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华为云智能边缘云首席架构师解读KubeEdge:云原生的边缘计算平台

关键词:华为云,智能边缘云,云原生,华为云智能边缘云首席架构师解读K   时间:2019-07-08      来源:VPS之家    点击:

日前,由中国信息通信研究院主办的云计算开源产业峰会在京召开。由华为云开源的智能边缘项目KubeEdge在会上荣获尖峰开源技术创新奖,华为云智能边缘云首席架构师张琦出席领奖并发表了《KubeEdge:云原生的边缘计算平台》的主题演讲。

早在今年3月,CNCF基金会及技术委员会全体一致同意开源智能边缘项目KubeEdge加入CNCF社区,成为CNCF在智能边缘领域的首个正式项目。KubeEdge旨在推进云原生技术在智能边缘领域的生态建设与普及,与全球广大云原生社区伙伴一起共同推动智能边缘及云原生产业的发展。

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云原生与边缘计算的完美结合

经过我们调研发现,传统的嵌入式设备开发面临着诸多挑战,严重制约着边缘设备上云以及大规模设备在云化场景下开发效率。

(1) 边云生态的割裂,物理设备访问难度高,与IT技术割裂,开发难度高产品上市周期长

(2) 日趋复杂的边缘业务的部署,对高度分布和大规模可扩展性缺乏考虑

(3) 缺少和云的协同以及边缘和边缘的协同,构建分布式系统难度高

(4) OT和IT世界技术割裂,协同门槛高

那么,云原生和边缘计算相遇,会擦出什么样激烈的“火花”?现在大多数的边缘设备都与云端配合使用,比如工程师们可以在云端训练机器学习模型,训练好之后将推理模型应用于边缘节点。无论从边缘应用的分发,边缘应用的可靠性还是边云协同的机制上,云原生边缘计算有利于让边缘也具备像云一样的“弹性”,让应用可以“顺滑”的部署到边缘,保持应用在边缘与云端的一致性。

KubeEdge通过更优的架构和技术实现,能完美应对当前遇到的挑战,帮助工程师从底层技术设施的管理中解放出来,将注意力集中到更高抽象层次的应用开发之中。这样,“云-边-端”就像是一个完美的整体,最终用户无需感知边缘设备的复杂分布。

· 通过将AI能力、大数据能力等延伸到边缘,解决与云上服务的数据协同、任务协同、管理协同、安全协同诉求

· 通过数据本地化处理、边缘节点离线自治,解决了云和边缘之间的网络可靠性和带宽限制的问题

· 通过大幅优化边缘组件的资源占用(二进制大小约46MB,运行时内存占用约10MB),解决了边缘资源的约束问题

· 通过在云边之间构建的双向多路复用网络通道,解决了从云端管理高度分布的海量节点和设备难的问题

· 南向支持对接物联网主流的通信协议(MQTT,Bluetooth,Zigbee,BACnet等),解决了异构硬件接入难的问题

综合起来看,传统的嵌入式本地计算和云原生边缘计算的差异可以归纳如下:

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KubeEdge架构

KubeEdge即Kube+Edge,顾名思义就是依托K8S的容器编排和调度能力,实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。KubeEdge架构上包含两部分,分别是云端和边缘侧。云端负责应用和配置的下发,边缘侧则负责运行边缘应用和管理接入设备。

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Edged:管理边缘的容器化应用程序。

EdgeHub:边缘的通信接口模块。这是一个 Web 套接字客户端,负责边缘计算与云服务的交互。

CloudHub:云端通讯接口模块。一个 Web 套接字服务器,负责监视云端的更改、缓存以及向 EdgeHub 发送消息。

EdgeController:管理边缘节点。它是一个扩展的 Kubernetes 控制器,管理边缘节点和 pod 元数据,以便数据可以面向特定的边缘节点。

EventBus:使用 MQTT 处理内部边缘通信。它是一个 MQTT 客户机,可以与 MQTT 服务器(mosquitto)交互,为其他组件提供发布和订阅功能。

DeviceTwin:它是处理设备元数据的设备软件镜像。该模块有助于处理设备状态并将其同步到云上。它还为应用程序提供查询接口,因为它连接到一个轻量级数据库(SQLite)。

MetaManager:它管理边缘节点上的元数据。这是 Edged 和 Edgehub 之间的消息处理器。它还负责在轻量级数据库(SQLite)中存储 / 检索元数据。

极致优化

容器天然的轻量化和可移植性,非常适合边缘计算的场景,鉴于K8S已经成为云原生编排的事实标准,因此携手K8S进入边缘将很有可能结束边缘计算当前混沌的状态,并定义云端和边缘统一的应用部署和管理的标准。

然而,由于边缘场景通信的不稳定性和严苛的资源消耗限制,导致原生的K8S组件无法直接运行在边缘节点上,例如:工业网关等。而受限于K8S本身list/watch机制带来的disconnect问题,数据面和管理面断连后,无法做到本地自治。

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