《KubeEdge---云原生的边缘计算平台》

华为云HCNP题库（94分）1、以下哪些是云原生的优势？【多选题】（1分）A. 模块松耦合B. 快速部署C. 硬件虚拟化D. 服务快速恢复正确答案: ABD2、2，云架构设计非常灵活，不需要掌握UML 【单选题】（1分）A.正确B.错误正确答案: B3、3，云原生四大应用是指？【多选题】（1分）A. DevOpsB. 持续交付C. 容器D. 微服务正确答案: ABCD4、4，华为云三大中间件服务是？（ABC）【多选题】（1分）A. DCS 分布式缓存服务B. DMS 分布式消息服务C. DDM 分布式数据库中间件正确答案: ABC5、5，以下哪个服务不属于华为云PaaS 服务？【单选题】A. 微服务云应用平台ServiceStageB. 弹性云服务器ECSC. 云容器引擎CCED. 云性能测试服务CPTS正确答案: B6、6，ServiceStage 包含以下能力，除了？【单选题】（1分）A. 集群和节点的资源管理B. 微服务应用开发工具盒微服务管理C. 数据库管理D. 容器和虚拟机应用的部署和应用管理正确答案: C7、7，应用架构变迁已经发展到了什么阶段？【单选题】（1分）A. 单体架构B. SOA 架构C. 微服务架构D. 雾技术架构正确答案: C8、8，华为云PaaS 有哪些level 的解决方案？【多选题】（1分）A. 应用零改造上云，自动部署和运维B. 应用+云中间件，减少运营和运维的成本C. 应用容器化，秒级弹性伸缩、资源利用更高D. 应用微服务化，特性解耦，快速上线E. 业务极致创新，基于函数的编程正确答案: ABCDE9、9，业务使用容器后能带来哪些好处？【多选题】（1分）A. 通过共享kernel，细粒度资源隔离。

（降低企业成本）B. 为业务提高了安全性C. 定义了环境无关的标准的交付、部署规范。

（提高交付效率）D. 秒级快速启动和停止（适合敏捷扩缩容场景）E. 提升代码开发质量正确答案: ACD10、10，微服务较传统单体架构，可以解决以下哪些问题？【多选题】（1分）A. 维护成本高B. 交付周期长C. 代码质量差D. 可伸缩性差E. 新人培养周期长正确答案: ABDE11、11，DCS 主要用于热点数据缓存，用于提升数据访问能力，降低数据库压力【单选题】（1分）A.正确B.错误正确答案: A12、12，如果企业自己开发或维护中间件，则企业需要自己处理软硬件的安装部署、故障和维护，以及bug 修复等；如果使用云中间件服务，则可以实现开箱即用【单选题】（1分）A.正确B.错误正确答案: A13、13，创建应用时一个应用可以创建多个容器么【单选题】（1分）A. 可以B. 不可以正确答案: A14、14，CCE 目前支持的集群类型有哪些【单选题】（1分）A. 虚拟机B. 裸金属C. WindowsD. 以上三种都支持正确答案: D15、15，华为CSE 支持多语言微服务接入与互通，其中支持的语言包括（----注意，不支持C 语言。

海思边缘计算
海思边缘计算（HiSilicon Edge Computing）是华为公司旗下的一个边缘计算解决方案品牌。

边缘计算是一种新型的计算模式，将计算能力移至离数据产生源头更近的位置，以降低延迟和减少对云端服务器的依赖。

海思边缘计算致力于提供高性能、低功耗的芯片和系统解决方案，满足在边缘设备上进行实时数据处理和分析的需求。

海思边缘计算的产品包括芯片、模块和开发平台。

其芯片产品具有高集成度、低功耗和高性能的特点，可广泛应用于物联网、智能家居、智慧城市等领域。

模块产品提供了丰富的接口和功能，方便开发者快速构建边缘计算设备。

开发平台则提供了软件开发工具和技术支持，帮助开发者更好地利用海思边缘计算产品进行应用开发。

海思边缘计算的优势在于其专注于边缘计算领域多年的经验和技术积累。

其产品不仅具备强大的计算能力，还具备优秀的功耗管理和安全性能，适用于各种复杂环境下的应用场景。

此外，海思边缘计算充分利用了华为在网络通信和云计算领域的技术优势，提供了完整的边缘到云端的一体化解决方案。

总之，海思边缘计算是华为公司在边缘计算领域的品牌，提供了高性能、低功耗的芯片和系统解决方案，帮助开发者构建智能边缘设备并实现实时数据处理和分析。

边缘计算介绍以及几款边缘计算开源平台边缘计算中的边缘（edge）指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。

作为一种新的计算范式，边缘计算将计算任务部署于接近数据产生源的网络边缘，利用边缘资源为用户提供大量服务或功能接口，大大减少上传至云数据中心的数据量，缓解网络带宽压力，同时可以更好地解决数据安全和隐私问题。

在边缘计算环境下，数据具有异构性且数据量较大，数据处理的应用程序具有多样性，不同应用程序所关联的计算任务又不尽相同，对于计算任务的管理具有较大的复杂性，而简单的中间件软件结构无法有效保证计算任务可行性、应用程序的可靠性以及资源利用的最大化。

同时，面向不同应用或场景的边缘计算系统所要实现的功能有所差异性。

因此，边缘计算平台对边缘计算领域的推广和发展有着重要的意义和影响。

01 边缘计算开源平台概述边缘计算系统是一个分布式系统范例，在具体实现过程中需要将其落地到一个计算平台上，各个边缘平台之间如何相互协作提高效率，如何实现资源的最大利用率，对设计边缘计算平台、系统和接口带来挑战。

例如，网络边缘的计算、存储和网络资源数量众多但在空间上分散，如何组织和统一管理这些资源，是一个需要解决的问题。

在边缘计算的场景下，尤其是物联网，诸如传感器之类的数据源，其软件和硬件以及传输协议等具有多样性，如何方便有效地从数据源中采集数据也是一个需要考虑的问题。

此外，在网络边缘的计算资源并不丰富的条件下，如何高效地完成数据处理的任务也是一个需要解决的问题。

目前，边缘计算平台的发展方兴未艾。

由于针对的问题不同，各边缘计算平台的设计多种多样，但也不失一般性，边缘计算平台的一般性功能框架如图 1 所示。

在该框架中，资源管理功能用于管理网络边缘的计算、网络和存储资源。

设备接入和数据采集功能分别用于接入设备和从设备中获取数据。

安全管理用于保障来自设备的数据的安全。

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云雾边缘计算一、引言随着物联网（IoT）和5G/6G通信技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，对数据处理和分析的需求也日益增强。

传统的云计算模式由于其数据传输延迟和带宽成本问题，已经无法满足一些低延迟和高带宽需求的应用场景。

为了解决这一问题，云雾边缘计算（Cloud-Fog Edge Computing）应运而生。

云雾边缘计算将数据处理和分析的任务从中心化的数据中心转移到了网络的边缘设备上，从而大大提高了数据处理的速度和效率。

二、云雾边缘计算概述云雾边缘计算是一种将云计算能力扩展到网络边缘的分布式计算模型。

它将数据处理和分析的任务从中心化的数据中心转移到了网络的边缘设备上，如终端设备、网关、路由器等。

这种计算模型利用了边缘设备的计算、存储和通信能力，实现了更快速、更高效的数据处理和分析。

同时，云雾边缘计算还具有低延迟、高带宽、低功耗等优势，能够满足各种低延迟和高带宽需求的应用场景。

三、云雾边缘计算架构云雾边缘计算的架构主要包括以下几个部分：1.终端设备：这些设备收集各种数据，包括传感器数据、视频数据等。

2.边缘节点：这些节点是网络的边缘设备，如网关、路由器等。

它们负责接收终端设备的数据，并进行初步的处理和分析。

3.雾计算节点：这些节点是比边缘节点更高级的计算节点，具有更强大的计算、存储和通信能力。

它们可以对经过初步处理的数据进行更深入的分析和处理。

4.云计算中心：这是整个架构的最高层，负责管理和调度整个架构的运行。

它还可以进行最高层次的数据处理和分析。

四、云雾边缘计算的优势与挑战云雾边缘计算的优势主要体现在以下几个方面：1.低延迟：由于数据处理和分析的任务在网络的边缘设备上进行，大大减少了数据传输的延迟，提高了应用的实时性能。

2.高带宽：边缘设备可以就近处理数据，避免了数据大量传输到中心化数据中心的带宽成本问题，提高了数据传输的效率。

3.降低中心化数据中心压力：通过将部分数据处理和分析的任务转移到网络的边缘设备上，可以减轻中心化数据中心的压力，使其更加专注于高层次的数据处理和分析任务。

一、KubeEdge简介KubeEdge是一个开源系统，用于将容器化应用程序编排功能扩展到Edge的主机。

它基于kubernetes构建，并为网络应用程序提供基础架构支持。

云和边缘之间的部署和元数据同步。

KubeEdge使用Apache 2.0许可。

并且绝对可以免费用于个人或商业用途。

宗旨：创建一个开放平台，使能边缘计算，将容器化应用编排功能扩展到边缘的节点和设备，后者基于kubernetes构建，并为云和边缘之间的网络，应用部署和元数据同步提供基础架构支持。

100%兼容K8S API，可以使用K8S API原语管理边缘节点和设备。

KubeEdge 还支持 MQTT 协议，允许开发人员编写客户逻辑，并在边缘端启用设备通信的资源约束。

1.1 支持平台1.1.1 KubernetesKubeedge项目致力于打造一个基于kubernetes的开放平台，并为网络应用提供基础架构支持。

云和边缘之间的部署和元数据同步。

1.1.2 MosquittoEclipse Mosquitto是一个开源（EPL / EDL许可）消息代理，它实现了MQTT协议版本3.1和3.1.1。

Mosquitto重量轻，适用于从低功率单板计算机到完整服务器的所有设备。

1.1.3 Docker使用容器可以更快地构建和部署新应用程序。

Docker容器将软件及其依赖关系整合到一个标准化的软件开发单元中，包括运行所需的一切：代码，运行时，系统工具和库。

二、为什么选择KubeEdgeKubeEdge是一个开源系统，将原生的容器化的业务流程和设备管理功能扩展到边缘节点。

KubeEdge 是基于Kubernetes构建的，并为云，边缘之间的网络通信，应用程序部署以及元数据同步提供核心基础架构支持。

同时KubeEdge还支持MQTT，并允许开发人员编写自定义逻辑并在Edge上启用一定资源的设备进行通信。

KubeEdge由云端和边缘端组成。

目前边缘端和云端已开源。

边缘计算技术的开源框架与工具介绍随着云计算和大数据应用的快速发展，边缘计算技术作为一个新兴的计算模式逐渐崭露头角。

边缘计算指的是将计算资源和数据处理能力下沉至网络边缘，靠近数据源和终端设备，从而提供更低延迟、更高性能的计算服务。

为了支持这一技术的快速发展，很多开源框架和工具应运而生。

本文将介绍几个常用的边缘计算开源框架和工具。

1. Kubernetes（K8s）Kubernetes是一个广泛使用的开源容器编排工具，也可以用于部署和管理边缘计算环境。

它提供了高度可扩展的架构，可以管理多个边缘节点，并通过弹性伸缩的方式进行资源调度和管理。

Kubernetes还支持边缘端的设备管理，能够自动发现和管理边缘设备，以提供更加可靠的计算服务。

2. Apache OpenWhiskApache OpenWhisk是一个开源的无服务器计算平台，也可以用于边缘计算场景。

它允许开发者以函数的方式上传代码，并将其部署到边缘节点上。

OpenWhisk 支持事件驱动的计算模型，能够根据实时数据的变化触发函数执行，以满足边缘计算场景中对实时性的要求。

3. Eclipse ioFogEclipse ioFog是一个专注于边缘计算的开源平台，它提供了一套完整的边缘计算解决方案。

ioFog可以管理边缘设备、节点和网关，并提供了一套易于使用的API和命令行工具，方便开发者进行应用程序的部署和管理。

它还支持容器化的应用程序部署，并提供了边缘节点之间的通信和数据传输能力。

4. TensorFlow LiteTensorFlow Lite是谷歌开源的边缘计算和嵌入式设备上机器学习模型推理的框架。

它具有轻量级和高效的特点，可以在资源受限的边缘设备上运行。

TensorFlow Lite支持多种硬件加速和优化技术，能够提供快速和高性能的机器学习模型推理服务。

5. EdgeX FoundryEdgeX Foundry是一个开源的边缘计算框架，旨在为物联网设备提供统一的开放标准和框架。

kubeedge 案例
KubeEdge是一个开源的边缘计算平台，它基于Kubernetes原生的容器编排和调度能力，扩展实现了云边协同、计算下沉、海量边缘设备管理、边缘自治等能力。

目前，KubeEdge已在多个领域落地应用，其中典型案例之一是中移在线云边协同平台。

中移在线云边协同平台是一个典型的High rate场景，主要侧重于云和边的协同。

该平台已连续合作三年，打造了全球最大的容器化的呼叫平台。

在年，中移在线将所有的业务都容器化，部署在K8s集群。

到了年，中移在线开始进行云边协同建设，将数字化转型从云中心延伸到各个分公司，统一使用一套CRCD发布流程，每个分公司的计算都自行处理，实现计算下沉，从而
将原先统一在云中心的一些计算下沉到各个分公司自己的机房里。

以上内容仅供参考，建议访问KubeEdge官网或咨询相关技术人员，获取
更多有关KubeEdge的案例信息。

欧拉作为一个操作系统发行版平台，每两年推出一个LTS版本。

该版本为企业级用户提供了一个安全稳定可靠的操作系统。

欧拉也是一个技术孵化器。

通过每半年发布一次的创新版，快速集成。

penEuler以及其他社区的最新技术成果，将社区验证成熟的特性逐步汇合到发行版中。

这些新特性以单个开源项目的方式存在于社区，方便开发者获得源代码, 也方便其他开源社区使用。

根据《中国服务器操作系统市场研究报告》，2021年欧拉在政府、运营商行业实现新增市场份额第一，在金融行业市场增速第一。

二、欧拉产业链欧拉产业链包括欧拉共建者和欧拉下游厂商。

欧拉共建者包括处理器多样算力厂商、操作系统厂商、行业ISV厂商等，下游应用厂商包括运营商、金融、政府等主体。

欧拉发展迅速，下游应用广泛，产业供应链具有较强的安全性。

行量0/厂・K用安平金∙5BΓffK 社区合作伏伴■”力Γβ片厂商、整机厂商、操作系统厂商、应用软件厂商等，吸引近万名开发者，成立近百个特别兴趣小组，全球下载量超过47万，PR合入超过5.5万。

片厂商、整机厂商、操作系统厂商、应用软件厂商等，吸引近万名开发者，成立近百个特别兴趣小组，全球下载量超过47万，PR合入超过5.5万。

台匕可匕。

内存分级扩展etMem:新增用户态swap功能，策略配置淘汰的冷内存交换到用户态存储，用户无感知，性能优于内核态swap。

内存RAS增强：内存可靠性分级技术，可以指定内核、关键进程等对内存故障敏感的数据优先使用高可靠内存，降低宕机率，提升可靠性(技术预览特性)。

2 .云计算场景openEuler22.03LTSCIoud容器操作系统KubeOS：云原生场景，实现OS容器化部署、运维，提供与业务容器一致的基于K8s的管理体验。

安全容器方案：iSulad+shimv2+StratoVirt安全容器方案，相比传统Docker+Qemu方案，底噪和启动时间优化40%。

双平面部署工具eggo：ARM∕x86双平面混合集群OS高效一键式安装，百节点部署时间＜15mir‰3.边缘计算场景openEuler22.03LTSEdge提供统一的跨边云的协同框架(KubeEdge+),实现边云之间的应用管理与部署，跨边云的通信，以及跨边云的南向外设管理等基础能力。

边缘计算框架的行业应用与前景一、边缘计算框架概述边缘计算框架，作为云计算的重要补充，其核心思想是将数据处理和分析任务从中心数据中心推向网络的边缘，即靠近数据源的地方。

这种架构的实现，可以显著减少数据传输的延迟，提高数据处理的效率，并降低带宽的需求。

边缘计算框架的发展，不仅能够推动信息技术的进步，还将对各行各业产生深远的影响。

1.1 边缘计算框架的核心特性边缘计算框架的核心特性主要体现在以下几个方面：- 低延迟：通过在数据源附近进行数据处理，边缘计算框架能够实现毫秒级的响应时间。

- 高带宽：边缘计算框架可以减轻中心数据中心的带宽压力，为大量设备提供连接支持。

- 实时性：边缘计算框架能够提供实时或近实时的数据处理能力，满足紧急应用场景的需求。

- 安全性：边缘计算框架在本地处理数据，减少了数据在网络中传输的风险，增强了数据的安全性。

1.2 边缘计算框架的应用场景边缘计算框架的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 智能制造：在工业4.0的背景下，边缘计算框架可以实现对生产线的实时监控和优化。

- 智慧城市：边缘计算框架能够支持城市中大量传感器和设备的数据收集与分析，提升城市管理效率。

- 车联网：边缘计算框架在车辆与基础设施之间提供快速的数据处理，支持自动驾驶和交通管理。

- 医疗健康：边缘计算框架可以实现对医疗设备的实时监控，为远程医疗和紧急响应提供支持。

二、边缘计算框架的技术基础与发展趋势边缘计算框架的技术基础是构建在一系列先进的信息技术之上的，这些技术的发展和融合，为边缘计算框架的实现提供了可能。

2.1 边缘计算框架的关键技术边缘计算框架的关键技术包括以下几个方面：- 边缘节点：边缘计算框架依赖于分布在网络边缘的边缘节点，这些节点负责执行数据的初步处理。

- 网络连接：边缘计算框架需要高速且稳定的网络连接，以确保数据能够快速传输至边缘节点。

- 数据处理与分析：边缘计算框架需要强大的数据处理与分析能力，以支持复杂的数据处理任务。

kubeedge原理KubeEdge是一个开源项目，它将云计算和边缘计算相结合，为边缘设备提供了弹性、高效、可靠的资源管理和应用部署能力。

本文将介绍KubeEdge的原理和工作方式。

一、KubeEdge原理概述KubeEdge的核心思想是将云端的Kubernetes集群和边缘设备上的Kubernetes边缘节点进行连接和协同工作。

云端的Kubernetes集群负责管理和调度资源，而边缘设备上的Kubernetes边缘节点则负责在边缘计算环境中运行容器化应用。

具体而言，KubeEdge通过以下几个组件来实现其原理：1. Edge Core（边缘核心）：Edge Core是KubeEdge的核心组件，它运行在边缘设备上，负责管理边缘节点上的应用和资源。

Edge Core维护着与云端Kubernetes集群的连接，并将云端的资源和应用信息同步到边缘节点上。

同时，Edge Core还负责监控边缘节点的状态，并将相关信息上传至云端。

2. Cloud Core（云核心）：Cloud Core是运行在云端的KubeEdge 组件，它负责管理云端的Kubernetes集群，并与边缘设备上的Edge Core进行通信。

Cloud Core通过与Edge Core的交互，将云端的应用和资源信息同步到边缘节点上，并接收来自边缘节点的状态更新。

3. Edge Device Controller（边缘设备控制器）：Edge Device Controller是KubeEdge中的一个重要组件，它负责与边缘设备上的物理设备进行交互。

通过与物理设备的通信，Edge Device Controller能够监控和控制边缘设备上的传感器、执行器等设备。

4. Edge Hub（边缘Hub）：Edge Hub是KubeEdge的消息中心，它负责在边缘节点上处理来自云端的消息，并将消息传递给对应的应用。

同时，Edge Hub还负责将边缘节点上的消息发送到云端，以供云端应用使用。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011200641.3(22)申请日 2020.11.02(71)申请人 之江实验室地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼(72)发明人 汪明军　高丰　梁松涛　杨涛　施佩琦　郁善金　王晓江　郑欢欢　(74)专利代理机构 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213代理人 杨小凡(51)Int.Cl.H04L 12/24(2006.01)H04L 29/06(2006.01)H04L 29/08(2006.01)(54)发明名称基于KubeEdge和EdgeX Foundry的智能边缘设备控制平台(57)摘要本发明公开了基于K u b e E d g e 和E d g e XF o u n d r y 的智能边缘设备控制平台，包括KubeEdge系统和EdgeXFoundry平台，KubeEdge 系统包括云端模块和边缘模块，通过KubeEdge系统将EdgeX Foundry平台部署到边缘节点，并通过边缘模块控制EdgeX Foundry平台；所述云端模块，通过边缘模块控制边缘节点和发布边缘应用；所述边缘模块，用于资源对象的控制，上报边缘信息到云端模块，执行边缘节点应用部署和数据同步到云端。

权利要求书2页 说明书6页 附图3页CN 112383416 A 2021.02.19C N 112383416A1.基于KubeEdge和EdgeX Foundry的智能边缘设备控制平台，包括KubeEdge系统和EdgeX Foundry平台，KubeEdge系统包括云端模块和边缘模块，其特征在于通过KubeEdge系统将EdgeX Foundry平台部署到边缘节点，并通过边缘模块控制EdgeX Foundry平台；所述云端模块，通过边缘模块控制边缘节点和发布边缘应用；所述边缘模块，用于资源对象的控制，上报边缘信息到云端模块，执行边缘节点应用部署和数据同步到云端。

《KubeEdge --- 云原生的边缘计算平台》演讲人：张琦关于我•华为公有云智能边缘计算服务首席架构师•CNCF KubeEdge项目Maintainer•Apache ServiceComb项目committer议题•站在云端看边缘•云原生的边缘计算•边缘计算的生态构建•应用案例计算边缘化正在加速，边缘计算正在成为云计算的有力补充•Gartner 公布2019十大技术趋势，边缘计算位列其中， Gartner 认为从云到边缘(Cloud to the Edge) 被视为未来科技发展重要趋势；•Gartner 预测：2017年 10% 的企业数据产生在云和数据中心之外，到2022年这一比例将超过 50%；计算边缘化正在加速Ø未来5年边缘计算主要推动力：IoT （视频+传感器）、 和 VR/AR等浸入式交互体验Ø商用无人机、VR/AR、认知计算和认知专家系统、智能家庭、智能办公室等即将成熟的技术创新在边缘测产生大量数据计算、存储、网络传输能力发展不平衡Ø存储能力的增长远超计算能力和网络带宽Ø网络延迟的改进远远落后于计算能力的增长协同互补Source: Stephen Rumble, Stanford University, It’s Time for Low Latency云计算和边缘计算并不是对立的。

边缘计算是云计算向终端和用户侧延伸形成的新解决方案。

可以说，边缘计算本身就是云计算概念的延伸，即便是赋予其独立的概念，也无法做到与云计算切割开，二者本就是相依而生、协同运作的。

--- 中国信息通信研究院《云计算与边缘计算协同九大应用场景（2019年）》4大因素推动边缘计算的快速发展•4大因素推动边缘计算的快速发展•低时延：为满足低时延要求，需要在离业务现场最近的“边缘”构建解决方案，减少业务处理时延；•海量数据： 物联网时代边缘数据爆炸性增长，难以直接回传至云端且成本高昂，数据在本地进行分析和过滤，节省网络带宽；•隐私安全： 数据涉及企业生产和经营活动安全，在边缘处理企业保密信息、个人隐私；•本地自治： 不依赖云端的离线处理能力、自我恢复能力；海量数据低时延隐私安全本地自治边缘计算的不同形态中心云共机柜、共带宽、共安全防护边缘集群娱乐视频AR/VR在线教育移动应用商贸区/铁塔视频监控MEC虚拟边缘集群边缘集群共机柜、共带宽、共安全防护CDN边缘集群共机柜、共带宽、共安全防护CDN边缘集群Edge园区商超视频分析工业制造IoT轻量化边缘节点企业分支机构边缘计算站点类SnowballEdge/Azure Data BoxEdge离线计算议题•站在云端看边缘•云原生的边缘计算•边缘计算的生态构建•应用案例当前的问题•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•日趋复杂的边缘业务的部署•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•OT和IT世界技术割裂，协同门槛高KubeEdge --- 云原生的边缘计算解决方案将K8S部署模型延伸至边缘ENCNContainer容器Deployment部署Pod 容器组ReplicaSet 多副本集DaemonSet 单一副本集Service服务Label 标签Node 节点Kubelet 节点Agent Kubernetes Master主节点= Labels = ServiceContainer Pod Container Pod Container Pod kubelet Kube-proxydocker NodeContainerPodkubelet Kube-proxydockerNodeKubernetes ClusterAPI ServerKubernetes MasterReplicSet ControllerDaemonSet Controller使用K8S Device Plugin机制支持边缘GPU、NPUedgeddevice pluginRegisterRegisterListAndWatchListAndWatchAllocateAllocateedge initcontainer creationgrpc注册接口device健康状态申请devicedevicepluginEdgeacces s RegisterListAndWatchEdgecontroller K8S MasteredgedEdgecoreset NPU to NodeStatus extendResourcesnodestatusnodestatus nodestatus Scheduler端到端流程Device Plugin原理EdgeHubCloudHubRouterServiceController K8S MasterIstioEdgecontoller Edgemesh-ProxyMetaManagerListener(Iptables)ResolverDispatcher RuleMgrAppEdgeDEdgeCoreEdgeDEdgemesh-ProxyMetaManagerListener(Iptables)Resolver Dispatcher RuleMgrAppEdgeHubEdgeNode EdgeNodeEdgeCore控制流数据流边云通道边边通道App1.使用标准的istio进行服务治理控制2.EdgeMesh-proxy负责边缘侧流量转发3.支持跨越边云的一致的服务发现和访问体验4.P2P技术跨子网通信从ServiceMesh到EdgeMeshDevice CRD： 设备访问微服务化通过K8S Custom Resource Definitions（CRD）定义设备和设备访问模型，边缘节点上连接的设备可以被KubeEdge提供的DeviceTwin统一管理和控制。

云原生边缘智能引领产业革命：核心变化、最佳实践与应用案
例
郑子木;胡时京
【期刊名称】《自动化博览》
【年(卷),期】2024(41)2
【摘要】人工智能正在大跨步进入应用新时代:人工智能在大模型加持下性能大幅超越历史,而云原生边缘计算使得人工智能离所有用户更近。

这两者的有机融合促使云原生边缘智能爆发新的价值增长点。

本文基于历年实践,介绍了云原生边缘智能的核心变化,同时总结出最佳实践:(1)在指导理念方面,针对四大挑战解决实践问题,基于标准化范式推动多种技术突破;(2)在实现路径方面:以基准测试孵化算法,以统一框架开发服务,以生态社区发展产业。

文章最后介绍了近十个场景二十项应用案例,并以开源社区生态Kube Edge SIG AI子项目标准化统一框架Kube Edge-Sedna 和基准测试KubeEdge-lanvs为基石,深入分享了云原生边缘智能产业应用经验。

【总页数】6页(P53-58)
【作者】郑子木;胡时京
【作者单位】华为云;复旦大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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KubeEdge-Sedna v0.3：迈向次时代自动定制的AI工程范
式
郑子木
【期刊名称】《自动化博览》
【年(卷),期】2022(39)2
【摘要】全球边缘AI市场规模持续增长。

当前阻碍边缘AI规模复制的技术挑战主要是边侧小样本与边缘数据异构。

另外,边缘AI客户往往存在数据安全合规与边缘AI服务离线自治需求。

基于学界终身学习方法,我们首次正式地定义边云协同终身学习问题,发布业界首个开源边云协同终身学习。

边云协同终身学习通过(1)多任务迁移学习适应不同边缘局点数据异构,实现“千人千面”精准预测;(2)未知任务增量处理在小样本下越学越聪明,逐步实现AI工程化与自动化;(3)借助云侧知识库来记忆新情景知识,避免灾难性遗忘;(4)边云协同架构使得在应用云上资源的同时保证数据安全合规与边缘AI服务离线自治,希望从根本上解决上述边云协同机器学习的挑战。

【总页数】4页(P72-75)
【作者】郑子木
【作者单位】华为云边缘云创新实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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