Edge Computing mithilfe von Kubernetes realisieren

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Edge Computing mithilfe von Kubernetes realisieren

30.01.2024 - 06:59
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Edge Computing ist auf dem Weg, für ein neues Internet zu sorgen. Es verkürzt die Zeitspanne, die für die Bereitstellung von Informationen benötigt wird. Richtig implementiert, verringert es die Latenzzeit, verarbeitet Daten auch bei unzureichender Bandbreite, senkt die Kosten und gewährleistet die Datenhoheit sowie die Compliance. Kubermatic hat sich angesehen, welche Betriebsmodelle und Technologien wirklich in der Lage sind, dieses Potenzial in der Praxis effektiv zu erschließen. Eine besondere Rolle kann dabei Kubernetes spielen.

Als neuer Anwendungsbereich ist Edge Computing derzeit laut Kubermatic oft noch ein unbeschriebenes Blatt, für das sich erst noch bewährte Verfahren herausbilden müssen. Auch ohne feststehende Standards in diesem Bereich beginnen viele Unternehmen bereits, sich für ihre Anforderungen beim Edge Computing der Technologie von Kubernetes zuzuwenden. Das System zur Container-Orchestrierung wurde zwar für die Cloud entwickelt, aber die Vorteile, die es bietet, erstrecken sich auch auf den schnell wachsenden Markt für Edge Computing. Mit Hard- und Software, die über Hunderte oder sogar Tausende von Standorten verteilt sind, ist eine besonders durchdachte technische Lösung erforderlich – nur so lassen sich diese verteilten Systeme, die durch Technologien von Cloud Native verwaltet werden, angemessen standardisieren und automatisieren.

Wenn Unternehmen jedoch wirklich Kubernetes für die Verwaltung ihrer Installationen von Edge-Computing verwenden möchten, müssen sie die anderen Herausforderungen, die der Edge-Bereich mit sich bringt, sorgfältig berücksichtigen. Das größte Problem besteht in der Beschränkung der Ressourcen. Kubernetes wurde in der Cloud mit ihren nahezu unbegrenzten Skalierungsmöglichkeiten entwickelt. Im Gegensatz dazu verfügt Edge Computing in der Regel über eine sehr begrenzte Anzahl von Ressourcen. Die tatsächlichen Beschränkungen können sogar erheblich variieren, von einigen wenigen Servern bis hin zu ein paar hundert MByte an Speicher, ausgehend vom regionalen Edge hin zum Device Edge bewegt. Allen gemeinsam ist jedoch die Einschränkung, dass jeder noch so kleine Overhead die Ausführung der eigentlichen Anwendungen beeinträchtigt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage: Wie lässt sich die Auswirkungen von Kubernetes reduzieren, um mehr Platz für die Anwendungen der Unternehmen zu organisieren?

Ein Kubernetes-Cluster besteht aus der Steuerungsebene und den eingesetzten Knoten. Um diesen Fußabdruck zu verkleinern, haben einige Projekte versucht, eher unwichtige Elemente aus Kubernetes zu entfernen, um eine abgespeckte Version zu erstellen. Dadurch entsteht jedoch ein Kubernetes-Kern, den es unabhängig vom Rest des Kubernetes-Stacks zu warten und verwalten gilt. Anstatt zu versuchen, einzelne Elemente zu entfernen, lässt sich auch die Architektur der Cluster neu gestalten und dabei prinzipiell berücksichtigen, wie Edge Computing aufgebaut ist. Der Ansatz besteht aus keinem bestimmten Ort oder Gerätetyp, sondern ist eher als ein Kontinuum von Standorten zu begreifen, die vom zentralisierten Cloud Computing entfernt sind. Je weiter von der eigentlichen Cloud entfernt, desto eingeschränkter funktionieren in der Regel die Geräte und Bandbreiten. Jede Ebene des Edge Computing ist jedoch in der Regel mit mindestens einer der darüber liegenden Ebenen verbunden und wird in gewissem Maße von dieser gesteuert. Der Edge-Bereich ist der Ort, an dem die Arbeitslast ausgeführt wird, aber er ist immer noch mit dem zentralisierten Computing für Funktionen auf höherer Ebene verbunden.

Kubernetes agiert hier als zwei unabhängige Teile: als einen zentralen Teil für die Steuerung und als einen verteilten Teil für die Datenverarbeitung. Die Arbeitsknoten führen die Anwendungen aus, während die Steuerungsebene lediglich die Installation und Wartung der im Cluster ausgeführten Arbeitslasten übernimmt. Damit ein Workload einfach nur funktioniert, wird die Steuerungsebene eigentlich nicht benötigt, da sie nur das Management der Lebenszyklen übernimmt. Wenn der Arbeitsknoten die Verbindung zur Steuerungsebene verliert, können die Workloads jedoch weiterhin funktionieren und ausgeführt werden, sie lassen sich aber nicht mehr aktualisieren. In diesem Sinne fungiert die funktionale Einheit eines Kubernetes-Clusters als die Arbeitsknoten mit einem Kubelet. Die zentralisierte Verwaltung der Steuerungsebene ist nicht die ganze Zeit über erforderlich, damit die Arbeitslast funktioniert.

Mit diesem neuen Konzept dessen, was ein Kubernetes-Cluster eigentlich darstellt, lässt sich überdenken, wie Kubernetes-Cluster für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen aufzubauen sind. Die Arbeitsknoten können auf bestimmten Geräten ausgeführt werden, während die Steuerungsebene an einem zentraleren Ort mit zusätzlichen Ressourcen ausgeführt wird, sei es in einem Rechenzentrum vor Ort oder sogar in der öffentlichen Cloud. Auf diese Weise können Operations-Teams Kubernetes auf Edge Computing ausführen, ohne Änderungen vornehmen oder einen anderen Technologie-Stack aufrechterhalten zu müssen – und das bei minimalem Overhead.

Der Markt für Edge Computing in einem Umfang von mehreren Milliarden Dollar wird aus Billionen von Geräten bestehen, auf denen Millionen von Clustern laufen. Daher stellt sich die Frage, wie sich diese verwalten und wie die Steuerungsebene und die Arbeitsknoten synchron halten lassen, auch wenn sie an verschiedenen Standorten laufen. Kubermatic hat KKP (Kubermatic Kubernetes Plattform) auf Open Source mit Blick auf diesen Anwendungsfall entwickelt. Ihre Kubernetes-in-Kubernetes-Architektur trennt bereits die Kontrollebene von den Arbeitsknoten und verwaltet sie unabhängig. Die Steuerungsebene wird als eine Reihe von Containern in einem anderen Cluster ausgeführt, der in einer weniger ressourcen-beschränkten Umgebung betrieben werden kann, während die Arbeitsknoten nur ein Kubelet ausführen müssen, wodurch der Fußabdruck des Kubernetes-Clusters am Rande radikal reduziert wird. Darüber hinaus automatisiert die Kubermatic Kubernetes Platform das Management des Cluster-Lebenszyklus, was besonders für Geschäfts- und Betriebsmodelle von Edge Computing wichtig ist.

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