本文来源：容器魔方
作者：中国电信天翼云 阮兆银
在去年11月举办的云原生边缘计算论坛中，中国电信天翼云容器研发技术专家阮兆银发表了主题为《天翼云基于KubeEdge的大规模CDN场景落地实践》的演讲。介绍了天翼云CDN在云化过程中，如何通过KubeEdge完成CDN边缘节点纳管、CDN边缘服务自动化部署升级以及边缘服务灾备等实践活动。
▲阮兆银 / 中国电信天翼云容器研发技术专家
演讲主要包含以下四个方面的内容：
1）天翼云CDN云化项目背景
2）基于kubeedge的边缘节点管理
3）边缘应用服务部署
4）未来架构演进方向思考
01 天翼云CDN云化项目背景
天翼云CDN业务背景
中国电信以“2+4+31+X”的资源布局加速云网融合。“X”是接入层面，把内容和存储放到离用户最近的地方，实现网随云动、入云便捷、云间畅达，满足用户按需选择和低时延需求。天翼云虽然CDN起步较晚，但是目前基本的CDN功能已一应俱全，且资源储备丰富，支持精准调度，秉承质量优先，整体业务发展正步入快车道。
边缘服务容器化背景
与其他云厂商和传统的CDN厂商不同，天翼云CDN起步较晚，但也恰逢云原生理念大行其道。因此，我们选择了通过容器与k8s编排技术构建CDN PaaS平台，但是CDN 边缘服务尚未完成云原生改造。
存在的问题：
- 如何纳管大规模分布在边缘的CDN节点？
- 如何对CDN边缘服务进行可靠的部署和升级？
- 如何构建统一、可扩展资源调度平台？
02 基于kubeedge的边缘节点管理
CDN物理节点架构
CDN提供的缓存加速服务，解决最后一公里加速问题。为了满足就近接入和快速响应， 大部分CDN节点需要部署到近用户侧，通过CDN 全局流量调度系统将用户访问接入到就近节点。通常CDN节点具有呈离散分布的特点，大部分以各地区域IDC和地市级别IDC机房资源为主，每个边缘机房根据出口带宽和服务器资源规划，搭建多个CDN服务集群。
边缘服务容器化技术选型
在考虑做容器化的过程中，我们前期进行了技术选型和研究，主要是三个方向：
标准K8s：边缘节点以标准worker节点加入到master，但这种方式也会存在问题，如果连接过多容易造成Relist，k8s master端负载压力大；网络波动，造成pod被驱逐，导致不必要重建
分节点接入CDN边缘节点：分集群部署K8s或K3s。这种方式的控制面与集群过多，无法构建统一的调度平台，而且每个KPI集群若按高可用方式部署也至少需要3台，会过度占用机器资源；
云边接入：通过KubEedge方式接入，按照这种方式，可以收敛边缘节点连接，接入统一的K8S集群，并且提供云边协同，边缘自治等能力，还保留了大部分K8s的原生能力。
基于KubeEdge边缘节点纳管方案
上图是我们目前架构的示意图，我们在各区域中心及数据中心建若干个K8s集群，K8s集群下面是边缘按就近规划的接入到区域的集群。
为了避免单点接入，以及单k8s集群cloudcore 负载过大的问题，在各大区建设K8s集群，用于边缘节点的接入和应用编排管理。但在社区早期1.3版本中，当时提供的高可用方案只是单组多重这种高可用方式，而实际是无法满足我们大规模纳管的性能要求，因此我们后面在社区推出多组部署方式。
这种部署方式在早期使用的过程中并没有问题，但当接入的边缘节点，还有部署的容器数量过多时，这个问题就逐渐暴露出来：
cloudcore 多副本部署连接不均衡问题
上图为hub到upstream 最终提交到apiserver的示意图。中间 upstream模块有一部分的分发，它是用单携程的方式来运行，中间upstream模块，因为只有单携程，会导致消息提交过慢，边缘节点的一些node无法及时提交给apiserver，最终引起我们部署方面的一些异常。
后面我们把cloudcore按多副本去部署，又出现了在cloudcore进行升级或者一些意外重启过程中，会发现连接不均衡的问题。为了解决这个问题，我们在多副本之前，部署了4层的lb，并在lb上配置了诸如listconnection的负载均衡策略，但实际上像 ls这种负载4层的负载平衡，它都有一些筛选的缓存机制，并不能保证连接的均衡的分配。
基于以上背景我们进行了优化：
cloudcore多副本均衡优化方案
- cloudcore 每个实例在启动后各自 通过configmap 的方式上报实时的连接数等信息；
- cloudcore结合本地实例与其他实例的连接数， 计算每个机器的期望连接数
- 计算本地连接数与期望连接数的相差比例，相差比例大于最大可容忍连接数差，进入连接待释放阶段，并进入一个30s 观察周期；
- 观察过后，进入下一个检测周期，直到连接均衡。
03 边缘应用服务部署
CDN加速服务整体流程
CDN它主要分为两大核心系统：调度系统和缓存系统。调度系统会实时采集全网的CDN链路情况，实时的节点的情况，以及节点的带宽成本的情况，从而决策出最优调度的覆盖数据，将这个数据推给Local Dns或302或hds的一个的调度器。
Local Dns拿到最优数据后，来进行 Dns的解析响应，用户端通过解析响应可就近接入到边缘集群，边缘集群因为涉及到缓存，有可能涉及到miss，如果miss后，它会回到上一层的缓存，一般会有两层或者三层的中转的缓存，最终回到原状。如果中转的缓存也没有，数据会再回到云站，这是CDN服务的整体流程。
在缓存系统，一般不同产品的缓存会使用不同的服务，比如面向直播的流媒体的加速服务和一些静态的加速会有一些区别。这也给开发和维护造成了一些成本，后面它们的融合可能也是一个趋势。
CDN缓存服务的特点
- 资源独占：缓存服务是要最大利用存储，机器上的存储和带宽的资源的一个服务，所以说它需要独占
- 大规模高服用：规模很大，覆盖广，同个软件或同一台机器的缓存服务，可能要承接上万个域名，甚至10万域名
- 容灾分区故障：容忍组内小部分节点的缓存丢失，或者是全局有少量的节点缓存失效，缓存过多会造成击穿，反之击穿就回到上层的缓存，造成访问延迟变大，最终引起服务异常。
- 高可用：4/7层LB具备实时探测和切流、引流能力；L4 LB保证组内主机间的流量均衡；L7 LB通过一致性哈希尽量保证让每个url在组内只存一份副本
从以上的特征，我们看到CDN在部署中，要解决以下问题：
- 如何让节点容器有序和可控的升级？
- 如何进行版本的A/B 测试？
- 如何对升级过程进行校验？
我们的升级部署方案包括：
分批升级与组内升级并发控制：
- 创建分批升级任务
- 控制器按指定机器进行升级
细粒度版本设置：
- 创建主机粒度版本映射
- 控制器增加pod 版本选择逻辑
优雅升级：
- 通过lifecycle的 prestop/postStart 实现常规切流与恢复
- 特殊场景联动GSLB进行切流
升级校验：Controller与监控系统联动，升级过程发现服务异常，及时终止与回滚
编排安全防护：Workload 粒度与pod粒度通过Adminsion Webhook增加校验是否符合期望修改与删除
基于kubeedge CDN边缘容器容灾与迁移
迁移步骤：
1）备份etcd，在新集群中restore；
2）切换接入DNS；
3）重启cloudcore 断开云边hub连接；
优点：
- 成本低，由于KubeEdge的边缘自治特性，边缘容器无重建，服务无中断；
- 流程简单，可控，服务安全性高；
CDN大规模文件分发
需求场景：
- CDN边缘服务配置
- GSLB调度决策数据
- 容器镜像预热任务
04 未来架构演进方向思考
边缘计算挑战
资源管理：分布广泛，种类多，架构、规格不统一
网络时延、可靠：异构网络，移动网络等弱网环境，带宽受限，稳定性不足
安全：边缘服务更难形成统一的安全防护体系
业务多样：场景、业务种类多样
基于CDN的边缘计算平台基础能力
资源：
- CDN节点覆盖广、潮汐特性特性资源冗余；
- 通过Kubeedge提供了云边协同；
- 可延伸端侧，具有异构资源部署与管理能力；
调度与网络：
- 专用EDNS支持地市级精准调度 ， 实现真正就近接入；
- CDN服务与边缘计算服务统一调度；
- 云边专用网络，管理通道、数据回传、动态加速网络更可靠；
- 大规模V6支持
安全能力：
- CDN Waf 抗D、流量清洗、近源拦截等;
- 证书加速与安全，SSL硬件卸载、keyless无私钥方案，提供边缘安全接入；
网关：
- 边缘调度与丰富的负载均衡能力；
- 通用协议处理能力，常规流媒体协议，满足大多互联网加速场景
CDN边缘计算演进
边缘基础设施建设
- 节点扩展边缘计算与CDN混合节点
- 节点粒度的service mesh网络
- 完善容器隔离与安全
- CDN网关ingress 化、通用化
- CDN边缘资源虚拟化
- 构建边缘serverless 容器平台
- 构建CDN调度与容器统一资源调度平台
业务探索
- 离线计算类、视频编转码、视频渲染
- 批量作业
- 拨测、压测类
最后，欢迎大家加入KubeEdge社区，一起让边缘计算的生态更加繁荣！
来源：边缘计算社区
作者：阮兆银
推荐阅读
注：本文只代表作者个人观点，与任何组织机构无关，如有错误和不足之处欢迎在留言中批评指正。
尊重知识，转载时请保留全文，并包括本行及如下二维码。感谢您的阅读和支持！
