3月29日，权威技术分析网站The New Stack在Edge/IoT专栏发表了关于边缘计算项目KubeEdge的最新调研报告。原文观点如下：
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https://github.com/kubeedge/kubeedge
云原生计算和边缘计算代表了两个独立并且重要的现代基础设施方向。云原生计算是云计算的第二波浪潮，它提供了对云的最佳投资回报。而边缘计算充当云和物联网（IoT）设备之间的管道，为数以百万计的物联网设备和应用程序提供自主和智能计算。
人工智能的兴起使得边缘计算变得更加重要。在云上经过训练的复杂模型被部署在边缘进行推理。
Kubernetes已经成为在数据中心和公有云中部署和运行容器化工作负载的黄金标准。在很短的时间内，云原生生态系统增添了多种能力，使Kubernetes成为一个强大而可靠的平台，可以大规模的运行互联网应用和企业业务应用。
投资物联网平台的公有云提供商正在将其产品延伸至边缘。物联网应用的设备注册、通信、部署和管理主要在云端运行，并扩展了对边缘的支持。这些提供商现在正在连接IoT、ML和AI平台，无缝地将ML模型从云端推向边缘。Azure IoT Edge、AWS Greengrass和Google Cloud IoT Edge就是公有云支持边缘平台的产品样例。诸如FogHorn、Swim.ai和Rigado等初创公司正在构建多云的边缘计算平台。
Kubernetes正在迅速成为调度和管理超出容器资源范围的通用调度程序。Kubernetes的控制面可以用于处理跨越数百个节点的数万个容器。这个架构体系非常适合管理可扩展的分布式边缘应用部署。每个边缘计算设备可以被视为一个节点，而一个或多个连接的设备可以映射到Pods。开发人员和运维人员可以使用熟悉的Kubectl工具或Helm Charts来把容器化的IoT应用推向边缘，用于一个或多个边缘设备。这种方法不仅使Kubernetes成为容器管理的控制面，而且使其成为能够管理数百万边缘计算设备的控制面。
“大型系统可能运行多个边缘计算节点，这些节点在连接前不会与控制面通信。这种模式与Kubernetes主节点和工作节点的原始设计非常不同。”
云原生社区一直在探索使用Kubernetes进行物联网和边缘计算。微软试图通过Virtual Kubelet方式实现这一点。华为已经建立了基于Kubernetes的智能边缘平台（IEF）。2018年6月，谷歌、华为、红帽和VMware启动了物联网边缘计算工作组开展这些工作。在2018年的西雅图KubeCon+CloudNativeCon大会上，华为展示了一个将Kubernetes的能力延伸至边缘的官方项目KubeEdge。
KubeEdge基于华为的智能边缘平台（IEF），这是一个基于华为物联网PaaS的商业物联网边缘平台。KubeEdge则是IEF的开源具体实现。在发布的v0.2版本中，KubeEdge提供了稳定和完整的方案，解决物联网和边缘计算相关的关键用户场景。它支持安装在Linux发行版上，也可以安装在ARM设备上，如蓝莓派。
作者Janakiram MSV作为一个Kubernetes和IoT的粉丝，非常看好KubeEdge的设计和架构。与Kubernetes集群的节点不同，边缘节点需要在完全断开连接的模式下自主工作。大型系统可能会运行多个边缘计算节点，这些节点在连接前不会与控制面通信。此模式与Kubernetes主节点和工作节点的原始设计非常不同。
KubeEdge优雅地通过消息总线和边缘本地数据存储来解决这个问题，使得边缘节点自治和独立。用户期望的控制面配置通过同步、缓存到边缘设备的本地数据存储。同样边缘设备的实时状态也是存储到边缘的数据存储中。
KubeEdge使用了原生Kubernetes强大的能力，如控制器和自定义资源定义（CRD）。就像Replication Controller 和StatefulSet Controller一样，KubeEdge有一个Edge Controller控制面，与设备中部署的边缘运行时进行通信。这种设计使得Kubectl来管理边缘应用部署成为可能。
KubeEdge依赖于Eclipse基金会的中的开源MQTT代理，用于机器间通信以及边缘和控制面之间的双工通信。KubeEdge平台还支持设备孪生，以维护物联网设备的状态。SQLite用作边缘本地数据存储，以维护设备孪生状态以及边缘与控制面之间来回流动的消息。Web Sockets用于边缘节点和主节点之间的轻量级通信。
KubeEdge是Kubernetes成为边缘计算的统一控制面的第一步。它的成功很大程度上要取决于主流云提供商包括亚马逊、谷歌和微软等的采用。
原文链接：
https://thenewstack.io/kubeedge-extends-the-power-of-kubernetes-to-the-edge/
原文地址：https://blog.51cto.com/14051317/2373231