VR|阿里云肖源：容器技术在大规模边缘场景下的商业实践机器

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6月30日-7月2日，由中国电子技术标准化研究院主办、全国信标委云计算标准工作组、云计算标准与应用工业和信息化部重点实验室承办的第十一届中国云计算标准和应用大会在京召开。本次大会共开设了“智能云、云原生、企业上云、超融合、边缘云、云迁移”共六大分论坛，齐聚产学研用多方专家，共同探讨云计算产业发展方向和未来机遇，展示云计算标准化工作成果。
在“边缘云”分论坛上，阿里云智能边缘云技术专家肖源分享了《容器技术在大规模边缘场景下的商业实践》主题演讲，本文为整理内容。
边缘云介绍边缘云的形态和价值当前客户面临多方面的挑战，例如自建交付周期长、资产重，边缘集群常态化裁撤、割接导致SLA难保障，单集群规模小、业务弹性差，属地性应用多导致集群维护成本高、难度大等等。边缘云面对以上挑战能够充分发挥对应价值：通过秒级算力交付实现效率提升；边缘资源按量付费、弹性扩容降低成本；采用云原生交付方式降低运维投入；提供海量资源、实现广泛覆盖打造低时延、提升用户体验。总的来说当前客户需求主要聚焦在两类场景：

云端算力下沉：本来在中心的系统和应用下沉到边缘，可以有效降低到访问中心的带宽成本，同时缩短业务访问时延，
终端算力上移：通过将分布在端上的算力上移到边，提升业务的灵活性和可用的算力范围

阿里云边缘云基础能力
最上层的垂直场景为边缘云应用服务，包括了智慧城市、车联网、智能制造、场景互动、图像处理、内容分发、AR/VR、人脸识别等；
【VR|阿里云肖源：容器技术在大规模边缘场景下的商业实践】第二层边缘能力开放平台主要提供行业支撑服务，包括了固网融合、边缘云原生能力、框架与工具链、IoT服务、工业服务、电信网元服务等；
第三层是边缘通用平台服务，涵盖了容器云核心技术，包括EdgeMesh、应用管理、DevOps、可观测性、大数据、边缘AI；
中间层负责云端统一管控，完成容器云平台的资源纳管工作，包括分布式多云融合管控、全域融合调度、边缘资源统一管控、边缘镜像服务；
下层为计算、存储、网络、安全、节点自治等部分，例如对于边缘异构场景、边缘弱网环境等，阿里云边缘云通过自研网络方案与共享存储方案来应对解决；
底层为边缘云基础设施，包括分布式IDC、多云融合、一体机、MEC、边缘网关等部分。
阿里云边缘云技术特点异构融合广覆盖：提供异构分布式云网融合资源底座
标准云原生兼容：支持现有云原生应用生态
云边体验一致性：全域资源统一交付，保障云边使用体验一致性
算力全域流动性：基于GSLB统一接入层的全域算力流量调度
聚焦边缘云容器平台技术边缘云容器平台的技术挑战边缘容器云平台面临的技术挑战主要是以下三个方面：
集群小而多：整体表现为集群小而多的状态，资源管控、调度都会面临较大的挑战。
环境复杂：边缘设备环境与数据中心环境相比较为恶劣，存在弱网、断网等一系列问题，给云边、边边协同能力带来较大的挑战。