エッジコンピューティングとクラウドネイティブについての理解と考察

クラウドコンピューティングの発展の歴史は、仮想化技術の発展の歴史でもあります。過去 20 年間、クラウド コンピューティングとインターネットは互いの急速な発展を促進し、中心的なクラウド テクノロジーは社会全体の共通インフラストラクチャになりました。モノのインターネットや人工知能などの技術の継続的な発展、特に産業用インターネットの開発と実装により、集中型クラウドコンピューティングは比較にならないほど衰退し始め、分散型エッジコンピューティングが再び重視されるようになりました。中央クラウド コンピューティングが技術革新によって推進されるのであれば、エッジ コンピューティングはビジネス価値によって推進される必要があります。

エッジコンピューティングについての理解と考察

エッジコンピューティングの定義

現在、エッジ コンピューティングの正確な定義はありません。 IT クラウド コンピューティングの観点から見ると、エッジ コンピューティングは中央クラウド コンピューティングの拡張として見られます。 Edge Computing Industry Alliance は、エッジ コンピューティングを「オブジェクトまたはデータのソースに近いネットワークのエッジでネットワーク、コンピューティング、ストレージ、およびアプリケーションのコア機能を統合し、俊敏な接続、リアルタイム ビジネス、データ最適化、アプリケーション インテリジェンス、セキュリティとプライバシー保護など、業界のデジタル化の主要なニーズを満たすために、エッジ インテリジェント サービスを近くで提供するオープン プラットフォーム」と定義しています。 CT 通信の観点から見ると、エッジ コンピューティングはもともとモバイル エッジ コンピューティング (MEC) とも呼ばれていました。

欧州電気通信標準化機構 (ETSI) は、MEC を次のように定義しています。「モバイル エッジ コンピューティングは、モバイル ネットワークのエッジ、無線アクセス ネットワーク (RAN) 内、モバイル ユーザーの近くで IT サービス環境とクラウド コンピューティング機能を提供します。」

エッジ コンピューティングの定義はさまざまですが、中核となる考え方は基本的に同じです。エッジ コンピューティングは、クラウド コンピューティングのコア テクノロジーに基づき、エッジ インフラストラクチャ上に構築された新しい形式の分散コンピューティングです。エッジのエンドユーザーに近いコンピューティング能力を提供し、データソースに近いオンサイト クラウド コンピューティングです。強力なデータセンターを備えた中央クラウド コンピューティングは、ビジネス アプリケーション向けに大規模にプールされ、柔軟にスケーラブルなコンピューティング、ストレージ、ネットワーク、およびその他のインフラストラクチャ サービスを提供します。これは、非リアルタイムで長期サイクルのデータやビジネス上の意思決定のシナリオに適しています。エッジコンピューティングは、リアルタイムの短周期データ、ローカル意思決定、および現在人気のオーディオおよびビデオライブブロードキャスト、IoT、産業用インターネット、仮想現実、さらにはメタバースなどのビジネスシナリオに重点を置いており、ワークロードを端末デバイスの近くまたはエンドユーザーの近くにシンクすることで、ネットワーク遅延を短縮し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

「タコ型」エッジコンピューティング

エッジ コンピューティングは、集中型コンピューティングに対する分散型コンピューティングです。エッジ コンピューティングの中心的な目標は、迅速な意思決定を行い、中央クラウドのコンピューティング能力を「ラスト マイル」まで拡張することです。したがって、中央クラウドから独立することはできませんが、クラウド-エッジ-エンドの全体的なアーキテクチャの下で、集中制御の決定と分散エッジの自律的な決定、つまりタコ型のエッジコンピューティングの両方を備えています。

上の漫画に示すように、タコの体のニューロンの40％は中枢脳に集中しており、残りの60％は脚に分散しており、全体の制御と調整のための1つの脳+分散実行のためのN個の小脳という構造を形成しています。 1 つの脳は、グローバル スケジューリングと、非リアルタイムの長期サイクルのビッグ データ処理および分析に優れています。 N 小脳は、局所的な小規模データ処理に重点を置いており、現場レベルのリアルタイムの短サイクルのインテリジェント分析と迅速な意思決定に適しています。

Octopus スタイルのエッジ コンピューティングは、中央クラウド + エッジ コンピューティングの分散クラウド エッジ統合アーキテクチャを採用しています。大規模な端末がデータを収集した後、小規模なローカルデータのリアルタイムの意思決定処理はエッジで完了し、複雑で大規模なグローバル意思決定処理は中央クラウドにまとめられ、詳細な分析と処理が行われます。

エッジコンピューティングの場所

エッジコンピューティングは、中央クラウドと端末の間に位置し、クラウドコンピューティング機能を中央からエッジに落とし込み、クラウドエッジ連携アーキテクチャを通じて特定のビジネスニーズを解決し、伝送遅延を最小限に抑えます。これもエッジコンピューティングのコア価値です。ただし、中央クラウドと端末間のネットワーク伝送経路は、アクセス ネットワーク (距離 30 キロメートル、遅延 5 ～ 10 ミリ秒)、集約ネットワーク、都市間ネットワーク (距離 50 ～ 100 キロメートル、遅延 15 ～ 30 ミリ秒)、バックボーン ネットワーク (距離 200 キロメートル、遅延 50 ミリ秒) を経由して、最終的にデータ センターに到達します (データ センター IDC がバックボーン ネットワーク上にあると仮定)。時間消費データは、通常のネットワーク輻輳のダイヤルアップ統計、つまりビジネス側で認識される実際の遅延データです。あまり正確ではありませんが、アーキテクチャ上の決定を支援するには十分です。

クラウド コンピューティング機能は徐々にセンターからエッジへと移行しており、ノード数は増加し、カバレッジは縮小し、運用および保守サービスのコストは急速に増加しています。国内ネットワークの現状（中国には中国電信のCHINANETとCN2、中国聯通のCNCNET、中国移動のCMNETなど複数のバックボーンネットワークがある）によれば、バックボーンネットワークノード、都市間ネットワークノード、集約ネットワークノード、アクセスネットワークノード、数万のビジネスサイトコンピューティングノードはすべてエッジコンピューティングを搭載できる。したがって、統一された標準を形成するには範囲が広すぎます。したがって、中央クラウド コンピューティングはテクノロジによって定義され、エッジ コンピューティングはネットワークとビジネス ニーズによって定義されると言えます。

エッジ コンピューティング エコシステムには、3 つの主要サービス プロバイダー、クラウド ベンダー、機器メーカー、オペレーター、およびいくつかの新しい AI サービス プロバイダーなど、多くの参加者がおり、いずれも既存の優位性を活かして、より多くの顧客と市場スペースを拡大しています。機器ベンダーは、モノのインターネットを使用して、単一機能のプロフェッショナルクラウドを徐々に構築します。クラウド ベンダーは集中型のパブリック クラウドから分散型の地域クラウドへと移行し始めており、地域クラウドはクラウド ネットワークを通じて接続され、より広範囲に及ぶクラウドを形成しています。インターネット時代、オペレータはパブリッククラウドと繁栄するモバイルアプリケーションによって完全にブロックされ、パイプラインとしてしか機能できませんでした。しかし、エッジ コンピューティングの時代では、ビジネスとネットワークがエッジ コンピューティングを定義し、オペレーターが再び脚光を浴び、かけがえのない存在となっています。

エッジコンピューティングの種類

1. ネットワーク定義エッジコンピューティング

端末とクラウド センター間のネットワーク パスを最適化することで、中央のクラウド機能が徐々に端末に近づき、サービスへのローカル アクセスが可能になります。センターからエッジまで、リージョナルクラウド/セントラルクラウド、エッジクラウド/エッジコンピューティング、エッジコンピューティング/ローカルコンピューティングの 3 つのタイプがあります。

地域クラウド/中央クラウド:バックボーン ネットワーク上の中央クラウド コンピューティング サービスを拡大および拡張し、集中型クラウド機能を地域に拡張し、完全な地域カバレッジを実現し、バックボーン ネットワークでの時間消費を解決し、ネットワーク遅延を約 30 ミリ秒に最適化しますが、論理的には依然として中央クラウド サービスです。

エッジ クラウド/エッジ コンピューティング:オペレーターのネットワーク ノードに沿って中央クラウド コンピューティング サービスを拡張し、中小規模のクラウド サービスまたはクラウドのようなサービス機能を構築し、マルチアクセス エッジ コンピューティング (MEC) や CDN などのネットワーク遅延を 15 ミリ秒程度に最適化します。

エッジコンピューティング/ローカルコンピューティング：主に端末に近いオンサイト設備とサービス機能を指し、端末ロジックを分離し、エッジで自律的なインテリジェントサービスを実現します。クラウドは、エッジのリソース スケジューリング、アプリケーション管理、ビジネス オーケストレーション機能を制御し、オールインワン マシンやスマート ルーターなどのネットワーク遅延を約 5 ミリ秒に最適化します。

一般的に、ネットワーク定義のエッジ コンピューティングは、消費者向けインターネット サービスや新しい 2C サービスに重点を置いており、クラウド センターの機能とデータを事前にエッジにシンクします。従来の CDN、ビデオ、音声サービスに加えて、今年非常に人気があるメタバースもあります。現在、ほとんどの消費者向けインターネット サービスは、バックボーン ネットワーク上に配置された中央クラウド コンピューティング機能によってサポートされており、そのレイテンシは 30 ～ 50 ミリ秒で、クラウド ベースのバックエンド ビジネス処理のレイテンシよりもはるかに小さくなっています。コンピューティング能力をエッジに集中させる本来の目的は、主に中央クラウドからの大量のリクエストの負荷を分散し、ユーザー エクスペリエンスを最適化することであり、これはタイムリーな支援というよりも、ビジネスにとっての付加価値です。

ここでオペレータネットワークについてお話しします。クラウドコンピューティング技術の中心は、データセンターの内部ネットワーク、つまりクラウドネットワーク全体を仮想化するもので、VPCやロードバランシングなど多くの製品が派生してきました。オペレータ ネットワークはデータ センターの外部でほぼ完全に保護されており、弾力性のあるパブリック IP とインターネット エクスポート帯域幅サービスのみが提供されます。中央クラウド コンピューティングとオペレータ ネットワークの間には統合がありません。ただし、中央クラウド コンピューティングからエッジ コンピューティングへの進化は、中央クラウドとエッジをリンクするネットワークに大きく依存します。中央クラウドが脳であり、エッジコンピューティングがインテリジェントアンテナであるとすると、ネットワークは神経であり、動脈です。しかし、実際には、全体的なネットワークの計画と構築はクラウドコンピューティングが開発される前から行われており、クラウドコンピューティング専用のものではありません。そのため、中央クラウドコンピューティングとオペレータネットワークを統合、つまりクラウドネットワーク統合する必要があります。クラウド ネットワーク統合の最終的な目標は、クラウド機能のネットワーク化されたスケジューリングとオーケストレーション、およびネットワーク機能の迅速なクラウド化定義を実現することです。当社は、新たなビジネス需要とクラウド技術の革新を活用して、通信事業者のネットワーク アーキテクチャに大きな変化、アップグレード、オープン性をもたらすことを目指しています。

現在、ネットワーク機能によりクラウド コンピューティングの発展は大きく制限されており、これはエッジ コンピューティングと IoT の構築において特に顕著です。クラウド ネットワークの統合とコンピューティング パワー ネットワークは、依然として通信事業者の独占領域です。新世代の5Gによってもたらされた破壊的な技術変化は、分野全体に破壊的な変化を引き起こしましたが、解決されたのは大量デバイスアクセスと低遅延デバイスアクセスの問題だけです。全体的なバックエンドのサポートとソリューションは明らかに追いつくことができません。現状から判断すると、5G は依然としてビジネスを見つけるのが難しい状況にあります。今後、5Gは消費者分野よりも物理的な産業分野（港、ドック、鉱山など）に大きな変化と価値をもたらすでしょう。

2. ビジネス定義のエッジコンピューティング

エッジ コンピューティングは、消費者向けのインターネット エッジ シナリオに加えて、実体経済やスマート社会から派生したシナリオに重点を置いています。

物理的な業界のシナリオでは、歴史的な理由により、エッジとオンサイトに多数の異種インフラストラクチャ リソースが存在します。ビジネスニーズ主導のエッジコンピューティングプラットフォームの構築は、既存のインフラストラクチャリソースを統合して活用するだけでなく、中心的なクラウドコンピューティングテクノロジーと機能をエッジとオンサイトに導入し、多数の既存のビジネスオペレーションと管理のクラウド化と、大量のデータの統合的な入力を実現し、企業全体のデジタル変革をサポートします。スマート社会の派生シナリオでは、ビジネスが新しいほど、ネットワーク遅延の影響を受けやすくなり、データ量が増え、構造化データが非構造化データに徐々に変換されるため、人工知能やニューラルネットワークなどの高度なインテリジェントテクノロジーのサポートが必要になります。現在、ネットワーク遅延の影響を受けやすい新しいビジネス シナリオはすべて、分散アーキテクチャ戦略を使用してネットワークへの強い依存度を軽減し、クラウドベースのマスター コントロールとオンサイトのリアルタイム コンピューティングを通じて管理されています。エッジコンピューティングは、ビジネスに基づいて、スマートデバイス/プロフェッショナルクラウドと産業エッジ/インダストリークラウドの2つのタイプに分けられます。

スマートデバイス/プロフェッショナルクラウド:クラウドコンピューティング機能に基づいて、スマートデバイス、クラウドサービス、ビデオ監視クラウド、G7貨物IoTなどのエンドとクラウド間のエッジサービスを含む、スマートデバイスを中心とした統合された競争力のあるソリューションを提供します。

産業エッジ/産業クラウド:クラウド コンピューティング機能に基づいて、物流クラウド、航空宇宙クラウドなどの産業アプリケーションとシナリオを中心としたスイート製品とソリューションを提供します。

一般的に、ビジネス定義に基づくエッジ コンピューティングは、スマート デバイスと実体経済に重点を置いています。スマートデバイスの場合、AVG、高密度ストレージ、ロボットアームなどの単機能スマートデバイスから、ドローンや自動運転車などの超複雑なスマートデバイスまで、クラウドコンピューティング機能は、デバイス制御および管理アプリケーションの操作をサポートするだけでなく、中央クラウドコンピューティング機能の助けを借りてエッジ側に拡張され、クラウド上にある場合にこれらの製品を集中的かつ標準化された方法で管理できないという問題を解決します。産業エッジでは、クラウド コンピューティング テクノロジーと業界シナリオの抽象的な概要を組み合わせて、業界全体にわたる製品とソリューションが構築されます。産業インターネット全体の構築が加速するにつれ、エッジコンピューティングの今後の発展の重要な方向性となります。

まとめ

大規模企業にとって、クラウド エッジのシナリオは非常に複雑です。中央クラウドコンピューティング プラットフォームとエッジコンピューティング プラットフォームの構築は、ビジネス ニーズに対応するだけでなく、多くのインフラストラクチャの問題にも直面しています。中央クラウドコンピューティングでは、マルチクラウドの使用とマルチクラウドの相互運用性の問題があります。エッジ ネットワーク リンクでは、複数のオペレータのバックボーン ネットワーク、マルチクラウド オペレータ ネットワーク、およびマルチクラウド クラウド ネットワーク統合に問題があります。エンドサイドアクセスネットワークでは、複数事業者の5Gネットワ​​ークを共有する問題などがあり、多くの問題はガバナンス対策でしか対処できず、技術プラットフォームレベルでは完全に解決できません。

一般に、エッジ コンピューティングの範囲とシナリオの範囲は広く、業界全体では標準的な事例や標準が不足しています。したがって、エッジコンピューティングの実装を促進するには、実際のビジネスシナリオとニーズに基づいて全体的な計画を立て、徐々に価値を構築していく必要があります。

Kubernetesはセンターからエッジへ

Kubernetes は、アプリケーション中心の技術アーキテクチャと哲学に従い、一連の技術システムであらゆる負荷をサポートし、あらゆるインフラストラクチャ上で実行します。インフラストラクチャの違いを下位レベルで保護し、基礎となる基本リソースの統一されたスケジュールとオーケストレーションを実現します。コンテナ イメージを通じてアプリケーションを標準化し、アプリケーション ロードの自動展開を実現します。中央クラウド コンピューティングの境界を打ち破り、クラウド コンピューティング機能をエッジとオンサイトにシームレスに拡張し、クラウド エッジ統合インフラストラクチャを迅速に構築します。

クラウドネイティブテクノロジーをセンターからエッジに拡張することで、クラウドエッジインフラストラクチャの技術アーキテクチャが統合されるだけでなく、ビジネスの自由なクラウドエッジオーケストレーションと展開も可能になります。中央クラウドにおける Kubernetes の革命的なイノベーションと比較すると、エッジ シナリオでは明らかな利点があるものの、その欠点も致命的です。エッジ側のリソースの制限、ネットワークの制限や不安定さなどの特殊な状況のため、さまざまなビジネス シナリオに応じて異なる Kubernetes エッジ ソリューションを選択する必要があります。

Kubernetes アーキテクチャとエッジの課題

Kubernetes は典型的な分散アーキテクチャです。マスター制御ノードはクラスターの「頭脳」であり、ノードの管理、ポッドのスケジュール設定、クラスターの実行ステータスの制御を担当します。ノードは、コンテナの実行と実行ステータスの監視/レポートを担当する作業ノードです。エッジ コンピューティングのシナリオには、次のような明らかな課題があります。

• 状態一貫性のある集中型ストレージ アーキテクチャは、大規模なプールされたリソースのオーケストレーションとスケジューリングに基づいてビジネス継続性サービスを実現する、集中型クラウド コンピューティングの主要製品です。
• マスター制御ノードとワーカーノードは、リストウォッチメカニズムを使用してステータスタスクのリアルタイム同期を実現しますが、トラフィックが大きく、ワーカーノードは永続データに関してマスターノードに完全に依存しており、自律性がありません。
• Kubelet は、過剰な論理処理、さまざまなコンテナ ランタイムのさまざまな実装との互換性、およびデバイス プラグイン ハードウェア デバイス ドライバーを搭載しており、最大 700M のリソースを占有します。これは、リソースが限られているエッジ ノード、特に低構成のエッジ デバイスにとっては負担が大きすぎます。

エッジ コンピューティングには幅広いシナリオと複雑なシナリオが含まれており、統一された標準はまだ存在しません。 Kubernetes オープンソース コミュニティのメインライン バージョンには、エッジ シナリオへの適応計画がありません。

Kubernetes エッジオペレーションソリューション

中央クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングのクラウドエッジ分散アーキテクチャでは、Kubernetes をエッジ分散展開に適したアーキテクチャに適合させる必要があります。マルチクラスタ管理により統合管理が可能となり、エッジオペレーションの集中クラウド管理を実現します。全体的なソリューションは、次の 3 つのタイプに分けられます。

• クラスター: Kubernetes 標準クラスターがエッジに移動されます。利点は、カスタマイズされた Kubernetes 開発が不要であることです。また、Kubernetes の複数のバージョンをサポートし、企業がクラウドエッジ アーキテクチャの一貫性を真に実現できるようにします。デメリットは、多くの管理リソースを消費することです。このソリューションは、地域クラウド/中央クラウド、エッジ コンピューティング/ローカル コンピューティング、大規模な産業エッジ シナリオに適しています。
• 単一ノード: Kubernetes は、単一ノードのデバイスに合理化され、デプロイされます。利点はクラスター ソリューションと一致しています。デメリットとしては、Kubernetes の機能が不完全であること、リソースの占有により設備コストが増加すること、ビジネス アプリケーションに対してクラウドとエッジ間で一貫したアーキテクチャの展開と運用を保証できないこと、実用的な問題を解決できないことが挙げられます。
• リモート ノード: Kubernetes の二次開発と強化された拡張に基づいて、Kubernetes は分離され、クラウド エッジ分散アーキテクチャ シナリオに適応され、マスター管理ノードが集中的に展開され、ワー​​カー管理ノードが分散的に展開されます。

さらに、一貫性はエッジ コンピューティングにおける問題点です。エッジにキャッシュを追加すると、通常のネットワーク状況ではデータの一貫性を確保しながら、ネットワーク切断などの特殊な状況でもエッジの自律性を実現できます。 Kubelet が重いという問題もありますが、Kubernetes が Docker を放棄するにつれて、これは合理化され始めました。同時に、ハードウェアの更新と反復は高速であり、Kubernetes のネイティブ性と普遍性を維持することは、わずかなハードウェア コストよりも重要です。実際、Kubernetes コミュニティ自体がエッジ適応ソリューションを提供し、Kubelet にキャッシュ メカニズムを追加することを検討できることを期待しています。

Kubernetesエッジコンテナは急速に成長している

Kubernetes は、コンテナのオーケストレーションとスケジューリングの事実上の標準となっています。エッジ コンピューティングのシナリオでは、国内のさまざまなパブリック クラウド ベンダーが、Kubernetes をベースとした独自のエッジ コンピューティング クラウド ネイティブ プロジェクトをオープンソース化しています。たとえば、Alibaba Cloud が CNCF に寄付した OpenYurt は、エッジ ノードのリモート ノード ソリューションを使用しています。これは、業界初のオープンソースの非侵入型エッジ コンピューティング クラウド ネイティブ プラットフォームです。 「ネイティブ Kubernetes をエッジに拡張する」という非侵入的な設計コンセプトに準拠しており、エッジ コンピューティング シナリオを完全にカバーできます。

Huawei、Tencent、Baiduなども独自のエッジコンテナプラットフォームをオープンソース化しています。エッジ コンテナーの急速な発展により、この分野でのイノベーションが促進されましたが、ある程度、エッジ コンピューティング プラットフォームの構築時に難しい決断を迫られることにもなりました。技術アーキテクチャの観点から見ると、いくつかのエッジ コンテナ製品の全体的なアーキテクチャのアイデアは、主に Kubernetes をクラウド エッジ、弱いネットワーク、および希少なリソースに適したエッジ コンピューティング シナリオに分離することであり、本質的にはそれほど違いはありません。製品機能の観点からも同様であり、基本的にはクラウドとエッジの連携、エッジの自律性、ユニット化された展開機能をカバーしています。

クラウドエッジ統合クラウドネイティブプラットフォームの構築方法

この段階では、Kubernetes コンテナ プラットフォームを中心にクラウド エッジ統合クラウド ネイティブ インフラストラクチャ プラットフォーム機能を構築することが、エッジ コンピューティング プラットフォームにとって最適な選択肢です。クラウド上の統合コンテナ マルチ クラスタ管理により、Kubernetes クラスタ仕様の構成を標準化しながら、分散クラスタを均一に管理できます。

• 標準クラスター (大規模): ETCD + マスター 3 8c16G、Prometheus + Ingress 5 8C16G、N * ワーカー ノードとして構成された 400 ノードを超える大規模クラスターをサポートします。主に大規模なビジネス規模のクラウドネイティブアプリケーションの運用シナリオ向け。
• 標準クラスター (中規模): 100 ノードを超えるクラスター、ETCD + マスター + Prometheus 3 8c16G、N * ワークノードをサポートします。主に中規模のビジネスシナリオ向け。
• エッジ ネイティブ コンテナ クラスター:クラウドにクラスター管理ノードを展開し、ビジネス サイトにエッジ ノードを個別に展開して、IoT 物理デバイス アクセス プロトコル解析アプリケーション、ビデオ監視分析 AI アルゴリズム モデル、その他のビジネス シナリオなど、単一のビジネス シナリオで実行されているアプリケーションをサポートします。

ビジネス シナリオの要件に応じて最適なコンテナ クラスター ソリューションを選択します。エッジ コンテナ クラスター ソリューションは、他のクラスター ソリューションとはまったく異なります。他のクラスターでは、集中管理されプールされた基本リソースを使用して中央クラウド クラスター サービスの一貫性が維持され、すべてのアプリケーションがクラスター リソース全体を共有します。エッジ コンテナ クラスターのマスター管理ノードは集中的に展開され、共有されます。ワーカーノードは業務現場に分散され、オンデマンドで追加され、自ら運用・保守され、排他的に使用されます。現在のエッジコンテナ分野では、短期間で統合されたオープンソース製品が登場することは困難です。したがって、この段階では、標準の Kubernetes API を介してエッジ ネイティブ コンテナ クラスターを統合することをお勧めします。これは、すべてのエッジ コンテナーと互換性のある適度なソリューションです。どちらかを選択する必要がある場合は、非侵入的な設計と、よりエレガントな全体的な技術アーキテクチャと実装を備えた OpenYurt をお勧めします。 OpenYurt は、アップストリームのオープンソース プロジェクト Kubernetes をベースとしており、エッジ シナリオに適応したディストリビューションです。これは、クラウドネイティブテクノロジーシステムに依存し、「ゼロ」の侵入で実装された業界初のインテリジェントエッジコンピューティングプラットフォームです。包括的な「クラウド、エッジ、エンド統合」機能を備えており、大規模なエッジコンピューティングサービスと異種コンピューティングパワーの効率的な配信、運用、保守、管理を迅速に実現できます。

要約する

Kubernetes を中核とするエッジ コンピューティング プラットフォームとクラウドネイティブ テクノロジー システムの構築は、間違いなく現時点で最良の選択であり、構築の道です。ただし、クラウドネイティブ システムは巨大であり、そのコンポーネントは複雑です。システムを限界まで沈めることは大きな課題と困難に直面することになるが、同時に大きなチャンスと想像力に満ちている。ビジネス アプリケーションがエッジでクラウド ネイティブ システムを真に実装する場合、エッジの利点と価値を最大限に活用するには、コンセプト、システム設計、アーキテクチャ設計などの複数の側面から共同で実装する必要があります。