什么是边缘计算
边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。
边缘计算在具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、 异构汇聚和本地安全隐私保护等特点的应用场景,如智能交通、智慧城市、智慧工厂和智能家居等行业或领域,存在非常突出的优势。比如在自动驾驶领域,边缘计算是实现自动驾驶的关键。智能汽车本质上可以看作是一台车轮上的大型高功率计算机,其通过多个传感器收集数据。为了使这些车辆安全可靠地运行,这些传感器需要立即响应周围环境,处理速度的任何滞后都可能是致命的。同时边缘计算将更多的数据计算和存储从“核心”下沉到“边缘”,部署于接近数据源的地方,一些数据不必再经过网络到达云端处理,从而降低时延和网络负荷,也提升了数据安全性和隐私性。
什么是SuperEdge?
SuperEdge是Kubernetes原生的开源的边缘容器方案,它将Kubernetes强大的容器管理能力扩展到边缘计算场景中,针对边缘计算场景中常见的技术挑战提供了解决方案,如:单集群节点跨地域、云边网络不可靠、边缘节点位于NAT网络等。这些能力可以让应用很容易地部署到边缘计算节点上,并且可靠地运行。
项目说明
项目地址:
https://github.com/superedge/superedge
SuperEdge可以帮助您很方便地把分布在各处的计算资源放到一个Kubernetes集群中管理,包括但不限于:边缘云计算资源、私有云资源、现场设备,打造属于您的边缘PaaS平台。
SuperEdge支持所有Kubernetes资源类型、API接口、使用方式、运维工具,无额外的学习成本。也兼容其他云原生项目,如:Promethues,使用者可以结合其他所需的云原生项目一起使用。
SuperEdge项目由以下公司共同发起:腾讯、Intel、VMware、虎牙直播、寒武纪、首都在线和美团。
特点
SuperEdge具有如下特性:
Kubernetes 原生:SuperEdge 以无侵入的方式将 Kubernetes 强大的容器编排、调度能力拓展到边缘端,其原生支持 Kubernetes,完全兼容 Kubernetes 所有 API 及资源,无额外学习成本
边缘自治:SuperEdge 提供 L3 级边缘自治能力,当边缘节点与云端网络连接不稳定或处于离线状态时,边缘节点可以自主工作,化解了网络不可靠所带来的不利影响
分布式节点健康监测:SuperEdge 是业内首个提供边缘侧健康监测能力的开源容器管理系统。SuperEdge 能在边缘侧持续守护进程,并收集节点的故障信息,实现更加快速和精准的问题发现与报告。此外,其分布式的设计还可以实现多区域、多范围的监测和管理
内置边缘编排能力:SuperEdge 能够自动部署多区域的微服务,方便管理运行于多个地区的微服务。同时,网格内闭环服务可以有效减少运行负载,提高系统的容错能力和可用性
内网穿透:SuperEdge 能够保证 Kubernetes 节点在有无公共网络的情况下都可以连续运行和维护,并且同时支持传输控制协议(TCP)、超文本传输协议(HTTP)和超文本传输安全协议(HTTPS)
体系架构
使用ECK免费管理自己的边缘节点
边缘容器服务(Edge Cloud Kubernetes Engine,简称 ECK)是腾讯云容器服务基于SuperEdge推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。边缘容器服务完全兼容原生 Kubernetes、支持在同一个集群中管理位于多个机房的节点、一键将应用下发到所有边缘节点,并且具备边缘自治和分布式健康检查能力。
优势
简而言之,言而总之,最大的优势就是开箱即用,免费托管。不过目前仅支持创建一个集群。
ECK基于SuperEdge打造,使用ECK和容器服务托管集群一样,不会收取托管的 Master、Etcd 等管理方面资源的费用。
计算节点由我们自己掌握和提供,边缘容器服务不收取额外费用。
敞开来讲,他有如下优势:
原生支持
边缘容器服务紧跟社区,支持最新的 Kubernetes 版本及原生的 Kubernetes 集群管理方式,开箱即用。
跨机房可用
边缘容器服务是一种 Master 组件托管在云端,worker 节点可位于任意地点的 Kubernetes 服务,用户无须提供 Master 组件所需资源。
安全可靠
边缘容器服务支持内外网证书分离,节点权限最小化控制来最大限度避免集群访问控制权限泄露问题。云边通信使用 TLS 加密,防止系统管理数据泄露或被篡改。
系统容灾
边缘容器服务针对云边通信网络场景提供了可靠的边缘自治能力,并且具备分布式集群健康检查能力,可更准确地判定 pod 迁移时机。
系统运维便利
借助于腾讯多年积累的隧道技术,即使边缘设备不具备公网地址,管理员也可以从云端直接登录运行在边缘节点上的容器。
多云管理
边缘容器服务不限定计算资源。例如,公有云、私有云、腾讯云或其他云计算资源。
创建边缘集群
值得注意的是,需开启外网访问。
添加节点
集群创建完成后,我们就可以添加边缘节点了。这里可以添加本地的终端,也可以添加其他云的主机,相关条件如下:
节点来源:可使用 云服务器控制台 或 边缘计算机器控制台 中已有的服务器、其他平台或自建机房的服务器。
节点处理器:支持 x86_64、ARM、ARM64。
支持的节点操作系统如下:
Ubuntu 18.04/16.04
CentOS 7.6/7.5/7.4
Tencent Linux Release 2.4/2.2 (Final)
SUSE Linux Enterprise Server 12 SP3
Debian 9.0
请确保需添加节点已安装 wget、systemctl 及 iptable。
Centos 7参考安装脚本如下所示(自带systemctl):
#安装wget
yum -y install wget
#安装iptables
yum install -y iptables
#安装iptables-services
yum install iptables-services
节点网络需具备主动访问公网能力。
准备好边缘节点了之后,笔者推荐大家使用脚本来添加节点,如下图所示:
点击【下一步】,就可以获得一段脚本:
我们可以在自己的机器上开始操作了。在开始之前,我们需要确保该节点已安装 wget、systemctl 及 iptable,并且最好是一台干净的终端。接下来我们就可以执行安装了:
直到:
在执行脚本的时候,这里可能会存在以下问题(已反馈):
操作文档(https://cloud.tencent.com/document/product/457/42890)和实际操作对不上,需要将上面的edgectl脚本打开查看相关逻辑进行操作:
-n:节点名称,在集群内必须是唯一的,是必须的
-i:节点内网通信使用的网卡,可不填
其支持Install、check、clear等命令,这里我们需要使用install命令进行安装
install命令有两个参数:
执行成功后,会输出上图中的“success-message”的内容,如果执行失败,控制台不会返回任何内容,需要查看上图中的日志文件。
提示执行成功后,可能会在集群中无法看到自己的节点,目前已确定是执行脚本对kubelet状态判断逻辑有问题,在大家看到这篇教程时,应该已经修复了。
使用Kubectl管理边缘集群
在前面的教程我们已经详细讲述过相关的教程了,这里就不赘述了。Kubectl的安装和集群连接请参考以下文档:
https://cloud.tencent.com/document/product/457/42894
添加工作负载
边缘集群搭建好了,我们先来运行一个Demo:
部署一个dotnet-samples demo程序
创建Service,开放端口30500(注意配置边缘节点的防火墙)
Yaml如下所示:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
annotations:
deployment.kubernetes.io/revision: "1"
generation: 1
labels:
k8s-app: dotnet-samples
qcloud-app: dotnet-samples
name: dotnet-samples
namespace: default
spec:
progressDeadlineSeconds: 600
replicas: 1
revisionHistoryLimit: 10
selector:
matchLabels:
k8s-app: dotnet-samples
qcloud-app: dotnet-samples
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 1
maxUnavailable: 0
type: RollingUpdate
template:
metadata:
annotations:
edge.tke.cloud.tencent.com/cpu: "1"
edge.tke.cloud.tencent.com/mem: 2Gi
creationTimestamp: null
labels:
k8s-app: dotnet-samples
qcloud-app: dotnet-samples
spec:
containers:
- image: mcr.microsoft.com/dotnet/samples:aspnetapp
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: dotnet-samples
resources:
limits:
cpu: 500m
memory: 1Gi
requests:
cpu: 250m
memory: 256Mi
securityContext:
privileged: false
terminationMessagePath: /dev/termination-log
terminationMessagePolicy: File
dnsPolicy: ClusterFirst
imagePullSecrets:
- name: qcloudregistrykey
restartPolicy: Always
schedulerName: default-scheduler
terminationGracePeriodSeconds: 30
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: dotnet-samples
namespace: default
spec:
externalTrafficPolicy: Cluster
ports:
- name: tcp-80-80
nodePort: 30500
port: 80
protocol: TCP
targetPort: 80
selector:
k8s-app: dotnet-samples
qcloud-app: dotnet-samples
sessionAffinity: None
type: NodePort
创建成功后,访问后如下所示(注意开放端口):
最后
在边缘计算场景下,其实还有很多痛点,比如当一个集群横跨多个地域,如何控制工作负载创建的节点位置?如何对各服务流量进行管控?同时,边缘容器分布式节点状态判定机制也是存在特殊性的,因为边缘弱网络会触发 Kubernetes 驱逐机制,这可能会引起不符合预期的 Pod 驱逐动作。这些问题,大家可以参考官方帮助文档,里面都有详细的回答。
回归正题,利用边缘集群我们可以干很多事情,连接和管理本地、客户所在地、各云厂商的机房、世界的各个终端。如何利用它搭建一个管道,锻炼技术,学习技术,我们下回分解。
如果在添加节点的过程中碰到问题,可以参考笔者之前的教程、博客和书籍《Docker+Kubernetes应用开发与快速上云》来解决问题以及查看日志。
集群故障处理之处理思路以及听诊三板斧(三十四)
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