云計算未來發(fā)展的方向有哪些

編者按：面對海量數(shù)據(jù)新的應(yīng)用形態(tài)對低時延和分布式架構(gòu)的需求，邊緣計算將成為新一代邊緣計算云基礎(chǔ)設(shè)施，火山引擎覆蓋了全國海量邊緣節(jié)點，儲備了上百T帶寬，承載了視頻直播、游戲娛樂、智慧交通、影視特效等多場景客戶服務(wù)， LiveVideoStackCon 2023上海站邀請到火山引擎邊緣云邊緣計算架構(gòu)師——郭少巍，為大家分享《擁抱云原生——下一代邊緣計算云基礎(chǔ)設(shè)施》。

文/郭少巍

大家好，我是郭少巍，目前在火山引擎擔任邊緣計算架構(gòu)師，個人擅長的領(lǐng)域是云原生和IaaS相關(guān)技術(shù)研發(fā)，近年來一直從事邊緣計算相關(guān)的架構(gòu)設(shè)計和研發(fā)工作。

本次分享的主題是《擁抱云原生——下一代邊緣計算云基礎(chǔ)設(shè)施》。

演講主要包括以下五方面：一、業(yè)務(wù)走向邊緣；二、業(yè)務(wù)發(fā)展為邊緣計算云基礎(chǔ)設(shè)施帶來的新挑戰(zhàn)；三、應(yīng)對挑戰(zhàn)，邊緣計算云基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善；四、火山引擎如何構(gòu)建內(nèi)外統(tǒng)一、邊緣原生的云基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)；五、未來展望。

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業(yè)務(wù)走向邊緣

云計算經(jīng)過十幾年的發(fā)展，對大家來說并不陌生。在使用云計算的過程中，我們享受到了云計算帶來的諸多好處，例如云計算的彈性、可靠性。這十幾年眾多云廠商紛紛涌現(xiàn)，出現(xiàn)了基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)、平臺即服務(wù)、軟件即服務(wù)，云計算的形態(tài)上演變出了公有云、私有云和混合云等多種模式，當前“云”已經(jīng)觸達了企業(yè)應(yīng)用的方方面面。

據(jù)Gartner預(yù)計，至2027年，將會有超過90%的企業(yè)會將“云”作為首選的基礎(chǔ)設(shè)施。在如此大規(guī)模的應(yīng)用之下，云計算下一階段的發(fā)展方向又在何處？下面讓我們帶著這個問題一起來看下云計算演變的驅(qū)動力。

云計算演變有三個關(guān)鍵的驅(qū)動力：

①應(yīng)用驅(qū)動：越來越多本地化應(yīng)用的出現(xiàn)，包括云游戲、AR/VR、工業(yè)制造、網(wǎng)絡(luò)直播、智慧園區(qū)、自動駕駛、輔助駕駛等，這些本地商業(yè)驅(qū)動多樣化的應(yīng)用部署在更靠近用戶的地方。

②基礎(chǔ)設(shè)施的演變：應(yīng)用驅(qū)動基礎(chǔ)設(shè)施的完善，基礎(chǔ)設(shè)施正在從中心逐步向邊緣演進，形成三種新型邊緣基礎(chǔ)設(shè)施形態(tài)：現(xiàn)場邊緣、近場邊緣和云邊緣，它們分別提供不同的延時保證和計算能力，現(xiàn)場邊緣的延時是1-5ms，近場邊緣是5-20ms，云邊緣是20-40ms。

③算力和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合：有了應(yīng)用和基礎(chǔ)設(shè)施的驅(qū)動，用戶更希望在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施上擁有與云上一致的體驗，于是我們將云上的功能放在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施上。通過將算力和網(wǎng)絡(luò)進行融合，為企業(yè)提供更好的云上服務(wù)。

接下來，我們來一起看業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進：

我們把資源分為三類：

①終端資源：為用戶提供實時的服務(wù)響應(yīng)，可能就是用戶使用的手機、平板、車機系統(tǒng)。雖然終端資源最靠近用戶，但是它的算力有限，于是便有了邊緣資源。

②邊緣資源：為用戶提供就近的接入服務(wù)、廣域的業(yè)務(wù)覆蓋及精準的網(wǎng)絡(luò)感知能力。雖然邊緣能夠為終端提供更強的算力，但它分布在全國各地，而單個邊緣節(jié)點的規(guī)模有限，為了達成更強的彈性能力及算力，需要結(jié)合中心資源。

③中心資源：中心資源可以為用戶提供更加彈性的系統(tǒng)容量，并且提供更加強大的數(shù)據(jù)聚合能力。

傳統(tǒng)的中心式部署架構(gòu)已無法滿足新型資源下的部署模式，業(yè)務(wù)架構(gòu)采取云邊端配合的模式進行部署，才能夠充分地發(fā)揮云邊端的優(yōu)勢，未來會有越來越多的業(yè)務(wù)向著云邊端混合部署的新架構(gòu)方向發(fā)展。

邊緣計算發(fā)展的歷程可以追溯到1998年，Akamai首次提出CDN的概念，基于互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容緩存網(wǎng)絡(luò)CDN，就近緩存內(nèi)容，降低網(wǎng)絡(luò)擁塞，提高訪問效率和命中率。CDN成為了APP、網(wǎng)站、客戶端背后的基礎(chǔ)服務(wù)。

2002年，微軟、IBM與Akamai等公司進行合作，在CDN PoP節(jié)點部署.Net和J2EE服務(wù)，邊緣計算的概念首次出現(xiàn)。

2009年，CMU提出Cloudlet的概念，將VM與邊緣基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合，出現(xiàn)了一個部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣、且資源豐富的可信主機，這便是邊緣 IaaS服務(wù)的雛形。

2012年在萬物互聯(lián)背景下，移動邊緣計算MEC、霧計算等技術(shù)被提出，用于解決萬物互聯(lián)帶來的海量數(shù)據(jù)增長問題。隨后云計算和邊緣結(jié)合，出現(xiàn)了邊緣計算概念，在數(shù)據(jù)源和云中心路徑之間提供輕量、彈性、智能、異構(gòu)、低時延的邊緣計算服務(wù)能力。

對此，我有兩個觀點：首先，邊緣計算是對云計算最有力的補充，兩者互相補充而非簡單的替代概念；其次，云邊協(xié)同放大了云計算和邊緣計算的價值，只有更好地協(xié)同云和邊，才能發(fā)揮兩者最大的價值。

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業(yè)務(wù)發(fā)展，為邊緣計算云基礎(chǔ)設(shè)施帶來新的挑戰(zhàn)

邊緣計算的發(fā)展帶來好處的同時，也在云基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)方面帶來許多挑戰(zhàn)。

邊緣計算的優(yōu)勢如下：

低延遲：邊緣計算節(jié)點分布在全國各地，并且覆蓋全鏈路運營商，為用戶提供低延遲體驗。

高帶寬：邊緣計算就近處理和傳輸，能夠承載更大的帶寬。

節(jié)約成本：邊緣計算可以減少客戶端與中心節(jié)點通信的數(shù)據(jù)量，從而幫助客戶節(jié)約了較多的帶寬成本。

數(shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點進行預(yù)處理和預(yù)聚合，無需在整個網(wǎng)絡(luò)傳輸，從而降低數(shù)據(jù)在公網(wǎng)傳輸被竊取的風險。

邊緣計算主要帶來以下四點挑戰(zhàn)：

資源限制：邊緣計算節(jié)點規(guī)模通常較小，機器數(shù)量通常為幾臺到幾十臺的規(guī)模，甚至有些邊緣節(jié)點只有一臺服務(wù)器，因此必須考慮如何在小規(guī)模節(jié)點下管理資源，在有限的資源下盡可能提高資源售賣率。

分布式管理：邊緣計算節(jié)點的數(shù)百個集群分布在全國各地，存在弱網(wǎng)管理及邊緣自治問題。

需求多樣：由于客戶的業(yè)務(wù)是多種多樣的，客戶在邊緣節(jié)點的需求也比較多，客戶需要在邊緣提供云主機/容器/裸金屬等各種資源類型。此外，在網(wǎng)絡(luò)層面客戶希望我們提供VPC、PIP、EIP等能力，在存儲層面客戶希望我們提供云盤、本地盤、文件存儲、對象存儲等能力。

安全管理：需要在很小的節(jié)點之內(nèi)實現(xiàn)租戶隔離，并保證公網(wǎng)和邊緣節(jié)點協(xié)同的公網(wǎng)傳輸?shù)陌踩浴?/p>

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應(yīng)對挑戰(zhàn)：邊緣計算云基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善

為了應(yīng)對以上挑戰(zhàn)，邊緣計算云基礎(chǔ)設(shè)施正在逐步完善。

正如上文提到，邊緣計算面臨著小型化、分布式和安全隔離等挑戰(zhàn)。對此，我們首先想到的是云原生技術(shù)，它具有以下特點： 資源管理方面，云原生技術(shù)支持彈性伸縮和資源按需分配，為在邊緣小型節(jié)點構(gòu)建一個彈性伸縮的邊緣節(jié)點提供可能性。 技術(shù)架構(gòu)方面，云原生技術(shù)具有松耦合、可插拔和良好的擴展性。為邊緣節(jié)點異構(gòu)及按需部署提供可能性。 應(yīng)用部署方面，云原生技術(shù)提供了標準部署、自動化運維和可觀測性。為在邊緣構(gòu)建簡單化運維及可自動恢復(fù)的能力提供可能性。云原生是面向云應(yīng)用設(shè)計的一種思想理念，有助于構(gòu)建彈性可靠、松耦合、易管理、可觀測的系統(tǒng)。

邊緣計算的架構(gòu)演進與業(yè)務(wù)架構(gòu)演進相契合，經(jīng)歷了三個階段：

面向資源階段：業(yè)務(wù)初期基本都是直接運行在虛擬機或物理機上的，這時的業(yè)務(wù)直接面向資源，并沒有解決應(yīng)用如何編排、如何快速部署、如何運維，如何觀測等面向應(yīng)用云上使用的能力。

面向應(yīng)用：隨著容器技術(shù)的興起，2014年出現(xiàn)kubernetes，2018年出現(xiàn)Cloud Native的概念，與此同時，邊緣也演進到了以云原生為主流架構(gòu)的時期。

然而，云原生并沒有解決所有邊緣的問題，邊緣場景其自身特點：

在資源層面，邊緣有著廣泛的節(jié)點覆蓋，單個節(jié)點資源十分有限，這對海量節(jié)點管控和單節(jié)點資源優(yōu)化提出了非常高的要求。

在網(wǎng)絡(luò)層面，存在云邊弱網(wǎng)環(huán)境的問題，這對邊緣自治提出了要求。

由此，迎來了邊緣云技術(shù)架構(gòu)的第三個階段，將云原生與邊緣特性結(jié)合，形成邊緣獨有的技術(shù)方案，即邊緣原生。

接下來，我將分階段為大家介紹邊緣計算架構(gòu)演進。

第一個階段是傳統(tǒng)虛擬化階段，此階段將虛擬化技術(shù)和邊緣結(jié)合，提供將大粒度資源拆分成小粒度資源，以及資源間的隔離能力，其主要著力點是面向資源?？蛻粜枰孕薪鉀Q部署，運維，監(jiān)控等一系列問題，這種管控模式對客戶基礎(chǔ)運維能力要求極高，要求客戶有非常專業(yè)的運維和管控系統(tǒng)。

隨著容器技術(shù)和云原生技術(shù)的成熟，云原生應(yīng)用越來越多，此時出現(xiàn)了在虛擬機中部署容器，容器和虛擬機相互嵌套。這一方案中，虛擬化仍然是主要技術(shù)，容器是輔助，是傳統(tǒng)超融合應(yīng)對云原生趨勢的“過渡”方案。此階段雖然解決了部分編排能力，但容器的彈性能力受限于虛擬機的彈性能力。

基于邊緣計算的特色，最終演變出了云原生超融合的架構(gòu)。在同一套資源池上既實現(xiàn)了虛擬機也實現(xiàn)了容器和裸金屬的管控和部署，具有以下兩點優(yōu)勢：

第一，資源共池。三種資源形態(tài)共享一個資源池，可以靈活調(diào)配不同的資源池，提升整體的資源售賣率。

第二，滿足更多業(yè)務(wù)形態(tài)，通過不同容器為云原生應(yīng)用提供服務(wù)。用虛擬機為有基礎(chǔ)運維能力的客戶提供服務(wù)，用虛擬機解決Windows生態(tài)問題，在邊緣的大流量場景下，用裸金屬為用戶提供更高性能的資源。

邊緣原生結(jié)合了邊緣和云原生技術(shù)的特點和優(yōu)勢，因此它具有云原生的應(yīng)用和服務(wù)的可移植性，可觀測性，易管理、統(tǒng)一編排的能力，同時也具有云邊協(xié)同、邊邊協(xié)同、中心管控和邊緣自治能力。在全局調(diào)度方面，具有全局資源調(diào)度和局部資源優(yōu)化能力，在邊緣節(jié)點具有異構(gòu)能力。結(jié)合云原生和邊緣的特性，使得應(yīng)用和服務(wù)能夠充分發(fā)揮邊緣的能力。

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內(nèi)外統(tǒng)一、邊緣原生的云基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)

接著我為大家介紹火山引擎如何構(gòu)建邊緣原生的云基礎(chǔ)設(shè)施。

圖示為整體的技術(shù)方案，從底層開始介紹：

火山引擎邊緣計算節(jié)點分布在全國各省市、各個運營商、具有優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)線路。同時，結(jié)合豐富的邊緣硬件設(shè)備，如定制X86服務(wù)器、ARM服務(wù)器、GPU異構(gòu)服務(wù)器資源、高性能NVMe存儲、100G帶寬的智能網(wǎng)卡設(shè)備。

基于這些高質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施，我們設(shè)計出了邊緣云原生操作系統(tǒng)的能力，包含邊緣自治管理、系統(tǒng)組件管理、以及面向邊緣的鏡像服務(wù)能力。自治管理包含集群管理、應(yīng)用生命周期管理。系統(tǒng)組件包含網(wǎng)絡(luò)組件、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、消息隊列。鏡像組件包含公共鏡像、自定義鏡像、鏡像預(yù)熱及鏡像加速。

云邊管理提供云邊通道、集群管理、智能調(diào)度等子系統(tǒng)，優(yōu)化了云邊協(xié)同。

數(shù)據(jù)管理提供數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控告警、數(shù)據(jù)大屏及數(shù)據(jù)倉庫。將邊緣數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后發(fā)送到中心進行分析告警。

最終在產(chǎn)品形態(tài)層面為客戶提供邊緣計算服務(wù)，包含邊緣虛擬機、裸金屬、容器等多種形態(tài)，同時提供云上一致的邊緣網(wǎng)絡(luò)、邊緣存儲等多種云服務(wù)能力。此外，我們還構(gòu)建了FaaS和SaaS等邊緣服務(wù)。

場景應(yīng)用層面能夠支撐CDN、視頻直播、實時音視頻、云游戲、動態(tài)加速、邊緣智能等各個業(yè)務(wù)場景的需求。

架構(gòu)設(shè)計的整體理念為云邊協(xié)同，邊緣自治，分層治理。

邊緣原生操作系統(tǒng)融合了云原生和邊緣特點，提供以下四點關(guān)鍵能力：

①統(tǒng)一編排：通過云原生操作系統(tǒng)，可以實現(xiàn)對算力資源、存儲資源、網(wǎng)絡(luò)資源、以及自身云服務(wù)資源的統(tǒng)一編排。

②協(xié)同管控：支持中心和邊緣協(xié)同管控，實現(xiàn)中心與邊緣的高效融合。

③按需部署：通過算力混合部署和服務(wù)混合部署及組件可插拔，能夠在不同資源場景下的提供異構(gòu)算力和異構(gòu)產(chǎn)品能力。

④云邊協(xié)同：實現(xiàn)了云邊通道、邊邊協(xié)同等能力。

邊緣節(jié)點對資源編排的需求可以歸納為小型化和多樣化：

小型化：通常節(jié)點規(guī)模較小，只有數(shù)臺機器，甚至有的節(jié)點只有1臺機器。

計算需求：由于業(yè)務(wù)的訴求多樣，需要在邊緣節(jié)點同時支持虛擬機、容器和裸金屬等多種產(chǎn)品形態(tài)。

存儲層面：需要塊存儲，文件存儲和對象存儲等能力。

網(wǎng)絡(luò)方面：需要自定義VPC網(wǎng)絡(luò)、負載均衡、彈性公網(wǎng)IP等能力。

對此，我們采用的方案是統(tǒng)一資源編排。

最底層是Kubernetes，在此之上通過CRD統(tǒng)一抽象，比如需要虛擬機，定一個Virtual Machine的CRD，通過CRD實現(xiàn)控制器邏輯，從而實現(xiàn)對資源的管控。生態(tài)方面，可以直接復(fù)用在Kubernetes之上現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)、存儲、GPU等資源類型，實現(xiàn)容器和虛擬機存儲和網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一。

統(tǒng)一服務(wù)編排的需求是組件統(tǒng)一管理。包括兩點訴求：

輕量化：邊緣集群通常較小，因此管控服務(wù)需要實現(xiàn)輕量化。

服務(wù)運行依賴：由于服務(wù)種類繁多，因此底層依賴的組件庫也多種多樣，部分服務(wù)對OS也有特定場景訴求。

對此的方案是統(tǒng)一服務(wù)編排，將所有的組件進行微服務(wù)化設(shè)計，將組件統(tǒng)一容器化打包和發(fā)布，使得組件運行時不依賴特定宿主機的OS和組件庫版本。

右圖最底層是引擎層，通過復(fù)用Kubernetes的基礎(chǔ)管理能力，直接接入Kubernetes提供的網(wǎng)絡(luò)、存儲等基本能力。在引擎層之上自研了日志、監(jiān)控、報警等能力，使用并強化了云原生的擴縮容、健康探測、故障遷移及自動恢復(fù)能力。在此之上，對外統(tǒng)一提供虛擬機、容器實例、裸金屬等外部能力。

協(xié)同管控的需求是統(tǒng)一管控和調(diào)度，包括云邊聯(lián)動管控和統(tǒng)一資源調(diào)度。方案是自研的云邊協(xié)同管控系統(tǒng)，包括三個關(guān)鍵點：

全局感知：在中心基于Watch機制，實現(xiàn)了對邊緣資源的實時感知，更快感知到資源和庫存變化。

邊緣自治：利用多Master機制保障邊緣的可用性，即使與中心失聯(lián)，邊緣仍可以獨立工作。

統(tǒng)一調(diào)度：實現(xiàn)了虛擬機、容器統(tǒng)一庫存管理。

右圖是創(chuàng)建虛機調(diào)度的過程，首先用戶發(fā)起創(chuàng)建虛機實例請求，虛機管控收到后再向庫存服務(wù)發(fā)起請求，調(diào)度系統(tǒng)經(jīng)過全局最優(yōu)的調(diào)度策略，返回結(jié)果，管控系統(tǒng)將資源下發(fā)至對應(yīng)的邊緣節(jié)點，通過邊緣管控及邊緣調(diào)度器執(zhí)行輕量化調(diào)度，最終將實例運行到具體節(jié)點之上。

按需部署的需求是能力多樣性，主要包括以下幾點： 規(guī)模異構(gòu)：有的節(jié)點會比較小，有的節(jié)點規(guī)模會比較大 資源異構(gòu)：不同節(jié)點提供的服務(wù)器類型包括X86、ARM、GPU 存儲資源：不同節(jié)點提供的存儲能力包括云盤、本地盤、文件存儲等 產(chǎn)品能力：不同節(jié)點會提供X86虛擬機或ARM虛擬機對此的方案是組件標準化和按需部署。首先是標準化節(jié)點規(guī)格，我們對節(jié)點類型及組件進行標準化，前者分為小規(guī)格節(jié)點、通用型節(jié)點、大規(guī)格節(jié)點等，后者分為虛擬機、容器、網(wǎng)絡(luò)等。同時在部署方案針對不同節(jié)點類型和產(chǎn)品需求做了固定編排，在節(jié)點建設(shè)時，根據(jù)節(jié)點類型和產(chǎn)品需求，選擇不同的部署方案。右圖可以看到，在小規(guī)格節(jié)點為用戶提供標準的虛擬機、容器和LB能力，在通用節(jié)點還額外提供裸金屬能力，只需在通用節(jié)點基礎(chǔ)上部署裸金屬插件即可。在大規(guī)格節(jié)點之上為用戶提供更多能力如GPU和文件存儲產(chǎn)品能力，同樣只需在大規(guī)格節(jié)點基礎(chǔ)上部署對應(yīng)插件即可。

云邊協(xié)同解決了云邊弱網(wǎng)問題，包括網(wǎng)絡(luò)和安全層面。前者包括網(wǎng)絡(luò)丟包、鏈路不穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)鏈路中斷等問題。后者主要是公網(wǎng)鏈路傳輸安全問題。

相應(yīng)方案是自研的云邊通道。

首先，通過邊緣與中心建立長鏈接的方式，復(fù)用邊緣與中心的鏈路，在中心實現(xiàn)了各個邊緣節(jié)點的數(shù)據(jù)緩存，保障中心更快地感知到邊緣變化，中心組件在操作邊緣時能夠?qū)ψx請求加速。

其次，在安全性保障方面，通過身份認證、雙向證書等機制保證客戶端和服務(wù)端雙向認證的安全性。在傳輸安全方面，通過全鏈路SSL加解密，保障傳輸數(shù)據(jù)的安全性。在SSL、ACL訪問控制方面，保證只有白名單的邊緣節(jié)點才可以注冊到中心，增強了云邊通信的安全性。

最后在網(wǎng)絡(luò)容災(zāi)方面，采用多機房、多副本、負載均衡和故障自動遷移等技術(shù)，確保云邊通道的高可用性。

以下是邊緣節(jié)點的幾個最佳技術(shù)實踐。

第一個是實例創(chuàng)建加速，其問題是邊緣節(jié)點創(chuàng)建實例慢，包括兩方面原因：一是鏡像下載慢，由于邊緣節(jié)點從中心下載鏡像較慢，由于鏡像下載需要走公網(wǎng)進行傳輸，因此鏡像下載的時間是不可控的。二是實例創(chuàng)建需要從基礎(chǔ)鏡像完整拷貝一份，如果鏡像較大，拷貝也會較耗時

對此采用的方案是預(yù)熱及快照。

首先，將虛擬機鏡像和用戶自定義鏡像提前預(yù)熱到邊緣節(jié)點。再對邊緣的鏡像預(yù)創(chuàng)建快照，當需要創(chuàng)建虛擬機時直接基于快照進行創(chuàng)建，虛擬機底層共享同一快照層，快照采用Copy On Write 機制，虛擬機創(chuàng)建時并不會完全拷貝鏡像數(shù)據(jù)，而是當真正要寫入數(shù)據(jù)時才對需要變動的數(shù)據(jù)進行拷貝，通過快照機制，可以做到虛擬機的秒級創(chuàng)建。

我們在性能優(yōu)化層面進行了虛擬化性能優(yōu)化。顧名思義，虛擬機是由軟件虛擬而來，因此虛擬機在一定程度上存在性能損耗，體現(xiàn)在以下三點：

?第一，vCPU在操作系統(tǒng)上是被當做普通用戶態(tài)進程進行調(diào)度的，因此vCPU之間可能會存在性能爭搶。

?第二，由于虛擬機是大顆粒內(nèi)存拆分為小顆粒內(nèi)存，存在內(nèi)存轉(zhuǎn)化性能開銷。

?第三，VMM Exit可能影響CPU性能。

為了更加深入地了解以上問題，現(xiàn)為大家介紹一下虛擬機的基本原理：

CPU的運行級別分為Ring0~3這4個運行狀態(tài)等級，Linux只使用了其中的Ring0和Ring3，分別表示內(nèi)核態(tài)和用戶態(tài)。

虛擬機主要由VMM(Hypervisor)和Guest組成，X86服務(wù)器為了支持虛擬化提供了兩種運行模式，root模式和non-root模式。CPU的虛擬機運行過程實際上就是CPU受控制地在root和non-root兩個操作模式之間進行切換。

VMM與Guest的操作模式切換主要分為兩個部分。假設(shè)當前運行的代碼在VMM層，如果想要運行客戶的代碼，就需要進入到Guest層，可以手動調(diào)用VMLAUNCH或VMRESUME指令將當前運行的代碼切換到客戶側(cè)，這個過程我們叫做 VM Entry。假設(shè)在客戶側(cè)運行過程中需要響應(yīng)外部中斷或缺頁異常（page fault），此時 CPU 運行會切換到 VMM，我們將這個過程叫做 VM Exit。

為了減少虛擬機的性能損耗，我們做了以下幾件事：

?vCPU綁定：通過將vCPU和物理機CPU一對一綁定，減少了CPU的頻繁切換，從而減低了CPU的上下文切換損耗；

?Hugepage：通過利用內(nèi)存大頁，減少內(nèi)存頁表，降低了TLB的miss，提升虛機的訪存性能；

?Exit優(yōu)化：通過將Timer/IPI等Exit透傳，消除了大部分的VM Exit，使虛擬化損耗降至5%以下。

I/O層面的優(yōu)化主要包括兩點：

?網(wǎng)絡(luò)I/O：超大帶寬，例如vCDN場景

?存儲層面：本地化緩存場景需要較強的存儲帶寬和IOPS能力

對應(yīng)方案是采用硬件Offloading、硬件直通、Polled I/O等方式。

?硬件Offloading：將網(wǎng)絡(luò)流量卸載到專用網(wǎng)卡設(shè)備中，使用專用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備做網(wǎng)絡(luò)包的轉(zhuǎn)發(fā)，不僅提升了轉(zhuǎn)發(fā)的吞吐能力，還可以釋放部分CPU資源

?設(shè)備直通：將磁盤或網(wǎng)卡設(shè)備直通到虛擬機中，減少軟件轉(zhuǎn)發(fā)路徑提升了整體 IO 性能

?Polled I/O：通過用戶態(tài)Polling，減少對于通知機制的依賴，更快感知數(shù)據(jù)變化

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未來展望

未來，邊緣計算會繼續(xù)呈現(xiàn)增長的趨勢，邊緣計算的崛起也會帶來更多便利。最后為大家介紹一下未來邊緣計算主要努力的方向。

主要是輕量化、算網(wǎng)融合和開放生態(tài)。

當前我們在邊緣提供了標準的虛擬化能力及非常完善的功能。但當前存在虛擬化較重的問題。

未來，我們會通過優(yōu)化Hypervisor實現(xiàn)更輕量的Overhead，進一步降低虛擬化損耗。此外，在管控層面通過云邊協(xié)同將部分管控能力統(tǒng)一在中心，邊緣做輕量的自治能力，做到邊緣的管控面和Hypervisor輕量級。

其次是算網(wǎng)的深度融合，當前我們更依賴于單個節(jié)點的彈性能力以及單個節(jié)點的算力資源調(diào)度。應(yīng)用需要自己做多機房的容災(zāi)能力，未來我們會做算力網(wǎng)絡(luò)深度融合，統(tǒng)一調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源和CPU算力資源，實現(xiàn)跨節(jié)點的彈性伸縮能力，使得部分業(yè)務(wù)在不同節(jié)點間自由遷移，更好地利用不同節(jié)點的資源。