EdgeNet: A Multi-Tenant and Multi-Provider Edge Cloud

Introduction 核心内容

(1) 背景与问题

传统的集中式云架构难以满足内容分发, 物联网 (IoT) 等新兴应用对低延迟的需求.

过去十年的广域边缘云测试床 (如 PlanetLab) 逐渐衰退, 主要原因是: 它们依赖昂贵的专用硬件以及难以维护的定制控制框架, 导致了可扩展性差和资源浪费的问题.

(2) 解决方案

文章提出下一代 Distributed Testbed, 应依赖广泛使用的控制框架 (Kubernetes) 和廉价的虚拟机.

这种方法通过利用现有基础设施降低了成本和维护门槛, 解决了扩展性问题, 同时让用户能够学习到具有工业价值的通用技能.

(3) 面临的挑战

直接将 k8s 用于边缘云破坏了其原有的设计假设, 主要体现在三方面:

1. 同质 vs. 异构:
   • k8s 设计用于同质节点, 而 EdgeNet 需要基于物理位置选择异构节点.
2. Layer2 vs. Layer3:
   • k8s 假设集群内为低延迟的二层网络通信, 而 EdgeNet 节点间是高延迟的互联网连接.
3. 单租户 vs. 多租户:
   • k8s 设计为单租户, 而 EdgeNet 需要支持 untrusted + multi-tenancy 环境.

(4) EdgeNet 的核心贡献

将 Kubernetes 扩展到了边缘

1. 基于位置的节点选择: 允许根据城市, 国家或地理多边形来部署容器.
2. 一键式节点安装: 降低了机构贡献节点的门槛, 简化了边缘云的建立.
3. 边缘多租户支持: 提供租户间的隔离并公平共享有限资源.

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Related Work 核心内容

虽然许多项目(如: KubeEdge 和 Cloud4IoT) 都利用 k8s/container 解决边缘计算问题, 但它们的重心通常在于: IoT 设备对接, 资源受限环境, 任务卸载机制.

相比之下, EdgeNet 的独特之处在于它 针对 Network Edge 构建了一个 Multi-tenant 平台, 强调:

1. 通过地理位置进行Selective Deployment.
2. 通过简化流程, 鼓励用户贡献节点.

项目/研究	核心重点与特征	与 EdgeNet 的区别/关系
常规边缘容器研究 (如 [80, 81])	- IoT 任务卸载: 使 IoT 设备能运行长期任务. - 工业 IoT 调度器: 设计用于 Kubernetes 的调度器, 旨在降低能耗并缩短应用部署时间.	(文中主要作为背景介绍, 未详细对比具体架构差异)
Cloud4IoT [22]	- IoT 与数据密集型应用: 使用容器部署, 编排和动态配置软件组件. - 云层扩展性: 在云层提供可扩展性.	侧重点不同: - Cloud4IoT 专注于 IoT 解决方案 (设备边缘). - EdgeNet 的核心用例是位于 网络边缘 的, 性能稍强的节点.
Kristiani et al. [13]	- 三层架构实现: 结合 OpenStack 和 Kubernetes 覆盖云, 边缘云和设备边缘云. - 任务卸载: 将数据处理任务分配到边缘前端, 以减少云端工作负载.	关注点不同: - 该研究关注三层 (云, 边缘, 设备) 间的通信和任务卸载. - EdgeNet 侧重于选择性部署, 简易节点安装等平台特性.
KubeEdge [26]	- CNCF 孵化项目: 基于 Kubernetes 的基础设施, 将云能力带到边缘. - 解决边缘挑战: 旨在克服资源受限和非连接性问题. - 技术栈: 使用 Docker, Kubernetes 和用于 IoT 通信的 Mosquitto.	功能侧重不同: - KubeEdge 侧重于 IoT 连接和资源限制. - EdgeNet 侧重于 选择性部署, 简易节点安装和多租户 贡献.
Rancher's Lightweight Kubernetes [10]	- 轻量化: 专注于为资源受限节点提供轻量级的 Kubernetes.	未来目标: - 这是 EdgeNet 希望在未来通过平台提供的功能, 但不是当前研究的主题.

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K8s Extensions

1. Location-based node selection
   • Node Labeler: 负责监控节点 + 根据 IP 地址打上GEO标签. 基于 MaxMind GeoLite2 数据库实现
   • Selective Deployment: 允许用户通过大洲, 国家, 城市, 甚至经纬度定义的多边形 (Polygon) 来筛选节点
2. Node contribution
   • 自动化: 用 Ansible playbooks 和 Packer 工具自动化配置过程, 可在 5 分钟内完成节点部署
   • 预构建镜像: 为 AWS, GCP, Azure 提供预构建的云镜像
3. Multi-tenancy
   • Authority - Team - Slice: User 创建工作负载在 Slice, 资源在 Authority 共享