边缘计算

1、必要性

1.1 当前遇到的问题

边缘计算的必要性：有些图像识别等应用场景，如果把图像传递到服务器上进行识别，那么每年的带宽非就有可能上百万，对网络带宽也造成了极大的冲击。

可能用到技术点：

• 边缘计算框架
• 区块链防伪

如果你看边缘计算的文章会晕掉的，别看那些文章，能根据这个理论解决实际问题就了可以了。

1.2 实现规划

边缘节点用的设备有：

• 基于安卓的平板
• 基于 linux 系统的小型主机

按照类型分为边缘节点

• 二进制运行时边缘一体机：以二进制代码形式，来部署边缘一体机。
• 容器运行时边缘一体机: 以 docker 来部署边缘机器上的服务。

2、实现案例

所有的边缘机器安装了网关程序。

如果不是为了通用的系统做边缘计算，那就很简单了。

• 如何把相应的程序安装到边缘机器上，例如安卓手机的程序安装。这些程序包含
  • 网络通讯网关
  • 图片识别算法
• 对边缘一体机的管理。

2.1 激活边缘一体机

就是通过必要的网关，让边缘一体机能登陆到中心服务器上.

查看主机情况

2.2 部署应用到边缘一体机

前提：已预装了官方应用

3、一些开源框架

一些开源软件能为边缘计算平台提供组件功能，具体包括：

（1）网络管理。开源网络自动化平台（ONAP）是一个为物理或虚拟网络功能的自动化 和实时策略驱动化编排提供平台的开源项目，在边缘云中可用于定制网络服务。Linux 基金会在 2018 年将 ONAP 与其他 5 个功能类似的开源项目合并成 LFNetworkingFund 项目。ONOS 是一个开源网络操作系统，它提供一个控制平面用于管理网络组件，运行软件程序和模块，并为终端主机提供通信服务。目前，ONAP 应用于 Akraino EdgeStack 项目中，ONOS 应用于 CORD 项目中。

（2）容器技术。Docker 作为一个开源的应用容器引擎，被多个边缘计算平台使用以提供灵活的应用部署方式。Kubernetes 是一个对容器化应用进行自动化部署、扩展和管理的开源项目，可用于边缘计算平台中以提供可靠和可扩展的容器编排。

（3）云平台。OpenStack 是一个开源的云计算管理平台项目，可用于构建边缘云，管理边缘云基础设备的计算、存储和网络资源。StarlingX 是一个用于构建分布式边缘云的开源项目，提供一套完整的云基础架构软件栈，现应用于 AkrainoEdge Stack 项目中。

（4）人工智能技术。引入人工智能技术是边缘计算的发展趋势之一。Acumos 人工智能（AI）是一个用于训练、部署和共享 AI 应用程序的开源框架，可用于边缘云中以提供 AI 边缘计算应用的快速开发和部署。Acumos AI 目前已用于 Akraino Edge Stack 项目中。

3.1 Apache Edgent

还在孵化，参考一下就可以了。

• 用 Edgent 在边缘计算层实时流处理带来的价值

  • 降低通讯成本和传输到服务器端的数据量。
  • 本地及时响应，提高时效性。
  • 边缘计算节点在断网情况下，也能处理数据。
  • 减轻服务器端的处理和存储的压力。

• Edgent 测试过的部署环境

  • Java 8，包括树莓派 B 和 Pi2 B
  • Java 7
  • Android

• Edgent 与后端系统的通讯方式

  • MQTT
  • IBM Watson IoT Platform
  • Apache Kafka
  • HTTP, WebSocket client
  • 串口
  • JDBC,文件
  • 自定义消息总线

3.2 Akraino EdgeStack

Akraino Edge Stack 是一个 Linux 基金会项目，支持针对边缘计算系统和应用程序优化的高可用性云服务，今天宣布其从形成转变为“Excute（执行）”。 该项目成员有 ARM、AT&T、戴尔 EMC、爱立信、华为、英特尔公司、inwinSTACK、瞻博网络、诺基亚、高通、Radisys、红帽和风河等。 HPE 首席执行官 Antonio Neri 表示，该公司将在未来四年内投资 40 亿美元用于边缘技术和服务。此后，微软承诺在同一时间内投资 50 亿美元用于物联网和边缘技术。

Akraino 项目设计到了众多的项目和软件，包括 Airship、Calico、Camunda、CI/CD、Ceph、CNI、Gerrit 、Jenkins、JIRA、Kubernetes、Nexus 3、ONAP、OpenStack、OVS-DPDK、SR-IOV、Tempest 等，架构图如下，其中本文介绍几个关键的组件。