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边缘计算在过去几年中一直慢慢地获得真正的采用，但它一直是每一个热门技术辩论的首位话题。

无论你选择哪种关于边缘的定义，关于支持边缘的主干硬件和软件基础设施的挑战的难题仍然存在。相比边缘更小、延迟要求更严格，边缘计算更值得讨论。从20世纪80年代开始，我们就有了分布式系统。但它们真的做到了吗？

分布式系统可以作为边缘基础设施的基础，但如果按照最初的设想使用它们，它们的意义不大。

核心中的分布式系统意味着该系统的组件位于通过WAN或LAN网络连接的独立计算机资源上，并通过消息或消息总线相互通信。这些系统运行的关键是交互，关键特性包括并发性、无全局时钟和具有独立处理故障能力的组件。这似乎总结了标准端到端边缘基础设施。那么，边缘计算有什么不同之处呢？

为了更好地理解，让我们先从地理分布的角度来研究分布式系统。我们需要重新审视需求，例如在整个系统中被操控的信息的可伸缩性、可靠性、适应性和一致性。大家越来越关注连接性和需要存储、管理和传输的数据，以使系统整体工作。当服务器不再在同一个房间，甚至可能不在同一个城市或甚至不在同一个大陆时，如何分发系统的关键服务？如果连接中断，你如何在不牺牲小型站点上太多有限可用资源的情况下保持所有所需的功能？

答案在于细节。与传统的分布式系统不同，边缘在地理上大规模分布。那么，如何将所有组件连接起来，从而使管理任务不那么艰巨呢？你如何构建、管理和编排边缘基础设施？它是松耦合还是紧耦合，或者两者的结合？有了这些，我们就逃不过边缘计算基础设施的分布式控制平面悖论。

为了最大限度地满足边缘用例需求，我们需要自治和集中化，同时还需要减少管理和编排开销，而这一切都受到大量的资源和环境约束。作为一项架构原则，必须尽早在紧耦合和松耦合之间做出选择，这不是后面边缘生态系统设计中可以解决的问题。有鉴于此，边缘的分布式基础设施管理重新定义了实现紧和松控制循环的位置。在边缘站点本身，需要紧控制回路来提供局部自治和持续控制。在各个站点之外，管理控制操作需要与即时控制功能去耦。这并不像看上去那么容易，因为它还将定义信息交换机制。这反过来又使集中式系统成为分布式控制平面的代理和同步系统。集中式系统更多的是影响和同步，而不是维护控制。

在大多数情况下，仍然需要以一致的方式控制和管理边缘位置。正是这种一致的管理方法，使边缘架构成为分布式基础设施，而不是一组分散的站点，即使硬件、位置和工作负载不同。这就带来了一个系统的可能性，该系统有一个单层玻璃管理界面，使这一切看起来很容易。但请注意，我们甚至还没有定义“自治”的含义。

来源: 开源云中文社区
原文链接：https://superuser.openstack.org/articles/is-edge-computing-a-distributed-system-at-scale/

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