技术干货|基于OpenYurt和EdgeX的云边端协同新可能

原创
2022/08/18 21:32
阅读数 231
关于2022 EdgeX中国挑战赛
2022 EdgeX中国挑战赛暨中关村国际前沿科技创新大赛EdgeX专题赛正式拉开帷幕。大赛由北京市科委、中关村管委会指导,由Linux基金会主办,由阿里云、百度智能云、EMQ、GSMA 5G IN、英特尔、InnoSpace、中科创达、VMware、紫竹ET孵化器等联合承办单位共同支持,将在线上线下同步开赛。
本次大赛分设两大赛道: 医疗、教育、消费行业赛道和能源、工业、供应链赛道 。大赛致力于构建一个物联网及边缘计算的学习和分享平台,基于EdgeX Foundry,针对不同赛道的多个应用场景,以共享技术投资解决行业技术问题。 除了超40万元人民币总奖励,参赛者还可以获得技术、资本、市场等一系列参赛回报。
为帮助参赛选手更好地了解并运用相关技术,本次大赛将在7月至9月持续开展3轮技术培训,涵盖初、中、高不同层级,帮助开发者系统学习智能边缘系统知识。我们邀请到来自英特尔、VMware、阿里云等多家机构的技术专家进行分享。
7月21日, 阿里云容器服务技术专家,OpenYurt member熊峰 为我们带来了第四场赛前初级培训,培训主题为: OpenYurt + EdgeX实现云边端一体化协同
培训围绕着边缘计算与边缘云原生展开,介绍了OpenYurt云原生边缘计算平台架构,并详细讲解了基于OpenYurt+EdgeX Foundry的云原生物模型及边缘设备管理实践。
1、 边缘计算与边缘云原生
首先,熊峰专家为我们讲解了边缘计算与边缘云原生的详细定义。
边缘计算(Edge Computing):
(1)是一种将 工作负载部署在边缘 的计算方式;
(2)是一种 分散式运算架构 ,在靠近物、数据源或用户的地方进行应用计算与数据存储;
(3)核心目标: 快速决策
(4)四大驱动力: 延迟/确定性 数据/带宽 有限的自治权 隐私/安全性
(5)目前主要运用于汽车、农业、交通、医疗保健等行业.
 
图注:物联网与边缘计算
边缘计算根据对延迟的敏感度有两种定义的分层架构:Gartner定义和IDC定义。

图注:Gartner定义下的边缘计算分层架构

在Gartner定义中,边缘计算按延迟敏感度分层为:
(1)Near Edge:非标准服务器或设备,在距离端侧最近的地方;
(2)Far Edge:标准的IDC,可以分三种类型:IDC、MEC、CDN等;
(3)Cloud:公共云或专有云服务,特征为资源集中、中心化管理。
图注:IDC定义下的边缘计算分层架构
在IDC定义中,边缘计算按延迟敏感度分层为:
(1)Heavy Edge:数据中心维度;集中式计算平台(CDN,自建IDC);
(2)Light Edge:低功耗计算平台,适用于工业控制,数据处理、传输等物联网场景。
 
图注:2015年至2024年(预测)公有与非公有云服务市场规模
目前,云原生用 开放、标准的技术体系 ,敏捷的构建和运行 高弹性、容错性好、易于管理 的系统,帮助企业最大化利用云的能力,最大化发挥云的价值。 云原生重构企业上云方式,企业上云成为常态。
图注:云、边、端一体的边缘云原生架构
云原生加速了多云、云边融合,构建出云、边、端一体的边缘云原生架构。其中,边缘计算云边一体化基础设施因为具有以下特点被广泛运用:
(1)在边缘基础设施上提供和云上一致的功能和体验;
(2)云边运维协同、算力混编、网络协同等;
(3)云边的DevOps协同,业务快速边缘拓展;
(4)设备孪生,实现云边端的业务融合。
2、OpenYurt云原生边缘计算平台架构
之后,熊峰专家为我们介绍了OpenYurt云原生边缘计算平台架构。
OpenYurt是CNCF沙箱项目,提供 云端管控、边缘自治 的云边协同计算能力。通过与社区探索云原生物模型标准化,可扩展 支持EdgeX,LinkEdge等物联网框架 ,支持多种物联网协议,实现 设备孪生能力

图注:OpenYurt云原生边缘计算平台架构

OpenYurt是基于K8s的边缘计算云原生智能平台项目,100%兼容K8s API,在2020年5月份开源,并在同年9月进入CNCF沙箱。
OpenYurt理念:Extending your native Kubernetes to edge
目前,OpenYurt已联合VMware、Intel、深信服、招商局、浙大、天翼云等数家边缘计算方向产学研机构,共同推动OpenYurt发展,致力于成为边缘计算云原生方向事实标准。作为边缘计算云原生PaaS内核,OpenYurt已经覆盖数十个行业、服务规模达数百万CPU核。
OpenYurt具备完善的云边协同功能,具体分为云边运维协同与云边数据协同。
 

图注:OpenYurt云边运维协同

图注:OpenYurt云边数据协同

OpenYurt也能与其他管理方法协同进行集群管控。

图注:OpenYurt DevOps协同

图注:OpenYurt单元化管理

 

图注:OpenYurt单元化管理: NodePool

 

图注:OpenYurt单元化管理: UnitedDeployment

在边缘计算场景下,云边交互可能弱网络连接。在断网或弱网状态下,边缘节点重启时原生Kubernetes无法恢复边缘业务。
为实现云边断网时,保障边缘业务的连续性与边缘业务跨节点通信的连续性,提出以下OpenYurt边缘自治的解决方案:
(1)YurtHub缓存节点数据,云边断网时,所有系统组件均从YurtHub中获取数据;
(2)业务容器重启时,Pod IP保持不变;
(3)节点重启时,flannel vtep的MAC地址保持不变。

图注:OpenYurt边缘自治方案

图注:OpenYurt节点池治理方案

3、基于OpenYurt+EdgeX Foundry的云原生物模型及边缘设备管理实践
最后,熊峰专家介绍了如何结合使用OpenYurt和EdgeX物联网框架实现云原生物模型及边缘设备管理。
 

图注:OpenYurt+EdgeX,打通云边端一体化协同的最后一公里(EdgeX 2.1 LTS支持)

OpenYurt+EdgeX结合使用方案:
(1)使用OpenYurt编排部署 EdgeX Foundry;
(2)为管理现实世界中的设备,需要对设备管理相关的服务进行抽象,提供云原生IoT模型;
(3)OpenYurt通过集成EdgeX Foundry设备管理平台,支持端设备的管理能力;
(4)应用管理与设备管理路径统一云原生化。
 
了解更多&相关链接:
OpenYurt Github:
https://github.com/openyurtio
OpenYurt概述:
https://openyurt.io/zh/docs/core-concepts/architecture
tunnel与运维协同:
https://openyurt.io/zh/docs/core-concepts/yurttunnel
raven与网络协同:
https://openyurt.io/zh/docs/core-concepts/raven
节点池与单元化:
https://openyurt.io/zh/docs/core-concepts/yurt-app-manager
云原生设备管理:
https://openyurt.io/zh/docs/core-concepts/yurt-device-controller
https://github.com/openyurtio/yurt-device-controller/blob/main/docs/yurt-device-controller-tutorial-v2.md
 
2022 EdgeX中国挑战赛已于8月3日盛大开幕,EdgeX中文社区将在接下来的日子里为大家带来更多边缘计算讲座分享和赛事进度更新。在这个盛夏,让我们一起展现风采,从自身所学的领域出发,为物联网、边缘计算市场提供更多更好的解决方案,展望一个更好的科技未来。
 
2022EdgeX中国挑战赛正在火热报名中,报名时间: 2022年8月3日00:00 - 9月5日24:00 。参与大赛,共同推动万物互联,请即刻联系我们。
大赛官网:https://www.edgex-challenge.com/
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