Kubernetes(k8s)在边缘计算中的应用场景有哪些？

Kubernetes在边缘计算里用的挺多的，比如：1）管理分散的边缘设备，像工厂里的智能设备或摄像头，k8s能自动部署应用、监控状态；2）边缘AI场景，比如自动驾驶的车载计算节点，靠k8s调度AI模型实时处理数据；3）物联网网关，把传感器数据就近处理后再回传云端，减少延迟；4）CDN这类边缘存储服务，用k8s动态调整节点资源；5）断网也能扛，边缘节点离线时k8s能自己维持服务，网好了再同步数据。总之就是哪里需要分散、低延迟、还带点智能的活儿，k8s都能掺一脚~

Kubernetes在边缘计算中的典型应用场景包括：1）分布式设备管理（如物联网节点统一编排）；2）边缘AI推理（部署轻量模型实现实时图像识别）；3）工业自动化（通过KubeEdge实现PLC集群管理）；4）5G MEC服务编排（基站侧低延迟业务调度）；5）混合云协同（通过Cluster API统一管理云端与边缘集群）；6）离线业务保障（借助边缘自治能力维持断网时服务）；7）资源受限环境优化（使用K3s等轻量化方案部署智能终端。典型实践包括CDN边缘节点容器化、自动驾驶本地决策集群、智慧工厂的分布式K8s联邦等。

为什么不考虑使用更轻量级的Kubernetes发行版如K3s，或边缘专用框架如KubeEdge，它们是否更适合资源受限的边缘环境？