讲座回顾丨基于 OpenYurt 和 EdgeX 的云边端协同新可能

简介： 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。作者：EdgeX Foundry 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。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、OpenYurt 等开源技术，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。 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。 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）： 是一种将工作负载部署在边缘的计算方式；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；核心目标：快速决策；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；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： Near Edge：非标准服务器或设备，在距离端侧最近的地方；Far Edge：标准的 IDC，可以分三种类型：IDC、MEC、CDN 等；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： Heavy Edge：数据中心维度；集中式计算平台（CDN，自建 IDC）；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： 在边缘基础设施上提供和云上一致的功能和体验；云边运维协同、算力混编、网络协同等；云边的 DevOps 协同，业务快速边缘拓展；设备孪生，实现云边端的业务融合。 OpenYurt 云原生边缘计算平台架构 熊峰专家还为我们介绍了 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： 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；业务容器重启时，Pod IP 保持不变；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 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： 使用 OpenYurt 编排部署 EdgeX Foundry；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；OpenYurt 通过集成 EdgeX Foundry 设备管理平台，支持端设备的管理能力；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 [1] OpenYurt Github：https://github.com/openyurtio [2] OpenYurt概述：https://openyurt.io/zh/docs/c... [3] tunnel与运维协同：https://openyurt.io/zh/docs/c... [4] raven与网络协同：https://openyurt.io/zh/docs/c... [5] 节点池与单元化：https://openyurt.io/zh/docs/c... [6] 云原生设备管理：https://openyurt.io/zh/docs/c... 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。 欢迎扫描下方二维码报名参赛

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