在數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度不斷提升的今天，大帶寬、低時(shí)延、高并發(fā)的場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)，終端用戶對(duì)于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容反應(yīng)速率要求提升，對(duì)于CDN的應(yīng)用需求也在不斷攀升。而今正值中國(guó)CDN發(fā)展十年轉(zhuǎn)型期，提升CDN核心競(jìng)爭(zhēng)力，以CDN為切入點(diǎn)帶動(dòng)邊緣計(jì)算、分布式云計(jì)算、音視頻直播、云游戲等服務(wù)，為用戶打造更高質(zhì)量的CDN服務(wù)將成為新時(shí)代產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵所在。

8月25日，以“新征程，耀一起”為主題的2022亞太內(nèi)容分發(fā)大會(huì)暨CDN峰會(huì)在北京隆重開幕，本屆大會(huì)由亞太CDN產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、眾視Tech聯(lián)合主辦。亞太CDN產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟攜手阿里云、騰訊云、網(wǎng)宿科技、火山引擎、天翼云、中興通訊、金山云等內(nèi)容分發(fā)領(lǐng)域頭部企業(yè)，為行業(yè)破舊立新、閃耀新征程發(fā)出最強(qiáng)音！

在8月25日下午舉辦的【邊緣計(jì)算論壇】上，即刻霧聯(lián) 聯(lián)合創(chuàng)始人 段靖遠(yuǎn)發(fā)表了題為《即刻霧聯(lián)在邊緣云的探索和實(shí)踐》的精彩演講，詳細(xì)內(nèi)容如下。

據(jù)Data Bridge Market Research預(yù)計(jì)，在未來數(shù)年中，全球邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將以33.75%的年復(fù)合增長(zhǎng)率發(fā)展。

在邊緣計(jì)算迅速發(fā)展的同時(shí)，今年中國(guó)信通院發(fā)布的邊緣計(jì)算市場(chǎng)相關(guān)調(diào)查報(bào)告，指出了邊緣計(jì)算當(dāng)前發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)，主要有三個(gè)層面，一是現(xiàn)有的IT基礎(chǔ)架構(gòu)，在協(xié)同集成方面和邊緣存在差異，部署存在困難；二是邊緣節(jié)點(diǎn)管理復(fù)雜、困難；三是確保邊緣節(jié)點(diǎn)的可靠性和穩(wěn)定性。

邊緣云網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分為兩個(gè)平面，網(wǎng)絡(luò)平面和計(jì)算平面。網(wǎng)絡(luò)平面主要是基層運(yùn)營(yíng)商設(shè)備、端設(shè)備等組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)最上層由骨干網(wǎng)和省域、城域設(shè)備組成，靠近客戶側(cè)是BRAS、OLT和分光器，以及匯聚網(wǎng)、接入網(wǎng)。

計(jì)算平面來看，按照RTT時(shí)延進(jìn)行區(qū)分，中心云全局性強(qiáng)但時(shí)延較高，RTT時(shí)延為60-80ms；邊緣云距離用戶更近，RTT時(shí)延為2-5ms，二者差異巨大。因此，邊緣云能夠滿足對(duì)低時(shí)延有較高要求的新型應(yīng)用場(chǎng)景。

相較于中心云省域級(jí)、地市級(jí)的IDC機(jī)房，邊緣云一般是市縣級(jí)運(yùn)營(yíng)商機(jī)房或樓宇機(jī)房；在用電和服務(wù)器方面，邊緣云想比中心云有著一定的成本縮減；散熱方面，中心云需要依賴熱氣流管理系統(tǒng)，邊緣云主需要依靠中央空調(diào)實(shí)現(xiàn)散熱；帶寬和現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維方面，邊緣云不如中心云齊全；網(wǎng)絡(luò)接入方面，中心云使用交換機(jī)，而邊緣云使用MDU/ONU為主。

即刻霧聯(lián)邊緣云探索和實(shí)踐

即刻霧聯(lián)Insta-Edge Cloud網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

Insta-Edge的最底層是IaaS資源，整合匯聚了海量異構(gòu)資源，由多重硬件和帶寬分組成。硬件包括服務(wù)器、虛擬機(jī)、盒子、容器等，帶寬包括專線，樓宇、政企寬帶，部分撥號(hào)。

上一層是即刻霧聯(lián)自研操作系統(tǒng)Insta-Edge OS，可以讓資源實(shí)現(xiàn)無縫融合；再向上是容器層和任務(wù)調(diào)度層，任務(wù)調(diào)度層是目前即刻霧聯(lián)工作的重心，利用撥測(cè)對(duì)底層海量IaaS資源進(jìn)行時(shí)延、可用性等方面的探測(cè)，KubeEdge在CMDB和撥測(cè)的基礎(chǔ)上進(jìn)行任務(wù)的調(diào)度和分發(fā)；最上層為Insta-Edge Cloud，提供具體的應(yīng)用，包括彈性存儲(chǔ)EStorage、P2P CDN、分布式計(jì)算和共享帶寬。

在IaaS資源方面，即刻霧聯(lián)通過對(duì)IDC服務(wù)器、邊緣智能設(shè)備進(jìn)行虛擬化，技術(shù)解決了邊緣異構(gòu)問題；在所有節(jié)點(diǎn)之間，通過SD-WAN技術(shù)和部分自研VPN協(xié)議組成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，解決了任務(wù)調(diào)度的時(shí)延問題。

即刻霧聯(lián)自研操作系統(tǒng)Insta-Edge OS，核心主要分為三個(gè)部分——instaFS文件系統(tǒng)、負(fù)載均衡和策略路由、LAYER 7行為管理。

instaFS文件系統(tǒng)：底層存儲(chǔ)異構(gòu)大，邊緣機(jī)房存儲(chǔ)可能機(jī)械盤，也可能是SSD、AVME等等不同的存儲(chǔ)介質(zhì)，IOPS差異比較大。

instaFS文件系統(tǒng)是即刻霧聯(lián)在一些開源項(xiàng)目基礎(chǔ)上開發(fā)的虛擬文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，使用存儲(chǔ)池模型，解決存儲(chǔ)異構(gòu)性問題和不同業(yè)務(wù)對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備不同性能需求的問題。

負(fù)載均衡和策略路由，解決邊緣節(jié)點(diǎn)在多網(wǎng)絡(luò)出口負(fù)載問題。

LAYER 7行為管理，邊緣側(cè)相較于中心云，管理更為復(fù)雜，難度更高，而CDN行業(yè)領(lǐng)域，安全性管控普遍比較嚴(yán)格，利用LAYER 7行為管理，有效解決了邊緣應(yīng)用的安全性問題，多重保障業(yè)務(wù)安全。

上圖是即刻霧聯(lián)開發(fā)的一套完整的CMDB海量邊緣節(jié)點(diǎn)管理系統(tǒng)示意，主要功能是海量資源管理、海量資源關(guān)系管理和數(shù)據(jù)展示，包括自動(dòng)化管理平臺(tái)、監(jiān)控平臺(tái)、流程控制平臺(tái)和數(shù)據(jù)展示平臺(tái)，支持定制報(bào)表、流程展示和數(shù)據(jù)圖形。

平臺(tái)主要解決三個(gè)方面的問題，一是資源管理，二是資源之間的協(xié)調(diào)，三整體對(duì)外的數(shù)據(jù)展示。

即刻霧聯(lián)利用機(jī)器深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)，解決了SD-WAN路由以及路由精準(zhǔn)、精細(xì)化管理這方面的問題。以O(shè)SPF路由為例，采用這一傳統(tǒng)路由策略，一旦在點(diǎn)和點(diǎn)之間發(fā)生了DDos攻擊，會(huì)嚴(yán)重影響到整個(gè)路由。

即刻霧聯(lián)利用DQSP深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)以及安全路由協(xié)議，對(duì)路由進(jìn)行優(yōu)化，從原來的OSPF路由調(diào)度到DQSP優(yōu)化路由上去，解決路由節(jié)點(diǎn)不穩(wěn)定、不可靠的問題。

DQSP算法示意圖1

DQSP算法示意圖2

圖1是傳統(tǒng)的路由協(xié)議工作流，只有兩個(gè)層面，數(shù)據(jù)平面和控制平面，控制平面能夠提供的支持非常少，只有一個(gè)簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)發(fā)策略。

圖2是利用DQSP算法，工作流包括三個(gè)層面，智能平面可以提供累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)，通過QOS感知安全，路由可以在累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)下選最合適的策略。

通過三個(gè)層面的詳細(xì)算法，確定策略所獲得獎(jiǎng)勵(lì)，調(diào)整相應(yīng)參數(shù)，以獲得更高的獎(jiǎng)勵(lì)值，獎(jiǎng)勵(lì)值傾向于可靠的、穩(wěn)定的路由，實(shí)際完成路由后進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)配比，選出最優(yōu)路由。

最后，段靖遠(yuǎn)說，即刻霧聯(lián)目前主要在云原生和AI方面進(jìn)行深度探索，利用上述兩項(xiàng)技術(shù)的積累，為邊緣云決策賦能，包括路由決策的優(yōu)化和分發(fā)決策的優(yōu)化。在技術(shù)賦能的基礎(chǔ)上，支撐邊緣云為IOT、大數(shù)據(jù)、VR、AR、元宇宙以及更廣闊的應(yīng)用服務(wù)。