Nodes with KubeEdge and Case Study Yulin Sun, yulin.sun@huawei.com; Li Xing, Li.xing1@huawei.com; Seattle Cloud Lab, Huawei R&D USA, Bellevue WA Agenda • Edge scenarios/characters • KubeEdge Architecture • Heterogeneous hardware • Memory: 64MB ~ 100+ GB • CPU: AMD64/ARM/MIPS… Manage Edge Nodes with KubeEdge • Goal • Manage Edge Nodes together with Nodes in cloud as one Cluster • Address the Edge special Node KubeBus App Engine EdgeMetadataService ... EdgeController Cloud Edge ETCD K8S Node2 KubeEdge VPN KubeBus • Scenario • Edge Nodes have no external IP and running behind NAT • One VM in Cloud

KubeEdge Demo Session Jun Du Huawei Cloud Cloud To Edge Low Latency • AR/VR: ms level • Industrial Control: us level High Availability • Availability: > 99.999% • Response Time: Predictable • Result: Evaluate and extend existing CLI tools to manage K8S clusters running in remote edge locations. KubeEdge A Kubernetes Native Edge Computing Management Framework. Mission: Let Cloud manages edge nodes Abundant Applications/Protocols Support • Simplify Device Access KubeEdge Architecture Overview KubeEdge(Edge Part) OS + Runtime KubeEdge(Cloud Part) App Devices Driver/SDK Volume Configmap Pod Prober

深度解析CNCF社区⾸首个基于Kubernetes的边缘计算平台KubeEdge� 向新勇� https://github.com/edisonxiang� Introduce� ➔ 华为开源社区⼯工程师� ➔ KubeEdge社区Member� ➔ Kubernetes社区Member� ➔ OpenSDS社区Memeber� ➔ OpenStack社区数据保护项⽬目联合发起⼈人� OpenStack社区数据保护项⽬目联合发起⼈人� Outline� ➔ 边缘计算 & 应⽤用场景 & ⾯面临的挑战� ➔ Why KubeEdge & 基础架构 & 设备管理理 & 实战� ➔ 后续规划 & 社区贡献 & 技术交流� 边缘计算� 云计算是集中化的，离终端设备（如摄像头、传感器器等）和⽤用户较远，对于实时性要求⾼高的计算需求，把计算放在云上会引起较⻓长的⽹网络延 时、⽹网络拥塞、服务质量量下降等问题 。� ➔ 管理理：边缘节点的资源管理理与边缘应⽤用⽣生命周期管理理。� ➔ 扩展：⾼高度分布和⼤大规模的可扩展性。� ➔ 异构：边缘侧异构AI硬件接⼊入。� Why KubeEdge� KubeEdge通过更更优的架构和技术实现，完美应对边缘计算遇到的挑战：� ➔ 通过将AI能⼒力力、⼤大数据能⼒力力等延伸到边缘，解决与云上服务的数据协同、任务协同、管理理协同、安全协同诉求。�

云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna：边云协同AI框架 02 Sedna-GM：K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 联邦学习 ✓ 终身学习 训练推理框架 ✓ 主流AI框架 ✓ 模块算法 ✓ 可扩展算法接口 ✓ …… 兼容性 项目地址：https://github.com/kubeedge/sedna 开源分布式协同AI框架KubeEdge-Sedna 1. GlobalCoordinator ⚫ 统一边云协同AI任务管理 ⚫ 跨边云协同管理与协同 ⚫ 中心配置管理 2. LocalController

Technical White Paper Innovation Projects openEuler Open Source OS Architecture Cloud Edge/KubeEdge Developer support Scenario collaboration Scenario enablement Linux kernel x86, Arm, RISC-V SIG openEuler Edge positioned as an edge computing edition for edge-cloud collaboration. It uses KubeEdge, an open source project incubated by the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) that delivers low-latency, and cost-efficient edge computing solutions. Project Introduction openEuler Edge integrates KubeEdge into a unified management platform, on which users can easily provision edge and cloud applications

场景操作系统版本，统一基于 Linux Kernel 5.10 构建，对外接口遵循 POSIX 标准，具备天然协同基础。同时 openEuler 22.03 LTS 版本集成分布式软总线、KubeEdge + 边云 协同框架等能力，进一步提升数字基础设施协同能力，构建万物互联的基础。 面向未来，社区将持续创新、社区共建、繁荣生态，夯实数字基座。 引领内核创新 • 云原生调度增强：针对云场景在线和离线业务混合部署场景，创新 eggo：ARM/x86 双平面混合集群 OS 高效一键式安装，百节点部署时间 <15min。 新场景 • 边缘计算：发布面向边缘计算场景的版本 openEuler 22.03 LTS Edge，支持 KubeEdge + 边云协同框架，具备边云 应用统一管理和发放等基础能力。 • 嵌入式： 发布面向嵌入式领域的版本 openEuler 22.03 LTS Embedded，镜像大小 <5M，启动时间 <5S。 、数据管理成本等方面愈发显得 捉襟见肘，难以适应数据频繁交互需求，边缘计算价值凸显。 openEuler 发布的面向边缘计算的版本 openEuler 22.03 LTS Edge，集成 KubeEdge + 边云协同框架，具备边云应用 统一管理和发放等基础能力，并将通过增强智能协同提升 AI 易用性和场景适应性，增强服务协同实现跨边云服务发现和流 量转发，以及增强数据协同提升南向服务能力。

tikv/tikv 1900.5971171139700 2408 2 tikv/tikv 18928 587 1439 4147 1027 3 kubeedge/kubeedge 1132.2193445010600 1653 3 kubeedge/kubeedge 4317 318 582 1369 397 4 oam-dev/kubevela 1006.0651186399000 2135 4 oam-dev/kubevela tikv/tikv 1900.5971171139700 2408 2 tikv/tikv 18928 587 1439 4147 1027 3 kubeedge/kubeedge 1132.2193445010600 1653 3 kubeedge/kubeedge 4317 318 582 1369 397 4 oam-dev/kubevela 1006.0651186399000 2135 4 oam-dev/kubevela CNCF PingCAP 2018 年 8 月 2019 年 5 月 2020 年 9 月 Dragonfly Linux 基金会 CNCF 阿里 2018 年 10 月 2020 年 4 月 KubeEdge Linux 基金会 CNCF 华为 2019 年 3 月 2020 年 9 月 ChubaoFS Linux 基金会 CNCF 京东 2020 年 1 月 Volcano Linux 基金会

Edge computing: openEuler 21.09 Edge is released for edge computing scenarios. It integrates the KubeEdge+ edge-cloud synergy framework to provide unified management, provisioning of edge and cloud applications costs. In short, edge computing is vital to many industries. openEuler 21.09 Edge integrates the KubeEdge+ framework to provide unified management and provisioning of edge applications. It enhances intelligent Description openEuler 21.09 Edge comprises the following features: Unified edge-cloud synergy framework KubeEdge+. This means it not only provides basic capabilities such as edge-cloud application management

eggo：ARM/X86 双平面混合集群 OS 高效一键式安装，百节点部署时间 <15min。 探索场景创新 边缘计算：发布面向边缘计算场景的版本 openEuler 21.09 Edge，集成 KubeEdge+ 边云协同框架，具备边云应用 统一管理和发放等基础能力。 • 嵌入式： 发布面向嵌入式领域的版本 openEuler 21.09 Embedded，镜像大小 <5M，启动时间 <5S。 6ZB，集中式云计算在带宽负载、网络延时、数据管理成本等方面将愈发显 得捉襟见肘，难以适应数据频繁交互需求，边缘计算价值凸显。 openEuler 发布面向边缘计算的版本 openEuler 21.09 Edge，集成 KubeEdge+ 边云协同框架，具备边云应用统一 管理和发放等基础能力，并将通过增强智能协同提升 AI 易用性和场景适应性，增强服务协同实现跨边云服务发现和流量转发， 以及增强数据协同提升南向服务能力。 Local- Controller 智能协同 管理协同 边缘南向服务 服务协同 数据协同 网络协同 K8S OS Core 通信Kit 容器引擎 KubeEdge(Cloud) EdgeMesh Agent KubeEdge(Edge) Sedna(Edge) CloudCore DynamicController EdgeCore EdgeOM Runtime EdgeDataService

TOC 来处理。⽬ 前该阶段的项⽬有 Argo、Buildpacks、CloudEvents、CNI、Contour、Cortex、CRI- O、Dragonfly、Falco、gRPC、KubeEdge、Linkerd、NATS、Notary、Open Policy Agent、OpenTracing、Operator Framework、SPIFFE、SPIRE、Thanos 等。  设置。其主要⽬标是简化操作，保留 Prometheus 的可靠性。  kubeedge/kubeedge 上述三个项⽬的开发者⼯作时间分布图，都具有明显的时区聚集性。其中，kubernetes 的开 发者⼤部分位于 UTC-5 时区附近，即美洲地区，⽽ thanos 的开发者中则⼤部分是欧 洲的开发者，kubeedge 的开发者则以亚太地区开发者为主。在 kubeedgede 的⼯作时