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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
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更新于2023-05-27
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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
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计算平台计算平台
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:
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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