. - 사이트 엣지 클라우드는 이 기간 동안 빠르게 성숙됩니다.

참고: 이 사진 정보는 iResearch에서 가져온 것입니다.

엣지 클라우드 컴퓨팅이란?

컴퓨팅 능력의 뫼비우스 띠

범용 컴퓨터가 탄생한 이후 컴퓨팅 파워와 프로세싱의 분산은 중앙집중형 아키텍처와 분산형 아키텍처가 교대로 순환하는 특성을 보여왔고, 각 사이클은 약 20년 정도 소요된다.

호스트 모드: 범용 컴퓨터 탄생 초기에는 시분할 기술을 통해 여러 단말에 서비스를 제공하기 위해 대규모 컴퓨터를 기반으로 한 중앙 집중식 컴퓨팅 모델이 채택되었습니다.

C/S 모드: 반도체 기술의 발전과 집적 회로의 민간 통합이 발전함에 따라 개인용 컴퓨터는 점점 작아지고 있으며 성능이 크게 향상되었습니다. PC의 확산으로 최종 사용자는 LAN을 통해 서버에 연결할 수 있게 되었습니다.

클라우드 컴퓨팅 모델: 가상화, 분산 컴퓨팅 및 기타 기술을 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅은 언제 어디서나 필요에 따라 리소스 공유 풀에서 필요한 리소스를 얻을 수 있으며 컴퓨팅 성능은 중앙 집중식 아키텍처로 반환됩니다.

엣지 클라우드 컴퓨팅: 5G, 사물인터넷(Internet of Things)의 대중화로 단말기 용량과 데이터 용량이 급격히 증가하고 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅에 병목 현상이 나타나고 컴퓨팅 성능이 엣지 측으로 이동하기 시작했습니다.

기술의 급속한 발전은 클라우드 컴퓨팅 성능 향상과 비용 절감을 촉진하며, 새로운 모델은 기존 비용과 이익의 균형을 깨고 새로운 컴퓨팅 전력 분배 주기에 진입합니다.

컨셉과 사업형태

엣지 클라우드 컴퓨팅(Edge Cloud Computing)은 중앙 클라우드와 단말 사이에 위치한 엣지 인프라 위에 구축되는 새로운 형태의 분산 컴퓨팅으로, 클라우드 컴퓨팅 역량을 중앙에서 엣지로 싱킹하여 모든 것을 중앙 클라우드 컴퓨팅 모델로 구현하는 것을 강조한다. 클라우드 엣지 통합 및 협업 관리를 통해 충족할 수 없는 비즈니스 요구는 데이터 생성 소스에 더 가까운 클라우드 컴퓨팅입니다.

"엣지"는 절대적이지 않은 상대적 개념입니다. 네트워크 대기 시간, 대역폭, 데이터 크기, 경제성 및 기타 측면에 대한 다양한 엣지 서비스 요구 사항이 엣지 클라우드 배포를 위한 최적의 위치에 영향을 미칩니다. 자율주행, 클라우드 게이밍 등의 공유 서비스는 지방, 지방자치단체 수준의 지역 엣지 클라우드에 구축할 수 있으며, 공장, 항만, 공원 등을 위한 전용 엣지 클라우드 서비스는 고객 사이트와 가까운 엣지 데이터에 구축할 수 있습니다. 중간 및 상위 수준에서는 엣지 게이트웨이와 같은 보다 가벼운 장치를 통해서도 달성할 수 있습니다. 기술적 관점에서 보면 지역 엣지 클라우드와 온사이트 엣지 클라우드는 모두 엣지 데이터센터를 기반으로 ICT 인프라의 싱킹을 통해 엣지 클라우드 역량을 구현하는 반면, IoT 엣지 클라우드는 산업 시나리오로 대표되는 다양한 온사이트 디바이스를 대상으로 한다. 클라우드 업그레이드 및 변환.

포지셔닝과 핵심가치

엣지 클라우드 컴퓨팅의 출현은 중앙집중형 클라우드 컴퓨팅의 부족한 부분을 보완하기 위한 것이므로, 엣지 클라우드 컴퓨팅의 출현은 중앙집중형 클라우드 컴퓨팅을 대체하는 것이 아니라 넓은 의미로 논의할 때 전체 클라우드 컴퓨팅 내에 위치해야 한다 . cloud-edge-end 실제로 엣지 클라우드 컴퓨팅은 문어와 같습니다. 문어의 뇌에는 뉴런이 40%만 있고 나머지 60%의 뉴런은 문어의 양쪽 허벅지에 분포되어 "1뇌 + N 소뇌" 신경 컴퓨팅 구조를 형성합니다. . 이는 중앙 클라우드 + 엣지 클라우드 + 최종 사용자 아키텍처와 매우 유사하며, 다양한 최종 사용자가 대량의 데이터를 수집한 후, 실시간 처리가 필요한 소규모 및 로컬 데이터를 엣지 클라우드에서 처리하여 근처에서 피드백한다. 복잡하고 대규모의 글로벌 데이터 처리는 처리 및 게시를 위해 중앙 클라우드에 넘겨집니다. 중앙 클라우드와 엣지 클라우드는 통합 관리, 제어 및 지능형 스케줄링을 통해 컴퓨팅 성능의 합리적인 할당과 비즈니스 로직의 실현을 형성합니다.

중앙 클라우드 컴퓨팅과 비교하여 엣지 클라우드 컴퓨팅은 데이터를 생성하고 사용하는 최종 사용자에 더 가깝습니다. 이러한 최종 사용자는 네트워크 지연 및 전송 비용에 매우 민감합니다. 엣지 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅 기능을 엣지로 가라앉히는 것입니다. 동시에 낮은 대기 시간과 낮은 비용 요구 사항도 충족합니다. 그러나 엣지 측의 물리적 장비와 운영 환경은 중앙 클라우드처럼 통일된 표준이 없고, 하드웨어의 성능도 고르지 못하기 때문에 엣지 클라우드는 처리를 위해 중앙 클라우드와 조화를 이루어 대규모 클라우드와 클라우드를 결합해야 한다. 엣지 클라우드의 저렴한 비용으로 중앙 클라우드의 컴퓨팅 역량을 확장합니다. 지연과 저비용의 특징은 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 모드에서는 달성할 수 없는 초저지연 정보 상호 작용을 구현하고, 자체 폐쇄 루프 처리 및 데이터 피드백.

매우 낮은 대기 시간

이 단계에서 엣지 클라우드를 적용하는 주요 동기는 지연 시간이며, 특히 지능형 단말 장비, 차량 네트워크, 자율 주행 등과 같이 실시간 상호 작용과 실시간 피드백이 필요한 시나리오에서 더욱 그렇습니다. 기존 클라우드 컴퓨팅 모델에서는 최종 사용자와 중앙 클라우드 사이의 물리적 거리 제약으로 인해 네트워크 대기 시간을 더 이상 줄이기가 어렵습니다. 데이터 처리.

전송 비용

중앙 클라우드 컴퓨팅에서는 최종 사용자가 생성한 모든 데이터를 다시 클라우드로 보내 처리해야 하는데, 장거리 데이터 전송 비용이 상대적으로 높으며, 클라우드로 다시 전송되는 데이터의 대부분은 대부분 쓸모없는 정보입니다. 터미널의 폭발적인 성장으로 인해 중앙 클라우드의 컴퓨팅 성능에 많은 손실이 발생합니다.

사이버 보안

일부 산업은 국가 정책, 산업 특성, 데이터 개인 정보 보호 및 기타 요구 사항으로 인해 데이터 보안 요구 사항이 매우 높고 민감한 데이터를 클라우드로 다시 전송할 수 없지만 이러한 산업에도 비즈니스 클라우드화가 필요합니다.

일반적인 애플리케이션 시나리오

초저지연 요구사항, 대용량 데이터 처리, 엣지 지능형 스케줄링, 데이터 보안 사양 등은 기업이 엣지 클라우드 컴퓨팅을 선택하게 만드는 주요 요인이며, 현재 엣지 클라우드 컴퓨팅의 가장 큰 단점은 초저지연 특성과 대용량 데이터 처리이다. 중앙 클라우드 컴퓨팅과 비교하면 장점이 있습니다. 오른쪽 그림에서 볼 수 있듯이 산업 인터넷, 차량 인터넷, 스마트 교통, 클라우드 게임, VR/AR 등의 시나리오에서는 데이터 전송 및 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 크며 엣지 클라우드 컴퓨팅이 이를 충족할 수 있습니다. 높은 요구 사항.

참고: 이 사진 정보는 iResearch에서 가져온 것입니다.

Kubernetes: 중앙화에서 소외화까지

앞서 예견한 후에 미래의 클라우드 컴퓨팅에 대한 대략적인 예비 판단을 내릴 수 있습니다. 그렇다면 클라우드 네이티브의 초석인 Kubernetes는 엣지 컴퓨팅 시나리오에서 어떻게 개발되어야 할까요? 시대의 흐름에 따라 점차 퇴출되는 IOE와 같은 것인가, 아니면 자체적인 사적 영역에서는 영향을 받지 않는 Vmware와 같은 것인가, 아니면 향후 주류가 될 현재의 AI 대형 모델과 같은 것인가? 미래. 먼저 개인적인 의견을 말씀드리자면, Kubernetes 플러그인 시스템과 목록 감시 메커니즘은 자연스럽게 엣지 클라우드 컴퓨팅에 적합합니다.

Kubernetes는 애플리케이션을 중심으로 설계된 아키텍처 솔루션입니다. Kubernetes를 오케스트레이션 도구로 사용하여 기본 인프라 및 아키텍처를 보호하여 다양한 기본 리소스 아키텍처의 통합 일정 관리 및 관리를 달성합니다. 표준 컨테이너 미러링을 사용하여 다중 자동화 배포 및 아키텍처를 지원합니다. 비즈니스 형태 및 애플리케이션의 신속한 복구, 수평적 확장은 중앙 클라우드 컴퓨팅의 경계를 무너뜨려 기본 컴퓨팅 성능을 사용하여 지역, 클라우드 공급업체 및 물리적 장비의 제한을 극복하고 클라우드 엣지 엔드 통합 협업을 형성합니다. 계획.

엣지 클라우드 컴퓨팅에서 Kubernetes의 과제

Kubernetes는 관리와 비즈니스의 분리를 실현하는 분산 아키텍처를 갖춘 클라우드 네이티브 시스템으로, 마스터 노드는 작업자 노드 관리, Pod 예약, 클러스터 실행 상태 제어를 담당합니다. 작업자 노드는 컨테이너를 실행하고, 컨테이너 상태를 비우고, 이를 적시에 보고하는 역할을 담당합니다. 엣지 클라우드 컴퓨팅 시나리오에서 우리는 주로 다음과 같은 과제에 직면합니다.

Kubernetes는 강력한 일관성을 갖춘 중앙 스토리지 아키텍처입니다. 관련 Kubernetes 리소스의 상태가 제어 측에 기록되고 이러한 리소스가 균일하게 예약 및 관리됩니다. 엣지 멀티 시나리오에서는 엣지와 센터 간의 네트워크 상태가 불안정합니다. ., 그러면 이 강력한 일관성 논리는 문제에 직면하게 됩니다.
Worker 노드는 List-Watch 메커니즘을 통해 Matser 노드와 통신하여 노드의 Kubernetes 리소스를 동기화하지만 Edge와 Center에서 네트워크 병목 현상이 발생하면 Worker 노드는 자율성이 없어 스스로 결정을 내릴 수 없습니다.
Kubelet은 컨테이너 CRI, CSI, CNI 및 기타 네트워크, 스토리지, 컴퓨팅 및 기타 리소스와 같은 많은 정책을 구현해야 합니다. 대규모 노드에서는 때때로 kubelet이 차지하는 리소스가 1GB에 가까워 엣지 로우에서는 어려운 문제입니다. -구성 하드웨어 버전 기능.

Kubernetes 커뮤니티의 메인 버전에는 주류 오픈 소스 엣지 버전이 없으며 엣지 클라우드 컴퓨팅에는 더 복잡한 시나리오가 포함됩니다. 현재 CNCF 커뮤니티의 엣지 클라우드 컴퓨팅 오픈 소스 프로젝트는 주로 Kubernetes의 다중 기능을 사용하여 위의 세 가지 과제를 목표로 합니다. 관리 및 제어 센터 작업을 분산하기 위한 플러그인 지원 기능 Kubernetes 마스터 노드의 통합 관리 및 제어와 지능형 스케줄링을 구현하는 배포이며, 각 엣지 클러스터 노드는 독립적인 관리 및 제어를 통해 자체 엣지의 자율성과 비즈니스 동기화를 달성합니다. 클라우드 관리와 엣지 자율성의 클라우드-엣지-엔드 통합 협업을 실현합니다 .

새로운 시대의 Alibaba Cloud 컨테이너 제품 전략 포인트

OpenYurt: 방해가 되는 솔루션 없음

엣지 자율성 기능

OpenYurt는 클라우드 apiserver 상태를 캐시하기 위해 노드별 프록시(YurtHub)와 로컬 스토리지를 도입하므로 노드 연결이 끊어지면 캐시된 데이터를 Kubelet, KubeProxy 또는 사용자 Pod에서 사용할 수 있습니다.

NodePool 간 네트워크 통신 기능

OpenYurt는 Raven을 사용하여 NodePool 간 네트워크 통신 기능을 제공합니다. 각 노드에 노드 데몬을 설치하고 각 노드 풀에서 하나의 데몬만 게이트웨이로 선택하여 노드 풀 간에 VPN 터널을 설정합니다. 노드 풀의 다른 데몬은 트래픽이 게이트웨이를 통과하도록 보장하기 위해 교차 노드 풀 네트워크 라우팅 규칙을 구성합니다. .노드.

다중 NodePool 관리

클라우드 에지 협업 아키텍처를 더 효과적으로 지원하기 위해 OpenYurt는 노드 리소스, 애플리케이션 및 워크로드 트래픽 관리를 캡슐화하는 관리 풀 개념을 개척했습니다.

고급 워크로드 업그레이드 모델

OpenYurt는 DaemonSet 업그레이드 모델을 강화하고 OTA(On-The-Air) 및 자동 업그레이드 모델을 추가합니다. 예를 들어 자동차 등의 OTA 업그레이드 시나리오가 있습니다.

프로그래밍 가능한 리소스 액세스 제어

YurtHub 구성 요소에는 프로그래밍 가능한 데이터 필터링 프레임워크가 내장되어 있습니다. 클라우드의 반환 데이터는 필터 체인을 통과하므로 클라우드 에지 협업 시나리오의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 반환 데이터를 인식하지 못하고 주문형으로 변환합니다. .

클라우드 에지 네트워크 대역폭 감소

OpenYurt는 풀 범위 데이터 개념 도입을 제안하고, 다른 YurtHub는 풀 코디네이터로부터 풀 범위 데이터를 얻습니다. 따라서 클라우드 kube-apiserver에서 이러한 데이터를 얻기 위해 각 노드가 공용 네트워크 대역폭을 사용하지 않습니다.

클라우드 네이티브 에지 장치 관리

OpenYurt는 클라우드 네이티브 관점에서 엣지 단말 장치의 기본 특성(무엇인지), 주요 기능(무엇을 할 수 있는지), 생성된 데이터(어떤 정보를 전송할 수 있는지)를 추상화하고 정의합니다. 마지막으로, 클라우드 네이티브 선언적 API를 통해 개발자에게는 장치 데이터를 수집, 처리 및 관리할 수 있는 기능이 제공됩니다.

주소: https://openyurt.io

OpenYurt의 해당 상용 제품은 엣지 컴퓨팅 시나리오에서 컨테이너 애플리케이션 및 리소스의 전체 수명주기 관리를 지원하는 컨테이너 서비스 Edge 버전 ACK Edge입니다.

콘솔을 통해 한 번의 클릭으로 고가용성 엣지 Kubernetes 클러스터를 생성하고 풍부한 관리 및 운영 기능을 제공합니다.
자체 구축된 IDC 리소스, ENS, IoT 장치, X86, ARM 아키텍처 등을 포함한 풍부한 이기종 엣지 노드 리소스를 지원하고 이기종 리소스의 혼합 스케줄링을 지원합니다.
엣지 컴퓨팅의 약한 네트워크 연결 시나리오의 경우 노드 자율성과 네트워크 자율성 기능을 제공하여 엣지 노드와 엣지 서비스의 높은 신뢰성 운영을 보장합니다.
역운영 및 유지관리 네트워크 채널 기능을 제공합니다.
에지 유닛 관리, 유닛 배포, 유닛 트래픽 관리 기능을 제공합니다.

https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-edge/product-overview/ack-edge-overview

요약

Kubernetes는 크고 복잡한 아키텍처입니다. 거의 100개의 주요 구성 요소가 있습니다. 그러나 전체 Kubernetes를 엣지 시나리오로 이동하면 직면하는 비즈니스 및 아키텍처 문제가 엄청납니다. 다양한 시나리오와 수요 초점에 따라 솔루션이 다르기 때문에 Kubernetes 엣지 시나리오의 현재 솔루션은 상대적으로 단편화되어 있으며 주류이자 절대적으로 지배적인 엣지 클라우드 컴퓨팅 솔루션이 없습니다.

중앙 클라우드 컴퓨팅의 경계를 무너뜨리고, Kubernetes를 중앙 집중화에서 소외화로 확장하고, 클라우드-에지 엔드 통합 기본 클라우드 인프라 아키텍처를 구축하는 것은 모두 소외된 비즈니스 시나리오에 더 나은 서비스를 제공하기 위한 엣지 클라우드 컴퓨팅 프로젝트의 현재 개발 방향입니다. 비즈니스 측면에서는 애플리케이션의 중앙 집중식 관리 및 제어와 엣지 측 운영에서 클라우드-엣지-엔드 협업을 실현하고, 운영 및 유지 관리 측면에서는 자동화된 운영 및 유지 관리, 높은 신뢰성, 엣지 서비스의 빠른 복구를 구현하여 엣지 시나리오의 운영 및 유지 관리 비용. 따라서 엣지 클라우드 컴퓨팅의 시나리오는 클라우드와 비즈니스가 서로 보완하고 서로를 성취하는 것입니다. 비즈니스는 클라우드 성장을 주도하고 클라우드는 비즈니스를 따릅니다.

참고:

엣지 컴퓨팅 커뮤니티: 2022년 상위 10대 엣지 컴퓨팅 오픈 소스 프로젝트

캐리어 엣지 컴퓨팅 네트워크 기술 백서(2019)

"중국 엣지 클라우드 컴퓨팅 산업 전망 보고서"

"중국 클라우드 컴퓨팅 개발 백서"

OpenYurt: 엣지 메타데이터 필터링 프레임워크에 대한 심층 분석

[OpenYurt 심층 분석] 캐싱 기능을 갖춘 역방향 프록시의 우아한 구현

OpenYurt 에 대한 심층적 해석 : 엣지 자율성의 관점에서 본 YurtHub의 확장성

엣지 컴퓨팅 시장 점유율, 규모, 동향, 산업 분석 보고서, 2022~2030년

엣지 컴퓨팅 시장 가이드

엣지 컴퓨팅 시장 - 시장 규모, 점유율, 성장, 동향 및 예측(2023~2032년)