機微を見て仕事を知る: 企業のアフターセールス技術サポートの観点からクラウドコンピューティングの発展を見つめる

著者：カイユウ

アフタービジネスの微妙な変化

Alibaba Cloud エンタープライズコンテナテクニカルサポートのメンバーとして、私は世界中の企業顧客から寄せられるコンテナに関するさまざまな質問に毎日直面しています。過去数年間のテクニカルサポートの経験を通じて、コンテナの問題を抱えている顧客の惰性を徐々に発見してきました。どれですか? ヘビーユーザー、ライト顧客、これらの顧客がおそらくどの業界に分布しているかなど。

段階的な連絡の過程で、コンテナのヘビーユーザーがいることが判明し、提起された問題のシナリオも徐々に変化していることがわかりました。法令が関与しているため、以下のデータを完全に提供することはできませんが、概要のみを説明します。関連する問題が提供されます。

縦寸法

昨年末以降、エッジクラスターに関連する作業オーダーの数は徐々に増加し始めており、その増加率は比較的大きいです。関係するエッジクラスターの中で、顧客クラスターの半分以上は比較的大規模であり、クラスターノードサイズは数百ノード、場合によっては数千ノードのオーダーになります。

水平寸法

顧客 1:

このユーザーは現在、国内のToC側パーソナライズドレコメンデーションサービスプロバイダーの1社であり、今年からContainer Service Edge版ACK Edge製品の利用を開始したばかりで、これまでにエッジクラスタのノード数があっという間に100を超えました。

顧客 2:

現在、国内の電気自動車業界のパイオニアであり、新エネルギーの話題リストにも載っているユーザー様で、コンテナサービスのEdge版ACK Edge製品を初めてご利用いただくお客様で、これまでのノード数は、エッジクラスターは 1,000 を超え、お客様のコンテナクラスターノードのほぼ半分を占めています。

顧客 3:

このユーザーは、世界有数の無人 IoT デバイスプロバイダーの 1 つです。昨年よりコンテナサービスエッジ版のACK Edge製品の利用を開始して以来、ACK Edgeの割合が急速に増加し、現在ではお客様のコンテナのビジネス形態のほとんどをエッジクラスタが担うようになりました。お客様から依頼されたコンテナ作業指示のほとんどは、エッジクラスターに関するものです。

顧客 4:

このユーザーはプライベート電子商取引分野の大手企業であり、今年から ACK Edge 製品の Container Service Edge バージョンの使用を開始し、クラスターサイズを急速に拡大しました。これまでのところ、エッジクラスターのノード数は千を超えた。これらの顧客によるエッジクラスターの使用は、過去数か月間企業顧客にサービスを提供してきた私の経験と一致しています。つまり、エッジコンピューティングはますますクラウドネイティブの顧客ビジネスの方向性になりつつあり、その割合はますます高くなるでしょう。 . . エッジクラスターを短期間利用する顧客は、インターネット電子商取引、製造業、新エネルギーサイクリング、その他の運輸業など、顧客の業種属性やプロファイルが統一されていないようで、強い業種属性を持っていない。たとえば、インターネットでは、教育とトレーニングの顧客はパブリッククラウドと ToG を好み、大規模な交通機関の顧客はプライベートクラウドを好みます。エッジコンピューティングの出現は、複雑な端末ビジネスシナリオのために生まれたようです。

これには実際にいくつかの疑問が生じます。

エッジコンピューティングとは何ですか。
エッジコンピューティング製品が最初に顧客に提供され、規模が拡大したためなのか、それとも顧客の需要が大きいためエッジコンピューティングに対する製品開発ニーズが形成されているのか。

ポイント 1 については、問題が膨大すぎるため、ここで試してみて、後で時間があるときに説明します。2点目については、これは鶏が先か卵が先かという問題ではないと個人的には考えており、今後のクラウドコンピューティングはクラウドコンピューティングの可能性を最大限に引き出し、より多くのビジネスアプリケーションがクラウド上で生まれ、クラウド上で成長していくものと理解しています。顧客のニーズはますます複雑かつ個別化しており、センターからエッジに至るまでクラウドネイティブの利点を活用する必要があります。Kubernetes からサービスグリッド、サーバーレス、クラウド、ビジネス補完に至るまで、クラウドネイティブの概念はより完全かつ明確になってきています。お互いに達成し合い、文を使用すると、カルマが雲を成長させ、雲はカルマとともに移動します。

市場の観点からエッジクラウドコンピューティングを考える

世界市場

Polarismarketresearch のエッジコンピューティング市場分析によると、世界のエッジコンピューティング市場規模は 2021 年に 741 億米ドルになると予測されています。2030 年までに市場全体の規模は 1 兆 4,000 億米ドルまで成長し続け、年平均成長率はほぼ 100 億米ドルに達すると予想されています。 38.8%、その中で最も急速に成長しているのはアジア太平洋市場であり、エッジコンピューティングは今後10年間も急速な発展期にあることがわかります。

多数のデバイスがインターネットに接続されており、従来のデータセンターインフラストラクチャでは大量のデータが生成されます。多くの業界における新興テクノロジーとコンピューティングデバイスの急速な導入により、大量の分散データが生成されることが予想されます。大量のデータを生成すると、処理の遅延と非効率が削減されます。エッジコンピューティングは、データの処理と分析をデータセンターに依存するのではなく、このデータ処理をデータソースに再配置します。これは組織の効率を最適化するのに役立ちます。

アジア太平洋地域は、中国、インド、日本、韓国などの国々での急速なデジタル化、技術革新、コネクテッドデバイスの拡大により、予測期間中に成長が加速すると予想されています。さらに、この地域の成長は、大手通信会社の存在とエッジコンピューティングを導入するための IT 投資の増加によって支えられています。

デジタル化に対する政府の資金調達の増加と、多くの企業によるデータの保存と処理のニーズの高まりが、市場の成長を促進しています。さらに、スマートシティ全体にわたる新興の IoT アプリケーションは大量のデータを生成し、情報を生成し、データソース近くでのリアルタイムの意思決定を強化するために、クラウドコンピューティングと比較して比較的低コストでデータを処理および分析する必要性が高まっています。詳細なデータに対する需要、セグメント市場の成長。

国内市場

iResearchの分析データによると、2020年にエッジコンピューティングを利用した中国企業は5％未満だったが、利用予定の割合は44.2％にも上った。エッジクラウドコンピューティングはまだ初期段階にありますが、将来的には非常に大きな成長の余地があることがわかります。iResearch の計算によると、エッジクラウド全体の規模は、年平均成長率 44.0% で 2025 年までに 550 億元に成長すると予想されており、このうち地域エッジクラウドは、インタラクティブライブブロードキャスト、vCDN などの最初の成熟したシナリオで成長を遂げる予定です。、および車両のインターネット。2030年に中国のエッジクラウドコンピューティング市場は2,500億元近くに達すると予想されており、2025年から2030年までの年間平均成長率は過去5年間に比べて低下している、産業用インターネット、スマートパーク、スマートロジスティクスなどのシナリオが到来している-サイトエッジクラウドは、この期間中に急速に成熟します。

注: この画像情報は iResearch から提供されたものです

エッジクラウドコンピューティングとは

コンピューティング能力のメビウスの輪

汎用コンピュータの誕生以来、計算能力と処理の配分は、集中型アーキテクチャと分散型アーキテクチャを交互に繰り返す特徴を示しており、各サイクルには約 20 年かかります。

ホストモード:汎用コンピュータの誕生の初期には、タイムシェアリング技術を通じて複数の端末にサービスを提供するために、大規模コンピュータに基づく集中コンピューティングモデルが採用されました。

C/S モード:半導体技術の発展と民生用集積回路の集積の進化に伴い、パーソナルコンピュータはますます小型化し、その性能は大幅に向上しています。PC の普及により、エンドユーザーはローカルエリアネットワーク経由でサーバーに接続できるようになりました。

クラウドコンピューティングモデル:仮想化、分散コンピューティング、その他のテクノロジーに基づいたクラウドコンピューティングは、いつでも、どこでも、オンデマンドでリソース共有プールから必要なリソースを取得でき、コンピューティング能力は集中型アーキテクチャに戻ります。

エッジクラウドコンピューティング: 5G、モノのインターネットの普及に伴い、端末の量とデータ量が急速に増加し、集中型のクラウドコンピューティングがボトルネックになり、コンピューティングパワーがエッジ側に移行し始めています。

テクノロジーの急速な進歩により、クラウドコンピューティングのパフォーマンス向上とコスト削減が促進され、新しいモデルは既存のコストとメリットのバランスを打ち破り、コンピューティングの電力配分サイクルの新たな段階に入ります。

コンセプトと事業形態

エッジクラウドコンピューティングは、セントラルクラウドとターミナルの間にあるエッジインフラストラクチャ上に構築された新しいタイプの分散コンピューティングであり、クラウドコンピューティング機能をセンターからエッジにシンクし、セントラルクラウドコンピューティングモデルの下ですべてを実現することに重点を置いています。クラウドエッジの統合と共同管理によるビジネスニーズを満たすことができないのは、データ生成のソースに近いクラウドコンピューティングです。

「エッジ」は絶対的な相対的な概念ではなく、ネットワーク遅延、帯域幅、データ量、経済性、その他の側面に関するエッジサービスのさまざまな要件が、エッジクラウド展開の最適な場所に影響します。自動運転やクラウドゲームなどの共有サービスは、地方レベル、州レベル、自治体レベルの地域エッジクラウドに展開でき、工場、港、公園などの専用エッジクラウドサービスは、顧客サイトに近いエッジデータに展開できます。中レベルおよび上位レベルでは、エッジゲートウェイなどのより軽量なデバイスを通じても実現できます。技術的な観点から見ると、地域エッジクラウドとオンサイトエッジクラウドはどちらもエッジデータセンターに基づいており、ICT インフラストラクチャのシンクを通じてエッジクラウド機能を実現しますが、IoT エッジクラウドは産業シナリオに代表されるさまざまなオンサイトデバイス向けです。クラウドのアップグレードと変革。

ポジショニングとコアバリュー

エッジクラウドコンピューティングの出現は、集中型クラウドコンピューティングの機能不足を補うものであり、エッジクラウドコンピューティングの出現は集中型クラウドコンピューティングを置き換えるものではなく、広義で議論する場合、実際には全体の中に位置付けられるべきである。次に、エッジ 実際、エッジクラウドコンピューティングはタコのようなものです。タコの脳には 40% のニューロンしかなく、残りの 60% のニューロンはタコの各太ももに分布しており、「1 脳 + N 小脳」のニューラルコンピューティング構造を形成しています。。これは、セントラルクラウド + エッジクラウド + エンドユーザーのアーキテクチャと非常によく似ており、さまざまなエンドユーザーが大量のデータを収集した後、リアルタイムで処理する必要がある小規模なローカルデータがエッジクラウド上で処理され、近くにフィードバックされます。複雑で大規模なグローバルデータ処理は、処理と公開のためにセントラルクラウドに引き渡されます。セントラルクラウドとエッジクラウドは、統合された管理、制御、およびインテリジェントなスケジューリングを備えて、コンピューティングパワーの合理的な割り当てとビジネスロジックの実現を形成します。

セントラルクラウドコンピューティングと比較して、エッジクラウドコンピューティングは、データを生成および使用するエンドユーザーに近いです。これらのエンドユーザーは、ネットワークの遅延と伝送コストに非常に敏感です。エッジクラウドコンピューティングは、クラウドコンピューティングの機能をエッジにシンクします。同時に、低遅延と低コストの要件も満たします。しかし、エッジ側の物理機器や動作環境はセントラルクラウドのように統一された規格がなく、ハードウェアの性能もばらつきがあるため、エッジクラウドはセントラルクラウドと連携して大規模なハードウェアを組み合わせて処理する必要があります。セントラルクラウドのスケールコンピューティング能力とエッジクラウドの低コストを融合し、集中型クラウドコンピューティングモードでは実現できない超低遅延の情報連携を実現し、エッジクラウドの低コスト化を実現することが特徴です。自己閉ループ処理とデータのフィードバック。

超低遅延

現段階では、エッジクラウドを適用する主な動機は遅延であり、特にインテリジェント端末機器、車両ネットワーク、自動運転など、リアルタイムインタラクションとリアルタイムフィードバックが必要なシナリオで顕著です。従来のクラウドコンピューティングモデルでは、エンドユーザーから中央クラウドまでの物理的な距離に強い制約があるため、ネットワーク遅延をさらに短縮することは困難ですが、同時に、スマートターミナルデバイスの桁違いの成長により、必然的に大規模な要求が生じます。情報処理。

送信コスト

セントラルクラウドコンピューティングでは、エンドユーザーが生成したすべてのデータは、処理のためにクラウドに送り返される必要がありますが、長距離データ伝送のコストは比較的高く、クラウドに送り返されるデータのほとんどは役に立たない情報です。端末の爆発的な増加により、中央クラウドのコンピューティング能力に多大な損失が生じます。

サイバーセキュリティ

一部の業界では、国の政策、業界の特性、データプライバシー保護などの要件により、非常に高いデータセキュリティ要件があり、機密データをクラウドに送り返すことができませんが、これらの業界ではビジネスのクラウド化のニーズもあります。

典型的なアプリケーションシナリオ

超低遅延要件、大量データ処理、エッジインテリジェントスケジューリング、およびデータセキュリティ仕様は、企業がエッジクラウドコンピューティングを選択する主な要因です。現在、超低遅延特性と大量データ処理は、エッジクラウドコンピューティングの最大の欠点です。中央クラウドコンピューティングと比較して、利点があります。右の図に示すように、産業用インターネット、車両のインターネット、スマート交通機関、クラウドゲーム、VR/AR などのシナリオでは、データ伝送とコンピューティング能力に対する需要が膨大であり、エッジクラウドコンピューティングはこれらのニーズを満たすことができます。高い要求。

注: この画像情報は iResearch から提供されたものです

Kubernetes: 集中化から疎外化へ

前回の予兆を踏まえて、将来のクラウドコンピューティングについて大まかな予備的な判断を下すことができます。では、クラウドネイティブの基礎となる Kubernetes は、エッジコンピューティングのシナリオでどのように開発すべきでしょうか? 時代の流れとともに段階的に廃止されていくIOEに似たものなのか、それとも独自のプライベート領域に影響を受けないVmwareに似たものなのか、それとも今後主流となる現在のAI大型モデルのようなものなのか。未来。まず個人的な意見を述べさせていただきますと、Kubernetes のプラグインシステムとリスト監視機構により、Kubernetes は当然エッジクラウドコンピューティングに適しています。

Kubernetes は、アプリケーションを中心として設計されたアーキテクチャソリューションです。Kubernetes をオーケストレーションツールとして使用して、基礎となるインフラストラクチャとアーキテクチャを下位にシールドし、さまざまな基礎となるリソースアーキテクチャの統合スケジューリングと管理を実現します。標準のコンテナミラーリングを使用して、複数の自動デプロイメントをサポートし、ビジネスフォームとアプリケーションの迅速な回復、水平方向の拡張により中央クラウドコンピューティングの境界を突破し、基盤となるコンピューティング能力を使用して地域、クラウドベンダー、物理機器の制限を突破し、クラウドエッジエンドの統合コラボレーションを形成します。プラン。

エッジクラウドコンピューティングにおける Kubernetes の課題

Kubernetes は、管理とビジネスの分離を実現する分散アーキテクチャを備えたクラウドネイティブシステムであり、マスターノードはワーカーノードの管理、Pod のスケジューリング、クラスターの実行状態の制御を担当します。ワーカーノードは、コンテナを実行し、コンテナのステータスを空にし、それをタイムリーに報告する責任があります。エッジクラウドコンピューティングのシナリオでは、主に次の課題に直面します。

Kubernetes は、強力な一貫性を備えた中央ストレージアーキテクチャです。関連する Kubernetes リソースのステータスは制御側に記録され、これらのリソースは均一にスケジュールおよび管理されます。エッジマルチシナリオでは、エッジとセンター間のネットワークステータスが不安定になります。 . の場合、この強力な一貫性ロジックには課題が発生します。
Worker ノードは List-Watch メカニズムを介して Matser ノードと通信し、ノード上の Kubernetes リソースを同期しますが、エッジとセンターでネットワークのボトルネックが発生すると、Worker ノードには自律性がなく、独自の決定を下すことができません。
Kubelet は、コンテナ CRI、CSI、CNI、その他のネットワーク、ストレージ、コンピューティング、その他のリソースなど、多くのポリシーを実装する必要があります。大規模ノードでは、kubelet が占有するリソースが 1GB 近くになる場合があり、これはエッジローの課題です-構成ハードウェアバージョン機能。

Kubernetes コミュニティのメインバージョンには、主流のオープンソースエッジバージョンがなく、エッジクラウドコンピューティングにはより複雑なシナリオが含まれます。CNCF コミュニティの現在のエッジクラウドコンピューティングオープンソースプロジェクトは、主に上記 3 つの課題をターゲットとしており、Kubernetes のマルチ管理およびコントロールセンターのタスクを分散するためのプラグインサポート機能 Kubernetes マスターノードの統合管理と制御およびインテリジェントなスケジューリングを実現する展開です。各エッジクラスターノードは、独自のエッジの自律性とビジネス同期を実現するために独立した管理と制御を持ちます。クラウド管理とエッジ自律性のクラウド-エッジ-エンドの統合コラボレーションを実現します。

新時代のAlibaba Cloudコンテナ製品戦略のポイント

OpenYurt: 煩雑なソリューションは不要

エッジ自律機能

OpenYurt では、クラウド API サーバーの状態をキャッシュするためのノードごとのプロキシ (YurtHub) とローカルストレージが導入されているため、ノードが切断された場合でも、キャッシュされたデータを Kubelet、KubeProxy、またはユーザー Pod で使用できます。

クロスノードプールネットワーク通信機能

OpenYurt は Raven を使用して、ノードプール間のネットワーク通信機能を提供します。各ノードにノードデーモンをインストールし、各ノードプール内のデーモンを 1 つだけゲートウェイとして選択して、ノードプール間に VPN トンネルを確立します。ノードプール内の他のデーモンは、トラフィックが確実にゲートウェイを通過するように、ノードプール間のネットワークルーティングルールを構成します。 .ノード。

複数のノードプールの管理

クラウドエッジコラボレーションアーキテクチャをより適切にサポートするために、OpenYurt は、ノードリソース、アプリケーション、ワークロードトラフィックの管理をカプセル化する管理プールの概念を先駆けて開発しました。

高度なワークロードアップグレードモデル

OpenYurt は DaemonSet アップグレードモデルを強化し、OTA (On-The-Air) モデルと自動アップグレードモデルを追加します。たとえば、自動車の OTA アップグレードシナリオなどです。

プログラム可能なリソースアクセス制御

YurtHub コンポーネントには、プログラム可能なデータフィルタリングフレームワークが組み込まれており、クラウドからの戻りデータはフィルターチェーンを通過するため、クラウドエッジコラボレーションシナリオの特定のニーズを満たすために、戻りデータが非認識かつオンデマンドで変換されます。。

クラウドエッジネットワーク帯域幅の削減

OpenYurt はプールスコープデータの概念を導入することを提案しており、他の YurtHub はプールコーディネーターからプールスコープデータを取得するため、各ノードがクラウド kube-apiserver からそのようなデータを取得するためにパブリックネットワーク帯域幅を使用する必要がなくなります。

クラウドネイティブのエッジデバイス管理

OpenYurt は、クラウドネイティブの観点から、エッジ端末デバイスの基本特性 (それが何であるか)、主な機能 (何ができるか)、生成されるデータ (どのような情報を送信できるか) を抽象化して定義します。最後に、クラウドネイティブの宣言型 API を通じて、開発者はデバイスデータを収集、処理、管理することができます。

アドレス：https: //openyurt.io

OpenYurt の対応する商用製品は、エッジコンピューティングシナリオにおけるコンテナアプリケーションとリソースの完全なライフサイクル管理をサポートするコンテナサービスエッジバージョン ACK Edge です。

コンソールからワンクリックで可用性の高いエッジ Kubernetes クラスターを作成し、豊富な管理および操作機能を提供します。
自己構築された IDC リソース、ENS、IoT デバイス、X86、ARM アーキテクチャなどを含む豊富な異種エッジノードリソースをサポートし、異種リソースの混合スケジューリングをサポートします。
エッジコンピューティングの弱いネットワーク接続シナリオに対して、ノード自律性とネットワーク自律性機能を提供し、エッジノードとエッジサービスの信頼性の高い動作を保証します。
リバース運用および保守ネットワークチャネル機能を提供します。
エッジユニット管理、ユニット導入、ユニットトラフィック管理機能を提供します。

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

まとめ

Kubernetes は大規模で複雑なアーキテクチャであり、メインストリームコンポーネントは 100 近くありますが、Kubernetes 全体をエッジシナリオに移行する場合に直面するビジネスおよびアーキテクチャの課題は膨大です。シナリオや需要の焦点が異なれば、ソリューションも異なります。これが、Kubernetes エッジシナリオの現在のソリューションが比較的細分化されており、主流かつ絶対的に支配的なエッジクラウドコンピューティングソリューションが存在しない理由です。

中央クラウドコンピューティングの境界を打ち破り、Kubernetes を集中から疎外へ拡張し、クラウドエッジエンドで統合された基本的なクラウドインフラストラクチャアーキテクチャを構築することが、エッジクラウドコンピューティングプロジェクトの現在の開発方向であり、すべて疎外されたビジネスシナリオによりよく対応するためのものです。ビジネス面では、エッジサイド運用におけるアプリケーションの一元管理・制御やクラウド・エッジエンド連携を実現し、運用・保守面では、運用保守の自動化、エッジサービスの高信頼性と高速復旧を実現し、コスト削減を実現します。エッジシナリオでの運用と保守のコスト。したがって、エッジクラウドコンピューティングのシナリオは、クラウドとビジネスが相互に補完し、相互に成果を達成するというものであり、ビジネスがクラウドの成長を推進し、クラウドがビジネスに従うというものです。

参考：

エッジコンピューティングコミュニティ: 2022 年のエッジコンピューティングオープンソースプロジェクトトップ 10

キャリアエッジコンピューティングネットワークテクノロジホワイトペーパー (2019)

「中国エッジクラウドコンピューティング産業展望レポート」

「中国クラウドコンピューティング発展白書」

OpenYurt: エッジメタデータフィルタリングフレームワークの詳細な分析

[OpenYurt 徹底分析] キャッシュ機能を備えたリバースプロキシのエレガントな実装

OpenYurtの詳細な解釈 : エッジ自律性の観点から見た YurtHub のスケーラビリティ

エッジコンピューティング市場シェア、規模、動向、業界分析レポート、2022～2030年

エッジコンピューティングのマーケットガイド

エッジコンピューティング市場 - 2023年から2032年の市場規模、シェア、成長、傾向および予測