爱分析·中国云计算行业趋势报告( 五 )
华为云IEF边缘计算解决方案就是一个典型的基于Docker和Kubernetes的分布式边缘云 ， 如下图所示 。
总体来看 ， 分布式边缘云产生和发展的驱动因素在于网络响应效率和扩容成本两方面：
1）网络响应效率：在分布式边缘云架构中 ， 采集到的数据可以首先在边缘节点进行初步的处理再上传到中心节点进行AI模型训练 ， 训练完毕的模型被下放到边缘节点 ， 基于持续产生的数据进行模型的推理和优化 ， 从而避免了因大量数据的网络传输和集中式计算存储带来的网络性能瓶颈 ， 提升了网络响应效率 。
2）扩容成本：计算、存储能力下沉到边缘之后 ， 中心云的资源扩容压力以及带来的成本被大大减轻 。
1.5.2 分布式边缘云的统一管理与边云协同
分布式边缘云实现网络响应效率、扩容成本两方面优势的根本原因在于统一管理与边云协同 ， 即通过中心云的统一远程运维管理平台 ， 实现中心云、边缘云之间的行为协调 ， 充分将计算、存储能力下沉到边缘 ， 同时不影响中心云自身的正常工作 。
边云协同能力主要包括数据协同、应用协同两个层面 ， 如下图所示 。
1）数据协同：它解决的问题本质上是数据密集型业务如何在中心云和边缘云之间进行合理负载分配 ， 进一步可以分为数据处理协同和AI能力协同两个层次 。
在数据处理协同过程中 ， 首先由中心云负责制定数据上传策略并下发到边缘云 ， 然后由边缘云负责数据采集 ， 并基于中心云制定的策略进行预处理后上传到中心云 ， 最后由中心云进行数据的集中存储和进一步挖掘分析 。
AI能力协同过程本质上是数据处理协同过程的升级 ， 区别在于其工作流程需要由边缘云发起 ， 由边缘云将供AI模型训练的数据上传到中心云 ， 然后由中心云基于数据进行AI模型训练并推送到边缘云 ， 最后由边缘云基于AI模型和终端输入进行模型推理 ， 并将推理结果返回中心云 。
2）应用协同：它解决的问题本质上是非数据密集型的常规性业务如何在中心云和边缘云之间进行合理负载分配 ， 进一步可以分为应用交付协同和应用编排协同两个层次 。
为了实现这两类边云协同能力 ， 一方面需要边缘云具备一定的自治能力 ， 在网络出现故障的情况下仍然维持正常工作状态 ， 不完全依赖于中心云的运维管理能力 ， 另一方面需要中心云具备对边缘云集群的统一管理能力 ， 尤其是对于异构边缘云的纳管 ， 并进一步对边缘云进行统一的应用交付生命周期管理和服务编排管理 ， 如下图所示 。
目前 ， 分布式边缘云的技术成熟度尚处于早期 ， 且应用价值尚未被充分挖掘 。 从长期来看 ， 分布式边缘云的主要价值在于充分弥合了万物互联的趋势下 ， 集中式云计算的有限计算能力与现实世界中无限的数据维度之间的鸿沟 。
2.混合云的实践路径选择与面临挑战
当企业选择实行混合云战略 ， 需要选择良好的实践路径 。 按照主导厂商类型的不同来区分 ， 混合云方案存在两种实践路径：
从公有云向下延伸 ， 提供技术同构的专有云产品 ， 从而形成混合云解决方案；
从私有云向上延伸 ， 将公有云进行集成 ， 从而形成混合云解决方案 。
本章将论述这两种实践路径的产生逻辑 ， 以及针对特定企业和场景的选择建议 。
2.1从公有云到混合云：满足基础架构一致性需求
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