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  • 当物联网遇上云原生:K8s向边缘计算渗透中

    摘要:K8s正在向边缘计算渗透,它为边缘侧的应用部署提供了便利性,在一定程度上转变了边缘应用与硬件之间的关系,将两者的耦合度降低。

    本文分享自华为云社区《云原生在物联网中的应用【拜托了,物联网!】》,作者: kaliarch。

    前言

    物联网已经产生了数量惊人的数据,随着5G网络的部署,这些数据将呈指数级增长。管理和使用这些数据是一个挑战。

    无论是从交通摄像头、气象传感器、电表等会产生信息,这些信息与智能城市环境中,其他摄像头和传感器的数据相结合,在一个中心位置处理起来可能会太多,尤其是当你在预期设备会对事件做出反应时。

    超大规模云计算环境中已被普遍使用的Kubernetes(简称K8s),带入到物联网边缘计算场景中。新成立的Kubernetes物联网边缘工作组将采用运行容器的理念并扩展到边缘,促进K8s在边缘环境中的适用。

    • 支持将工业物联网IoT的连接设备数量扩展到百万量级,既可支持IP设备以直连方式接入K8s云平台,又可支持非IP设备通过物联网网关接入。
    • 利用边缘节点,让计算更贴近设备侧,以便减少延迟、降低带宽需求和提高可靠性,满足用户实时、智能、数据聚合和安全需求:
      • 将流数据应用部署到边缘节点,降低设备和云平台之间通信的带宽需求。
      • 部署无服务器应用框架,使得边缘侧无需与云端通讯,便可对某些紧急情况做出快速响应。
    • 在混合云和边缘环境中提供通用控制平台,以简化管理和操作。

    一 背景

    1.1 KubeEdge简介

    KubeEdge 是一个开源的系统,可将本机容器化应用编排和管理扩展到边缘端设备。 它基于Kubernetes构建,为网络和应用程序提供核心基础架构支持,并在云端和边缘端部署应用,同步元数据。KubeEdge 还支持 MQTT 协议,允许开发人员编写客户逻辑,并在边缘端启用设备通信的资源约束。KubeEdge 包含云端和边缘端两部分。

    1.2 KubeEdge特点

    边缘计算

    通过在边缘端运行业务逻辑,可以在本地保护和处理大量数据。KubeEdge 减少了边和云之间的带宽请求,加快响应速度,并保护客户数据隐私。

    简化开发

    开发人员可以编写常规的基于 http 或 mqtt 的应用程序,容器化并在边缘或云端任何地方运行。

    Kubernetes 原生支持

    使用 KubeEdge 用户可以在边缘节点上编排应用、管理设备并监控应用程序/设备状态,就如同在云端操作 Kubernetes 集群一样。

    丰富的应用程序

    用户可以轻松地将复杂的机器学习、图像识别、事件处理等高层应用程序部署到边缘端。

    二 KubeEdge简介

    2.1 KubeEdge架构

    2.2 架构详解

    2.2.1 云上部分

    • CloudHub: CloudHub 是一个 Web Socket 服务端,负责监听云端的变化, 缓存并发送消息到 EdgeHub。
    • EdgeController: EdgeController 是一个扩展的 Kubernetes 控制器,管理边缘节点和 Pods 的元数据确保数据能够传递到指定的边缘节点。
    • DeviceController: DeviceController 是一个扩展的 Kubernetes 控制器,管理边缘设备,确保设备信息、设备状态的云边同步。

    2.2.2 边缘部分

    • EdgeHub: EdgeHub 是一个 Web Socket 客户端,负责与边缘计算的云服务(例如 KubeEdge 架构图中的 Edge Controller)交互,包括同步云端资源更新、报告边缘主机和设备状态变化到云端等功能。
    • Edged: Edged 是运行在边缘节点的代理,用于管理容器化的应用程序。
    • EventBus: EventBus 是一个与 MQTT 服务器(mosquitto)交互的 MQTT 客户端,为其他组件提供订阅和发布功能。
    • ServiceBus: ServiceBus是一个运行在边缘的HTTP客户端,接受来自云上服务的请求,与运行在边缘端的HTTP服务器交互,提供了云上服务通过HTTP协议访问边缘端HTTP服务器的能力。
    • DeviceTwin: DeviceTwin 负责存储设备状态并将设备状态同步到云,它还为应用程序提供查询接口。
    • MetaManager: MetaManager 是消息处理器,位于 Edged 和 Edgehub 之间,它负责向轻量级数据库(SQLite)存储/检索元数据。

    三 实战部署

    3.1 keadm部署

    注意事项:

    • 目前支持keadmUbuntu 和 CentOS 操作系统。RaspberryPi 支持正在进行中。
    • 需要超级用户权限(或 root 权限)才能运行。

    3.1.1 设置云端(KubeEdge 主节点)

    默认情况下10000,10002边缘节点需要可以访问 Cloudcore 中的端口和端口。

    keadm init将安装 cloudcore,生成证书并安装 CRD。它还提供了一个可以设置特定版本的标志。

    重要说明: 1. kubeconfig 或 master 中至少一个必须正确配置,以便用于验证 k8s 集群的版本和其他信息。1.请确保边缘节点可以使用云节点的本地IP连接云节点,或者您需要使用--advertise-address标志指定云节点的公共IP 。1. --advertise-address(1.3版本后才有效)是云端暴露的地址(会加入到CloudCore证书的SAN中),默认值为本地IP。

    例子:

    # keadm init --advertise-address="THE-EXPOSED-IP"(only work since 1.3 release)

    输出:

    Kubernetes version verification passed, KubeEdge installation will start...
    ...
    KubeEdge cloudcore is running, For logs visit:  /var/log/kubeedge/cloudcore.log

    3.1.2 设置边缘端(KubeEdge 工作节点)

    • 从云端获取令牌

    keadm gettoken在云端运行将返回令牌,该令牌将在加入边缘节点时使用。

    # keadm gettoken
    27a37ef16159f7d3be8fae95d588b79b3adaaf92727b72659eb89758c66ffda2.eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE1OTAyMTYwNzd9.JBj8LLYWXwbbvHKffJBpPd5CyxqapRQYDIXtFZErgYE
    • 加入边缘节点

    keadm join将安装 edgecore 和 mqtt。它还提供了一个可以设置特定版本的标志。

    例子:

    # keadm join --cloudcore-ipport=192.168.20.50:10000 --token=27a37ef16159f7d3be8fae95d588b79b3adaaf92727b72659eb89758c66ffda2.eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE1OTAyMTYwNzd9.JBj8LLYWXwbbvHKffJBpPd5CyxqapRQYDIXtFZErgYE
    • 重要说明: 1. --cloudcore-ipportflag 是强制性标志。1. 如果要自动为边缘节点申请证书,--token则需要。1.云端和边缘端使用的kubeEdge版本要一致。

    输出:

    Host has mosquit+ already installed and running. Hence skipping the installation steps !!!
    ...
    KubeEdge edgecore is running, For logs visit:  /var/log/kubeedge/edgecore.log

    3.2 二进制部署

    注意事项:

    • 需要超级用户权限(或 root 权限)才能运行。

    3.2.1 设置云端(KubeEdge 主节点)

    • 创建 CRD
    kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubeedge/kubeedge/master/build/crds/devices/devices_v1alpha2_device.yaml
    kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubeedge/kubeedge/master/build/crds/devices/devices_v1alpha2_devicemodel.yaml
    kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubeedge/kubeedge/master/build/crds/reliablesyncs/cluster_objectsync_v1alpha1.yaml
    kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubeedge/kubeedge/master/build/crds/reliablesyncs/objectsync_v1alpha1.yaml
    • 准备配置文件
    # cloudcore --minconfig > cloudcore.yaml

    详情请参考云配置。

    • 运行
    # cloudcore --config cloudcore.yaml

    3.2.2 设置边缘端(KubeEdge 工作节点)

    3.2.2.1 准备配置文件

    • 生成配置文件
    # edgecore --minconfig > edgecore.yaml
    • 在云端获取代币值:
    # kubectl get secret -nkubeedge tokensecret -o=jsonpath='{.data.tokendata}' | base64 -d
    • 更新 edgecore 配置文件中的令牌值:
    # sed -i -e "s|token: .*|token: ${token}|g" edgecore.yaml

    这token就是上面步骤得到的。

    详情请参考edge的配置。

    3.2.2.2 运行

    如果要在同一台主机上运行 cloudcore 和 edgecore,请先运行以下命令:

    # export CHECK_EDGECORE_ENVIRONMENT="false"

    启动边缘核:

    # edgecore --config edgecore.yaml

    运行edgecore -h以获取帮助信息并根据需要添加选项。

    四 反思

    K8s正在向边缘计算渗透,它为边缘侧的应用部署提供了便利性,在一定程度上转变了边缘应用与硬件之间的关系,将两者的耦合度降低。通过KubeEdge,拓展“边缘场景”,可帮助用户加速实现云边协同,在海量边、端设备上完成大规模应用的统一交付、运维与管控。

    据Gartner估计,到2025年,超过75%的企业生成数据可以在传统数据中心和云之外创建和处理,像Kubernetes这样的编排系统前景光明,它已经被证明是完成这一任务的最佳工具。

    参考资料

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/15396854.html
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