基于云原生的边缘计算在大麦现场的探索应用

一. 背景

近年来，我国文化产业蓬勃发展，文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速，尽管中国演出市场在开放竞争中逐步规范有序，但目前仍处于起步和培育阶段，尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。一方面，国内大规模兴建剧场，但是却不重视开展剧场相关管理和服务标准的建立，造成目前中国的剧场硬件设施世界一流，管理与服务却远落后于发达国家。另一方面，随着现场演出形式的变化，兴起了许多独特的演出场地。当前，对场馆的精细化、分层运营已经成为促进现场服务升级的核心抓手。

二. 痛点

演出场馆的基础设施、热门 IP 等诸多因素都可能导致演出现场出现无网或弱网问题，在这种情况下如何保障核验、摄像头监控等现场服务可用是技术首先要解决的问题。

面向 AI 与 IoT 结合为代表的未来发展方向，通过收集海量数据形成的消费者 / 用户画像可以使终端设备更加智能、更为“主动”地为消费者提供个性化服务。需要对现场类型众多、形态不一的智能设备形成通信互联、数据共享、能力互通的“联合体”，为用户提供智能场馆服务。如何保证海量数据处理的时效性和有效性，是面向业务发展需要解决的问题。

目前，在无网和弱网的现场环境下提供现场服务主要通过单机应用部署的方式，面临的问题如下：

1. 为保障单机应用服务可用、可靠，需要在本地搭建集群；

2. 同样的业务逻辑，本地和云端研发体系不统一，导致架构冗余、研发效率不高、发布周期长，降低了业务的迭代效率。

   ①   IDC 服务和本地服务代码级复用低；

   ②   本地服务单机部署，无高可用性保障；

   ③  本地服务依赖本地数据库，跟 IDC 数据库结构可能不一致；

针对新型的场馆的智能服务需求，譬如 LIVEHOUSE，要做到基于现场观演人群定向提供个性化服务，现有的计算架构在数据时效性和有效性方面不足以支撑。

三. 解决方案

基于上述痛点，现场的整体解决方案需要做到有效支持 12 个月内的业务和运营的发展，具有 6 个月内创造和技术领先的可能性，及加速研发同学专业化能力的聚焦沉淀和创新孵化，降低体力劳动强度。

3.1 边缘计算

边缘计算是网络中最靠近物或数据源头，融合了网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。在更靠近终端的网络边缘上提供服务是边缘计算最大的特点。在数据处理的时效性与有效性方面成为云计算的有力补充。边缘计算能满足大麦现场业务在智能核验、设备管控、业务监控等方面的关键需求。

阿里云边缘云原生的产品化落地 ACK@Edge（云边一体的云原生标准 k8s 托管服务），支持海量边缘网关节点接入，融合 IoT 云端市场、云端 FaaS、消息、运维等服务，提供针对边缘实例的 DevOps 能力，提升了边缘应用分发及部署运维的效率。

为了 让现场更简单、业务更高效 ，需要将原来单机应用 + IDC 的集中式部署架构，演进到云 + 边缘计算的统一架构，这就需要我们能够有一种方式来统一管理 IDC 应用服务器 和现场众多的边缘节点。通过边缘 k8s 架构统一管理云与边缘的节点，实现了应用发布和弹性扩缩容的统一。通过弹性能力节省机器成本；现场终端就近访问边缘节点，解决现场弱网 / 无网、现场视频监控端到端的网络延迟等诸多问题。

3.2 云边端协同

云计算与边缘计算是现场数字化转型的两大重要支持。云计算与边缘计算在技术定义上有差异，因此他们所适用的场景也有所不同。云计算适用非实时、长周期数据、业务决策场景，边缘计算在实时性、短周期数据、本地决策等场景方面表现更为优异。因而，娱乐现场数字化转型需要云计算与边缘计算的支持。

阿里云在两大边缘计算领域 CDN 和 IoT 深耕已久，边缘规模和业务复杂度的日益攀升带来了不小的效能问题。阿里云容器服务和 IoT 业务团队联合推出 Kubernetes Edge 定制版本，作为云上 IoT 边缘托管服务底座，支持海量边缘网关节点接入，深度融合 IoT 云端市场、云端 FaaS、消息、运维等服务。在这个过程中，云原生让 IoT 托管如虎添翼。大麦现场业务目前正在尝试使用，如图 2 所示，云边端分层结构日益显现。

①   本地和云端应用统一容器化部署运行环境

②   适配不同的网络环境，终端灵活选择本地或云端服务

③   边缘节点优先处理过程数据计算，核心业务数据同步云端

四. 未来

随着 5G 技术的广泛应用，以及云计算与边缘计算为数字化转型提供支持，数字技术在文娱行业现场服务领域的应用不断加快。譬如无纸化、人脸识别等智能核验、智能泊车、客群识别等技术逐渐成为智慧娱乐现场新标配。在用户需求不断提升及产业服务不断完善的背景下，我们将建立安全可靠、优质体验和全链路的服务平台，构筑大麦的行业壁垒。