先进技术
边缘计算 产品规划实践中的“微”与“智”
日 期:2018-07-24   来源:

泛在网络和计算助力实现人与人、人与物、物与物之间的万物互联,最终建立充满通信和计算能力的环境,并将该环境与人融合在一起。随着智慧城市、物联网、工业互联网等建设步伐的加快,网络边界的低价值越来越多,边缘计算能很好地解决这一问题,能够带来更快的访问速度,更低的时延,能够通过云边协同提高产能比,提供更智能、更安全的数据服务。在边缘计算产品规划的实践中,微服务、容器技术、大数据、人工智能等被广泛应用。

边缘到底如何计算

产业都在谈边缘计算,但是到底怎么计算,理解也都不同。举例说明,工业制造设备由于转速过高需要停机处理,采用传统的方式发送告警至云端,云端接收告警并下发控制指令给机器让其停机,这个过程势必会造成机器的长时间告警作业,而如果在边缘对上报的告警做决策分析就可以及时做停机处理,在这个过程中,决策分析就是一种计算。除此之外,在边缘网关实现轻量化AI及大数据是一种计算,多种协议的转换也是一种计算,图像的编码压缩也是一种计算等。

概括下来,大概有三类计算方式,第一类是云计算业务的前置处理,第二类是数据的智能分析,第三类是控制的本地决策。

边缘网关与边缘云中的“智”

边缘计算目前会在离数据源最近的网关或边缘云实现,也就是借助轻量化的AI对海量泛在接入进行低价值数据向高价值数据转换。赛特斯智能网关FLexEGW和边缘云FlexEStack通过集成轻量AI微服务实现人、车等的结构化处理,实现人脸、行为等的识别及分析。

但是视频分析是计算密集型任务,特别是解码过程资源消耗过大,至于如何实现轻量化,赛特斯进行了很多相关研究,除了算法层面优化外,采用关键帧解码方式也可以大幅降低资源的消耗。

边缘的智能离不开云边协同,深度学习、神经卷积网络都对资源有着极大的要求,这些都可以在云端实现训练,最终将训练结果及特征下发至智能网关进行执行,这种云边协同的方式极大丰富了边缘计算的AI可能,后续赛特斯计划将机器学习、语义分析等都引入智能网关,增强边缘的智能计算能力。通过赛特斯智能网关的数据分析处理能够很好地将低价值数据在网络边界处理掉,防止泛在接入下的无效数据堆积泛滥。

边缘网关与边缘云中的“微”

赛特斯智能网关FlexEGW和边缘云FlexEstack数据服务全部基于微服务开发,由通用微服务、智能微服务和垂直行业微服务组成。通用微服务满足设备接入、数据存储及策略执行控制及云端导出服务;智能微服务包括轻量AI及大数据服务;垂直行业微服务执行定制化的业务需求。

智能网关与边缘云的微服务采用容器实现资源和运行环境的隔离,快速实现安装部署,微服务由专门团队维护特定模块,可靠性、扩展性都得到了极大的提升。之所以选择微服务是因为开发快速、不受限于语言和易扩展。

传统单体式的软件开发架构过于庞大笨重,边缘计算要在有限的资源中解决复杂的业务需求,要求轻量化和服务解耦,因此赛特斯边缘智能网关和边缘云普遍采用微服务架构。微服务可以按业务进行水平拆分,按数据流程的顺序进行垂直拆分,最终把单一的应用拆分成网状的小块应用,充分体现出“微”的理念。

拆分后的微服务通过轻量API通讯协议和简单的数据结构进行交互,比如http+json的方式。这样做的好处是,服务之间不再需要关心对方的模型,仅通过事先约定好的接口来进行数据流转即可。这充分体现出微服务中的“解耦”思想。

应用拆分开发更快速

边缘计算中有很多微服务,如时序数据、数据缓存、设备接入、智能数据分析等,经过拆分更容易开发,更容易后续优化和迭代。

不再受限于语言

微服务智能化需要引入AI等智能分析技术,比如图像处理等,大部分图像处理依赖于C语言的图像函数库,所以图像处理微服务可能是基于C语言开发,微服务又基于JAVA语言,但因为微服务是通过API访问,只要定义好API即可,至于采用什么开发语言显得并不重要。

更容易扩展

微服务架构模式使得每个服务独立扩展,可以根据每个服务来部署满足需求的规模。

容器正在成为新选择

边缘计算平台需要一种技术在智能网关或边缘云中通过隔离主机资源,实现分布式计算框架的资源调度。容器技术和容器编排技术成为首选,容器技术是主机虚拟化后,最具颠覆性的计算机资源隔离技术。通过容器技术进行资源的隔离,不仅对CPU、内存和存储的额外开销非常小,而且使容器的生命周期管理非常快捷,可以实现毫秒级开启和关闭容器。

容器之所以成为边缘计算的关键技术,首先是容器对资源隔离带来的额外开销非常小,非常适合受限的边缘资源。其次边缘计算平台的运算请求通常是事件驱动式的,特定的工作负载通过容器封装,不需要常驻内存的特性,恰恰满足了边缘计算的要求。最后是因为现在的容器技术已经模糊了IaaS和PaaS的界限,完全可以用容器搭建边缘云,当然是广义的边缘云。

赛特斯边缘云基础平台FlexEstack目前采用赛云搭建,采用超融合一体机形式进行交付。通过赋能AI及大数据,快速实现无效低价值数据的边缘智能化处理,已经应用在工业、交通、环保等多个领域。但是在实际运行中赛特斯发现,边缘云需要更轻量化,于是开始研究基于容器的边缘云。

边缘云应用最广的当属三大运营商,三大运营商都在加大围绕DC为核心的网络重构,在这个过程中边缘云是重中之重,既然未来的网络是业务驱动那么容器封装微服务很可能会成为主流,随着运营商边缘计算、超边缘计算的持续推进,赛特斯基于容器化的边缘云基础平台会越来越多地被应用到各行各业的复杂应用场景中。比如借助边缘云实现对幼儿园动态视频直播进行快照直播、闲时推流;借助边缘云实现工厂低延迟的数据交互服务,实现设备的本地决策控制;借助边缘云实现移动警务的视频数据边缘缓存等。

边缘计算不是单一的技术,是多种技术融合的产物,如何合理地拆分业务,如何平衡资源受限与智能分析之间的资源冲突,如何准确的将计算下沉至合适的边缘都是赛特斯在后续产品规划中的重点。

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