边缘计算工作负载:虚拟机,容器还是裸机?

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CenturyLink对在裸机和虚拟机上运行Kubernetes集群进行了一项有趣的研究。对于此测试,使用名为netperf的开源实用程序运行运行来测量有三个小群集的网络延迟。

企业采用和所涉及的挑战

为边缘工作负载提供技术

• 利用内核:容器共享相同的内核,以后不可能 攻击者助于访问主机操作系统,当.我 就助于访问主机上运行的所有应用程序运行运行。

前进之路:最新动态

AWS还推出了“Greengrass”作为软件层,将累似 云的功能扩展到边缘,从而实现本地信息的下发和执行。

之所以数据库,分析,机器学习算法和以后 数据密集型企业应用程序运行运行是在裸机上运行容器的理想取舍,但在VM上运行容器有以后 优势。与裸机环境相比,在VM中助于轻松实现开箱即用的功能(累似 从有三个小主机到助于了 主机的工作负载运动,在再次出现任何间题时回滚到先前的配置,软件升级等)。

所有边缘工作负载都应该在裸机上运行吗?

下图描述了与VM相比容器的工作辦法 。

今天,以后 研究正在朝之所以现将裸机功能带入边缘工作负载的目标而进行。Packet只是 助于了 有三个小组织,致力于实现满足低延迟和本发生理需求的独特主张。

原文发布时间为:2018-08-15

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大多数公共云(包括Microsoft Azure和Amazon)都提供容器即服务(CaaS)。。两者有的是建立在现有基础架构层之上的,基于虚拟机,从而提供边缘计算所需的可移植性和灵活性。

当.我 生活在有三个小连接和智能设备的时代。随着智能设备数量的增长,数据的增长比较慢达到了新的宽度。哪些地方地方数据从终端用户到达云或数据中心后再进行补救、存储和以后 分析操作,以后,当访问时必定会带来延迟和宽度间题。正如Nati Shalom在他的博客文章中写道“ 哪些地方是边缘计算?“,边缘计算实质上是将补救能力转移到网络边缘,更接近数据源。这使组织助于在访问数据宽度和消耗宽度的方面获得显著优势。



让当.我 看看它是要怎样工作的。

以后,如前所述,轻量级且快速启动/停止的容器非常适合边缘工作负载。在裸机或VM上运行时总会有有三个小权衡。

在基础设施技术的各种发展中,总部发生纽约的创业公司Hyper正在努力提供VM和容器领域的最佳产品。使用HyperContainers(如Hyper调用它),当.我 想看 两者之间的融合。它提供了容器的宽度和灵活性,即助于在助于了一秒的时间内以最小的资源占用空间启动实例。共同,它提供VM的安全性和隔离性,即通过硬件强制隔离来补救容器的共享内核间题。

不可能 容器提供的宽度,密度和灵活性,它们是最热门技术之一。安全性不可能 会给企业在容器上采用边缘工作负载带来障碍。其中有 三个小主要间题是:

不可能 边缘扮演着至关重要的角色,以后考虑边缘工作负载运行的基础架构技术同样重要。

每个虚拟机在共享管理程序运行运行(软件或固件层)之上运行独特的操作系统,从而实现“硬件级虚拟化”。相反,容器运行在物理基础架构之上并共享相同的内核,从而导致 “操作系统级虚拟化”。

公共云和边缘工作负载

不可能 物理服务器助于了 管理程序运行运行作为开销,以后结果与预期一致。在裸机服务器上运行的Kubernetes和容器显着降低的延迟; 实际上,比在VM上运行Kubernetes时低三倍。此外,与裸机相比,当在VM上运行集群时,CPU消耗明显更高。

以后 共享操作系统以MB为单位保持容器的大小,使它们非常“轻”和灵活,将启动时间减少到几秒钟,相比之下,VM却助于了几分钟。此外,不可能 容器共享相同的操作系统,操作系统管理员的管理任务(修补,升级等)也会减少。当时人面,在容器的状态下,不可能 内核漏洞会使整个主机关闭。以后不可能 攻击者在到达VM内核前一天 ,只是 通过主机内核和管理程序运行运行进行路由,则VM仍然是更好的取舍。



Greengrass Group包中有 三个小组件。第有三个小是Greengrass内核,用于在本地执行AWS Lambda,消息传递和安全性。第3个是IoT,支持SDK的设备,通过本地网络与Greengrass核心进行通信。不可能 Greengrass内核与云一蹶不振 通信,它仍会保持与本地以后 设备的通信。

当.我 不可能 想看 基础架构技术的整个范式转变,从物理服务器开使英语 ,总是到虚拟机(VM)的诞生,现在最新的是容器。尽管VM在过去十年左右的时间里做得很好,但与VM相比,容器提供了固有的优势。它们也是运行边缘工作负载的理想取舍。



虚拟机或裸机上的容器?