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华为-徐飞-KubeEdge云边端一体化管理平台-架构设计与行业落地实践.pdf

上传人: 张** 编号:155752 2024-02-15 33页 5.01MB

1、KubeEdge云边端一体化管理平台 架构设计与行业落地实践徐飞 fisherxuKubeEdge Maintainer,华为云高级工程师 背景与挑战背景与挑战 KubeEdge架构及核心技术 KubeEdge社区发展 KubeEdge落地案例 展望边缘计算的形态与定义kubeedge.ioACCAGGMetro200km20ms50200km510ms50km15msEnterpriseHomeeNodeB V2X,AR/VR,AI推理 AI推理、ARM vCDN,AR/VR 渲染,视频转码 AI训练,大数据分析,统一管理 AI训练/推理,视频转码典型应用算力需求省级边缘Cloud Serv

2、icesMECMEC地市边缘Cloud Services中心云MEC现场/接入边缘tensTens-HundredsHundreds-Thousands边缘分层Millions关键挑战边缘计算细分领域众多细分领域众多,互操作性差互操作性差边云通信网络质量低边云通信网络质量低,时延高,且边缘经常位于私有网络,难以实现双向通信边缘资源受限边缘资源受限,需要轻量化的组件管理运行边缘应用边缘离线时,需要具备业务自治业务自治和本地故障恢复本地故障恢复等能力边缘节点高度分散边缘节点高度分散,如何高效管理,降低运维成本如何对异构资源异构资源进行标准化管理和灵活配置kubeedge.io经典问题:Remote

3、 Clusters vs.Remote Nodes?云原生的核心优势kubeedge.io基于容器镜像的软件分层,清晰的依赖管理剥离程序、配置和微服务,让开发者聚焦业务开发通过拆分应用程序为微服务和明确的依赖描述 解耦软件开发,提高灵活性和可维护性解耦软件开发,提高灵活性和可维护性厂商基于标准接口提供服务,互操作性强开源为主,丰富的标准软件生态-用户选择多支持在所有公有云、私有云或混合云部署 多云支持,避免厂商锁定多云支持,避免厂商锁定基于K8s的松耦合平台架构,易扩展K8s已被公认是platform for platform 避免侵入式定制避免侵入式定制通过中心编排过程 动态管理和调度应用/

4、微服务 提高工作效率和资源利用率提高工作效率和资源利用率基于开源技术的云原生,实现了空前的标准化和生态繁荣kubeedge.ioKubernetes架构kubeedge.ioData PlaneControl PlaneNode 1API-ServerSchedulerNode 2EdgeNode 1Node NController-manager3rd AuthEtcd.Container NetworkNucleusPodWorkloadRoutingPolicyEnforcementStatefulSetReplicaSetReplication ControllerDeployment

5、JobDaemonSetCronJobContainer(业务代码业务代码)IngressServiceHorizontal Pod AutoScalerPod Disruption BudgetVolumePersistent Volume ClaimSecretConfigmapKubernetes List-Watch机制EtcdKube-ApiserverCacher StorageUnderlying StorageClient(List-Watch)ListWatchObjects List-rvResourceVersion=“”List,ResourceVersion=“0”W

6、atch,ResourceVersion=“rv”watchCacheEventStartIndexEndIndexStoreObjects-rvN 网络断开?网络断开?Re-Watch,ResourceVersion=“rvN”Re-Watch 失败Re-list,ResourceVersion=“rvN”Objects List-rvK8s Client (Clinet-go)基于K8s构建边缘计算平台关键优势关键优势容器化应用封装Build once,run anywhere轻量化基础镜像,降低资源占用通用的应用抽象定义业界事实标准云上、边缘统一管理松耦合的架构易扩展的API框架易于定制

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本文主要介绍了KubeEdge云边端一体化管理平台的设计与实践,以及其在行业中的应用案例和未来展望。KubeEdge是一个基于Kubernetes的开源项目,旨在将云原生技术扩展到边缘设备。文章提到了KubeEdge的核心理念,包括开放生态、支持海量边缘设备管理、复杂的边云网络环境、应用数据边缘自治等。同时,KubeEdge也解决了边缘计算中的诸多挑战,如资源受限、网络质量低、边缘设备通信等。 关键数据包括:6.2k+ Stars、1.8k+ Forks、1.2k+ Contributors、300+ Code Submitters、80+ Organizations。此外,KubeEdge在实际应用中取得了显著成效,例如管理中国高速公路上的十万个边缘节点、天翼云大规模CDN节点管理平台、上汽车云协同管理平台等。 总体来说,KubeEdge通过将云原生技术应用于边缘计算,为边缘设备提供了高效、可靠的管理和运行平台,为各行各业带来了实实在在的价值。
"KubeEdge如何实现云边端一体化管理?" "KubeEdge在边缘计算领域的应用挑战与解决方案是什么?" "如何加入KubeEdge社区并参与项目开发?"
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