KubeEdge设备管理设计原理

KubeEdge设备管理设计原理

      • Q1 :k8s集群在己方以master作为cloud,但边是在客户方,是几十个arm板子,kubeEdge可以在这样的场景下运行算法、同步数据吗??
      • Q 2:课程中提到的mapper连接设备,那它连接的是什么设备呢?mapper存在哪里?
      • Q3 :边缘节点要是处在用户的私有网络里如何管理?
      • Q4 :老师课堂演示的demo中,树莓派有安装什么吗?
      • Q5 :目前在树莓派上部署边缘节点,对树莓派的系统是否要求?
      • Q6 :若云管中心在中国 ,边缘节点在其他国家,这样的边缘是否有意义?
      • Q7 :怎么监测设备上传到云端的数据?
      • Q8 :怎么样把KubeEdge安装到第三方设备,特别是面市的商用设备?
      • Q9 :边缘是个嵌入式设备的话,可以加入到k8s集群吗?
      • Q10 :kubeedge的组件,什么时候可以容器化部署?
      • Q11 :请问kubeedge-temperature镜像中跑的是什么?

项目地址(欢迎Star、Watch、Fork): https://github.com/kubeedge/kubeedge

12月5日视频直播了KubeEdge系列课程的第四课《KubeEdge设备管理设计原理》,课程首先回顾了KubeEdge的云、边、端三层整体架构。再针对KubeEdge的设备管理部分,分析了Device API的设计原理及DeviceTwin、EventBus、Mapper的设计原理,最后梳理了设备管理的整体流程,演示了如何利用KubeEdge来管理边缘温度传感器,本次课程详情见以下回放。

回放地址:
https://huaweicloud.bugu.mudu.tv/watch/z7y1lk7n

KubeEdge设备管理设计原理_第1张图片

课后问题:

Q1 :k8s集群在己方以master作为cloud,但边是在客户方,是几十个arm板子,kubeEdge可以在这样的场景下运行算法、同步数据吗??

A 1:只要客户端的arm设备能够运行KubeEdge边缘节点(256M内存、运行容器),且能够连接到云端,就可以使用KubeEdge来管理。

Q 2:课程中提到的mapper连接设备,那它连接的是什么设备呢?mapper存在哪里?

A2: 1. Mapper可以连接任何形式的设备,能将从设备读取的数据转化为MQTT协议的数据,Publish到MQTT broker中,KubeEdge的就可以从 MQTT broker中拿到设备数据。
2. Mapper运行在边缘节点上,接入边缘节点上的设备。

Q3 :边缘节点要是处在用户的私有网络里如何管理?

A3 :KubeEdge的主要场景之一就是边缘节点处在私有网络。首先边缘节点连接位于公网的管理面节点,建立双向通信的长连接,之后云和边缘即可通过该连接双向传输数据。

Q4 :老师课堂演示的demo中,树莓派有安装什么吗?

A4 :1. 首先安装了KubeEdge的EdgeCore,将其加入到云上的集群中进行管理。
2. 收集温度传感器的温度值时,运行了从云上下发的Mapper,用来将传感器的温度值传递到KubeEdge中。

Q5 :目前在树莓派上部署边缘节点,对树莓派的系统是否要求?

A5 :没有特殊要求,内存满足256M,能运行docker容器即可。

Q6 :若云管中心在中国 ,边缘节点在其他国家,这样的边缘是否有意义?

A6 :存在即合理

Q7 :怎么监测设备上传到云端的数据?

A7 :KubeEdge基于Kubernetes的CRD定义了设备管理的API,可通过调用这组API来监测设备上传到云端的数据。

Q8 :怎么样把KubeEdge安装到第三方设备,特别是面市的商用设备?

A8 :可以通过安装工具keadm来安装,也可以直接以进程的方式运行。

Q9 :边缘是个嵌入式设备的话,可以加入到k8s集群吗?

A9 :能够运行KubeEdge边缘节点(256M内存、运行容器)且能够连接到云端,就可以加入K8s集群。

Q10 :kubeedge的组件,什么时候可以容器化部署?

A10 :KubeEdge的云上组件都建议容器化部署(已有镜像和Yaml文件),边缘侧Edgecore建议使用进程部署,可以部署为系统服务等。

Q11 :请问kubeedge-temperature镜像中跑的是什么?

A11 :读取温度传感器的温度值,再将其Publish到边缘节点的MQTT broker中,再通过KubeEdge传输到云端。

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