Herausforderungen des Edge Computing und die Praxis der Tencent Cloud Hyper-Converged Plattform: Eine integrierte Cloud-Edge-Device-Lösung

Die Entwicklung des Cloud Computing hat einen Prozess von zentralisiert zu verteilt durchlaufen. Traditionelles zentrales Cloud Computing zeichnet sich durch eine zentralisierte Architektur aus, bei der Rechenressourcen in den Rechenzentren von Cloud-Anbietern konzentriert sind, was den Geschäftspartnern ein bequemes Ressourcenmanagement und eine effiziente Ressourcennutzung bietet. Mit dem Aufkommen des Internets der Dinge (IoT) und der Reifung der 5G-Technologie verlagert sich jedoch der Bedarf an Rechenleistung zunehmend zu den Datenquellen und Benutzerseiten, was das Konzept des Edge Computing hervorgebracht hat. Edge Computing ist ein verteiltes Computermodell, das Rechenressourcen näher an der Datenquelle bereitstellt, um geschäftliche Anforderungen mit geringer Latenz und hoher Echtzeit zu erfüllen. Die Entwicklung des Edge Computing lässt sich grob in eine Phase der Technologiebildung (z. B. CDN), eine Phase der schnellen Entwicklung (Aufmerksamkeit von Wissenschaft und Industrie) und die aktuelle Phase der praktischen Umsetzung unterteilen. Insbesondere durch 5G erleben die Anwendungsfälle des Edge Computing ein explosives Wachstum.

Die Architektur des Edge Computing entwickelt sich zu einem kooperativen Modell aus zentraler Cloud, Edge Cloud und Endgeräten. Am Beispiel von Tencent Cloud bezieht sich die zentrale Cloud typischerweise auf IDC-Rechenzentren, während die Edge Cloud verschiedene Ebenen von Rechenzentren wie EC, OC, MEC usw. umfasst. Feldgeräte werden in der Nähe von Datenquellen bereitgestellt, z. B. Heimnetzwerk-Gateways, Verkehrsampelkreuzungen usw. Diese Architektur ermöglicht es, die Latenz zwischen IoT-Geräten und Edge-Geräten auf unter 2 Millisekunden zu kontrollieren, was geschäftliche Anforderungen mit hoher Echtzeit wie industrielle Steuerung erfüllt; die Latenz zur Edge Cloud kann auf unter 10 Millisekunden kontrolliert werden, was für Szenarien wie Echtzeit-Audio und -Video, AR/VR und Cloud-Gaming geeignet ist. Diese geschichtete Bereitstellungsarchitektur ermöglicht eine flexible Bereitstellung von Rechenleistung an den am besten geeigneten Ort gemäß den Geschäftsanforderungen.

Angesichts der komplexen Herausforderungen, die Edge Computing mit sich bringt, ist die Integration von Cloud, Edge und Device besonders notwendig, um die Eintrittsbarrieren für die Geschäftsumsetzung zu senken und die industrielle Entwicklung zu fördern. Die Integration manifestiert sich auf mehreren Ebenen: **Einheitliches Management**, das die Komplexität der zugrunde liegenden Hardwarearchitektur, des Betriebssystems, der Netzwerkkonfiguration usw. verbirgt und ein mit der zentralen Cloud konsistentes Management ermöglicht, wie z. B. Überwachung und Alarmierung, Bereitstellung und Betrieb. **Cloud-Edge-Kollaboration**, die die Aggregation und Analyse von Edge-Daten in der Mitte ermöglicht und trainierte Modelle oder Cloud-Funktionen an den Edge zurückgibt, z. B. Inferenz in KI-Szenarien am Edge und Training in der Mitte. **Ressourcenplanung**, die eine angemessene und effektive Anpassung angesichts der verteilten Edge-Ressourcen und großer zeitlicher und räumlicher Lastunterschiede vornimmt, um eine optimale Ressourcennutzung zu erzielen, die Systemeffizienz und -stabilität zu verbessern und die Kosten zu senken.

TKE Edge ist ein Edge-Computing-Container-System, das von Tencent Cloud auf Basis von nativem Kubernetes entwickelt wurde und darauf abzielt, die komplexe physische Edge-Umgebung zu verbergen und eine einheitliche, standardisierte Ressourcenmanagement- und Planungsstrategie bereitzustellen. Seine Kernmerkmale umfassen: **Kubernetes-nativ**, nahtlose Erweiterung der Kubernetes-Funktionen auf den Edge, Kompatibilität mit allen APIs und Ressourcen, keine zusätzlichen Lernkosten; **Edge-Autonomie**, Bereitstellung von Edge-Autonomie auf L3-Niveau, sodass Edge-Knoten auch bei instabilem Netzwerk oder Offline-Status autonom arbeiten können; **Verteilte Überwachung der Knotenintegrität**, branchenweit erste Überwachung der Integrität auf der Edge-Seite, die eine schnelle Fehlererkennung und -meldung ermöglicht; **Integrierte Edge-Orchestrierungsfähigkeiten**, Unterstützung für die Bereitstellung und Verwaltung von Microservices in mehreren Regionen, Verbesserung der Fehlertoleranz und Verfügbarkeit des Systems; **Internes Netzwerk-Penetration**, Unterstützung für den kontinuierlichen Betrieb und die Wartung von Kubernetes-Knoten mit oder ohne öffentliches Netzwerk sowie Unterstützung für TCP-, HTTP- und HTTPS-Protokolle.

Die Hyper-Converged Plattform von Tencent Cloud wurde in mehreren Bereichen erfolgreich implementiert. Im Bereich **Audio- und Videodienste** werden durch Containerisierungstechnologie heterogene zugrunde liegende Schichten verborgen, wodurch die Anzahl der Cluster von Tausenden auf Dutzende reduziert wird, was die Entwicklungs-, Test- und Betriebskosten erheblich senkt. Im Bereich **Industrial Cloud** wird der Bereitstellungsprozess vereinfacht, wobei Bereitstellungs- und Betriebsoperationen vollständig in die Cloud migriert werden und ein Cloud-basiertes industrielles E-Commerce-Modell realisiert wird, bei dem Benutzer Bestellungen selbst aufgeben können, die sofort wirksam werden. Im Szenario **Hybrid-Ressourcenmanagement**, wie z. B. bei der Fahrzeug-Straßen-Kollaboration, kann die Plattform zentrale Cloud-, Edge-Cloud- und intelligente Kreuzungsgeräte in einem einzigen Cluster verwalten, wodurch die Probleme der zu großen Anzahl von Clustern und der nicht containerisierten Geräte gelöst werden und die Aktualisierung von Diensten und die Konfigurationsaktualisierung vereinfacht werden. Diese Fälle demonstrieren die leistungsstarken Fähigkeiten der Tencent Cloud Hyper-Converged Plattform zur Steigerung der Effizienz, Senkung der Kosten und Verbesserung der Zuverlässigkeit.