重塑未来体验：边缘计算与云原生的完美邂逅

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个人专栏：《未来已来：云原生之旅》

行路有良友，便是天堂

目录

一、引言

1、云原生的兴起

2、边缘计算的兴起

二、边缘计算基础

1、边缘计算的定义与特点

2、边缘计算与云计算的区别与联系

3、边缘计算的应用场景

三、边缘计算在云原生中的融合策略

1、边缘计算与云原生融合背景

2、边缘容器的部署与管理

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一、引言

1、云原生的兴起

1. 云计算的普及：自2006年亚马逊推出AWS云计算服务平台以来，云计算技术逐渐成熟并商业化。Google、Microsoft、IBM等大型科技公司纷纷加入云计算市场，推动了云计算的普及和应用。
2. 传统技术的局限：在云原生概念出现之前，企业主要围绕基础设施即服务（IaaS）等云服务进行拓展，但传统虚拟化技术存在启动与部署时间长、资源利用率低等问题，难以满足日益增长的业务需求。

2、边缘计算的兴起

1. 实时性需求的增加：随着智能手机、可穿戴设备等智能化计算设备的普及，以及高清视频、人工智能算法等需求的涌现，各类游戏、应用、视频业务对于数据和实时性的要求越来越高。传统的云计算模式由于数据传输延迟的问题，难以满足这些实时性需求。
2. 数据传输成本的降低：随着5G/6G、Wi-Fi 6等通信技术和标准的快速发展，用户端到网络接入端的直接延迟可以降到个位数毫秒级。这使得计算资源从云中心下降到靠近用户的网络边缘设备成为可能。

二、边缘计算基础

1、边缘计算的定义与特点

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算范式，它将数据处理和存储从中央数据中心或云端移至靠近数据生成源（如物联网设备、传感器、智能设备等）的位置。通过在网络的“边缘”进行数据处理，边缘计算旨在提高应用的响应速度、降低带宽消耗和提高数据隐私性。

边缘计算的定义
边缘计算是一种计算模式，其中数据处理、分析和存储发生在靠近数据源的地方，而不是依赖于集中式的数据中心或云计算设施。它是一种将计算资源分布在网络边缘的策略，以便更快、更可靠地处理本地数据。

边缘计算的特点
1. 低延迟：

• 由于数据处理靠近数据源，边缘计算显著减少了数据传输的延迟，提高了应用的响应速度，特别适用于实时性要求高的应用，如自动驾驶、智能制造等。

2. 带宽优化：

• 通过在边缘设备上进行数据预处理和过滤，边缘计算减少了发送到中央数据中心的数据量，从而优化了网络带宽利用率，降低了带宽成本。

3. 高可靠性：

• 边缘计算具有分布式特性，即使中心数据中心发