译者 | 布加迪
审校 | 重楼
近年来边缘计算和容器越来越受欢迎，为我们日常生活中与数据处理相关的各种挑战提供了创新的解决方案 。这些技术现在已经渗入到各种设备中 ， 包括我们的汽车、手机甚至冰箱，为用例发掘了新的可能性，并使我们能够更有效地应对数据处理挑战 。本文将探讨边缘计算与容器的交汇、它们的重要性及与之相关的挑战 。
边缘计算和容器的用例有几个行业可以得益于使用边缘计算和容器，包括工业物联网、医疗保健、智慧城市和零售 。
文章插图
图1. 边缘计算和容器的用例
边缘计算无处不在，几乎所有行业都在使用它 。以下是比较成熟的应用：
边缘计算的用例
制造业中的工业物联网
【容器的“边缘”】收集和处理来自传感器的实时数据 。部署用于监测机器性能和触发边缘设备端警报的轻量级应用程序 。还可以用于功能异常检测、提高性能以及对刚开发的产品执行质量检查等 。
医疗保健
比如在医院，可穿戴设备可用于收集病人重要生命体征的数据（数据可使用边缘计算实时处理） 。在其他场合下 ， 整合到X光扫描器械中的程序可以诊断癌症及其他疾?。ㄕ锒闲Ч?す?死啵?。
智慧城市
传感器和摄像头可用于收集交通流量、空气质量及其他因素方面的数据 。容器可用于部署和管理分析这些数据并为城市规划人员提供洞察力的应用程序 。在一些国家，它们还可用于检测非法行为 。
零售
在零售店，传感器和摄像头可用于收集客户行为数据，比如他们在关注哪些产品或他们在商店某些区域逗留的时间有多长 。我们还有完全自动化的商店，没有收银员 。
边缘计算与容器的交汇边缘计算和容器有几个共同点，包括它们能够支持分布式应用程序、专注于缩短延迟 。容器特别适合边缘计算 ， 因为它们是轻量级的 ， 很容易部署在远程位置 。然而，在边缘计算环境中使用容器也存在挑战，比如有限的资源和安全问题 。
边缘容器的好处包括如下：
1. 灵活性——边缘容器具有高度可移植性，可以在各种边缘设备上运行，从而提供部署的灵活性和敏捷性 。
2. 可扩展性——容器具有高度可扩展性，可以跨多个边缘设备快速复制、部署和管理 ， 从而更容易扩展应用程序和服务 。这在资源有限、传统单体应用程序可能不实用的边缘计算环境中尤其重要 。
3. 安全性——容器为运行应用程序提供了安全的环境，并将它们与边缘设备上的其他进程隔离开来 。
4. 低延迟——通过在更靠近数据源的地方处理数据 ， 容器有助于缩短数据在设备和数据中心之间传输所需的时间 。这在需要实时处理的应用领域尤为重要，比如工业物联网或医疗保健应用领域 。
5. 减少带宽——集中式应用程序常常导致高昂的网络费用，因为所有流量都集中在云供应商的数据中心内 。另一方面，边缘容器可以位于离最终用户更近的地方 ， 从而允许对数据进行预处理和缓存 ， 这有助于降低网络费用 。
6. 成熟度——作为一种容器技术 ， Docker被认为很稳定，在生产环境中得到了广泛的应用 。此外，开发人员可以利用Docker方面的现有知识和技能，这意味着测试边缘容器时不需要额外的培训 。
边缘容器面临的挑战包括如下：
1. 有限的资源——边缘设备常常具有有限的资源，比如内存、处理能力和存储 ， 这可能会影响边缘容器的性能 。
2. 复杂性——边缘容器需要容器化和分布式计算方面的专业知识 ， 这对一些组织来说可能是一个挑战 。
3. 管理——跨多个边缘设备管理容器既复杂又耗时 ， 需要可靠的容器编排解决方案 。
4. 安全——边缘设备常常位于不安全的远程位置，这可能使它们容易受到攻击 。容器还可能带来安全风险，比如容器分流或容器映像中的漏洞 。
实施边缘计算和容器边缘计算和容器提供了许多好处，组织可以迅速采用它们用于不同的业务案例 。然而，成功实施这些技术需要仔细考虑这几个关键因素 。
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