*作者：* *EdgeX Foundry*

2022 EdgeX 中國挑戰賽暨中關村國際前沿科技創新大賽 EdgeX 專題賽正式拉開帷幕。本次大賽分設兩大賽道：醫療、教育、消費行業賽道和能源、工業、供應鏈賽道。大賽致力於構建一個物聯網及邊緣計算的學習和分享平臺，基於 EdgeX Foundry、OpenYurt 等開源技術，針對不同賽道的多個應用場景，以共享技術投資解決行業技術問題。

為幫助參賽選手更好地瞭解並運用相關技術，本次大賽將在 7 月至 9 月持續開展 3 輪技術培訓，涵蓋初、中、高不同層級，幫助開發者系統學習智慧邊緣系統知識。我們邀請到來自英特爾、VMware、阿里雲等多家機構的技術專家進行分享。

## 邊緣計算與邊緣雲原生

首先，熊峰專家為我們講解了邊緣計算與邊緣雲原生的詳細定義。

邊緣計算（Edge Computing）：

-   是一種將**工作負載部署在邊緣**的計算方式；
-   是一種**分散式運算架構**，在靠近物、資料來源或使用者的地方進行應用計算與資料儲存；
-   核心目標：**快速決策**；
-   四大驅動力：**延遲/確定性，資料/頻寬，有限的自治權，隱私/安全性**；
-   目前主要運用於汽車、農業、交通、醫療保健等行業。

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圖注：物聯網與邊緣計算

邊緣計算根據對延遲的敏感度有兩種定義的分層架構：Gartner 定義和 IDC 定義。

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圖注：Gartner 定義下的邊緣計算分層架構

在 Gartner 定義中，邊緣計算按延遲敏感度分層為：

-   Near Edge：非標準伺服器或裝置，在距離端側最近的地方；
-   Far Edge：標準的 IDC，可以分三種型別：IDC、MEC、CDN 等；
-   Cloud：公共雲或專有云服務，特徵為資源集中、中心化管理。

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圖注：IDC 定義下的邊緣計算分層架構

在 IDC 定義中，邊緣計算按延遲敏感度分層為：

-   Heavy Edge：資料中心維度；集中式計算平臺（CDN，自建 IDC）；
-   Light Edge：低功耗計算平臺，適用於工業控制，資料處理、傳輸等物聯網場景。

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圖注：2015 年至 2024 年（預測）公有與非公有云服務市場規模

目前，雲原生用**開放、標準** **的技術體系**，敏捷的構建和執行**高彈性、容錯性好、易於管理**的系統，幫助企業最大化利用雲的能力，最大化發揮雲的價值。**雲原生重構企業上雲方式，企業上雲成為常態。**

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圖注：雲、邊、端一體的邊緣雲原生架構

雲原生加速了多雲、雲邊融合，構建出雲、邊、端一體的邊緣雲原生架構。其中，邊緣計算雲邊一體化基礎設施因為具有以下特點被廣泛運用：

-   在邊緣基礎設施上提供和雲上一致的功能和體驗；
-   雲邊運維協同、算力混編、網路協同等；
-   雲邊的 DevOps 協同，業務快速邊緣擴充；
-   裝置孿生，實現雲邊端的業務融合。

## OpenYurt 雲原生邊緣計算平臺架構

熊峰專家還為我們介紹了 OpenYurt 雲原生邊緣計算平臺架構。

OpenYurt 是 CNCF 沙箱專案，提供**雲端管控、邊緣自治**的雲邊協同計算能力。透過與社群探索雲原生物模型標準化，可擴充套件**支援 EdgeX，LinkEdge 等物聯網框架**，支援多種物聯網協議，實現**裝置孿生能力**。

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![7.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3dad7d4703f44afc878a919b2d7ce185~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "7.png")

圖注：OpenYurt 雲原生邊緣計算平臺架構

OpenYurt 是基於 K8s 的邊緣計算雲原生智慧平臺專案，100% 相容 K8s API，在 2020 年 5 月份開源，並在同年 9 月進入 CNCF 沙箱。

> OpenYurt 理念：Extending your native Kubernetes to edge

目前，OpenYurt 已聯合 VMware、Intel、深信服、招商局、浙大、天翼雲等數家邊緣計算方向產學研機構，共同推動 OpenYurt 發展，致力於成為邊緣計算雲原生方向事實標準。作為邊緣計算雲原生 PaaS 核心，OpenYurt 已經覆蓋數十個行業、服務規模達數百萬 CPU 核。

OpenYurt 具備完善的雲邊協同功能，具體分為雲邊運維協同與雲邊資料協同。

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圖注：OpenYurt 雲邊運維協同

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圖注：OpenYurt 雲邊資料協同

OpenYurt 也能與其他管理方法協同進行叢集管控。

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圖注：OpenYurt DevOps 協同

![11.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/451a5648a1e04ffca0a8a8e8e7467f2b~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "11.png")

圖注：OpenYurt 單元化管理

![12.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/02be3cb1bf6546bd92c543e21226d6e7~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "12.png")

圖注：OpenYurt 單元化管理：NodePool

![13.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/cdd3a2e3e4734e9eaa7c86a90b3ce203~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "13.png")

圖注：OpenYurt 單元化管理: UnitedDeployment

在邊緣計算場景下，雲邊互動可能弱網路連線。在斷網或弱網狀態下，邊緣節點重啟時原生 Kubernetes 無法恢復邊緣業務。

為實現雲邊斷網時，保障邊緣業務的連續性與邊緣業務跨節點通訊的連續性，提出以下 OpenYurt 邊緣自治的解決方案：

-   YurtHub 快取節點資料，雲邊斷網時，所有系統元件均從 YurtHub 中獲取資料；
-   業務容器重啟時，Pod IP 保持不變；
-   節點重啟時，flannel vtep 的 MAC 地址保持不變。

![14.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2d0ea155dc804da1bb86613bf07d5278~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "14.png")

圖注：OpenYurt 邊緣自治方案

![15.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3ad6275562dd48fcb6a8a831815ed0f5~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "15.png")

圖注：OpenYurt 節點池治理方案

## 基於 OpenYurt+EdgeX Foundry 的雲原生物模型及邊緣裝置管理實踐

最後，熊峰專家介紹瞭如何結合使用 OpenYurt 和 EdgeX 物聯網框架實現雲原生物模型及邊緣裝置管理。

![16.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/92f54f287e3e47588bfebe79429c9d0b~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "16.png")

圖注：OpenYurt+EdgeX，打通雲邊端一體化協同的最後一公里（EdgeX 2.1 LTS 支援）

OpenYurt+EdgeX 結合使用方案：

-   使用 OpenYurt 編排部署 EdgeX Foundry；
-   為管理現實世界中的裝置，需要對裝置管理相關的服務進行抽象，提供雲原生 IoT 模型；
-   OpenYurt 透過整合 EdgeX Foundry 裝置管理平臺，支援端裝置的管理能力；
-   應用管理與裝置管理路徑統一雲原生化。

***瞭解更多&相關連結***

*[1] OpenYurt Github：*

*<https:>*

*[2] OpenYurt概述：*

*<https:>*

*[3] tunnel與運維協同：*

*<https:>*

*[4] raven與網路協同：*

*<https:>*

*[5] 節點池與單元化：*

*<https:>*

*[6] 雲原生裝置管理：*

*<https:>**<https:>*

2022 EdgeX 中國挑戰賽已於 8 月 3 日盛大開幕，EdgeX 中文社群將在接下來的日子裡為大家帶來更多邊緣計算講座分享和賽事進度更新。在這個盛夏，讓我們一起展現風采，從自身所學的領域出發，為物聯網、邊緣計算市場提供更多更好的解決方案，展望一個更好的科技未來。

歡迎掃描下方二維碼報名參賽

![17.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/089eeda98a4141ceafefce334c0001a5~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "17.png")</https:></https:></https:></https:></https:></https:></https:>

講座回顧丨基於 OpenYurt 和 EdgeX 的雲邊端協同新可能

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